La economía de la inteligencia artificial (IA) en Estados Unidos está creciendo a tasas extraordinarias, pero ese dinamismo apenas aparece reflejado en las estadísticas oficiales. Esa es la principal conclusión del informe ¿Dónde está la IA en las estadísticas del PIB? Cerrando la brecha de medición, elaborado por Anton Korinek, investigador del centro de estudios Peterson Institute, y Patrick McKelvey, científico de datos senior del Banco de Canadá.
Según el documento, mientras las capacidades de la IA avanzan a un ritmo comparable a una revolución tecnológica, las cuentas nacionales estadounidenses continúan mostrando una economía con un crecimiento moderado y avances limitados en productividad. Para los autores, esta aparente contradicción tiene una explicación: los sistemas estadísticos tradicionales no están logrando captar adecuadamente la expansión de la economía de la IA.
“La economía de la inteligencia artificial en EEUU está creciendo a tasas extraordinarias de más de 2.000% por año, pero está dejando sólo una pequeña huella en las cifras del PIB”, señalan los investigadores. Se trata de una “brecha de medición” que, si no se corrige, podría transformarse en una de política pública, porque “lo que no puede medirse no puede dirigirse”.
El informe detalla que la IA aparece en las estadísticas como un auge de inversión en infraestructura tecnológica y centros de datos, pero que la actividad productiva que todo aquello hace posible sigue fuera del radar.
La estadística
Para Korinek y McKelvey, el problema es estructural. La arquitectura conceptual para medir el PIB se diseñó en el siglo XX para seguir una economía basada en la manufactura y asume que los cambios productivos ocurren gradualmente.
Sin embargo, la IA desafía ese supuesto. De acuerdo con el informe, la calidad de los modelos mejora a tal velocidad que los métodos convencionales de ajuste de calidad no logran capturar plenamente esos avances.
Además, la actividad vinculada a la IA está dispersa entre múltiples industrias -como servicios en la nube, software, procesamiento de datos y servicios profesionales- sin existir una categoría estadística específica que la identifique como un sector económico independiente.
Una medición directa
Para estimar la verdadera magnitud de la economía de la IA, los investigadores desarrollaron una metodología basada en datos de consumo eléctrico de centros de datos, características de los chips utilizados, precios de arriendo de unidades de procesamiento gráfico (GPU), precios de inferencia y avances algorítmicos. Los resultados muestran una expansión muy superior a la que sugieren los indicadores económicos tradicionales.
El gasto nominal en capacidad computacional para IA aumentó desde US$ 36.900 millones en 2023 a US$ 90.500 millones en 2024 y US$ 219.200 millones en 2025, con tasas de crecimiento cercanas a 145% anual. Al mismo tiempo, la capacidad computacional medida en unidades equivalentes H100 creció más de 200% anual, reflejando mejoras en eficiencia tecnológica.
La cifra más llamativa surge al incorporar el concepto de producción ajustada por calidad, la cual -según explican- no sólo considera una mayor cantidad de servicios de IA entregados, sino también que cada unidad producida posee capacidades crecientemente superiores.
Bajo ese criterio, los autores estiman que la producción ajustada por calidad creció 2.290% en 2024 y 2.271% en 2025. Buena parte de ese avance se explica porque los costos para acceder a determinados niveles de desempeño de IA ido cayendo 94% al año.
Para mejorar la medición el informe propone tres líneas de acción. La primera es desarrollar cuentas satélite específicas para la IA, similares a las que ya existen para otros sectores económicos. La segunda consiste en fortalecer la cooperación entre agencias estadísticas, empresas tecnológicas y centros de investigación para mejorar la calidad y disponibilidad de datos. La tercera apunta a incorporar medidas de capacidad productiva de IA en los ejercicios de proyección económica y análisis de escenarios de mediano plazo.
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Francisco Noguera
