Productividad: la brecha que México debe cerrar en la era de la IA

Francisco C. De La Torre

Panorama global

CDMA 22 de Septiembre del 2025-En 2023, la productividad laboral promedio de la OCDE —medida como PIB por hora trabajada en PPA— rondó los 70 USD/hora. Las economías líderes superan ampliamente ese umbral: EE. UU. ~98 USD/h, Alemania ~95 USD/h. México, en cambio, apenas llegó a ~25–26 USD/h, menos de la mitad del promedio de la OCDE y cerca de una cuarta parte del nivel estadounidense. La divergencia no es nueva y refleja rezagos en adopción tecnológica, capital humano, informalidad y baja inversión por trabajador. (OECD)

Las últimas lecturas confirman un mundo de dos velocidades: sectores intensivos en IA ya muestran un “mini-boom” de productividad (servicios profesionales, financieros y TI), mientras que manufactura tradicional, construcción y retail avanzan lento. La diferencia en 2018-2022 fue de 4.3% vs 0.9% de crecimiento, respectivamente. (Reuters)

¿Qué puede aportar la IA?

Tres piezas de evidencia robusta:

1. Potencial macro: el FMI estima que la IA afectará ~40% de los empleos en economías avanzadas y, con políticas adecuadas, acelerará el crecimiento; McKinsey calcula un empuje adicional anual de 0.1–0.6 pp a la productividad laboral hasta 2040 por la sola gen-IA (más si se combina con rediseño de procesos). (IMF)
2. Difusión y “premio” micro: la OCDE encuentra que el impacto depende de integrar IA a procesos y escalar su uso entre pymes; sin complementariedades (datos, rediseño organizacional, skills), el efecto macro se diluye. (OECD)
3. Economía abierta: la OMC proyecta que la IA puede elevar el comercio ~35% y el PIB global ~12–13% hacia 2040, reforzando especialización y cadenas de valor —una oportunidad para exportadores manufactureros como México si mueven su frontera tecnológica. (The Economic Times)

México: dónde aprieta el zapato

• Nivel: ~25.5 USD/h en 2023 (PPA). Brecha con EE. UU. ~−70 USD/h. (TheGlobalEconomy.com)
• Dinámica: crecimiento errático de la productividad desde 2000 y TFP (productividad total de los factores) débil por informalidad alta, baja competencia en sectores regulados y capital humano heterogéneo. La OCDE 2024 insiste en atacar educación, competencia e informalidad para recapturar crecimiento potencial. (OECD)

Palancas de IA por sector (plan de acción 2025-2030)

1) Manufactura exportadora (auto-autopartes, electrónica, electromovilidad)

• Casos de uso: visión computarizada para calidad, mantenimiento predictivo, gemelos digitales, planificación avanzada (APS) con IA.
• Qué se requiere: data lakes de planta, 5G/edge, interoperabilidad con MES/ERP, capacitación de técnicos en MLOps.
• Meta 2027: +3–5% de OEE y −10–15% de scrap; +1.0 pp anual a productividad del segmento. (Apalanca nearshoring y la ola de inversión industrial.)
  (La evidencia sectorial global muestra que donde la IA es intensiva, la productividad despega.) (Reuters)

2) Servicios financieros y profesionales

• Casos: copilotos para originación y cumplimiento, analítica de riesgo, automatización de back-office, asistentes para auditores/abogados.
• Meta 2027: −30–50% en tiempos de ciclo y +15–25% de throughput por empleado. (Reuters)

3) Retail y logística

• Casos: pronósticos de demanda, precios dinámicos, surtido optimizado, ruteo con IA.
• Meta: +1–2 pp de margen operativo; +0.5–0.8 pp anual de productividad del segmento.

4) Salud

• Casos: triaje con IA, codificación clínica automática, apoyo diagnóstico, programación quirúrgica.
• Meta: +10–20% de productividad clínica y −10–15% de tiempos de espera (mejoras reportadas en sistemas que digitalizan y usan IA en flujo). (OECD)

5) Gobierno digital

• Casos: ventanillas 100% en línea con agentes de IA, detección de fraude, analítica de gasto, gestión de permisos/obras.
• Meta: −30–50% en tiempos de trámite; ahorros operativos 5–10%.

6) Educación y upskilling

• Casos: tutores de IA, planes personalizados, evaluación automática.
• Meta: elevar skills digitales/analíticas y masificar adopción de IA en pymes, condición para que el efecto macro sea visible. (OECD)

Programa nacional “Productividad 2030: IA para crecer”

Ejes horizontales (12–18 meses):

1. Datos y cómputo: normas de interoperabilidad sectorial (manufactura, salud, finanzas); créditos fiscales para modernizar ERPs, MES y capturas de datos en pymes.
2. Talento: certificaciones exprés (200–400 h) en analítica/IA aplicada por clúster; becas y deducción acelerada de reskilling.
3. Regulación pro-competencia: sandbox de IA en sectores regulados; compras públicas “digital-by-default”; estándares de IA confiable.
4. Financiamiento: fondeo a consorcios IA-industria (matching público-privado) y líneas Nafin/FIRA para automatización.
5. Gobierno como ancla: 50 trámites federales re-diseñados con IA en 24 meses.

Proyección de productividad para México con IA (2026–2035)

Tomamos como base el nivel 2023 (~25.5 USD/h PPA) y un crecimiento tendencial bajo (histórico) cercano a 0.2–0.4% anual. Sumamos el impulso plausible de la gen-IA (+0.1–0.6 pp/año) y un paquete de complementariedades (datos, rediseño de procesos, skills, competencia) que puede añadir +0.5–1.0 pp si se ejecuta bien. Escenarios: (TheGlobalEconomy.com)

• Inercial (sin reformas): 0.3% a/a → 27.3 USD/h en 2035 (brecha con OCDE casi intacta).
• Adopción básica de gen-IA: 0.7% a/a → 29.0 USD/h en 2035 (mejora modesta).
• Transformación con IA + reformas (meta país): 1.5–2.0% a/a → 29.6–31.1 USD/h en 2030 y 33–37 USD/h en 2035 (cierra ~20–30% de la brecha con el promedio OCDE actual).
  (Cálculos propios con rangos consistentes con McKinsey/OCDE: el salto exige difusión amplia y rediseño organizacional, no sólo licencias de software.) (McKinsey & Company)

Métricas de éxito (KPIs 24 meses)

• % de empresas medianas con proyectos de IA en producción: del <10% a 30–40%. (McKinsey & Company)
• Horas-trámite federales: −40% en los 50 procesos priorizados.
• Capex digital por trabajador (pymes industriales): +50%.
• Formación: 100 mil certificaciones cortas en IA aplicada.
• Productividad en plantas ancla: +3–5% OEE y −10–15% scrap en 2 años.

Conclusión

La IA ofrece a México una segunda oportunidad para convertir el nearshoring en ganancias reales de productividad. El mundo ya se mueve: donde la IA es intensa, la productividad sube; donde no, se estanca. Sin datos utilizables, rediseño de procesos, skills y competencia, la brecha con las economías líderes persistirá. Con ellos, México puede duplicar su ritmo de crecimiento de productividad en esta década y empezar a cerrar, por fin, el diferencial histórico.

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Fuentes clave: OCDE Compendium of Productivity Indicators 2024/2025; base de datos de productividad por hora (niveles 2023); GlobalEconomy (niveles PPP 2023 por país); FMI (impacto macro de IA); OCDE (impacto y adopción de IA en productividad); PwC/Reuters (diferencias sectoriales recientes); OMC World Trade Report 2025. (OECD)

Éste artículo fue elaborado por www.aimworld.ai  con el apoyo de IA