Un informe afirma que, aparte de los Mag 7 (los siete gigantes tecnológicos), la IA aún no ha generado ningún retorno financiero para las demás empresas estadounidenses.
La evidencia que presenta es que las empresas ajenas a los siete gigantes no han registrado un aumento significativo ni en los márgenes de beneficio ni en los ingresos por empleado.
Pero esta conclusión tiene un problema fundamental: que los datos agregados no hayan aumentado no significa que la IA no haya creado valor.
Para medir la contribución de la IA, sería más razonable comparar empresas que la usan en distinta medida: ¿qué diferencias hay en productividad, costos y beneficios entre las que usan más IA y las que usan menos?
Es difícil distinguir la contribución real de la IA observando únicamente el promedio general de todas las empresas. Factores como las tasas de interés, los costos de la energía, los salarios y los cambios en la demanda también pueden influir en los resultados.
También cabe cuestionar la forma de agrupar las empresas. Los Mag 7 no son solo usuarios de IA, sino también importantes proveedores de servicios en la nube, chips, modelos e infraestructura de IA; muchas otras empresas, en cambio, son principalmente compradoras de IA. Los modelos de negocio y las estructuras de ingresos de ambos grupos ya son distintos, así que compararlos directamente por sus márgenes de beneficio dificulta identificar el efecto de la IA por separado.
El texto original también menciona las presiones económicas del momento: el aumento de las tasas de interés, un precio del petróleo de 116 dólares por barril, una inflación elevada y una confianza de los consumidores en mínimos históricos.
Si las empresas aún pueden mantener sus márgenes de beneficio en un entorno así, es razonable plantear que la IA podría estar ayudándolas a compensar parte de las presiones sobre los costos. Pero eso, por sí solo, no demuestra que la IA ya haya generado retornos; hacen falta datos más detallados.
Por lo tanto, la cuestión no es que debamos dar por sentado que la IA funciona, sino que no podemos usar un indicador agregado que no permite identificar relaciones causales para afirmar directamente que la IA carece de valor financiero.
Los datos agregados pueden decirnos qué ocurrió, pero no necesariamente por qué. Para medir la contribución de la IA, hay que aislarla de los demás factores que influyen.
La evidencia que presenta es que las empresas ajenas a los siete gigantes no han registrado un aumento significativo ni en los márgenes de beneficio ni en los ingresos por empleado.
Pero esta conclusión tiene un problema fundamental: que los datos agregados no hayan aumentado no significa que la IA no haya creado valor.
Para medir la contribución de la IA, sería más razonable comparar empresas que la usan en distinta medida: ¿qué diferencias hay en productividad, costos y beneficios entre las que usan más IA y las que usan menos?
Es difícil distinguir la contribución real de la IA observando únicamente el promedio general de todas las empresas. Factores como las tasas de interés, los costos de la energía, los salarios y los cambios en la demanda también pueden influir en los resultados.
También cabe cuestionar la forma de agrupar las empresas. Los Mag 7 no son solo usuarios de IA, sino también importantes proveedores de servicios en la nube, chips, modelos e infraestructura de IA; muchas otras empresas, en cambio, son principalmente compradoras de IA. Los modelos de negocio y las estructuras de ingresos de ambos grupos ya son distintos, así que compararlos directamente por sus márgenes de beneficio dificulta identificar el efecto de la IA por separado.
El texto original también menciona las presiones económicas del momento: el aumento de las tasas de interés, un precio del petróleo de 116 dólares por barril, una inflación elevada y una confianza de los consumidores en mínimos históricos.
Si las empresas aún pueden mantener sus márgenes de beneficio en un entorno así, es razonable plantear que la IA podría estar ayudándolas a compensar parte de las presiones sobre los costos. Pero eso, por sí solo, no demuestra que la IA ya haya generado retornos; hacen falta datos más detallados.
Por lo tanto, la cuestión no es que debamos dar por sentado que la IA funciona, sino que no podemos usar un indicador agregado que no permite identificar relaciones causales para afirmar directamente que la IA carece de valor financiero.
Los datos agregados pueden decirnos qué ocurrió, pero no necesariamente por qué. Para medir la contribución de la IA, hay que aislarla de los demás factores que influyen.