Google ficha al Nobel Aghion para su equipo de IA y Economía

La apuesta de Google: medir la IA en tiempo real

El 18 de septiembre de 2026, Google anunció la ampliación de su AI & Economy Research Program con la incorporación de cuatro economistas de primer nivel, entre ellos el Nobel de Economía 2025 Philippe Aghion. La decisión formaliza lo que la compañía viene construyendo desde finales de julio, cuando presentó ATLAS v1.0, su primer estudio a gran escala sobre cómo las personas realmente usan la IA.

ATLAS v1.0: la base de 15 millones de conversaciones

Según reportó GCN, ATLAS (Activity, Task, Landscape and Adoption Study) analizó 14,65 millones de interacciones anonimizadas con la app de Gemini, Google AI Mode y la Gemini API durante un período de dos semanas en abril. La taxonomía cubre 150 países, 140 idiomas, 800 ocupaciones y 4.000 tareas.

Tres hallazgos importan especialmente a un founder:

🤖 La IA no es solo para leer sobre ella

En la comunidad la aplicamos: automatización, agentes IA y herramientas reales para emprender, no solo para informarte.

👥 Aplicarla en la comunidad

La IA es colaborativa, no reemplazante. La gran mayoría de las interacciones laborales son de ideación, estrategia, búsqueda de información o aprendizaje. Menos del 10% automatiza completamente una tarea.
La adopción es amplia pero superficial. La IA aparece en el 68% de las ocupaciones —que en conjunto representan alrededor del 90% del empleo estadounidense—, pero solo se usa en aproximadamente el 21% de las tareas dentro de un trabajo típico.
La esfera personal domina. Más del 86% de las interacciones ocurren fuera del trabajo; solo el 14% son laborales.

Los cuatro fichajes: lo que cada uno aporta al programa

Philippe Aghion (Academic Advisor). Nobel de Economía 2025 y catedrático Kurt Björklund en INSEAD y el Collège de France. Aghion es uno de los creadores de la teoría schumpeteriana del crecimiento basada en la destrucción creativa. En una entrevista con Project Syndicate, su trabajo junto a Simon Bunel estima que la IA podría añadir alrededor de 0,7 puntos porcentuales de crecimiento adicional anual de la productividad —aproximadamente diez veces la cifra publicada por Daron Acemoglu en un artículo de 2025 en Economic Policy.

Ajay Agrawal (Visiting Fellow). Ocupa la Cátedra Geoffrey Taber en Emprendimiento e Innovación en la Rotman School of Management de la University of Toronto. En Google colaborará con David Autor, actual Fellow y director del Departamento de Economía del MIT, en investigación sobre economía de la IA y el descubrimiento científico, IA y robótica, y expansión de la frontera del bienestar humano.

Anu Madgavkar (Directora). Ex socia del McKinsey Global Institute (MGI), con dos décadas de experiencia asesorando a gobiernos, instituciones multilaterales y líderes empresariales. Liderará investigación empírica sobre la difusión global de la IA, ecosistemas de pequeñas empresas e impactos laborales de la IA generativa.

Daniel Rock (Director). Profesor en la Wharton School de la University of Pennsylvania, AI2050 Early Career Fellow y MIT Digital Fellow. Rock es coautor de papers fundacionales sobre transiciones tecnológicas; liderará investigación sobre productividad empresarial, reestructuración laboral y descubrimiento científico, combinando telemetría de modelos frontera con econometría rigurosa.

Madgavkar y Rock dirigirán el programa junto a Alex Imas (Director de AGI Economics en Google DeepMind) y Zanna Iscenko (AI & Economy Lead en la Chief Economist's Office de Google).

Por qué Google invierte en medir la economía, no solo los modelos

La tesis de Google es que las decisiones de política y de negocio de la próxima década dependerán menos de las capacidades de cualquier modelo puntual que de cómo se integra la IA en las organizaciones. ATLAS operará como un programa plurianual y el nuevo equipo de economistas alimentará directamente las próximas actualizaciones del estudio, según el anuncio oficial.

La escala justifica el esfuerzo. Según TechCrunch, la app de Gemini superó los 1.000 millones de usuarios activos mensuales en agosto de 2026 —el decimocuarto producto de Google en alcanzar esa cifra y el que más rápido lo hizo. Google reportó en mayo, durante Google I/O, que AI Mode había cruzado los 1.000 millones de usuarios activos mensuales y que las consultas se habían más que duplicado cada trimestre desde su lanzamiento en EEUU.

Para una startup que construye sobre Gemini (o compite contra él), ATLAS es el mapa público más riguroso disponible sobre cómo los usuarios interactúan con la IA. Si tu idea de producto asume que la IA reemplazará trabajadores en una ocupación concreta, los datos de ATLAS sugieren que eso está ocurriendo hoy en solo el 3% de las ocupaciones.

Qué significa esto para tu startup

La combinación del mayor dataset público sobre uso de IA y un equipo de investigación que incluye a un Nobel señala dónde se construirá la narrativa sobre la IA y la economía durante los próximos años. Para un founder, tres acciones:

Construye IA como colaborador, no como reemplazo. Menos del 10% de las interacciones laborales automatizan una tarea por completo; la mayoría se enfocan en ideación, estrategia y aprendizaje. Los productos que presentan la IA como "haciendo el trabajo por el usuario" compiten contra la dirección que Google está documentando y que los reguladores leerán.
Apunta al segmento de uso personal. El 86% de las interacciones con IA ocurren fuera del trabajo, pero la mayor parte del valor empresarial se captura dentro de las organizaciones. Una startup que ayude a las personas a estructurar su uso personal de la IA —aprendizaje, planificación, investigación— enfrenta menos competencia directa de los vendors enterprise.
Sigue de cerca la investigación de política. Cuando un académico asesor de Google publica un estudio sobre el impacto macroeconómico de la IA, tiende a fijar el lenguaje que usan reguladores y grandes compradores corporativos. Revisa las actualizaciones de ATLAS en ai.google/economy para ver cómo evolucionan los datos antes que tu competencia.