La pregunta sobre inteligencia artificial y empleo suele formularse mal. No es si la IA destruirá o creará puestos de trabajo, como si la tecnología actuara sola. La pregunta relevante es qué tipo de IA vamos a adoptar: una orientada a reemplazar personas o una diseñada para ampliar lo que las personas pueden hacer.
El debate reciente ilustra bien el punto. Dario Amodei, CEO de Anthropic, ha advertido que la IA podría golpear con fuerza los empleos de cuello blanco, especialmente los cargos de entrada. Su inquietud no es absurda: si un sistema puede redactar, programar y analizar datos, muchas funciones que antes servían como puerta de entrada al mercado laboral profesional pueden reducirse.
Pero Yann LeCun, pionero del aprendizaje profundo y Premio Turing, respondió que los líderes tecnológicos no son necesariamente buenos analistas del mercado laboral. Tiene razón. Que una tecnología sea capaz de hacer una tarea no implica que sustituya automáticamente un empleo. Entre una demostración técnica y una reorganización productiva hay costos, confianza, regulación y demanda.
Por eso la mirada de Daron Acemoglu, economista del MIT y Premio Nobel de Economía 2024, resulta útil. Su argumento es simple: la tecnología no tiene un destino inevitable. Puede seguir una trayectoria de automatización excesiva, donde se reemplazan tareas humanas para reducir costos, o una de complementación, donde se crean funciones, se eleva la productividad y se fortalecen capacidades.
Esa distinción debería ordenar la discusión pública. El riesgo no es que “la IA” destruya el trabajo en abstracto. El riesgo es que empresas, gobiernos y sistemas educativos adopten la IA de manera pasiva, dejando que el incentivo privado defina una transformación con costos sociales de largo plazo.
Para Chile, esto es especialmente importante. Nuestro problema no es solo proteger empleos existentes; es mejorar productividad sin profundizar desigualdades. Si la IA se usa solo para ahorrar costos laborales, puede reducir vacantes de entrada, estrechar trayectorias y concentrar rentas. Si se usa bien, puede cerrar brechas de gestión, apoyar a pymes y mejorar servicios públicos.
La política pública debe partir por medir. No basta mirar el desempleo agregado. Hay que observar vacantes, salarios de entrada, perfiles demandados, adopción tecnológica por tamaño de empresa y cambios de tareas dentro de cada ocupación. El deterioro puede aparecer primero en lugares menos visibles: menos prácticas, menos analistas juniors, menos oportunidades para aprender haciendo.
También hay que formar distinto. Enseñar IA no puede reducirse a aprender prompts. Se requiere pensamiento crítico, datos, escritura, ética, comunicación y resolución de problemas reales. La ventaja humana no estará en competir con la máquina en velocidad, sino en formular buenas preguntas, entender contextos y hacerse responsable de decisiones.
La Inteligencia Artificial no es una fuerza natural. Es una tecnología general cuyo impacto dependerá de reglas, incentivos e instituciones. Chile no debe elegir entre pánico y complacencia. Debe elegir entre automatizar personas o aumentar capacidades. Ahí se juega si la IA será una fuente de progreso compartido o una nueva máquina de desigualdad.
