Hay un momento en el que una tecnología deja de ser novedad y pasa a ser infraestructura. Internet lo fue. El móvil lo fue. Y la inteligencia artificial, sobre todo la generativa, ya está cruzando esa frontera. Por eso, seguir discutiendo si la IA llegará es como discutir si llegará la electricidad. Lo que empieza a ser preocupante es cuál es su implementación real y por tanto su impacto económico, medioambiental y social en las empresas, la regiones y las personas. Por eso la pregunta real es otra: ¿cuánta IA usa cada persona? Dicho de manera más económica: IA per cápita.

Me gusta este concepto porque es incómodo. Obliga a abandonar los titulares (“la IA lo hará todo”) y a bajar al terreno de la ventaja competitiva: uso real, frecuencia, tareas, resultados. Y, sobre todo, obliga a hablar de desigualdad con una métrica nueva, que no aparece en los informes de paro pero que ya está operando por debajo.

El índice económico de la empresa Anthropic, basado en datos de los patrones de uso de su producto de IA Claude, lo deja claro desde el principio: la IA no se está distribuyendo como una lluvia fina, sino como un riego por goteo que llega más a unos que a otros. A escala global, el uso per cápita está fuertemente ligado al PIB per cápita, y el informe indica que no se observan señales de convergencia entre los países que menos usan IA y los que más la usan. En otras palabras: la IA, que prometía democratizar capacidades, corre el riesgo de convertirse en un multiplicador de las brechas existentes.

Y no es solo un mapa de países. Dentro de un mismo país, la adopción también depende del tejido productivo. Anthropic observa, por ejemplo, que el uso per cápita es mayor donde la estructura laboral incluye más ocupaciones de informática y matemáticas. No porque esas personas “sean más digitales”, sino porque sus tareas encajan mejor con lo que hoy hace la IA: redactar, programar, analizar, sintetizar, documentar.

Esto nos lleva al punto que mucha gente pasa por alto: la IA no compite con profesiones, compite con tareas. La economía se transforma cuando una tarea cambia de coste y de velocidad. Si de pronto resumir un informe, preparar una propuesta comercial, traducir un documento o generar un borrador técnico en 15 idiomas cuesta una fracción del tiempo, lo que cambia no es el texto: cambian procesos, márgenes, precios y tiempos de respuesta. Cambia la competencia. Cambia quién puede ofrecer qué.

Por eso es tan útil que Anthropic proponga medir la adopción con lo que llama “primitivas económicas”: no solo cuánto se usa, sino qué tipo de tareas, con qué complejidad, con qué grado de autonomía y con qué éxito.

Esto separa dos mundos que se confunden continuamente: el de usar IA como atajo para producir más texto y el de usar IA como palanca para mejorar decisiones y rediseñar trabajo. Es decir, no es lo mismo digitalizar un proceso que transformarlo en algo óptimo utilizando las tecnologías digitales, pues con la IA es lo mismo. No es tener la respuesta más rápido, es saber cambiar las preguntas para tener una respuesta mejor. 

Además, la IA mejora productividad y reduce brechas si se despliega con método: formación, cultura de verificación, integración en procesos, responsabilidad clara. Sin eso, el efecto puede ser el contrario: gente que produce más, pero entiende menos; organizaciones que aceleran, pero se equivocan más caro; equipos que delegan criterio y luego se sorprenden cuando el resultado no aguanta una auditoría. 

Y es aquí donde el debate necesita un concepto que, a mi juicio, debería estar en el centro de cualquier estrategia territorial: el Talento Interior Bruto (TIB). El TIB pone el foco en las capacidades humanas que permiten convertir tecnología en valor: creatividad, innovación, adaptabilidad, pensamiento crítico, inteligencia emocional.

Dicho de manera simple: IA per cápita es potencia; Talento Interior Bruto es dirección. Puedes aumentar la IA per cápita y, aun así, empobrecerte si lo que haces es sustituir aprendizaje por automatismo. O puedes aumentar la IA per cápita y prosperar si, al mismo tiempo, elevas el TIB: más capacidad de pensar mejor, trabajar mejor y crear mejor.

Por eso, cuando alguien me pregunta “¿qué hacemos con la IA?”, mi respuesta es menos tecnológica y más estratégica. No se trata de llenar organizaciones de herramientas. Se trata de elevar el uso de calidad: tareas donde aporta valor real, con supervisión, con estándares, con entrenamiento continuo. Se trata de convertir la IA en un sistema de aumento de capacidades, no en una fábrica de atajos.

La IA per cápita va a crecer. Eso parece inevitable. La pregunta es si crecerá como una nueva forma de desigualdad o como una nueva infraestructura de productividad compartida. Y ahí el indicador que no aparece en las estadísticas clásicas, el Talento Interior Bruto, puede ser el factor que decida quién gana y quién se queda mirando cómo los demás aceleran.