53% de los chilenos cree que la IA reducirá los empleos: 3 pasos para convertir la preocupación en productividad

La rápida expansión de la inteligencia artificial está generando inquietud sobre sus consecuencias en el mercado laboral. Un estudio de Pew Research Center difundido esta semana reveló que 53% de los chilenos cree que la IA provocará una reducción de los empleos, en medio de una preocupación que también se observa a nivel global.

La percepción coincide con otros antecedentes recientes en Chile. El estudio Los Chilenos y el Trabajo, desarrollado por LEAS de la Universidad Adolfo Ibáñez y Mutual de Seguridad sobre 1.400 personas, encontró que 64% cree que la IA reemplazará muchos empleos en el país durante los próximos cinco años. Sin embargo, cuando la pregunta se refiere al propio puesto de trabajo, la cifra disminuye a 43%.

Pero detrás de esa preocupación aparece otra cara de la transformación tecnológica. Entre quienes ya utilizan chatbots para realizar tareas laborales, 65% considera que mejoraron su productividad. El 30,2% de los encuestados ya utiliza estas herramientas frecuentemente para trabajar.

El escenario plantea una tensión para las empresas: la IA genera preocupación por su posible impacto sobre el empleo, pero quienes ya la utilizan también están encontrando oportunidades para trabajar de manera más productiva.

Para DataScope, plataforma chilena de gestión de operaciones en terreno, en la industria la explicación es concreta: la IA necesita datos, y en muchas operaciones la información todavía se registra en papel, en planillas separadas o en grupos 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. Ninguna inteligencia artificial puede anticipar una falla que la empresa conoce tres días tarde", explica Carlos Carvajal, cofundador y gerente de desarrollo de DataScope.

A partir de este escenario, la compañía identifica algunas claves para transformar la adopción de IA en productividad y evitar que su implementación se limite únicamente al reemplazo o automatización de tareas. Por eso, antes de pensar qué tareas automatizar, DataScope recomienda a las empresas considerar tres pasos:

Registrar la información donde ocurre. Que la orden de trabajo, la inspección o el control se completen en terreno, incluso sin señal, y no se transcriban después.

Reunir en un solo lugar la información de las distintas áreas. Solo así el historial de cada equipo y de cada operación está completo y sirve para decidir.

Medir antes de automatizar. Saber cuánto demora cerrar una orden de trabajo o cuántas veces se repite una misma falla permite evaluar si la tecnología mejora el resultado o sólo agrega herramientas.

El factor humano también pesa. El mismo estudio de Mutual y la UAI muestra que el 77% de quienes usan IA en el trabajo aprendió por su cuenta y solo el 16% recibió capacitación pagada por su organización.

"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. Si primero ordenamos la información, la tecnología se convierte en una herramienta para ellos y no en una amenaza", concluye Carvajal.