PIB, Amplificación de la Fuerza Laboral y Exportabilidad Neta

Hallazgo clave: Utilizando la adopción a nivel de organización, multiplicadores de tareas realistas (típicamente 1.14×–1.26×, con 1.67× como techo específico de la tarea) y un factor de utilización predeterminado del 40%, el efecto de nivel a corto plazo en el PIB para Canadá oscila entre aproximadamente +0.8% en casos conservadores y +8.36% en escenarios ambiciosos y bien ejecutados, antes de contabilizar cualquier contribución de exportación neta por la venta de capacidad de cómputo en el extranjero.

Dos canales de IA que se refuerzan para aumentar el PIB

En su esencia, el PIB = C + I + G + (X − M), y el PIB per cápita puede descomponerse en productividad × empleo/población × horas/trabajador. Cuando un subconjunto de trabajadores se vuelve más productivo, el PIB se mueve en proporción a una regla general simple: impacto ≈ cuota de adopción × aumento de productividad × utilización. Ese es el motor detrás de las bandas de escenarios: combinamos la adopción a nivel de organización en los sectores privado y público, las ponderamos por sus cuotas de empleo, multiplicamos por (m − 1) donde m es el múltiplo de productividad a nivel de tarea (por ejemplo, 1.14, 1.26, 1.67), y aplicamos u (la fracción de horas realmente afectadas por la IA). Esto produce un efecto de nivel mecánico de primer orden en el PIB que se puede escalar hacia arriba o hacia abajo a medida que cambian las suposiciones.

Canadá puede aumentar el PIB a través de dos canales de IA que se refuerzan, cada uno descrito con más detalle en las páginas siguientes:

1. Productividad doméstica — empresas y organismos públicos haciendo más por hora, y
2. Impacto de las exportaciones netas — venta de capacidad de GPU de centros de datos canadienses a compradores extranjeros mientras la oferta global es escasa. (Para proporcionar una estimación más conservadora del potencial de aumento del PIB, no contabilizamos el impacto de las exportaciones netas). Sin embargo, creemos que, si se ejecuta correctamente, esto podría generar un impacto significativo en el PIB, al tiempo que aumentaría la influencia geopolítica de Canadá.

Utilizando la adopción a nivel de organización (no el recuento de uso personal), multiplicadores de tareas realistas (típicos 1.14×–1.26×; 1.67× como techo específico de la tarea), y un factor de utilización para la proporción de horas realmente aumentadas, el efecto de nivel a corto plazo en el PIB oscila desde muy por debajo del 1% en casos conservadores hasta cifras de un solo dígito altas en escenarios ambiciosos y bien ejecutados. Con el tiempo, esas ganancias de nivel deberían incorporarse a trayectorias de crecimiento anual consistentes con las salvaguardias macro ampliamente citadas (aproximadamente +0.4–0.9 pp/año a la productividad laboral si la adopción, los complementos y la utilización siguen aumentando).

En paralelo, si Canadá escala la infraestructura de IA más rápido que la mayoría de sus pares de la OCDE (excluyendo EE. UU./China), las exportaciones de servicios de cómputo podrían añadir un impulso material separado a (X − M) mientras el mercado global siga con restricciones de oferta.

Productividad Doméstica

Bandas de escenarios de la OCDE (Contexto para pares)

En las economías avanzadas, la adopción empresarial actual abarca aproximadamente de baja → alta = ~6% → ~28% de las empresas, con efectos de productividad dentro de la tarea creíbles que se agrupan alrededor de 1.14×–1.26× y 1.67× como límite superior en tareas bien definidas. Cruzar esas bandas de adopción con los multiplicadores (y un u = 40% predeterminado) produce una cuadrícula limpia de niveles de ΔPIB que se mantiene agnóstica a las estructuras nacionales, útil para comparar las cifras de Canadá con las de sus pares.

Bandas de escenarios de Canadá + Cuadrícula (Qué significan los números)

Para Canadá, utilizamos solo la adopción a nivel de organización: bandas del sector privado ancladas en el uso actual y los planes a corto plazo; bandas del sector público en cuotas implementadas/en fase piloto. Ponderamos por empleo (≈ 78% privado / 22% público) y mantenemos u = 40% en la cuadrícula base. El resultado son tres bandas intuitivas:

• A — "huella implementada" entrega aproximadamente ≈ 0.8% → 3.8% dependiendo de si las tareas promedian 1.14× → 1.67×.
• B — "aumento a corto plazo (incl. pilotos parciales)" produce ≈ 1.1% → 5.3%.
• C — "implementado + pilotos convertidos" alcanza ≈ 1.8% → 8.4%.

Estos son efectos de nivel, no tasas de crecimiento de un año; se materializan a lo largo de varios años a medida que las herramientas, los procesos, los datos, las habilidades y la gobernanza se ponen al día. También escalan linealmente: si solo el 25% de las horas son aumentadas por IA a corto plazo, multiplique la cuadrícula por 0.25 ÷ 0.40 = 0.625; si el aumento promedio de la tarea es 1.20×, escale por (0.20 ÷ 0.14) de la columna de 1.14×, y así sucesivamente.

Cómo leer las páginas siguientes

1. Las bandas de la OCDE establecen las salvaguardias externas (adopción × multiplicador).
2. La cuadrícula de Canadá aplica la estructura de adopción y empleo canadiense para cuantificar niveles plausibles de ΔPIB, con controles claros para m y u.
3. La sección de exportación de cómputo muestra cómo traducir los planes de capacidad en exportaciones netas y, por lo tanto, en PIB a través de (X − M).

Juntos, le brindan una forma coherente y lista para hojas de cálculo de poner a prueba el potencial de la IA en Canadá a través de los canales de productividad y comercio, sin doble contabilidad y con suposiciones que puede ajustar de forma transparente.

Cómo contabilizar el aumento del PIB doméstico

Efecto de primer orden en el nivel del PIB:

ΔGDP ≈ [ s_priv·a_priv + s_pub·a_pub ] × u × (m − 1)

…donde:

• a_priv, a_pub = cuotas de adopción a nivel de organización (privado/público).
• s_priv, s_pub = cuotas de empleo (privado/público).
• m = múltiplo de productividad a nivel de tarea para horas aumentadas (ej., 1.14, 1.26, 1.67).
• u = proporción de las horas de un trabajador típico que son realmente aumentadas por IA (rango típico de uso temprano del 25–60%).

Bandas de escenarios de la OCDE (Adopción × Multiplicador)

Puntos de referencia (empresas, a nivel de organización)

• Bandas de adopción: A = 6% (baja), B = 13.5% (media), C = 27.6% (alta).
• Multiplicadores: Baja = ×1.14, Base = ×1.26, Alta = ×1.67.
• Utilización predeterminada: u = 40% de horas aumentadas (escalar celdas por u/0.40 para ajustar).

Efectos de nivel mecánicos (porcentaje del PIB), usando ΔGDP ≈ adopción × u × (m − 1):

Adopción ↓ \ Multiplicador →	Baja ×1.14	Base ×1.26	Alta ×1.67
A — 6%	0.34%	0.62%	1.61%
B — 13.5%	0.76%	1.40%	3.62%
C — 27.6%	1.55%	2.87%	7.40%

Notas

• Estas son bandas empresariales al estilo de la OCDE — no ponderan el empleo público frente al privado.
• Tratar ×1.67 como un techo específico de la tarea (ej., escritura profesional, codificación bien definida).
• Para trayectorias anuales, escalonar la adopción/utilización a lo largo del tiempo y verificar con las salvaguardias macro (aprox. 0.4–0.9 pp/año a la productividad laboral durante 10 años).

Bandas de escenarios de Canadá (Solo a nivel de organización, no uso personal)

Ponderaciones de empleo (Canadá)

• s_priv = 78.4%, s_pub = 21.6% del empleo total.

Definiciones de adopción (a nivel de organización)

• Privado (A → C):
  • A: 12.2% de las empresas utilizaron IA para producir/entregar en los últimos 12 meses (T2-2025).
  • B: 14.5% planean usar IA en los próximos 12 meses (T3-2025).
  • C: 24.9% caso alto = 12.2% + 14.5% entre no usuarios → 0.122 + 0.145·(1−0.122).
• Público (A → C):
  • A: 22% de las organizaciones del sector público implementaron IA.
  • B: 38% = implementado + la mitad de los pilotos (22% + 0.5×32%).
  • C: 54% = implementado o en fase piloto.

Multiplicadores. Bajo = ×1.14, Base = ×1.26, Alto = ×1.67. Utilización predeterminada. u = 40% de las horas aumentadas.

Cuadrícula de Canadá — Efecto en el nivel del PIB (porcentaje del PIB), utilizando ΔPIB ≈ [ s_priv·a_priv + s_pub·a_pub ] × u × (m − 1):

Banda de adopción ↓ \ Multiplicador →	Bajo ×1.14	Base ×1.26	Alto ×1.67
A — "huella implementada" (a_priv 12.2%, a_pub 22%)	0.80%	1.49%	3.84%
B — "expansión a corto plazo" (a_priv 14.5%, a_pub 38%)	1.10%	2.04%	5.25%
C — "implementado + pilotos convertidos" (a_priv 24.9%, a_pub 54%)	1.75%	3.25%	8.36%

Escaladores rápidos.

• Cambiar u: multiplicar toda la tabla por (u / 0.40).
• Cambiar m: reemplazar (m − 1). Ejemplo: con ×1.20, escalar la columna Bajo por (0.20 / 0.14) ≈ 1.43×.
• Si prefiere planes del T2-2025 = 17.9% en lugar de 14.5% para el sector privado B/C, reemplace a_priv en consecuencia y recalcule C como: 0.122 + 0.179·(1−0.122) ≈ 27.4%.

Interpretación y plazos.

• Estos son efectos de nivel manteniendo constantes otros factores macro; las trayectorias macroeconómicas realizadas típicamente se acumulan a lo largo de varios años a medida que maduran la adopción, los complementos (habilidades, datos, computación) y el rediseño de procesos.
• Utilice la guía de 10 años de la OCDE (≈ +0.4–0.9 pp/año para la productividad laboral) para mapear estos niveles en trayectorias de crecimiento anual.

Conclusiones clave

• Entre los países de la OCDE, la adopción de IA a nivel empresarial abarca aproximadamente bajo → alto = 6% → 28%.
• Los efectos creíbles de productividad a nivel de tarea/equipo se agrupan en torno a ×1.14 → ×1.26, con ×1.67 como techo para tareas bien definidas.
• Para Canadá, utilizando solo la adopción a nivel de organización (sin estadísticas a nivel de usuario), y una utilización predeterminada u = 40%, los efectos de nivel implícitos varían de ≈ +0.8% (Conservador ×1.14) a ≈ +8.36% (Ambicioso ×1.67) sobre una base mecánica de primer orden.
• Las guías macro (OCDE) sugieren que el crecimiento anual de la productividad laboral podría aumentar en ~0.4–0.9 pp/año durante una década a medida que la adopción y la utilización escalan — por lo tanto, estas bandas deben ser escalonadas en el tiempo.

Fuentes que respaldan los insumos utilizados

• Canadá (sector privado, nivel de organización): Utilizó IA para producir/entregar (T2-2025): 12.2%; más 17.9% planea adoptar software de IA en los próximos 12 meses (misma publicación) — Statistics Canada. Planes para usar IA (T3-2025): 14.5% (The Daily) — Statistics Canada.
• Canadá (sector público, nivel de organización): 22% implementado, +32% en fase piloto (es decir, 54% implementado o en fase piloto); el 48% de los funcionarios públicos utiliza herramientas de IA en el trabajo (encuesta de KPMG, 18 de septiembre de 2025) — KPMG.
• Ponderaciones de empleo (Canadá): Cuota del sector público en el empleo total ≈ 21.6% — C.D. Howe Institute.
• Puntos de referencia de adopción de la OCDE/UE (empresas): Empresas de la UE-27 que utilizan IA en 2024: 13.5%; máximos Dinamarca 27.6%, Suecia 25.1%, Bélgica 24.7% — European Commission.
• Multiplicadores de productividad a nivel de tarea/equipo: ×1.14 (+14%): "IA generativa en el trabajo" (agentes de soporte al cliente, despliegue en campo) — NBER. ×1.26 (+26%): Tres experimentos de campo con desarrolladores de software (Microsoft, Accenture, Fortune-100), RCTs — MIT Economics. ×1.67 (~+67% implícito): Experimento controlado de GitHub Copilot (55.8% más rápido en tareas de codificación) — arXiv.
• Guía macro (horizonte de 10 años): Modelo micro-a-macro de la OCDE: +0.25–0.6 pp a la PTF por año, aproximadamente +0.4–0.9 pp al crecimiento de la productividad laboral — OECD.

Impacto de las exportaciones netas (venta de capacidad de cómputo a países extranjeros)

El segundo motor eleva (X − M) directamente. Tratar la capacidad de GPU vendida desde servidores en suelo canadiense a no residentes como exportaciones de servicios informáticos (entregados digitalmente). Modelar la oferta en horas de GPU equivalentes a H100:

Horas de GPU exportables = GPUs instaladas × 8,760 × utilización × cuota de exportación × factor de rendimiento

Multiplicar por una trayectoria de precios ($/H100-hr) para obtener las exportaciones. Luego restar un contenido de importación nivelado por hora de GPU — hardware importado amortizado y cualquier software/licencia extranjera — para obtener las exportaciones netas: Exportaciones netas ≈ Horas de GPU × (precio − LIC).

Mientras el cómputo global siga siendo escaso, se asume una alta adopción a los precios objetivo (limitada por la latencia y las reglas de comercio digital); a medida que los mercados maduren, se pasará a un modelo de cuota de mercado. De cualquier manera, este canal es adicional a las ganancias de productividad doméstica y puede ser significativo si Canadá acelera la construcción de centros de datos, la interconexión y el suministro de energía limpia más rápido que sus pares.

Creemos firmemente que Canadá tiene el potencial de convertirse en un exportador neto de potencia de cómputo de IA. Sin embargo, omitimos intencionalmente un análisis exhaustivo del PIB de este valor de exportación para presentar una estimación más cautelosa del impacto general en el PIB. No obstante, recomendamos encarecidamente priorizar este sector como una parte crucial de las futuras estrategias de exportación de Canadá.

¿Qué se considera "exportación de cómputo"?

Tratar la venta de cómputo de GPU/IA desde servidores ubicados en Canadá a no residentes como servicios entregados digitalmente (OMC Modo 1: transfronterizo). En las estadísticas comerciales estándar, esto se incluye en EBOPS 2010 "Servicios de telecomunicaciones, informática e información → Servicios informáticos (SI2)" y forma parte de los servicios de entrega digital. Esto cubre la nube/alojamiento, el procesamiento de datos y la infraestructura de plataforma (IaaS/PaaS).

Por qué es importante: contarlo de esta manera significa que la exportación aparece en X (servicios), impulsando directamente (X − M); cualquier GPU importada o licencia extranjera afecta a M cuando ocurre, manteniendo el PIB consistente con el valor añadido doméstico.

Capacidad del lado de la oferta: de GPUs a horas de GPU exportables

Definir una unidad uniforme (por ejemplo, hora de GPU equivalente a H100) para combinar diferentes aceleradores. Para cada clase de GPU i, las horas de GPU exportables en el año t son la suma de todas las clases de:

Horas de GPU exportables = Σ ( N_i,t × 8,760 hrs/año × u_i,t × s_i,t^export × φ_i )

donde N son las GPUs instaladas, u es la utilización, s^export es la cuota vendida a no residentes, y φ es el factor de rendimiento frente a H100.

• u (utilización) capta el tiempo de actividad y la eficiencia de reserva (la capacitación es procesable por lotes, por lo que 60-90% es común en estado estacionario).
• s^export es la fracción de capacidad vendida en el extranjero (limitada por las restricciones de localización de datos / servicios digitales en los mercados de destino; utilice el OECD Digital STRI para parametrizar la demanda alcanzable por país/región).
• Verifique la viabilidad de la rampa de red/energía mientras planifica la capacidad — un trabajo reciente de la IEA señala la electricidad y la interconexión como limitaciones vinculantes en algunas localidades.

Ruta de Precios: $p Por Hora de GPU Equivalente a H100

Compare con los precios de lista de los hiperescaladores (límite superior) y aplique su descuento al por mayor:

• AWS p5.48xlarge (8× H100) bajo demanda (us-east-1) ≈ US$98.32/hr → ≈ US$12.29 por hora de H100.
• Azure ND H100 v5 (8× H100) bajo demanda ≈ US$98.32/hr (depende de la región).
• El precio de Google Cloud A3 (8× H100) varía según la región; la página de precios de GPU de Google confirma los marcos A3 bajo demanda/Spot (utilice el SKU de la región para sus mercados objetivo).

Ingresos Brutos por Exportaciones

Exportaciones de servicios de computación_t = Horas de GPU exportables_t × p_t ⇒ ΔX_t = Exportaciones_t

Esto se registra como "Servicios de computación (SI2)" dentro de las exportaciones de servicios. Para contextualizar, las exportaciones totales de servicios de Canadá fueron de $219.9 B en 2024; las exportaciones de computación se sumarían a esa línea.

Importaciones a Restar (Para Obtener Exportaciones Netas)

Los servicios de computación tienen un alto contenido de capital importado (aceleradores, servidores, óptica) y algunos OPEX importados (licencias/soporte extranjeros). Para mantener la alineación con el PIB por gasto (C + I + G + (X − M)), siga:

1. CAPEX importado (bienes) en el año en que llega (picos únicos).
2. Servicios importados necesarios para entregar la computación (p. ej., licencias de software extranjeras, soporte especializado).

Una forma conveniente — especialmente para escenarios de 10 años — es calcular un contenido de importación nivelado por hora de GPU (LIC) para que pueda restarlo del precio cada año:

LIC_t = ( CAPEX importado_t × CRF + OPEX importado_t ) ÷ Horas de GPU exportables_t

• CRF es un factor de recuperación de capital que utiliza la vida útil del activo L y la tasa de descuento r.
• La electricidad es nacional y, por lo tanto, no se resta en (X − M) (aunque es importante para la rentabilidad).
• La comunidad de cuentas nacionales está refinando activamente la guía para la computación en la nube en SNA/BPM — utilice lo anterior como una primera y mejor aproximación alineada con la práctica actual.

Entonces:

Exportaciones netas de computación_t = Exportaciones_t − Importaciones_t ≈ Horas de GPU exportables_t × (p_t − LIC_t)

y el efecto incremental en el PIB del comercio en el año t es Δ(X − M)_t.

Fuentes de Datos

• Marco estadístico y clasificación: OECD/IMF/UN/WTO Handbook on Measuring Digital Trade (2nd ed.) — enumera los servicios entregables digitalmente y mapea EBOPS 2010 SI2 ("Servicios de computación") — OECD. UN MSITS 2010 (modos de suministro y conceptos de comercio de servicios) — UNSD. Documentos de la OMC/ONU sobre el suministro transfronterizo del Modo 1 — UNSD.
• Bases de referencia de Canadá: Serie principal de exportaciones de servicios (para comparar su adición) — Statistics Canada.
• Restricciones y acceso al mercado: OECD Digital STRI (barreras al comercio digital transfronterizo) — OECD. IEA sobre la demanda de electricidad y los límites de la red de centros de datos e IA (alimenta u y la rampa) — IEA.
• Puntos de referencia de precios: AWS p5.48xlarge ≈ $98.32/hr (us-east-1); Azure ND H100 v5 ≈ $98.32/hr; precios de Google Cloud A3 H100 por región — Cost Calculator, Vantage.