Cada gran avance tecnológico ha provocado la misma inquietud: ¿qué pasará con el trabajo cuando las máquinas hagan mejor lo que hacemos? A comienzos del siglo XIX, los ludistas destruyeron telares convencidos de que las máquinas acabarían con sus oficios. En 1930, John Maynard Keynes habló de “desempleo tecnológico”. En los años 60, John F. Kennedy advirtió que el desafío sería mantener el pleno empleo ante una automatización acelerada. Y, sin embargo, el empleo no desapareció: se transformó.

La lección histórica es clara: el impacto del cambio tecnológico no depende solo de la máquina, sino de la habilidad para reorganizar trabajo, producción e instituciones. Cuando la tecnología amplía capacidades humanas, suele traducirse en crecimiento más inclusivo; cuando reemplaza tareas sin rediseñar procesos, concentra beneficios y excluye. Esta lógica no ha cambiado. Lo que sí cambió es la escala del desafío.

La inteligencia artificial no automatiza músculos, sino funciones cognitivas: analizar, clasificar, decidir. Avanza a una velocidad inédita, se despliega en servicios, industria, educación y Estado, y desploma el costo de tareas mentales. Su difusión ocurre en meses, no décadas. Tras varios años de adopción global, la evidencia —todavía parcial— invita a revisar algunos malentendidos del debate en Chile.

El primero es creer que la IA destruirá masivamente empleos en el corto plazo. Hasta ahora, eso no ha ocurrido. Lo que se observa es más sutil: la IA reorganiza tareas dentro de los trabajos más de lo que elimina ocupaciones completas. Bien utilizada, actúa como complemento. Estas herramientas mejoran el desempeño promedio, acortan curvas de aprendizaje y elevan el estándar mínimo de calidad. El desafío no es formar en habilidades avanzadas, sino combinar IA con capacitación corta, aplicada y continua. El mayor riesgo para Chile no es una ola de desempleo, sino quedar atrapado en estructuras laborales obsoletas.

El segundo malentendido es pensar que el gran impacto distributivo se dará entre trabajadores calificados y no calificados. Esa brecha existe, pero la fractura decisiva podría abrirse entre empresas y territorios. Sin difusión amplia, la IA no elevará el crecimiento agregado; aumentará la concentración. Y en un país segmentado, esa dinámica puede erosionar cohesión social y legitimidad del modelo económico.

El tercer error es suponer que basta con adoptar IA para igualar productividades. La realidad es la contraria: la IA amplifica diferencias preexistentes. Las empresas que rediseñan y gestionan bien capturan grandes ganancias; las mal organizadas apenas mejoran. Esa brecha se explica por capacidades complementarias —procesos, datos, capital humano— que la tecnología no crea por sí sola. En Chile, el problema central no es tecnológico, sino organizacional.

El cuarto malentendido es creer que el desafío está en crear soluciones propias antes que en difundir lo que ya existe. En tecnologías de propósito general, copiar no es un fracaso: es la condición de entrada. Internet no transformó economías porque cada país inventara su buscador, sino porque millones de empresas adoptaron herramientas disponibles. Obsesionarse con una “IA chilena” puede ser una distracción costosa si pymes y servicios públicos no usan bien tecnologías existentes.

Finalmente, persiste la idea de que el rol central del Estado es regular la IA. Importante, sí, pero secundario desde lo económico. Los países que más la han aprovechado no son los que regularon primero, sino los que transformaron su aparato público. En Chile, donde permisos y trámites ya frenan inversión, ignorar esto equivale a renunciar a parte relevante de los beneficios potenciales.

La IA no es una amenaza automática al empleo ni una promesa garantizada de crecimiento. Es un amplificador. Hará más valiosas las buenas decisiones —y más costosas las malas—. Si empresas y Estado no rediseñan cómo trabajan, la IA no nos hará más productivos; solo hará más visible por qué seguimos estancados.

Raphael Bergoeing
Escuela de Negocios, UAI