Artificial intelligence adoption and economic impact — Interpretación del informe

Visión general

Este rastreador macro actualiza hasta agosto de 2026 la evidencia sobre inversión en AI, adopción empresarial, efectos en el mercado laboral y productividad. Goldman Sachs encuentra fortaleza continuada en el ciclo de inversión y adopción, pero subraya que la transmisión hacia el empleo y la productividad de toda la economía sigue incompleta.

Perspectivas principales

Goldman Sachs informa que el crecimiento de la inversión relacionada con AI sigue siendo fuerte. Los analistas de renta variable esperan que los ingresos globales de semiconductores, anualizados, alcancen $863bn a finales de 2026. Las revisiones al alza de las previsiones de beneficio bruto de 2026 para compañías públicas globales expuestas a AI ascienden actualmente a $1.1tn desde 2022Q3. En las cuentas nacionales de Estados Unidos, la inversión en hardware relacionado con AI está $485bn por encima de su nivel de 2022 en promedio anualizado de tres meses, equivalente al 1.5% del PIB. Los envíos de hardware relacionado con AI desde Taiwán han crecido 76% desde 2022, y las importaciones netas estadounidenses de hardware de AI subieron a $55.9bn en junio. El informe también espera $66bn de exportaciones netas globales relacionadas con AI de los exportadores de AI en agosto, lo que respalda la opinión de que la inversión física en AI continúa siendo considerable. La adopción empresarial siguió avanzando: 22.4% de los establecimientos estadounidenses declaró usar AI en funciones empresariales habituales, 0.9 puntos porcentuales más que en julio, y 25.9% espera utilizarla durante los próximos seis meses. El sector de información lidera con cerca de 50%, mientras que las editoriales y la informática siguen liderando a nivel de subsectores. Finanzas y seguros registraron las mayores ganancias de adopción desde la última actualización, y almacenamiento y manufactura diversa comunicaron los mayores aumentos esperados para los próximos seis meses. Los establecimientos grandes siguen a la cabeza: las empresas con más de 250 empleados tienen una tasa de adopción de 40% según el promedio de las seis últimas encuestas, mientras que el crecimiento de la adopción entre empresas más pequeñas se ha ralentizado recientemente. Otras encuestas señalan que 40% de las organizaciones encuestadas ha empezado a desplegar y escalar agentes de AI. El informe relaciona los patrones de adopción con las puntuaciones de Goldman Sachs de exposición a la automatización por AI a nivel de subsector y encuentra una fuerte correlación entre ambos. Sin embargo, advierte que el Census Bureau cambió la redacción de su pregunta sobre uso de AI a partir de la publicación del 4 de diciembre de 2025, lo que produjo un cambio de nivel. Por ello, Goldman Sachs seguirá la adopción con la nueva metodología. El impacto en el mercado laboral sigue siendo visible, pero limitado. El informe continúa observando lastres al empleo en actividades con casos de uso de AI establecidos, como marketing, diseño gráfico, atención al cliente y algunas ocupaciones tecnológicas. La relación entre la adopción y las medidas amplias de holgura del mercado laboral sigue siendo limitada, aunque se ha fortalecido en los últimos meses; la reciente relación negativa entre adopción y crecimiento del empleo aún no es estadísticamente significativa. Los despidos corporativos atribuidos a AI afectaron a 11,000 empleados en junio, elevando el total acumulado de 2026 a 113,000. Además, 22% de las compañías del Russell 3000 mencionó palabras clave relacionadas con AI y trabajo en las llamadas de resultados de 2026Q2. Los efectos laborales no son uniformemente negativos. El empleo en construcción en categorías expuestas a centros de datos ha aumentado desde 2022, y las vacantes activas relacionadas con AI en Estados Unidos ascienden a 89,000. El informe también observa que la proporción de vacantes relacionadas con AI sigue aumentando en los principales mercados desarrollados. Esta demanda laboral compensatoria ayuda a explicar por qué Goldman Sachs caracteriza el efecto agregado de AI sobre el empleo como limitado, pese a la presión en ocupaciones específicas. La evidencia de productividad es más sólida en las áreas limitadas donde se ha desplegado AI que en los datos agregados. Los estudios académicos sugieren un aumento medio de la productividad laboral de alrededor de 23%, mientras que los casos de empresas sugieren ganancias medias de alrededor de 32%. Los datos oficiales estadounidenses muestran ahora una ligera aceleración del crecimiento de la productividad en industrias con mayores tasas de adopción de AI durante el último año, pero el informe observa solo señales moderadas de efectos en toda la economía. Tampoco encuentra relación entre la exposición a AI a nivel de empresa y el crecimiento de márgenes, lo que indica que las ganancias documentadas de eficiencia operativa todavía no se han traducido en un efecto amplio sobre los márgenes de corte transversal.

Marco de análisis

El rastreador combina indicadores de inversión y comercio, datos de adopción empresarial del Census Bureau, encuestas externas a organizaciones, estadísticas laborales, anuncios de despidos, datos de vacantes, estudios académicos de productividad y casos de empresas. Goldman Sachs compara la adopción entre sectores y tamaños de empresa, la relaciona con sus puntuaciones de exposición a la automatización por AI y distingue la evidencia localizada de los efectos amplios sobre toda la economía.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialOtro

  Puntuaciones de exposición a la automatización por AI por subsector

  Goldman Sachs compara las tasas de adopción sectoriales con su estimación de la proporción de trabajo expuesta a automatización por AI para evaluar si la adopción ocurre donde los casos de uso de AI son más aplicables.

• Marco de fundamentales corporativos y finanzasOtro

  Comparación de evidencia de productividad

  El informe compara estimaciones académicas y casos comunicados por empresas con datos oficiales de productividad sectorial para distinguir ganancias locales de despliegue de efectos económicos más amplios.

Datos clave

• Adopción de AI en establecimientos estadounidenses22.4%Aumentó 0.9 puntos porcentuales desde julio; 25.9% espera usar AI en seis meses.
• Adopción de AI en el sector de informaciónNearly 50%La mayor tasa de adopción sectorial del rastreador.
• Previsión de ingresos globales de semiconductores$863bn annualizedPrevista para finales de 2026.
• Revisiones de previsiones de beneficio bruto de 2026 para empresas expuestas a AI$1.1tnRevisiones acumuladas desde 2022Q3.
• Aumento de inversión estadounidense en hardware relacionado con AI$485bnPor encima del nivel de 2022 en promedio anualizado de tres meses; 1.5% del PIB.
• Crecimiento de envíos de hardware relacionado con AI desde Taiwán76%Crecimiento desde 2022.
• Aumento medio de productividad23% academic studies; around 32% company anecdotesLa evidencia se aplica principalmente a áreas donde se ha desplegado AI generativa.

Impacto e implicaciones

La evidencia del informe respalda un ciclo continuo de inversión y adopción de AI, especialmente en semiconductores, hardware y actividades vinculadas a centros de datos. También indica que las ganancias de productividad realizadas son por ahora más visibles en casos de uso específicos, mientras que el desplazamiento laboral y la demanda de trabajo evolucionan de manera desigual entre sectores.

Riesgos

• El cambio de redacción del Census Bureau a finales de 2025 en la pregunta sobre uso de AI produjo un cambio de nivel que limita la comparabilidad directa con lecturas anteriores de adopción.
• La relación negativa observada entre adopción y crecimiento del empleo aún no es estadísticamente significativa.
• La exposición a AI a nivel de empresa no ha mostrado relación con el crecimiento de márgenes.

Aspectos que vigilar

• Las tasas de adopción bajo la metodología revisada del Census Bureau.
• Si se materializa durante los próximos seis meses la adopción esperada de AI en almacenamiento y manufactura diversa.
• Si las ganancias localizadas de productividad se amplían a efectos medibles sobre productividad y márgenes de toda la economía.
• Cambios adicionales en los resultados laborales de ocupaciones expuestas a AI y de la construcción vinculada a centros de datos.