6.000 ejecutivos, cuatro países y un dato incómodo: el 89 % no ve que la IA haya movido su productividad

Si hay un estudio que conviene leer antes de presupuestar "inteligencia artificial" para el próximo año, es este. El National Bureau of Economic Research (NBER), uno de los centros de investigación económica más respetados del mundo, encuestó a cerca de 6.000 CEO, CFO y altos ejecutivos de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia entre noviembre de 2025 y enero de 2026.

Los resultados, resumidos en el NBER Digest de mayo de 2026 a partir del documento de trabajo n.º 34836, son estos:

• el 69 % de las empresas usa inteligencia artificial (el 78 % en Estados Unidos);
• el uso más común es la generación de texto con modelos de lenguaje (41 % de las empresas);
• más del 90 % de los ejecutivos reporta que la IA no ha tenido efecto en el empleo de su empresa en los últimos tres años;
• y el 89 % reporta que no ha tenido impacto en la productividad laboral.

Es decir: siete de cada diez la usan, y nueve de cada diez no han visto que cambie nada medible.

Lo que el estudio no dice

Sería fácil leer esto como "la IA no sirve". No es lo que dice el estudio, y los propios ejecutivos lo desmienten: para los próximos tres años proyectan que la IA aumentará la productividad un 1,4 % en promedio y reducirá el empleo un 0,7 %. Modesto, pero positivo, y con expectativas crecientes.

Lo que el estudio muestra es otra cosa: la brecha entre usar y transformar. El uso dominante —redactar textos— es exactamente el tipo de uso que mejora la tarea de una persona sin cambiar el proceso de la empresa. Y un proceso que no cambia no produce un resultado distinto, por mucho que cada tarea se haga más rápido.

La versión inmobiliaria del mismo dato

Trasladado a una oficina inmobiliaria en Chile, el estudio del NBER describe una escena cotidiana: asesores que usan un chat para escribir la publicación de un departamento, responder a un propietario o preparar un correo. Es útil, ahorra minutos, y no mueve ninguno de los indicadores que le importan a la gerencia: propiedades captadas a precio correcto, regulaciones logradas, compradores que avanzan, operaciones cerradas.

Para que esos indicadores se muevan, la IA tiene que entrar en el proceso que los produce:

1. En la captación, preparando cada reunión con información y un argumento de precio que el asesor pueda defender.
2. En la regulación de precio, la conversación donde más propiedades se pierden, con fundamentos que se sostengan frente al propietario.
3. En el seguimiento, para que ningún propietario se quede sin noticias y ningún comprador calificado se enfríe.
4. En el análisis de la cartera, para que la jefatura decida con datos qué propiedades y qué asesores necesitan atención.

Nada de eso es "usar ChatGPT". Es método.

La medida que falta

Hay un detalle del estudio que merece atención: los ejecutivos reportan "ningún efecto medible". No "ningún efecto", sino ninguno medible. Muchas empresas no tienen forma de saber si la IA cambió algo porque nunca definieron qué debía cambiar ni cómo lo iban a medir.

Antes de instalar una herramienta, decide qué número quieres mover. Si no puedes nombrarlo, no vas a poder medirlo, y dentro de tres años serás parte del 89 %.

En el piloto que RIIA realizó con dos oficinas de Fuenzalida Propiedades, el número estaba definido desde el primer día: regulaciones de precio en propiedades detenidas. Todo lo demás —la tecnología incluida— se organizó alrededor de ese número. Esa es, creemos, la diferencia entre el 89 % y el resto.