Un experimento de San Andrés y la Di Tella con 1.174 argentinos encontró que la IA achicó 75% la brecha de rendimiento entre los que estudiaron más y los que estudiaron menos

¿La inteligencia artificial premia a los que más estudiaron o empareja la cancha? Cinco economistas —Guillermo Cruces y Diego Fernández Meijide, de la Universidad de San Andrés; Sebastián Galiani, de la Universidad de Maryland; Ramiro Gálvez y María Lombardi, de la Universidad Torcuato Di Tella— lo midieron con un experimento hecho en la Argentina, y publicaron los resultados en un documento de trabajo fechado en mayo de 2026 (también circula como documento del NBER).

Entre septiembre y noviembre de 2025 reclutaron por internet a 1.174 personas de 25 a 45 años y les dieron la misma tarea: un mail del jefe que pide diagnosticar un problema de un negocio —una cafetería, un delivery de comida o una casa de electrodomésticos— leyendo un informe con texto, un gráfico y una tabla, y proponer una solución. A la mitad, elegida por sorteo, le dieron un asistente de IA basado en GPT-4.1, el modelo de OpenAI. Pagaban hasta $25.000 en tarjetas de supermercado según qué tan buena fuera la respuesta.

El resultado: sin IA, los que tenían más estudios rindieron bastante mejor que los que tenían menos. Con IA, los dos grupos mejoraron, pero mucho más el de menos estudios, y la diferencia entre ellos se achicó 75%. Tanto, que el grupo de menos estudios con IA rindió más que el de más estudios sin IA.

Hay una segunda parte, y es la que pone el freno: apenas terminaron, a todos les hicieron preguntas sobre el mismo problema, ya sin el asistente. Ahí la ventaja de los que estudiaron más volvió a aparecer, aunque algo más chica.

Cómo se ve en una sola pregunta. La tarea tenía una trampa: había que encontrar la causa de fondo del problema, no solo describirlo. Sin asistente, la encontró en promedio el 49,5% de los participantes con menos estudios y el 64,7% de los que tenían más. Con asistente, 84,1% y 88,1%: casi la misma proporción.

La brecha, antes y después. Los autores miden el rendimiento con un puntaje de 0 a 10 que combina contenido y redacción, y lo expresan en desvíos estándar, una medida de cuánto se separa cada grupo del promedio. Sin IA, el grupo de más estudios sacaba 0,548 desvíos más que el de menos estudios. Con IA, 0,139. La diferencia que se cerró es tres cuartos de la original. En las preguntas posteriores, ya sin asistente, la distancia fue de 0,200 desvíos entre los que habían usado IA (0,300 en el grupo que nunca la tuvo).

Lo que dicen los registros del chat. Los autores guardaron todas las conversaciones con el asistente. El 70,2% de los participantes de menos estudios que usaron la IA entregó como respuesta el texto del asistente copiado entero, contra el 60,1% de los de más estudios. Estos últimos le dieron instrucciones más detalladas y repartieron el pedido en más pasos. Esa forma de usarla, concluyen, explica por qué la brecha se achica pero no desaparece.

Lo que encontraron otros. El estudio va en la misma dirección que el de Erik Brynjolfsson (Stanford), Danielle Li y Lindsey Raymond (MIT) con 5.179 empleados de atención al cliente de una gran empresa de software, la mayoría en Filipinas: con un asistente de IA resolvieron 14% más consultas por hora en promedio, 34% más los novatos y los de menos habilidad, y casi nada más los experimentados (NBER, documento 31161). Pero no todos los experimentos dan igual. En Kenia, Nicholas Otis (Berkeley), Rowan Clarke (Harvard), Solène Delecourt y David Holtz (Berkeley) y Rembrand Koning (Harvard) le dieron a 640 emprendedores un mentor de IA por WhatsApp: en promedio no cambió nada, pero los negocios que ya andaban bien ganaron algo más de 15% y los que andaban mal, alrededor de 8% menos; según un análisis exploratorio de los autores, porque le consultaban los problemas más difíciles (versión de febrero de 2024). Cuando la tarea es abierta y no tiene una respuesta clara, la IA puede ayudar más al que ya sabe.

¿Y cuántos argentinos están en cada grupo? El experimento no mide la economía, pero el INDEC sí cuenta cuántos trabajadores tienen cada nivel de estudios. En el segundo trimestre de 2026, de cada 100 ocupados de los grandes centros urbanos, 32,6 terminaron el secundario y no siguieron: es el núcleo del grupo de "menos estudios" del experimento, donde el 64% tenía solo el secundario. Otros 14,2 empezaron una carrera terciaria o universitaria y no la terminaron, y 25,2 la terminaron. Y 28,0 no completaron el secundario.

Ese 28,0% sin secundario completo es justo el que el experimento no puede contar: para participar había que tener el título secundario y una computadora propia.

Como recuerdan los autores, muchas de las tecnologías que llegaron al trabajo les rindieron más a los que más estudiaron, y por eso ensancharon la diferencia de ingresos con el resto. Este experimento sugiere que con la IA generativa, al menos en tareas de leer, ordenar y escribir, puede pasar lo contrario: la herramienta hace por el usuario justo lo que más le cuesta al que estudió menos, como estructurar un problema o redactar con claridad.

Pero el mismo estudio marca el límite: hacer una tarea con ayuda no es lo mismo que saber hacerla. Entre los que tuvieron el asistente, los que lo usaron mucho y le dedicaron poco tiempo a la tarea hicieron respuestas tan buenas como los que lo usaron mucho y le dedicaron más tiempo. Pero después, sin la herramienta, los segundos rindieron mucho mejor: 0,886 desvíos por encima de los que usaron poco la IA y poco tiempo, contra 0,219 de los primeros, que no es estadísticamente distinto de cero (cuadro 2, página 31). En la Argentina, donde uno de cada tres trabajadores terminó el secundario y no siguió, la pregunta no es solo si la IA empareja, sino quién va a tener acceso a ella y cómo va a aprender a usarla.