El 55% de las horas de trabajo en Chile es automatizable: el desafío de preparar a los trabajadores para la IA

La inteligencia artificial podría automatizar el 55% de las horas de trabajo en Chile. Sin embargo, eso no significa que la mitad de los empleos vaya a desaparecer. La diferencia entre ambas afirmaciones es fundamental para comprender una de las mayores transformaciones que enfrentará el mercado laboral: mientras algunas tareas dejarán de requerir intervención humana, surgirán nuevas ocupaciones y aumentará la demanda por capacidades que hoy apenas comienzan a desarrollarse. El problema es que ambos procesos no necesariamente ocurrirán al mismo tiempo.

Esta fue una de las principales reflexiones que María Jesús Ramírez, Senior Fellow del think tank McKinsey Global Institute (MGI), y Jeanne Lafortune, académica del Instituto de Economía de la Facultad de Economía y Administración UC, compartieron durante las Jornadas Estratégicas del Honorable Consejo Superior (HCS).

En el encuentro, dedicado a profundizar en los desafíos de implementación del Plan Estratégico UC 2026-2030, ambas especialistas aportaron antecedentes sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo, las nuevas competencias que requerirán los trabajadores y las oportunidades que esta tecnología abre para la productividad del país.

Sus análisis coinciden en un punto central: el desafío no consiste únicamente en anticipar qué trabajos podrán ser automatizados, sino en preparar a las personas para una economía en la que las tareas, las ocupaciones y las habilidades demandadas cambiarán aceleradamente.

Según las estimaciones del MGI, el 57% de las horas de trabajo actuales en Estados Unidos son técnicamente automatizables con tecnologías ya existentes. En Chile, la proporción alcanza el 55%, distribuida entre un 40% de trabajo de carácter cognitivo —particularmente expuesto a la inteligencia artificial— y un 15% de trabajo físico.

Ramírez, alumni de Ingeniería Comercial de la UC, advierte que estas cifras deben interpretarse con cuidado. “El hecho de que entre un 50% y 60% de las horas sean automatizables no significa que vaya a haber ese porcentaje de desempleo ni que esos trabajos desaparezcan”, dice.

Para el MGI, una tarea es técnicamente automatizable cuando las capacidades necesarias para realizarla pueden ser ejecutadas por tecnologías existentes. El análisis considera 18 capacidades humanas, entre ellas la comprensión del lenguaje natural, la navegación y las habilidades motrices finas.

Pero que una tecnología pueda realizar una tarea no significa que las empresas vayan a incorporarla inmediatamente. Su adopción depende de factores económicos, organizacionales y sociales, como los costos de implementación, la disponibilidad de trabajadores y las preferencias de los consumidores.

Ramírez menciona el caso de Starbucks en Estados Unidos, donde una experiencia de automatización parcial del trabajo de los baristas encontró resistencia entre clientes que valoraban la atención personalizada. La posibilidad tecnológica, por sí sola, no bastó para modificar el servicio.

El empleo cambia, pero no al ritmo de la tecnología

La experiencia reciente de los desarrolladores de software en Estados Unidos permite observar cómo se producen estos ajustes.

Tras la irrupción masiva de la inteligencia artificial generativa a fines de 2022, la demanda por programadores cayó inicialmente ante la expectativa de que las empresas pudieran  automatizar buena parte de la escritura de código. Sin embargo, hacia enero de 2025 la contratación comenzó a recuperarse.

Las compañías descubrieron que, para automatizar los procesos que buscaban, no necesitaban necesariamente prescindir de programadores, sino multiplicar por diez el volumen de líneas de código generadas, dice Ramírez. Esto volvió a impulsar la demanda por talento humano, ahora para desarrollar y gestionar proyectos de mayor envergadura.

El episodio ilustra una tensión que, según las especialistas, acompañará la expansión de la IA: la tecnología puede transformar determinadas tareas antes de que las empresas, los trabajadores y los sistemas de formación logren adaptarse a las nuevas oportunidades.

Jeanne Lafortune sitúa este fenómeno en una perspectiva histórica. Hace un siglo, la agricultura concentraba cerca del 50% del empleo en Estados Unidos. Actualmente representa menos del 2%. La mecanización redujo drásticamente la necesidad de trabajadores agrícolas, pero la economía generó ocupaciones en otros sectores, muchos de los cuales ni siquiera existían entonces.

La investigadora explica que las revoluciones tecnológicas no solo reemplazan tareas. También elevan la productividad, aumentan los ingresos y generan demanda por nuevos bienes, servicios y ocupaciones.

“No es que vamos a ver la tasa de desempleo de la economía aumentada. Lo que pasa es que algunos empleos se van a poner más importantes, y otros que desaparecen, y lo que normalmente se ve, a causa de una revolución industrial, es incluso un poquito superior porque tenemos más productividad, más ingreso, y eso genera más demanda para empleos que no existían antes”, dice Lafortune.

Sin embargo, el hecho de que una economía pueda generar nuevas oportunidades no significa que todos los trabajadores puedan acceder a ellas fácilmente. Quienes desempeñan ocupaciones expuestas a la automatización deberán adquirir nuevas competencias, muchas veces mientras mantienen sus responsabilidades laborales y familiares.

Ahí aparece uno de los mayores desafíos de esta transformación: reducir la distancia entre las capacidades que pierden demanda y aquellas que comienzan a requerirse.

Aprender a trabajar con inteligencia artificial

Para Lafortune, la adaptación no estará restringida a quienes se desempeñan en áreas tecnológicas. La inteligencia artificial comenzará a formar parte de actividades muy diversas, por lo que comprender sus posibilidades y aprender a utilizarla será una competencia cada vez más transversal.

“Todos los empleos van a tener que saber algo de IA, como todos nosotros tuvimos que aprender de la computación, incluso los trabajadores que no estaban al frente de un computador todo el día. Hay necesidad de aprender de la IA, pero hay que aprender a complementar su trabajo con ella”, dice Lafortune.

Esta perspectiva plantea un desafío directo para las universidades: formar profesionales capaces de incorporar tecnologías que evolucionan rápidamente, pero también contribuir a la actualización de competencias de quienes ya participan en el mercado laboral.

La reconversión, por tanto, no puede entenderse únicamente como una respuesta a la desaparición de determinadas ocupaciones. También implica preparar a los trabajadores para desempeñar de nuevas maneras sus funciones actuales y aprovechar las oportunidades que surgirán con la expansión de la IA.

Una oportunidad frente al envejecimiento de Chile

La discusión adquiere una dimensión adicional al considerar los cambios demográficos que enfrenta el país.

María Jesús Ramírez advierte que la sostenida caída de la natalidad y el envejecimiento de la población chilena limitarán progresivamente el crecimiento de la fuerza laboral. En ese escenario, aumentar la productividad será cada vez más importante para sostener el desarrollo económico.

Desde esta perspectiva, la inteligencia artificial no representa solamente una amenaza de desplazamiento laboral. También puede convertirse en una herramienta para compensar la menor disponibilidad futura de trabajadores, automatizar tareas y ampliar la capacidad productiva de las organizaciones.

“Gracias a Dios que llegó la inteligencia artificial para ayudarnos a suplir este problema grande de productividad; no nos podemos dar el gusto de tenerle miedo a la tecnología porque la necesitamos para seguir creciendo como país”, dice Ramírez. Las reflexiones que ambas especialistas llevaron al Honorable Consejo Superior muestran así las dos caras de una misma transformación. La inteligencia artificial exigirá adaptar ocupaciones, actualizar competencias y acompañar a quienes enfrenten mayores dificultades en la transición. Pero también abre oportunidades para aumentar la productividad de una economía que necesitará crecer con una fuerza laboral cada vez más limitada.