La productividad laboral en la era de la IA: Perspectivas a partir de Datos de Panel - Ince Yenilmez, Meltem; Yoshida, Hiroshi (Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 2025)
Este estudio examina cómo la productividad laboral se ve afectada por los avances relacionados con la IA mediante el examen de un conjunto de datos de panel equilibrado de empresas que operan en tres áreas diferentes entre 2014 y 2023. El estudio utiliza modelos OLS combinados, de efectos fijos (FE) y de efectos aleatorios (RE) para evaluar los efectos de factores importantes como las patentes relacionadas y no relacionadas con la IA, la inversión en I+D, la mano de obra y la rotación de las empresas sobre la productividad laboral, la variable dependiente. Según los resultados, las patentes relacionadas con la IA tienen un notable impacto positivo en la productividad laboral. Por otra parte, la mano de obra tiene una correlación negativa con la productividad, lo que indica ineficiencias en la gestión de plantillas más grandes o rendimientos decrecientes a escala. Es interesante observar que la rotación de personal y la productividad están positivamente correlacionadas, lo que podría ser resultado de la optimización de la mano de obra o de la introducción de nuevas perspectivas y habilidades. En comparación con el modelo OLS agrupado, el modelo FE, que tiene en cuenta la heterogeneidad específica de las empresas, explica en torno al 45,7% de la varianza de la productividad. Las pruebas de diagnóstico verifican la resistencia de los modelos y su validez mejora con correcciones de autocorrelación y heteroscedasticidad.