IPP UNAB: profesionales lideran exposición a la IA generativa

La incorporación de inteligencia artificial (IA) generativa al mundo del trabajo ya se observa en distintas actividades laborales, pero su impacto se distribuye de manera heterogénea entre las diversas ocupaciones. Esa es una de las principales conclusiones del informe “Exposición ocupacional del empleo chileno a la IA generativa”, elaborado por el Instituto de Políticas Públicas de la Universidad Andrés Bello.

Como contexto, los datos de uso de Claude.ai en Chile muestran que, en febrero de 2026, el 53,6% de las conversaciones correspondió a usos complementarios, donde la persona participa mediante aprendizaje, revisión o ajustes del resultado, mientras que el 43,5% se clasificó como automatización, donde el usuario delega principalmente la ejecución de una tarea.

Para realizar este análisis, el informe combinó información de la información global de uso d Claude.ai, proveniente del Anthropic Economic Index (AEI), con datos de CASEN 2024. El AEI utiliza conversaciones reales y anonimizadas de Claude.ai para identificar las tareas que los usuarios realizan con el modelo y clasificarlas según su nivel de automatización, complementariedad y éxito. Luego, esas tareas se vinculan con una base que describe las tareas asociadas a distintas ocupaciones, las cuales se homologaron con la clasificación utilizada en CASEN. De esta manera, el estudio puede identificar en qué grupos ocupacionales se concentra el uso observado de IA generativa y relacionarlo con características del empleo chileno.

En concreto, el estudio muestra que la exposición a estas herramientas tecnológicas se concentra fuertemente en el empleo profesional, un grupo que representa el 20,1% de los ocupados considerados en el análisis. En el índice construido por el informe, Profesionales científicos e intelectuales alcanza el máximo nivel de exposición, con 100 puntos, muy por encima de Técnicos y profesionales de nivel medio, que registra 25,2 puntos; Directivos y gerentes, con 20,6; y Personal de apoyo administrativo, con 19,3.

Dentro del grupo de profesionales también existen diferencias importantes. Tecnologías de la Información alcanza el máximo nivel de exposición, con 100 puntos, seguida por Enseñanza, con 37,4 puntos. Las demás áreas profesionales presentan niveles considerablemente menores: Derecho, ciencias sociales y cultura alcanza 11 puntos; Administración y negocios, 9,9; Ciencias e ingeniería, 4; y Salud, 2,2.

El informe de la Universidad Andrés Bello señala, sin embargo, que estos resultados deben interpretarse como una medida de exposición al uso observado de IA generativa y no como una estimación de cuántos empleos serán reemplazados. Lo anterior, dado que una misma ocupación puede reunir tareas que pueden ser delegadas a la tecnología, otras en las que la IA funciona como apoyo y otras que continúan requiriendo conocimiento especializado, interacción humana o responsabilidad profesional.

Mayor automatización no es igual a mayor efectividad, necesariamente

El análisis del Instituto de Políticas Públicas de la Universidad Andrés Bello también encontró diferencias en la relación entre automatización y éxito dentro de los distintos subgrupos profesionales. En Tecnologías de la Información, por ejemplo, la automatización alcanza 51% y la tasa de éxito 66%, mientras que en Salud la automatización llega a 30% y el éxito a 86%. En tanto, Enseñanza ocupa una posición intermedia, con 34% de automatización y 75% de éxito.

Entre los subgrupos profesionales, el informe observa que una mayor automatización se asocia con un menor éxito, entendido como la proporción de tareas que el propio modelo considera completadas satisfactoriamente. Una posible explicación es que las interacciones donde el usuario participa más permiten precisar la solicitud y corregir respuestas durante el proceso. También podría influir el tipo de tareas que se delegan. El análisis no permite determinar la causa de esta relación, que tampoco se observa entre los grandes grupos ocupacionales.

El documento también muestra que la exposición y la automatización deben analizarse conjuntamente. Por ejemplo, los Operadores de instalaciones y maquinaria presentan una automatización de 65%, pero una exposición de apenas 0,6 puntos. Por ello, una alta proporción de automatización dentro de un grupo con pocos usos observados no equivale a que una parte importante de las tareas de esa ocupación esté siendo automatizada, indica el documento.

El desafío para trabajadores, empresas y universidades

A partir de estos resultados, el informe plantea que el escenario futuro apunta principalmente a una transformación de tareas dentro de las ocupaciones. La experiencia observada hasta ahora no permite concluir que las profesiones más expuestas vayan a desaparecer, sino que distintas funciones pueden reorganizarse en torno a la incorporación de estas herramientas.

En materia laboral, la elevada exposición del empleo profesional, que reúne aproximadamente a uno de cada cinco ocupados, refuerza la importancia de desarrollar programas de capacitación breves y vinculados con tareas concretas, orientados a que los trabajadores aprendan a utilizar estas herramientas, revisar sus resultados e incorporarlas a sus actividades habituales.

A nivel académico, el desafío no estaría únicamente en incorporar competencias de IA a las mallas curriculares de las carreras, sino que también en revisar las formas de enseñanza y evaluación, considerando que un trabajo realizado fuera del aula entrega cada vez menos información sobre cuánto comprendió efectivamente un estudiante y cuánto fue resuelto por una herramienta de IA, por lo que resulta relevante -sugiere el informe- complementar las metodologías de enseñanza con ejercicios de escritura en el aula o exposiciones orales, entre otras.

Asimismo, el informe señala que las organizaciones y los usuarios deberán establecer criterios de validación y responsabilidades claras respecto de los resultados generados por IA.

Sobre los hallazgos del estudio, Vicente Abrigo, investigador del Instituto de Políticas Públicas de la Universidad Andrés Bello, afirma que “todavía es difícil anticipar qué ocupaciones se verán beneficiadas o perjudicadas por la IA, porque una misma profesión reúne tareas muy distintas. Algunas tareas de una misma profesión pueden automatizarse y otras requieren la participación de una persona. Lo más probable es que muchas profesiones seguirán existiendo, pero cambiará la forma de trabajar. La conclusión es que para mantenerse vigentes los profesionales deben actualizar su forma de trabajo a la nueva tecnología”.

Por lo mismo, el autor del estudio plantea que “la capacitación y formación que se imparte debe considerar que dentro de una misma profesión hay tareas que pueden delegarse a la IA y otras que siguen requiriendo criterio profesional. Aprender a distinguirlas y a evaluar las respuestas de estas herramientas será parte importante de la preparación de los trabajadores”.