Los países más ricos no solo adoptan la IA de nombre: la usan mucho más que el resto
A medida que se acelera la adopción de la IA en todo el mundo, surge una nueva cuestión tan importante como la de si un país puede acceder a la IA: la intensidad con la que su población la utiliza realmente. El Índice de Uso de IA de Anthropic, una medida de 2026 que refleja la intensidad de la actividad relacionada con la IA por países, muestra que el uso se concentra de forma marcada en las economías más ricas, lo que refleja la misma brecha de ingresos que determina en gran medida cómo las naciones experimentan las nuevas tecnologías.
Entre los diez países más ricos de los 20 que componen este conjunto de datos (con un PIB per cápita superior a 35,000 dólares), el Índice de Uso de IA promedio es de 3.55, más de cuatro veces el promedio de 0.85 registrado entre las diez economías de menores ingresos. El PIB per cápita y el Índice de Uso de IA presentan una correlación de r = 0.87 en los 20 países, una de las relaciones más claras de este conjunto de datos: Estados Unidos, Canadá y Australia lideran ambas medidas; Nigeria, Ghana e India se quedan rezagados en ambas.
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| Múltiplo | |
|---|---|
| PIB per cápita (USD) | 6.14x |
| Índice de Uso de IA | 4.16x |
El uso de la IA sigue de cerca la evolución del ingreso nacional, aunque no de manera perfecta: las economías desarrolladas utilizan la IA aproximadamente 4.2 veces más que los mercados emergentes —una brecha menor que su ventaja de 6.1 veces en el PIB—, lo que significa que algunos países adoptan la IA más rápido de lo que se podría predecir basándose únicamente en el ingreso.
México es el ejemplo más claro de una economía que va por detrás de su propio nivel de ingresos: a pesar de tener el segundo PIB per cápita más alto entre las diez economías emergentes de esta muestra (15,780 dólares), su Índice de Uso de IA, de apenas 0.63, queda muy por detrás de países con ingresos más bajos como Argentina (1.48; PIB de 14,360 dólares) y Colombia (1.18; PIB de 10,100 dólares).
Corea del Sur representa el caso opuesto: con un PIB per cápita de 37,410 dólares —el segundo más bajo entre las diez economías desarrolladas, justo por encima de Japón—, sigue registrando el quinto Índice de Uso de IA más alto de toda la muestra, con un valor de 3.78, por delante de países más ricos como Alemania (65,300 dólares; uso de IA de 2.40) y Suecia (70,680 dólares; uso de IA de 2.98). México y Corea del Sur se sitúan en extremos opuestos del mismo fenómeno: los ingresos solo establecen de manera aproximada el techo de uso de IA de un país, y otros factores —infraestructura, cultura digital, políticas— determinan qué tan cerca llega realmente un país a ese techo.
El mecanismo es plausible: el uso de la IA depende de la infraestructura digital, el acceso a la computación en la nube y una economía de servicios lo suficientemente grande como para generar casos de uso evidentes —todos estos factores se correlacionan con el PIB per cápita sin ser idénticos a él—.
La población aporta un matiz diferente. La brecha actual en el uso de la IA es real, pero se trata de una brecha de intensidad, no del tamaño de la población que, con el tiempo, podría cerrarla: la mayoría de las personas vive en los mercados donde el Índice de Uso de IA tiene mayor potencial de crecimiento, encabezados por gigantes demográficos como India (1,480 millones de habitantes) e Indonesia (288 millones).
La adopción de la inteligencia artificial se está acelerando en todo el mundo, lo que genera nuevas oportunidades para que los mercados emergentes impulsen una transformación económica a largo plazo. Sin embargo, la difusión de la inteligencia artificial en los distintos mercados avanza de manera desigual, frenada por una infraestructura deficiente, un acceso limitado a datos de calidad, la escasez de talento especializado e instituciones que aún no están totalmente preparadas para apoyar su adopción.
Es precisamente su uso —y no los ingresos— lo que mejor predice la opinión que tiene la fuerza laboral de un país sobre la IA y el empleo.
Cuanto más usa un país la IA, más espera su fuerza laboral que la IA provoque la pérdida de empleos
Si se toma el promedio de los diez países con mayor uso en este conjunto de datos, el 60.7% de los adultos espera que la IA signifique menos empleos. Entre los diez países con menor uso, solo el 41.6% piensa así, y el Índice de Uso de IA se correlaciona con ese pesimismo con un r = 0.88 en los 20 países, una relación más fuerte que la del propio PIB per cápita, que tiene un r = 0.74. El uso, y no los ingresos, es el indicador más preciso de cómo percibe la fuerza laboral el impacto de la IA en el empleo.
Los países con las puntuaciones más altas en el Índice de Uso de IA —Australia (6.40), Canadá (4.13), Francia (3.97) y Estados Unidos (3.87)— también se encuentran entre los más pesimistas respecto a la pérdida de empleos. Los países con menor uso —Nigeria (0.24), India (0.30), Ghana (0.38) e Indonesia (0.46)— son también los más optimistas. Esta tendencia se mantiene casi sin excepción en los extremos.
Perú es la excepción más clara de la muestra: a pesar de un modesto Índice de Uso de IA de 1.05 —inferior al de Chile, Argentina o Colombia—, el 57% de los peruanos espera que la IA provoque una reducción de los empleos, lo que representa la lectura más pesimista de todas las economías emergentes.
Esa combinación —un alto nivel de ansiedad sin un uso igualmente elevado— parece menos una reacción a la IA que ya está transformando los lugares de trabajo peruanos y más una preocupación anticipatoria: una fuerza laboral que se prepara para una ola de adopción que espera que llegue, en lugar de una que ya haya vivido.
México muestra una tendencia opuesta: su Índice de Uso de IA, de 0.63, se encuentra entre los más bajos del grupo de países emergentes, y su nivel de pesimismo, del 44%, también se sitúa cerca de la mitad de ese grupo —un sentimiento que, por ahora, sigue más o menos la tendencia del uso real en lugar de adelantarse a él.
Juntos, Perú y México ilustran las dos formas en que la percepción de una economía emergente puede divergir de su nivel de uso: la ansiedad puede llegar pronto, antes de que se adopte la tecnología, o puede retrasarse hasta que el uso en sí mismo la alcance. Distinguir entre ambas es importante para determinar cómo —y con qué urgencia— una organización debe comunicarse sobre la IA en cada mercado.
Seguir el uso de IA, no solo el ingreso, para anticipar hacia dónde se dirige la ansiedad por la pérdida de empleos
- 01Utilizar los datos sobre la adopción de la IA como un indicador adelantado del estado de ánimo de la fuerza laboral, no solo como una métrica de negocioDado que el Índice de Uso de IA predice el pesimismo ante la pérdida de empleos con mayor precisión que el PIB per cápita, la trayectoria de uso de un mercado es una señal de alerta temprana más útil que su trayectoria de ingresos. Las organizaciones que planeen comunicar la adopción de la IA o implementar programas de recapacitación deben dar seguimiento al crecimiento del uso en un mercado antes de que cambie el estado de ánimo, no después.
- 02No suponer que los ingresos determinan si un mercado está listo para los mensajes sobre IA: lo que importa es el usoChile y Argentina ya muestran niveles en el Índice de Uso de IA que se acercan al umbral mínimo de los mercados desarrollados, muy por delante de otros países con ingresos similares; un mensaje calibrado solo a su nivel de PIB se quedaría corto ante la ansiedad que ya se está generando allí.
- 03Observar a Perú y México como los dos casos más claros para evaluar este marcoEl pesimismo en Perú ya supera su nivel de uso; vale la pena confirmar mediante investigación cualitativa si eso refleja una preocupación anticipatoria genuina o un artefacto de medición. El uso en México sigue siendo realmente bajo; si aumenta hasta alcanzar los niveles de sus pares del mismo nivel de ingresos, cabe esperar que el sentimiento lo siga, no que lo preceda.
Nada de esto aclara si la IA generará, de hecho, menos o más empleos; esa conclusión varía según la industria, la ocupación y el horizonte temporal. Lo que sí demuestran los datos es que el uso, más que los ingresos, es la variable a tener en cuenta: explica mejor la variación en la percepción que tiene la fuerza laboral sobre la IA que lo que jamás lo hizo la riqueza por sí sola.
