En 2020, Bessen, Goos, Salomons y Van den Berge publicaron un estudio sobre lo que les ocurre a las empresas que automatizan sus procesos. Analizaron miles de empresas europeas durante el período 2000–2016 y encontraron algo que no debería sorprender pero que cuesta procesar. Las empresas que adoptaron automatización crecieron 37 puntos porcentuales más en empleo que las que no lo hicieron. Su tendencia de crecimiento se diferenció de la del resto y el impacto en el empleo fue notorio, porque se dio de forma sostenida y acumulativa. Estos datos sugieren que la ventaja del que llega primero no es un accidente de mercado, sino que se asemeja más a una regularidad histórica.
Ahora, con los datos de 2026, pareciera que esa regularidad se está repitiendo, pero ahora con más velocidad y mayor magnitud. Según el análisis de Ramp Economics Lab sobre 70,000 empresas estadounidenses, las compañías con alta intensidad de uso de inteligencia artificial crecieron 92 puntos porcentuales más en ingresos que las que no registraron gasto en IA, desde noviembre de 2022. En tres años y medio, la brecha es de casi cien puntos. Mientras el diferencial de la automatización tardó quince años en acumularse, la implementación del cambio tecnológico actual lleva menos de cuatro.
Este comportamiento no hace plantearnos si la brecha se puede cerrar con el tiempo o si se vuelve permanente. Ante ello, la evidencia de olas anteriores ofrece una respuesta incómoda, ya que, aunque se cierra, lo hace tarde; además el efecto no es idéntico para todos. Las empresas que llegaron después a la automatización no alcanzaron una propia, simplemente dejaron de estar en desventaja. Ponerse al día no es lo mismo que liderar y en un entorno donde la inteligencia artificial mejora a un ritmo acelerado (más capacidad, tokens más baratos, modelos más generales) el costo de llegar tarde no es estático, puesto que acelera de forma exponencial.
Esto tiene una consecuencia que va más allá de la competitividad empresarial. Las entregas anteriores de esta serie establecieron que el valor de la IA es real pero difícil de medir, y que las empresas lo están capturando principalmente vía eficiencia. Esta entrega agrega una capa, no todas las empresas tienen acceso igual a esa captura. La brecha entre adoptantes tempranos y el resto no es solo una diferencia en resultados financieros, sino una divergencia en capacidad futura de competir, de contratar, de invertir. No es estática, sino que se retroalimenta.
Hay un mecanismo detrás de eso que conviene nombrar. Las empresas con alta intensidad de IA generan márgenes más altos, como documentamos en la entrega anterior. Esos márgenes financian más inversión en tecnología y más inversión produce mejores herramientas y mayor experiencia institucional en usarlas. La brecha no se mantiene constante, se ensancha por construcción, aunque nadie lo haya diseñado con tal propósito.
Para México, la inferencia es directa, aunque los datos nacionales verificables sean escasos. Si la brecha entre empresas con alta y baja intensidad de IA ya es de 92 puntos porcentuales en Estados Unidos (donde el acceso a capital, talento y herramientas es considerablemente mayor), la posición de partida de las empresas mexicanas medianas no sugiere optimismo. Lo anterior no se debe a que la tecnología no esté disponible, más bien a la velocidad a la que se mueve el umbral competitivo, el cual no espera a que se resuelvan las condiciones de adopción.
Keynes creía que el progreso tecnológico se difundiría de forma suficientemente amplia como para transformar la condición general de la humanidad. Lo que los datos de esta ola sugieren es que la difusión ocurre, pero con una distribución que concentra antes de dispersar. Y la ventana entre ambas fases no es neutral, puesto que en ella se decide quién llega al futuro, a qué velocidad y en qué lugar.
