“Acelerar no es automatizar. En la automatización, las personas salen del ciclo productivo. Cuando aceleramos tareas, las personas siguen dentro de la cadena de trabajo. Se necesita a una persona para capturar el valor que entrega la IA generativa”. Con esa distinción, Gianni Anelli, investigador del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia), resumió una de las ideas centrales de la segunda jornada de la II Semana de la Inteligencia Artificial UAH.
La jornada reunió 18 actividades, entre conferencias, paneles, talleres y una hackatón, en cinco espacios del Campus Patrimonial y dos sesiones en línea. En línea con el propósito de esta edición, “Magnificar la humanidad: colaborar por una IA para el bien común”, las actividades abordaron qué ocurre con el empleo, quién se beneficia de las ganancias de productividad y qué formación necesitan las personas para trabajar con estas tecnologías.
El trabajo se transforma por tareas
Jeanne Lafortune, profesora del Instituto de Economía PUC y codirectora científica de J-PAL para América Latina y el Caribe, abrió las actividades del Auditorio Manuel Larraín con la conferencia “La IA y el mundo laboral”, presentada por el decano de Economía y Negocios, Eduardo Saavedra. A partir de evidencia internacional, analizó los efectos de estas tecnologías en la productividad, las competencias de los trabajadores y la transformación del empleo, y partió por distinguir la IA de la automatización tradicional: no sigue reglas rígidas programadas de antemano, sino que aprende de los datos.
Uno de los ejes de su exposición fue el impacto diferenciado según las habilidades y la experiencia de quienes usan estas herramientas. A partir de investigaciones en distintos sectores, explicó que, en determinadas tareas, la IA beneficia especialmente a trabajadores con menores niveles de productividad o preparación, y reduce las brechas de desempeño respecto de sus pares más experimentados. Advirtió, sin embargo, que estos resultados no son generalizables a todas las ocupaciones y que la evidencia sobre sus efectos a largo plazo todavía es limitada. También alertó sobre los riesgos de una dependencia excesiva, que podría afectar capacidades como la creatividad, la adaptabilidad y el pensamiento crítico.
Frente al temor de un reemplazo masivo de trabajadores, Lafortune señaló que la evidencia disponible aún no permite concluir que la IA esté provocando una destrucción generalizada del empleo, y subrayó la importancia de distinguir entre lo que es técnicamente posible automatizar y lo que resulta económicamente viable. La historia, agregó, muestra que la tecnología ha tendido más a complementar el trabajo humano que a sustituirlo, y a crear categorías de empleo que antes no existían.
De ahí el desafío para la educación superior: formar profesionales capaces de usar estas herramientas sin perder las competencias que les permiten aportar valor en su trabajo. “Para las universidades, que somos formadores de futuros profesionales, entender cuál es el rol de la IA –si va a complementar o sustituir el conocimiento que estamos transmitiendo– es clave. Sobre todo, para repensar elementos como las mallas curriculares, qué enseñamos y qué lugar le damos a la IA en el aprendizaje”, señaló Lafortune.
Gerhard Reinecke, de la Oficina de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) para el Cono Sur de América Latina, llegó a una conclusión parecida, aunque con matices. En la conferencia “Cambio tecnológico e inteligencia artificial generativa, ¿qué significan para la cantidad y la calidad de los empleos?”, presentada por el decano de Ciencias Sociales, Nicolás Fleet, comparó el temor actual con el que despertó la Revolución Industrial: la tecnología destruye empleos, pero también abre mercados y necesidades que demandan trabajo.
Para Reinecke, el debate no puede limitarse a cuántos puestos podrían desaparecer: “La discusión no puede reducirse a cuántos empleos se crean o se destruyen. También es necesario observar cómo cambian las tareas y qué ocurre con la calidad de esos empleos”. Como una ocupación está compuesta por múltiples tareas, automatizar algunas funciones no implica necesariamente que desaparezca el puesto completo. La IA generativa, además, puede ampliar las capacidades de las personas y modificar las habilidades requeridas. “La inteligencia artificial puede reemplazar algunas tareas, pero también complementar otras. El resultado final dependerá de cómo se incorpore esta tecnología en los distintos espacios de trabajo”, señaló.
La calidad del empleo fue otro de sus focos. Aunque la IA puede mejorar la productividad y facilitar determinadas tareas, advirtió, esos beneficios no se traducen automáticamente en mejores condiciones laborales. Su advertencia más concreta apuntó a las y los jóvenes: los puestos de entrada, aquellos en que se aprende un oficio, son también los más fáciles de reemplazar, y su desaparición podría cortar el camino entre la formación y la experiencia profesional.
Para enfrentar estos desafíos, sostuvo, no hay una receta única. La formación continua, la adaptación de los currículos, la intermediación laboral, la regulación y los derechos digitales deben acordarse en el diálogo social entre gobierno, trabajadores y empleadores, porque de ese diálogo depende cómo se distribuyen los beneficios y los riesgos del cambio tecnológico. “No se trata de que uno le imponga la solución a otro. El diálogo es, quizás, parte de la solución”.
Anelli llevó esa mirada por tareas a la evidencia regional. En la conferencia “La transformación del trabajo ocurre a nivel de tareas: evidencia sobre IA en América Latina”, presentada por el director del Departamento de Economía, Carlos Díaz, sostuvo que el impacto de la IA generativa no se entiende mirando puestos de trabajo completos, sino las tareas específicas que realizan las personas.
Su estudio desagrega ocupaciones clave de Chile, México, Uruguay, Colombia y Argentina para medir su “potencial de aceleración”, en una escala donde 1 indica una alta capacidad de acelerar esas tareas con IA. Los resultados varían según la matriz productiva de cada país: las economías con más peso de servicios profesionales y comercio tienen perfiles distintos de aquellas donde predominan la manufactura o el trabajo de campo.
De ahí su distinción entre acelerar y automatizar. La IA generativa, explicó, no implica necesariamente despidos masivos, sino una reconfiguración de los procesos en la que las personas siguen siendo necesarias para capturar el valor, revisar el contenido y dirigir las herramientas. Por eso, planteó, la educación debe pasar de la acumulación de conocimientos al desarrollo de habilidades críticas, socioemocionales y de adaptabilidad.
Quién decide la transición
En el mismo auditorio, Anabelee Araneda, activista, divulgadora científica y emprendedora social, dictó la conferencia “¿Quién pierde con la IA?”.
Por la tarde, el panel “Trabajo en transición: cómo ponemos la IA a favor de las personas” reunió a los tres actores del diálogo social que había nombrado Reinecke: Eric Campos, secretario general de la Central Unitaria de Trabajadores (CUT); Joaquín Carmona, asesor de la Subsecretaría del Trabajo, y Juan Eduardo Carmach, de SOFOFA Capital Humano.
La moderadora, Ximena Concha, directora de Vinculación con el Medio, Alumni y Relaciones Institucionales, fijó el marco a partir de un informe de la OIT: el impacto de la tecnología no es un destino, sino una elección que depende de las regulaciones, de las instituciones y de la capacidad de los actores sociales para intervenir. Por eso, más que contar cuántos empleos desaparecen, el foco debe estar en su calidad: la autonomía, el aprendizaje y la distribución de las ganancias de productividad. Concha recordó que Chile ya cuenta con instancias tripartitas, como el Consejo Superior Laboral, la Comisión del Seguro de Desempleo y ChileValora.
Carmona, en representación del Gobierno, defendió ese camino: “El partido de la IA no se juega solo; se juega entre todos”. Desde la empresa, Carmach describió en qué punto está ese partido. Las organizaciones están dejando atrás la etapa de “aumentación”, con licencias individuales de herramientas, para entrar en la “reconfiguración” de las tareas, lo que exige líderes que entiendan la IA como una decisión estratégica y no solo técnica. El avance, precisó, todavía es parcial: las empresas “salieron de la aumentación, están empezando a reconfigurar y muy pocas están transformando”.
Campos llevó la discusión a otro terreno. Para la CUT, la transición no se resuelve solo con capacitación: “La pregunta no es solo si los trabajadores tienen que capacitarse, sino también si tienen el poder para intervenir esos procesos: ¿quién se apropia de los datos que generamos?, ¿cuál es la plusvalía que generan esos datos? y, por lo tanto, ¿cuál es nuestra relación con esa plusvalía?”. Su propuesta concreta fue incorporar cláusulas de “transición justa” en la negociación colectiva, para regular los impactos de la tecnología en cada lugar de trabajo.
Crear y ejercer con IA
La diseñadora industrial Alejandra Mustakis, fundadora de Ideas Factory (iF), llevó la discusión al terreno de la creación y el emprendimiento. En la conferencia “Creer y crear en era AI” sostuvo que la inteligencia artificial obliga a revisar los modelos con que se organizan ámbitos completos de la vida social: “Cambiaron todas las reglas del juego (…). Debemos repensar todo: la manera en que hacemos educación, salud y política (…). Estamos parados en un nuevo renacimiento, y esa es una oportunidad única”.
Para aprovechar ese momento, Mustakis puso el acento en las personas. La tecnología más poderosa, planteó, es la capacidad de creer en uno mismo y en la propia visión, indispensable para superar los obstáculos del emprendimiento. El éxito, agregó, ya no depende de estructuras rígidas, sino de la colaboración, la diversidad y el prototipado rápido, con espacio para probar y equivocarse. Esa misma lógica la llevó a la educación, que a su juicio debe orientarse al desarrollo integral de la persona y fomentar la proactividad, la inteligencia emocional y la resiliencia ante el error, y no solo los conocimientos técnicos.
El ejercicio profesional también tuvo su espacio. En la Sala Bellarmino, el panel “Ejercer el Derecho en tiempos de IA” reunió a Alejandra Espinoza Lara, fundadora y directora ejecutiva de InPlace Partners; Antonio Leiva Rabael, abogado de AltLegal y docente colaborador de la Facultad de Derecho UAH, e Ivonne Bueno, fundadora y CEO de Habeas Data Consultores, con la moderación de Mauricio Baquero, académico de la Facultad de Derecho UAH. En la misma sala, Miguel Huerta, académico de la Facultad de Ciencias Sociales UAH, expuso “El nuevo ADN universitario: integrando la inteligencia artificial en el aula, la investigación y el trabajo”.
La jornada tuvo además un fuerte componente práctico. Fernando Crespo, académico de la Facultad de Economía y Negocios UAH, dictó el taller “Codificando con IA”; Rubén Contreras, estudiante de Ingeniería Civil Industrial UAH, presentó la conferencia “Full Stack con IA y ciberseguridad”, y Alonso Astroza, subdirector de Alianzas Corporativas del Instituto de Data Science de la Universidad del Desarrollo y embajador de Codex en Chile, dictó el taller “Codex para todos: agentes de IA explicados en simple”. Ulises Quiroz, jefe de Área de Recursos y Metadatos de Biblioteca UAH, condujo el cine-foro “El cine y la literatura que predijeron la IA”.
Aprender en tiempos de IA
La Dirección de Formación UAH ofreció dos talleres. En la Sala de Litigación, Álvaro Sánchez presentó “Uso de IAGen en el contexto universitario: una guía para ayudantes”, y en línea, la ingeniera Tamara Leves y Stephanie Duarte, profesional de la Dirección, plantearon “Cuando la IA responde, ¿quién está aprendiendo? Rediseñando la evaluación en tiempos de IAGen”. También en línea, Enrique Vázquez, académico de la Facultad de Ingeniería UAH, dictó el taller “Aprender mejor con IA: estrategias para promover curiosidad, creatividad y aprendizaje autorregulado en Educación Superior”.
En la Biblioteca UAH, Juan D. Machin Mastromatteo, de la Universidad de Chihuahua (México), y Juan Carlos Bórquez dictaron el taller para editores “Estrategias para la difusión y divulgación científica de las revistas académicas”.
La investigación aplicada tuvo su espacio en el panel “Innovación social e IA”, moderado por Carolina Sepúlveda, directora de Innovación y Transferencia. Participaron Yasna Otarola, académica de la Facultad de Derecho UAH e integrante del proyecto Baremo; Macarena Céspedes, académica de la Facultad de Filosofía y Humanidades UAH y encargada de AlofonIA, e Irina Galli, estudiante del Doctorado en Psicología UAH y líder del proyecto Emotcs RV.
Mientras tanto, en el Laboratorio de Desarrollo Tecnológico, equipos de estudiantes trabajaron de 9:00 a 19:00 en la Hackatón interdisciplinaria, cuyo equipo ganador será premiado en la ceremonia de clausura.
La jornada cerró con la conferencia “Salud mental y futuro del trabajo”, en la que Isabel Contrucci, directora de Estudios de la ACHS, presentó datos sobre el efecto de la automatización en el empleo y la salud mental en Chile. Puedes leer la nota aquí.
La II Semana de la Inteligencia Artificial UAH se extenderá hasta el viernes 30 de octubre en el Campus Patrimonial. Las conferencias realizadas en el Auditorio Manuel Larraín (Sala E11) y en la Sala Bellarmino quedarán disponibles en el canal de YouTube de la Universidad, para volver a verlas o revisar las que no alcanzaste a seguir. Visita el canal de YouTube de la UAH.
