Crédito: dominio público Unsplash/CC0
Un estudio de la fuerza laboral de Chile encuentra que AI podría “acelerar” casi la mitad de las tareas realizadas por los 100 trabajos más comunes del país.
La IA generativa se ha presentado como un gran nivelador, una forma de aumentar la productividad, cortar la burocracia y el trabajo ocupado, y las brechas de habilidades estrechas. Un nuevo estudio realizado por Gabriel Weintraub, profesor de operaciones, información y tecnología en la Escuela de Negocios de Graduados de Stanford, cuantifica los beneficios potenciales de Genai y qué trabajos son más adecuados para un impulso de IA.
Mirando la fuerza laboral de Chile, el estudio Encuentra que casi la mitad de las tareas realizadas por los 100 trabajos más comunes del país podrían “acelerarse” utilizando Genai, es decir, se completan significativamente más rápido sin comprometer la calidad.
“Si bien hay preocupaciones reales sobre el impacto de Genai en la fuerza laboral, también hay una gran oportunidad”, dice Weintraub. “Genai puede acelerar las tareas rutinarias y trabajar junto con los humanos, lo que permite a las personas centrarse en el trabajo de mayor valor”.
El documento se publica en el servidor de preimpresión SSRN.
El estudio encuentra que el 80% de los trabajadores chilenos están en trabajos donde Genai podría acelerar al menos el 30% de sus tareas. El valor equivalente salarial del tiempo que podría ahorrarse suma hasta casi el 12% del producto interno bruto de Chile.
“Cuánto de eso se puede lograr realmente depende de qué tan bien aprovechemos esta oportunidad”, dice Weintraub. “Se trata de la implementación, la capacitación y las políticas correctas, y muchas de ellas deben estar en su lugar ahora”.
El estudio fue coautor de Victor Morales, director de investigación del Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile; Álvaro Soto, la cabeza del centro; y Juan Eduardo Carmach, director de desarrollo de Sofofa, una federación de comercio chileno.
En lugar de centrarse en los títulos de trabajo, la investigación utiliza datos recopilados por Workhelix para evaluar el impacto de la IA al dividir el trabajo en tareas específicas. Luego, cada tarea se califica en función de la IA generativa efectiva que puede reducir su tiempo de finalización en al menos un 50% sin comprometer la calidad. El resultado es lo que los investigadores llaman una “oportunidad de aceleración”, una medida de cuánto trabajo podría hacerse más eficiente con las herramientas actuales de IA.
¿Qué trabajos están listos para la AI?
El aumento promedio de la eficiencia aumentada de AI en todos los roles es del 48%. Algunas ocupaciones obtuvieron puntajes mucho más altos. Los desarrolladores de software encabezan la lista en 87%, seguidos de especialistas en políticas (84%) y analistas de datos (80%). En contraste, los trabajos físicamente intensivos, como la construcción y el empaque tienen menos oportunidades para integrar la IA.
La escala de impacto potencial en algunas ocupaciones también se destaca. Los contadores podrían ganar aproximadamente $ 1.7 mil millones en valor anual de las tareas aceleradas con IA, seguidos de abogados ($ 1.6 mil millones), ingenieros en campos técnicos ($ 1.3 mil millones) y operadores minoristas y de almacén ($ 1.3 mil millones).
La IA generativa podría aliviar la presión sobre los servicios esenciales. Los maestros de educación primaria representan más de $ 1.2 mil millones en posibles ganancias de la IA. Con Chile enfrentando una creciente escasez de maestros, ese tiempo recuperado podría marcar la diferencia en el aula.
El estudio también destaca la administración pública como una prioridad para la adopción temprana, estimando que Genai podría desbloquear más de $ 1.1 mil millones en valor anual en esta área. Más de 84,000 empleados del gobierno chileno están en roles en los que Genai podría optimizar tareas como entrada de datos, redacción de documentos o procesamiento de formularios.
Las pequeñas y medianas empresas (PYME), que representan el 65% de la fuerza laboral de Chile y el 98% de sus negocios, también muestran un fuerte potencial de aceleración, particularmente en ventas, servicio al cliente y roles operativos. Sin embargo, la adopción digital sigue siendo desigual para muchas de estas empresas, lo que hace necesarios el apoyo y la capacitación específicos.
“Para muchas PYME, adoptar esta tecnología sigue siendo un gran salto”, dice Weintraub. “Pueden carecer de la infraestructura digital, las habilidades o las herramientas para usar estos sistemas de manera efectiva”.
Incluso en el trabajo de cuello blanco, los beneficios de Genai no son uniformes. Si bien los roles de mayor pago a menudo muestran más exposición a la aceleración de la IA, la relación no es lineal. Las ganancias alcanzan su punto máximo alrededor de los niveles de ingresos medios a superiores, luego se aplanan o disminuyen en la parte superior. El estudio ilustra esto con una curva clara: el aumento de los salarios junto con la exposición a la IA hasta alrededor de $ 2,780 por mes, pero comienza a disminuir después de eso.
Es menos probable que los altos ejecutivos y profesionales médicos, por ejemplo, se beneficien directamente porque su trabajo depende de la interacción humana, la supervisión y el juicio contextual, según Weintraub. “Eso todavía no es algo que Genai está construido para reemplazar”, dice.
Por ahora, Weintraub y sus coautores recomiendan apuntar a “victorias rápidas”, roles con alta exposición de IA y baja fricción. En la práctica, eso significa racionalizar los flujos de trabajo pesados de administración en las escuelas, el gobierno y las pequeñas y medianas empresas, donde sugieren que los éxitos tempranos podrían crear un impulso para una adopción más amplia.
Al tocar el potencial de Genai, concluyen los investigadores, dependerá de enfocarnos donde pueda funcionar mejor y hacer que funcione en la práctica.
Más información: Gabriel Y. Weintraub et al, Inteligencia artificial generativa: oportunidades para el futuro del trabajo en Chile, SSRN (2025). Dos: 10.2139/ssrn.5187299
Proporcionado por la Universidad de Stanford
Cita: AI podría hacer que estos trabajos comunes sean más productivos sin sacrificar la calidad (2025, 17 de julio) recuperado el 17 de julio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-07-ai-common-jobs-productive-sacrificing.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
