Columna de opinión por: Andrés Alfaro Avalos, Director del Departamento de Informática y Ciencias de la Computación.
- Rosa Araya realizaba un trabajo administrativo intenso y repetitivo, marcado por correos, registros y planillas. La incorporación de la IA no la reemplazó, sino que alivió su carga cotidiana, automatizando tareas rutinarias. Ese tiempo liberado se transformó en espacio para aprender, proponer mejoras y asumir nuevas responsabilidades, haciendo que su rol evolucionara hacia funciones de mayor criterio y valor.
- Richard Malebrán había construido su identidad laboral en el dominio de tareas y flujos clave del sistema. La IA comenzó como apoyo, pero progresivamente volvió innecesarias sus funciones sin ofrecerle una transición o reconversión. La automatización terminó justificando su salida, mostrando cómo la misma tecnología puede pasar de herramienta de apoyo a mecanismo de reemplazo.
La historia de Rosa y Richard permite sintetizar el impacto laboral de la inteligencia artificial: la IA puede aumentar capacidades o sustituir funciones, y la diferencia no está en la tecnología, sino en cómo se gestiona la eficiencia que produce.
La evidencia respalda el escenario de aumentación. En Chile, el 73% de los líderes cree que la IA aumentará la eficiencia y el 67% ya observa mejoras (PwC, 2025). A nivel de tareas, cerca del 80% de la fuerza laboral podría ver afectado al menos un 10% de sus tareas (OpenAI). En Chile, la IA generativa permitiría acelerar en promedio el 48% de las tareas (CENIA–SOFOFA). Esto explica trayectorias como la de Rosa, donde la automatización libera tiempo para funciones de mayor valor.
Sin embargo, el reverso también es significativo. La IA podría afectar hasta el 40% de los empleos (WEF, 2024), y quienes la usan manifiestan preocupación por el desplazamiento laboral (47%) y por sesgos (42%). Aunque se proyecta la creación de 69 millones de empleos, el balance neto es una pérdida de 14 millones (WEF, 2023), lo que vuelve creíble la experiencia de Richard cuando la IA se implementa como sustitución sin transición.
El impacto se concentra en la reconfiguración de tareas, especialmente cognitivas y de entrada al mercado laboral, más que en la eliminación directa de puestos. Además, el 44% de las habilidades cambiará en cinco años, y en los trabajos más expuestos las competencias evolucionan un 66% más rápido (PwC, 2025), ampliando la brecha entre quienes logran reconvertirse y quienes no.
En síntesis, la IA no reemplaza homogéneamente el trabajo, sino que reconfigura las tareas. El mismo proceso puede generar movilidad y aumento de capacidades, o desplazamiento y vulnerabilidad. El resultado depende menos de la IA y más de cómo se orienta y gobierna su adopción.
Entonces, ¿Qué acciones coordinadas entre empresa, trabajadores y Estado pueden asegurar que la adopción de la IA genere un desarrollo justo y equilibrado, maximizando beneficios y reduciendo impactos negativos?
La adopción de la IA requiere coordinación entre empresa, trabajadores y Estado para lograr un desarrollo justo. Ello implica programas permanentes de reskilling y upskilling, el uso de la IA con supervisión humana y marcos de regulación y gobernanza que aseguren transiciones laborales equitativas. Así, se favorecen trayectorias potenciadas por la tecnología y se reducen escenarios de desplazamiento laboral.
Reflexión:
El impacto de la IA en el trabajo no depende de la tecnología en sí, sino de las decisiones humanas que orientan su uso. Entendida como herramienta de aumentación, la IA puede mejorar el trabajo si se integra con control humano, dignidad laboral y una distribución justa del valor. Una adopción responsable debe ser pro-humana y pro-empresa, apoyada en gobernanza, transparencia y participación. El desafío no es evitar la IA, sino gobernar su impacto mediante reglas claras, formación continua y protección, para que el cambio no profundice las desigualdades.