• El estudio Two Faces of Data: Productivity and Markups in the Digital Age, de Isaac Baley, Alejandro Rábano y Julia Schmidt, analiza unas 20.000 empresas francesas para examinar cómo distintos usos de los datos se relacionan con la productividad y los márgenes empresariales.
• Los primeros resultados muestran que el uso de datos de producción se asocia con una productividad aproximadamente un 6% superior, mientras que los datos de consumidores presentan una asociación positiva con márgenes de aproximadamente un 4% mayores.
• La investigación distingue entre datos utilizados para mejorar procesos productivos y datos empleados para conocer mejor a los consumidores, y plantea que ambos pueden generar ventajas económicas distintas para las empresas.

Una empresa puede utilizar sus datos para optimizar un almacén, reducir costes o anticipar la cantidad de producto que necesitará. También puede utilizarlos para saber qué compran sus clientes, qué buscan o cuánto valoran determinados productos. La información es la misma materia prima, pero el uso que se le da puede generar ventajas económicas muy distintas.

Esta es la cuestión que analiza Two Faces of Data: Productivity and Markups in the Digital Age, una investigación en curso de Isaac Baley, profesor afiliado de la Barcelona School of Economics (BSE); Alejandro Rábano, del Banco de España; y Julia Schmidt, de Université Paris Dauphine–PSL.

El estudio combina información sobre el uso de datos con los balances de unas 20.000 empresas francesas y distingue entre dos grandes categorías: datos utilizados en los procesos de producción y datos relacionados con los consumidores.

Los resultados preliminares muestran que las empresas que utilizan datos de producción presentan una productividad aproximadamente un 6% superior, mientras que aquellas que utilizan datos de consumidores muestran una asociación positiva con los márgenes empresariales de alrededor de un 4%.

Los autores advierten que estos resultados muestran asociaciones estadísticas y no permiten establecer una relación causal. El análisis busca precisamente entender si distintos tipos de información están relacionados con ventajas empresariales específicas.

No es lo mismo saber cómo producir que saber qué quiere el consumidor

Los datos de producción incluyen información procedente de procesos, inventarios, almacenes o rutas de distribución. Utilizados correctamente, pueden permitir a una compañía anticipar necesidades, reducir costes y organizar su actividad de manera más eficiente.

Los datos de los consumidores cumplen otra función. Historiales de compra, búsquedas, preferencias o interacciones permiten conocer mejor la demanda y adaptar productos, servicios y estrategias comerciales.

El propio estudio muestra esta separación entre ambos canales: la información de producción se utiliza principalmente para mejorar procesos, mientras que los datos de los consumidores guardan una relación especialmente clara con las actividades de marketing.

“La pregunta económica es cómo conseguir que esas ganancias de productividad se extiendan al conjunto de las empresas, y no solamente a las que ya disponen de grandes cantidades de datos y recursos tecnológicos”, explica Isaac Baley.

La distinción es importante porque una empresa puede mejorar sus resultados por vías muy distintas. Puede hacerlo produciendo mejor y a menor coste, o bien conocer mejor a sus consumidores y obtener márgenes mayores.

El modelo desarrollado por los investigadores permite, precisamente, separar ambos mecanismos y plantea que las empresas más productivas no tienen por qué ser las que presentan mayores márgenes.

La inteligencia artificial multiplica el valor de tener buenos datos

La expansión de la inteligencia artificial añade una nueva dimensión a la economía de la información. Cuanto mayor es la capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, mayores son las posibilidades de detectar patrones, realizar predicciones y convertir esa información en decisiones empresariales. Pero disponer de más datos no garantiza, por sí solo, una ventaja productiva. “La revolución de la IA no depende solo de contar con mejores datos, sino también de la capacidad de las empresas para adaptarse y reorganizar sus procesos productivos, contar con insumos complementarios como analistas y almacenamiento, así como cumplir con la regulación”, señala Baley.

Incorporar una nueva tecnología puede exigir inversión, formación, cambios organizativos o la transformación de los procesos de producción. Por ello, uno de los grandes interrogantes económicos de la expansión de la IA es hasta qué punto sus beneficios llegarán al conjunto del tejido empresarial o se concentrarán en aquellas compañías que ya cuentan con mayor cantidad de información, tecnología y capacidad de inversión.

¿Cómo regular los datos sin perder sus beneficios?

La diferencia entre utilizar la información para aumentar la eficiencia y para conocer mejor a los consumidores también tiene consecuencias en el debate regulatorio.

Para Baley, el objetivo debería ser proteger al consumidor sin impedir los beneficios productivos que puede generar el uso de datos. Entre los elementos que considera relevantes se encuentran la transparencia sobre qué información se recopila y para qué se utiliza, la protección de la privacidad, la portabilidad de los datos y la posibilidad de que los consumidores dispongan de alternativas reales para decidir si pagar parte de los bienes que consumen con sus datos.

También advierte de otro riesgo: que una regulación demasiado costosa de cumplir pueda terminar favoreciendo a las grandes compañías, precisamente por disponer de más recursos para asumirla. “Regular no debería significar prohibir, sino informar, proteger y ofrecer opciones a los consumidores”, afirma. La investigación concluye que la gobernanza y la difusión de los datos pueden producir efectos distintos según si la información genera principalmente mejoras de eficiencia o ventajas vinculadas a mayores márgenes, una distinción que los autores consideran relevante para el diseño de políticas públicas.

Los datos como nuevo recurso económico

El trabajo forma parte de una agenda de investigación más amplia de Isaac Baley sobre cómo las empresas y los trabajadores toman decisiones ante la incertidumbre y se adaptan a los cambios económicos y tecnológicos.

Baley es coautor, junto a Laura Veldkamp, de The Data Economy: Tools and Applications, publicado por Princeton University Press en 2025, que analiza los datos como un activo económico capaz de reducir la incertidumbre y mejorar la toma de decisiones.

El economista ha recibido recientemente el XXV Premio Fundación Banco Sabadell a la Investigación Económica, en reconocimiento a sus contribuciones al estudio de cómo las empresas y los trabajadores responden a la incertidumbre y se adaptan a los cambios tecnológicos, a los choques macroeconómicos y a las decisiones de política económica.

Isaac Baley es profesor de Economía de la Universitat Pompeu Fabra, investigador asociado del CREI y profesor afiliado de la Barcelona School of Economics.