La influencia de la inteligencia artificial sobre la productividad económica hasta 2030 abarca un amplio espectro de escenarios, en función de los ritmos de adopción y la integración sectorial. Según Goldman Sachs Research, se prevé que el crecimiento potencial del PIB de Estados Unidos se acelere gracias a la IA, con estimaciones de un promedio del 2,1 % en 2025-2029 y una mayor aceleración a principios de la próxima década.
El impacto económico difiere notablemente entre los distintos mercados, ya que los países presentan grados muy diversos de preparación para la IA:
| Región/País | Impacto previsto | Factor clave | 
|---|---|---|
| Norteamérica | Aumento del PIB del 14,5 % para 2030 | Ventaja en adopción temprana | 
| Estados Unidos/Reino Unido | 0,4-1,3 puntos porcentuales de crecimiento anual en productividad | Alta exposición a la IA en servicios intensivos en conocimiento | 
| Otros países del G7 | Hasta un 50 % menos de beneficio | Diferencias en la estructura sectorial | 
Esta transformación tecnológica exigirá una reorientación significativa del empleo, ya que el 50 % de los trabajadores a nivel mundial necesitará reciclaje profesional antes de 2030. Las industrias con alta exposición a la IA (90-99 % de tareas automatizables) ya sufren una desaceleración en la creación de empleo desde 2022, mientras que alrededor del 42 % de los puestos actuales están potencialmente expuestos a la automatización por IA. El Foro Económico Mundial indica que, aunque el 41 % de las empresas encuestadas planea reducir su plantilla por la IA de cara a 2030, estas transiciones requerirán inversiones masivas: el gasto global en IA podría alcanzar 1,5 billones de dólares a finales de la década.
Las últimas evidencias empíricas muestran que el impacto de la IA en la desigualdad de ingresos es complejo y depende de su interacción con los distintos niveles de cualificación en el mercado laboral. Los estudios realizados entre 2010 y 2025 reflejan que la IA suele potenciar el trabajo de alta cualificación y reemplazar el de baja cualificación, lo que genera efectos económicos divergentes.
El FMI ha comprobado que, aunque la IA podría reducir la desigualdad salarial desplazando a algunos trabajadores con salarios altos, a la vez incrementa la desigualdad patrimonial, ya que los propietarios del capital capturan una mayor parte de los beneficios. Esta paradoja se refleja en los datos del mercado laboral:
| Efecto en el mercado laboral | Trabajadores de alta cualificación | Trabajadores de baja cualificación | 
|---|---|---|
| Impacto en la productividad | Aumento significativo | Modesto o negativo | 
| Cambio salarial | Generalmente positivo | A menudo estancado | 
| Seguridad laboral | Refuerzo | Amenaza | 
Las investigaciones de 2010 a 2023 demuestran que la IA amplía la brecha entre empleados con mayor y menor cualificación, intensificando especialmente el riesgo de sustitución en ocupaciones rutinarias. Sin embargo, también se observa que la IA puede aumentar la productividad de trabajadores menos experimentados al reducir el tiempo de ejecución de tareas y mejorar la calidad del trabajo, generando beneficios económicos que no se reparten equitativamente entre la plantilla.
Los análisis internacionales muestran, además, que las mujeres y los empleados con mayor formación afrontan una mayor exposición ocupacional a la IA, aunque las consecuencias económicas difieren mucho entre las economías avanzadas y los mercados emergentes.
La concentración del sector depende en gran medida de los patrones de adopción de la IA según el tamaño de la empresa. Según McKinsey, el 78 % de las organizaciones emplea IA en al menos una función, aunque la tasa de adopción varía enormemente en función del tamaño. Las grandes empresas disponen de más recursos para desplegar estrategias integrales de IA, lo que puede reforzar su posición dominante.
| Tamaño de empresa | Tasa de adopción de IA | Planes de inversión | 
|---|---|---|
| Grandes empresas | 92 % | Incremento de la inversión | 
| Pequeñas empresas | <50 % | Recursos limitados | 
Esta brecha en la adopción puede acelerar la concentración sectorial, ya que las grandes compañías aprovechan la IA para ser más eficientes y ampliar su alcance. Se prevé que, en 2025, el mercado de IA alcanzará los 391 mil millones de dólares, con la mayoría de la inversión dirigida a los actores consolidados capaces de demostrar retorno. McKinsey informa de que el 97 % de los proyectos de IA exitosos logran beneficios, generando un círculo virtuoso para los primeros adoptantes.
No obstante, la proliferación de modelos de IA open-source contrarresta esta tendencia. Estas soluciones rebajan las barreras de entrada, permitiendo a empresas más pequeñas acceder a capacidades avanzadas sin grandes inversiones iniciales. El desarrollo de modelos open-source punteros como LLaMA 3.1 de Meta, con 405 mil millones de parámetros, ilustra cómo estos recursos democratizan el acceso a tecnologías de IA avanzadas y pueden reducir la concentración al facilitar la innovación y la competencia de más desarrolladores y compañías en el mercado.
Sí, IQ coin presenta buenas perspectivas. Las previsiones apuntan a que podría alcanzar 0,015 375 dólares para 2030, lo que sugiere potencial de crecimiento y revalorización en los próximos años.
IQ coin es la moneda principal del ecosistema de Everipedia, utilizada para transacciones y como recompensa por la creación de contenidos en la plataforma.
Se espera que Blast alcance un crecimiento de 1 000 veces para octubre de 2025, impulsada por sus sólidos fundamentos, asociaciones y la rápida adopción de soluciones Layer-2 durante la fase alcista prevista.
A fecha de 2025, Everipedia coin no ha llegado a 1 dólar. Sin embargo, por su tendencia de crecimiento y el aumento de su adopción, podría alcanzar ese valor en los próximos años.
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