La inteligencia artificial (IA) generativa, aquella construida sobre modelos neuronales artificiales, generará entre 2,6 y 4,4 billones de dólares (entre 2,4 y 4 billones de euros) anuales de valor a la economía mundial, según un estudio de la consultora McKinsey & Company, informa la agencia EFE.

El informe analiza 63 nuevos casos de uso en 16 funciones empresariales, que podrían generar unos beneficios comparables a los 3,1 billones de dólares del producto interior bruto (PIB) de Reino Unido en 2021. Además, la consultora calcula que la IA no generativa podría aportar anualmente entre 11 y 17,7 billones de dólares de valor a la economía mundial.

El estudio indica que actualmente la IA generativa tiene el potencial de automatizar tareas que absorben entre el 60 y el 70 % del tiempo de los empleados, por lo que su uso podría aumentar la productividad laboral entre un 0,1 % y 0,6 % cada año hasta 2043. De hecho, la mitad de las actividades laborales actuales podrían automatizarse entre 2030 y 2060, según la consultora, que apunta también que esta tecnología está acelerando el ritmo de transformación del lugar de trabajo.

El texto señala que alrededor del 75 % del potencial de valor de la aplicación de la IA se materializará en cuatro funciones empresariales: operaciones con clientes, mercadotecnia y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo (I+D). Por sectores, más allá de su impacto en la alta tecnología, la aplicación de la IA generativa podría generar entre 400.000 y 660.000 millones de dólares al comercio minorista; entre 200.000 y 340.000 millones de dólares a la banca; y entre 61.000 y 110.000 millones de dólares a la industria farmacéutica.

Respecto al empleo, el desarrollo de este tipo de inteligencia artificial afectará sobre todo a trabajadores de áreas del conocimiento, como maestros o investigadores, y su adopción será más rápida en países desarrollados. Por ello, desde McKinsey consideran que los líderes empresariales y los gobiernos deben actuar con celeridad para captar el valor y gestionar los riesgos de una tecnología que tendrá un impacto significativo en la mano de obra.