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Investigadores/as Institucionales

Domenech, JosepAutor o Coautor

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4 de febrero de 2026
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Does AI boost firm productivity? A web scraping and LLMs approach

Publicado en: TELECOMMUNICATIONS POLICY. 50 (2): 103138- - 2026-03-01 50(2), DOI: 10.1016/j.telpol.2025.103138

Autores:

Pastor-Merino, Ana; Martinez-Barbero, Xavier; Vicente, Maria R; Domenech, Josep
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Afiliaciones

Univ Oviedo, Appl Econ, Campus Cristo S-N, Oviedo, Asturias, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, Dept Econ & Social Sci, Valencia, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Artificial Intelligence (AI) is widely seen as a transformative technology with the potential to reshape firm productivity across sectors. However, empirical evidence on its actual impact at the firm level remains limited, mainly due to the lack of extensive firm-level data. Leveraging web scraping and Large Language Models (LLMs), this study develops a novel framework to detect and quantify AI adoption among 62,525 Spanish firms. The approach distinguishes between firms that adopt AI and those that integrate it intensively across business functions, constructing both binary and continuous measures of AI use. Using entropy-balanced instrumental variable estimations to address endogeneity, we find that AI-adopting firms exhibit approximately 53%-55% higher sales and 48% higher value added than comparable non-adopters. Moreover, increasing the intensity of AI use is associated with an even larger productivity premium of 74%-76% in sales and up to 67% in value added, highlighting the substantial returns from deeper AI integration. In dynamic terms, AI adoption is linked to 9%-13% faster annual sales growth. These findings provide evidence that AI significantly enhances firm performance, underscoring its role as a key driver of productivity growth.
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Palabras clave

Annual salesArtificial intelligenceBusiness functionsEndogeneityFirm productivityInstrumental variablesIntelligence integrationLanguage modelLarge language modelLarge language modelsModeling approachSalesWeb scrapingWeb scrapings

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista TELECOMMUNICATIONS POLICY debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2026, se encontraba en la posición 2/227, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Communication.

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-06:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 18 (PlumX).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Pastor-Merino, Ana) y Último Autor (Doménech De Soria, Josep).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Pastor-Merino, Ana.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work was supported by the Generalitat Valenciana, Spain under Grant CIAICO/2023/272; the Agencia Estatal de Investigacion, Spain (MCIN/AEI/10.13039/501100011033) and ERD-F/EU under Grant PID2023-152106OB-I00; and the Universitat Politecnica de Valencia, Spain (PAID-01-24) and FPU24/01116, Ministerio de Ciencia e Innovacion (Spain) .
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