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Organizational Technology Ladders: Remote Work and Generative AI Adoption

Este estudio demuestra que la adopción previa de tecnología de trabajo remoto por parte de las empresas durante la pandemia aceleró su posterior incorporación de la inteligencia artificial generativa al fomentar el capital organizacional y desplazar la contratación hacia capacidades técnicas y gerenciales que reducen las barreras para la adopción de nuevas tecnologías.

Autores originales: Gregor Schubert

Publicado 2026-08-13

📖 7 min de lectura🧠 Análisis profundo

CC BY 4.0

Autores originales: Gregor Schubert

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina el mundo de los negocios como una gigantesca y bulliciosa obra de construcción donde las empresas intentan constantemente construir formas mejores, más rápidas y más inteligentes de realizar su trabajo. Durante mucho tiempo, los economistas y expertos en negocios han sabido que no puedes simplemente lanzar una nueva herramienta a un problema y esperar que ocurra la magia. Si quieres construir un rascacielos, primero necesitas unos cimientos sólidos, las grúas adecuadas y un equipo que sepa cómo usarlas. Esta idea se llama "complementariedad": la nueva tecnología funciona mejor cuando se combina con las personas adecuadas y la organización adecuada. Piensa en ello como intentar jugar a un videojuego en una consola nueva; si no tienes el mando o el cable de alimentación, esa máquina sofisticada es solo un costoso pisapapeles. La gran pregunta que los investigadores se han estado haciendo es: ¿arreglar una parte de la "máquina" (como permitir que los empleados trabajen desde casa) realmente facilita la adición de la siguiente actualización genial (como la inteligencia artificial)?

Este artículo, escrito por Gregor Schubert de la UCLA, profundiza precisamente en esa pregunta. Analiza dos olas masivas de cambio que afectaron a las empresas recientemente: el cambio repentino al trabajo remoto durante la pandemia y la explosión de la IA Generativa (el tipo de programas informáticos inteligentes que pueden escribir código, redactar correos electrónicos y crear arte). El autor propone una idea divertida llamada "Escalera Tecnológica Organizacional". Imagina una escalera donde cada peldaño es una nueva tecnología. La teoría es que subir el primer peldaño (el trabajo remoto) no solo te eleva más alto, sino que de hecho cambia la forma de la propia escalera, haciendo que el siguiente peldaño (la IA Generativa) sea más fácil de alcanzar. El estudio utiliza una enorme cantidad de datos de ofertas de empleo para ver si las empresas que se volvieron buenas en el trabajo remoto fueron también las que se volvieron buenas en el uso de la IA más tarde. Los hallazgos sugieren un camino claro: sí, el orden importa. Las empresas que se adaptaron con éxito al trabajo remoto construyeron las habilidades y las herramientas digitales necesarias que hicieron que la adopción de la IA fuera mucho más barata y rápida para ellas. No es solo que las empresas inteligentes hagan todo; es que hacer una cosa bien realmente ayuda a hacer la siguiente mejor.

El Efecto Escalera: Cómo el Trabajo Remoto Preparó el Camino para la IA

El descubrimiento central de este artículo es que las empresas no adoptan tecnologías de forma aislada; escalan una escalera. Cuando las empresas se vieron obligadas a descubrir cómo permitir que sus empleados trabajaran desde casa durante la pandemia, no se limitaron a comprar algunas computadoras portátiles. Tuvieron que recablear toda su organización. Tuvieron que contratar personas que supieran gestionar flujos de trabajo digitales, invertir en mejores sistemas en la nube y aprender a tomar decisiones sin que todos estuvieran sentados en la misma sala. El autor argumenta que estas inversiones específicas se convirtieron en el "peldaño" que les permitió subir al siguiente nivel: la IA Generativa.

Para demostrar que esto no fue una mera coincidencia (como que dos empresas inteligentes resultaran elegir ambas tecnologías), el autor utilizó un ingenioso truco estadístico. Observó cuánta presión sintieron diferentes empresas para ofrecer trabajo remoto basándose en su ubicación y el mercado laboral local, en lugar de basarse solo en sus propias decisiones. Esto ayudó a aislar el efecto del trabajo remoto en sí mismo. Los resultados fueron claros: por cada aumento de 10 puntos porcentuales en la contratación remota de una empresa durante 2021–2022, esa empresa aumentó su contratación de habilidades de IA Generativa en aproximadamente 0,4 puntos porcentuales para 2023–2024. Al observar puestos de trabajo específicos dentro de la misma empresa, el efecto fue incluso más fuerte: una diferencia de 10 puntos porcentuales en el trabajo remoto entre diferentes roles condujo a un aumento de 0,7 puntos porcentuales en la contratación relacionada con la IA.

¿Por Por Qué Sucede Esto? El Mecanismo de Dos Pasos

El artículo sugiere dos razones principales por las cuales subir el "peldaño del trabajo remoto" ayuda a alcanzar el "peldaño de la IA".

Primero, se trata de desarrollar los músculos adecuados. Para que el trabajo remoto funcionara, las empresas tuvieron que contratar expertos técnicos y gerentes que pudieran manejar coordinaciones digitales complejas. Invirtieron en infraestructura de datos y seguridad. El artículo encuentra que estas mismas habilidades y herramientas son las necesarias para ejecutar la IA Generativa. Es como si tuvieras que aprender a conducir un coche de transmisión manual para ir al trabajo; una vez que dominaste eso, aprender a conducir un coche eléctrico de alta tecnología fue mucho más fácil porque ya entendías lo básico sobre engranajes y dirección. Los datos muestran que las empresas que contrataron más para roles técnicos (como ciencia de datos y aprendizaje automático) y roles gerenciales durante el cambio remoto fueron las que se movieron más rápido hacia la adopcción de la IA más tarde.

Segundo, se trata de corregir la fricción. Algunas empresas tuvieron dificultades con el trabajo remoto; sintieron que sus equipos estaban desconectados, las decisiones eran lentas y la creatividad estaba sufriendo. El artículo encontró que estas empresas específicas —aquellas que eventualmente emitieron mandatos de "regreso a la oficina" porque sentían que el trabajo remoto no estaba funcionando— fueron en realidad las que adoptaron la IA Generativa de manera más agresiva. Parece que recurrieron a la IA como una forma de solucionar los problemas que el trabajo remoto creó. Si un equipo tenía dificultades para coordinarse a través de Zoom, utilizaron la IA para automatizar las tareas que estaban causando los cuellos de botella. En este sentido, la lucha con el trabajo remoto actuó como un impulso, forzándolos a encontrar una solución tecnológica.

¿Quién se Beneficia Más?

No todos escalan la escalera a la misma velocidad. El estudio encontró que el efecto de la "escalera tecnológica" fue más fuerte en industrias donde el trabajo es intensivo en información y toma de decisiones, específicamente en Finanzas, Servicios Empresariales y el sector Tecnológico. En estos campos, la calidad de una decisión importa mucho. Si el trabajo remoto dificulta la toma de decisiones, el valor de usar la IA para ayudar a procesar información y automatizar tareas rutinarias se vuelve enorme. El artículo sugiere que en estos sectores, la combinación de la experiencia en trabajo remoto y la adopción de la IA crea una "ventaja compuesta", donde las dos tecnologías potencian su efectividad mutuamente.

Lo Que el Artículo Descarta

Es importante señalar lo que este estudio no considera el motor principal. El autor argumenta contra la idea de que estas empresas eran simplemente "expertas en tecnología" desde el principio y que coincidieron en elegir ambas tecnologías por azar. Los métodos estadísticos utilizados para controlar las habilidades tecnológicas previas de una empresa muestran que la experiencia del trabajo remoto en sí misma causó el cambio hacia la IA. Además, el estudio sugiere que el simple hecho de tener un trabajo que podría realizarse de forma remota no significa automáticamente que se hará con IA; la empresa tiene que pasar primero por el proceso de adaptarse al trabajo remoto. El artículo también señala que, si bien las ofertas de empleo muestran una tendencia clara de contratación de habilidades de IA, esto mide la intención oficial y la contratación formal de la empresa, no necesariamente cada empleado que usa herramientas de IA de manera casual por su cuenta.

La Conclusión

La historia aquí es una de preparación. La pandemia obligó a las empresas a subir el primer peldaño de una escalera al dominar el trabajo remoto. Al hacerlo, construyeron accidentalmente (o quizás intencionalmente) la infraestructura digital y contrataron el talento necesario para alcanzar el siguiente peldaño: la IA Generativa. Las empresas que se saltaron el primer peldaño o tuvieron dificultades para adaptarse a él, encontraron mucho más difícil alcanzar el segundo. A medida que surgen nuevas tecnologías, esta investigación sugiere que la capacidad de una empresa para innovar no se trata solo de la nueva herramienta en sí, sino de los cimientos que construyeron con las herramientas que usaron ayer. Para los líderes empresariales, la lección es que invertir en la adaptación digital hoy puede ser la mejor manera de asegurar que estén listos para la próxima gran ola de tecnología mañana.

Resumen Técnico: Escaleras Tecnológicas Organizacionales: Trabajo Remoto y Adopción de IA Generativa

1. Problema y Motivación

Este estudio investiga la dinámica causal entre la adopción de tecnologías de trabajo remoto durante la pandemia de COVID-19 y la subsiguiente incorporación de la IA generativa (GenAI) por parte de las empresas. Aunque la adopción de la GenAI ha sido rápida, sigue siendo notablemente desigual entre las organizaciones. El documento plantea que esta heterogeneidad no es únicamente una función de la exposición de las tareas a la automatización, sino que está impulsada por una "escalera tecnológica organizacional".

La hipótesis central es que la adopción de una tecnología (trabajo remoto) transforma los patrones de contratación, el capital organizacional y la infraestructura técnica de una empresa. Estas transformaciones alteran el cálculo de costo-beneficio para la adopcción de tecnologías subsecuentes (GenAI). Específicamente, el documento argumenta que las empresas que se adaptaron con éxito al trabajo remoto construyeron las capacidades digitales y de gestión necesarias para reducir los costos de implementación de la GenAI, escalando así la escalera hacia el siguiente peldaño de la adopción tecnológica.

2. Metodología

Fuentes de Datos

El análisis utiliza un conjunto de datos exhaustivo de ofertas de empleo de EE. UU. de Lightcast (enero de 2010 – septiembre de 2024), filtrado para roles de tiempo completo y que no sean de pasantías.

Variables Clave:
- Cuota de Trabajo Remoto: La proporción de ofertas de empleo que indican modalidades de trabajo remoto o híbrido (2021–2022, excluyendo el cuarto trimestre de 2022 para evitar la contaminación de ChatGPT).
- Adopción de GenAI: Medida por la proporción de ofertas de empleo que mencionan habilidades o herramientas de GenAI (2023–2024).
- Exposición: Puntuaciones de exposición a la GenAI a nivel de ocupación (Eisfeldt et al., 2025) agregadas al nivel de la empresa.
- Controles: Características de contratación pre-pandemia (2019), efectos fijos de industria y variables del mercado laboral.
Datos Suplementarios: Transcripciones de llamadas de ganancias (Capital IQ/WRDS, 2019–2025) analizadas mediante un pipeline de LLM de múltiples etapas para validar las narrativas de inversión tecnológica; datos de Flex Index para mandatos de Regreso a la Oficina (RTO); y datos de O*Net/BLS para características de ocupación.

Estrategia de Identificación

Para establecer la causalidad y abordar la endogeneidad (por ejemplo, las empresas que son "tecnológicamente avanzadas" podrían adoptar tanto el trabajo remoto como la GenAI simultáneamente), el autor emplea una estrategia de Variables Instrumentales (IV).

Instrumentos: El estudio explota la variación exógena en la presión del mercado laboral para ofrecer trabajo remoto.
1. Instrumento de Competencia: Interactúa la capacidad de teletrabajo pre-pandemia (2019) de una empresa con la capacidad de teletrabajo promedio de otras empresas en los mercados laborales (MSAs) donde la empresa contrata. La lógica es que las empresas en mercados con alta competencia de trabajo remoto se ven presionadas a ofrecer opciones remotas para retener el talento.
2. Instrumento de Conmutación (Commuting): Interactúa la capacidad de teletrabajo de la empresa con el tiempo promedio de desplazamiento pre-pandemia en las MSAs de contratación. Los trayectos más largos aumentan el valor percibido del trabajo remoto.
Variación: El análisis utiliza tanto la variación entre empresas como la variación dentro de la empresa a través de ocupaciones (nivel empresa-ocupación), controlando por efectos fijos de empresa y ocupación para aislar el efecto de la adopción del trabajo remoto en la contratación de GenAI dentro de la misma organización.

Modelo Empírico

La especificación base estima:
$\text{GenAIJobShare}_{i} = \alpha + \beta \text{RemoteWorkShare}_{i} + \text{Controls}_{i} + \epsilon_{i}$
Donde $i$ representa una empresa o una celda empresa-ocupación. El coeficiente $\beta$ captura el efecto causal de la cuota de trabajo remoto sobre la cuota posterior de ofertas de empleo relacionadas con GenAI.

3. Resultados Clave

Efectos Causales

Entre Empresas (Cross-Firm): Un aumento de 10 puntos porcentuales (pp) en la cuota de contratación remota durante 2021–2022 causa un aumento de 0.4 pp en la proporción de ofertas de empleo que mencionan habilidades de GenAI para 2023–2024.
Dentro de la Empresa (Within-Firm): Una diferencia de 10 pp en la cuota de trabajo remoto entre ocupaciones dentro de la misma empresa se asocia con un aumento de 0.7 pp en las menciones de GenAI para esas ocupaciones específicas.
Margen Extensivo: Un aumento de 10 pp en el trabajo remoto eleva la probabilidad de que una empresa mencione la GenAI en absoluto en aproximadamente 0.9 pp.

Heterogeneidad y Mecanismos

El estudio identifica canales específicos a través de los cuales opera la "escalera tecnológica":

Acumulación de Capacidades: La adopción del trabajo remoto induce a las empresas a contratar más para habilidades técnicas (ciencia de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo) y roles de gestión/coordinación. Se demuestra que estas capacidades predicen una mayor conversión de la exposición a la GenAI en una adopción real.
Especificidad Sectorial: El efecto de la escalera es más pronunciado en los sectores de Tecnología y Actividades Financieras y Servicios Empresariales. Estos son industrias intensivas en información donde la calidad de la decisión es crítica, lo que sugiere que las adaptaciones organizacionales requeridas para el trabajo remoto (flujos de trabajo digitales, infraestructura de datos) son altamente complementarias con la automatización de la GenAI.
Mandatos de Regreso a la Oficina (RTO): Las empresas que emitieron mandatos de RTO (interpretados como reveladores de baja productividad percibida en remoto o altos niveles de fricción de coordinación) exhiben una respuesta sustancialmente mayor a la adopcción del trabajo remoto en términos de contratación de GenAI. Esto sugiere que estas empresas utilizan la GenAI como un sustituto para mitigar las pérdidas de productividad asociadas con equipos distribuidos.
Narrativas de Inversores: El análisis de las llamadas de ganancias confirma que las empresas que discuten inversiones en trabajo remoto frecuentemente mencionan infraestructura de datos, acceso a la nube y seguridad. Estas mismas capacidades son citadas explícitamente como "facilitadores" para la adopción de GenAI, proporcionando evidencia narrativa de la reutilidad de las inversiones.

Marco Teórico

El documento formaliza el mecanismo utilizando un modelo basado en tareas de inversión tecnológica secuencial. El modelo demuestra que si la adopción del trabajo remoto conduce a inversiones en infraestructura digital y habilidades reutilizables ( $S_R$ ), el costo marginal de implementar la GenAI ( $S_G$ ) disminuye. La "escalera" existe si los ahorros de costos por la reutilidad y las ganancias de productividad por la automatización superan las posibles penalizaciones en la calidad de la decisión derivadas del trabajo remoto.

4. Contribuciones y Significado

Contribución Teórica

El documento introduce el concepto de una "escalera tecnológica organizacional", argumentando que la adopción de tecnología es dependiente de la trayectoria. Extiende la literatura sobre capital organizacional y tecnología (por ejemplo, Garicano y Rossi-Hansberg, 2006; Bresnahan et al., 2002) al vincir empíricamente la adopción de una ola tecnológica (trabajo remoto) con la preparación y probabilidad de adoptar la siguiente (GenAI). Destaca que la adaptación organizacional —específicamente en habilidades e infraestructura— es un determinante crítico del éxito tecnológico.

Contribución Empírica

Vínculo Causal: Proporciona la primera evidencia causal que vincula la adopción del trabajo remoto con la incorporación de la GenAI, distinguiendo esto de una simple correlación impulsada por la "capacidad tecnológica" (tech-savviness).
Evidencia de Mecanismos: Va más allá de la correlación para identificar mecanismos específicos: la acumulación de habilidades técnicas/gerenciales y el papel de las fricciones de coordinación (mandatos de RTO) en la conducción de la automatización.
Innovación de Datos: El uso de datos de ofertas de empleo como un proxy de la intención organizacional formalizada, combinado con la clasificación mediante LLM de las transcripciones de llamadas de ganancias, ofrece una forma novedosa de medir la adopción tecnológica y las narrativas de inversión organizacional.

Implicaciones de Política y de Gestión

Los hallazgos sugieren que la "preparación para la IA" no es simplemente una función de la exposición a las tareas, sino que está profundamente arraigada en inversiones organizacionales previas. Las empresas que trataron el trabajo remoto como un ejercicio de creación de capacidades (invirtiendo en infraestructura y talento) están mejor posicionadas para aprovechar la GenAI. Por el contrario, la dependencia de la trayectoria puede exacerbar las brechas de productividad, ya que las empresas que navegaron con éxito el primer choque tecnológico (trabajo remoto) obtienen ventajas compuestas, lo que podría consolidar diferencias persistentes entre los líderes y los rezagados organizacionales.

Limitaciones

El autor señala que la adopción de la GenAI se mide a través de las ofertas de empleo, lo que captura la intención de contratación formal pero puede omitir el uso informal o descentralizado por parte de los trabajadores actuales. Además, aunque el estudio identifica cambios en la capacidad organizacional, no mide directamente los resultados de la productividad o la calidad de la decisión tras la adopción.