Existe una diferencia llamativa entre lo que los chilenos temen que la inteligencia artificial haga con el mercado laboral y lo que experimentan quienes ya comenzaron a utilizarla en sus trabajos.
Mientras un 53% cree que la IA provocará una reducción de los empleos, entre las personas que utilizan chatbots para sus tareas laborales un 65% asegura haber mejorado su productividad.
La aparente contradicción abre una discusión que va más allá de determinar qué trabajos podrían automatizarse: ¿están las empresas preparadas para aprovechar realmente estas herramientas? Los datos muestran que todavía existen desafíos importantes, desde la capacitación de los trabajadores hasta algo mucho más básico: contar con información organizada y disponible para que la tecnología pueda utilizarla.
El temor a perder empleos por la inteligencia artificial
Un estudio de Pew Research Center difundido recientemente reveló que el 53% de los chilenos considera que la expansión de la inteligencia artificial terminará reduciendo los puestos de trabajo.
Otra medición profundiza en esa preocupación. El estudio Los Chilenos y el Trabajo, elaborado por LEAS de la Universidad Adolfo Ibáñez y Mutual de Seguridad sobre una muestra de 1.400 personas, encontró que un 64% cree que la IA reemplazará muchos empleos en Chile durante los próximos cinco años.
Sin embargo, la percepción cambia al trasladar la pregunta desde el mercado laboral completo hacia la experiencia individual. Cuando se consulta por el propio puesto de trabajo, la cifra disminuye hasta el 43%.
Quienes ya utilizan IA observan mejoras en productividad
La experiencia de los usuarios frecuentes agrega otro elemento al debate.
Actualmente, un 30,2% de los encuestados utiliza chatbots frecuentemente para realizar tareas laborales. Dentro de quienes ya trabajan con estas herramientas, un 65% considera que su productividad ha mejorado.
Sin embargo, implementar inteligencia artificial no consiste únicamente en incorporar nuevas plataformas. Desde DataScope, plataforma chilena de gestión de operaciones en terreno, apuntan a un obstáculo previo: muchas compañías todavía mantienen información distribuida entre documentos en papel, planillas y conversaciones de WhatsApp. “Se habla mucho de si la IA va a reemplazar al técnico de mantención, pero en muchas plantas y faenas ese técnico todavía anota la falla en una hoja que alguien transcribe días después”, explica Carlos Carvajal, cofundador y gerente de desarrollo de DataScope. “Ninguna inteligencia artificial puede anticipar una falla que la empresa conoce tres días tarde”, agrega.
Tres pasos antes de automatizar tareas con IA
Frente a este escenario, DataScope plantea que las organizaciones deberían preparar primero la información con la que posteriormente trabajarán las nuevas tecnologías.
El primer paso es registrar los datos en el mismo lugar y momento en que se generan. Una orden de trabajo, inspección o control debería completarse directamente en terreno, incluso cuando no exista conexión, evitando una transcripción posterior. La segunda recomendación consiste en centralizar la información de las distintas áreas. De esta manera, el historial de equipos y operaciones puede quedar disponible en un mismo lugar para apoyar futuras decisiones.
Finalmente, antes de automatizar hay que medir los procesos actuales. Conocer cuánto demora cerrar una orden de trabajo o la frecuencia con que se repite una determinada falla permite comparar posteriormente los resultados y saber si la tecnología efectivamente aumentó la productividad.
El desafío de capacitar a quienes ya utilizan inteligencia artificial
Los datos también muestran que una parte importante de la adopción tecnológica está ocurriendo directamente entre los trabajadores.
Según el estudio de Mutual de Seguridad y la Universidad Adolfo Ibáñez, 77% de quienes utilizan IA en sus trabajos aprendió a hacerlo por cuenta propia. En contraste, solamente un 16% recibió capacitación financiada por su organización.
Para Carvajal, la discusión debería considerar precisamente cómo estas tecnologías pueden modificar las tareas que actualmente consumen tiempo de los trabajadores. “La pregunta útil no es qué trabajos va a eliminar la IA, sino cuánto tiempo pierden hoy un técnico, un prevencionista o un inspector de calidad llenando papeles en vez de resolver problemas”, sostiene.
La diferencia puede estar, entonces, en el orden de los factores. Antes de automatizar, digitalizar y organizar; antes de medir los beneficios, entender cómo se trabaja actualmente.
Solo después aparece la inteligencia artificial como una herramienta capaz de transformar esos procesos.