La inteligencia artificial generativa está transformando la manera en que se desarrollan distintas actividades laborales, pero no todas las profesiones enfrentan el mismo nivel de exposición a estas tecnologías. Mientras algunas ocupaciones concentran una parte importante de las tareas que ya se realizan con inteligencia artificial, otras mantienen funciones que requieren mayor intervención humana.
Así lo revela el informe “Exposición ocupacional del empleo chileno a la IA generativa”, elaborado por el Instituto de Políticas Públicas de la Universidad Andrés Bello (UNAB), que identifica a los profesionales científicos e intelectuales como el grupo ocupacional con mayor exposición relativa, particularmente en las áreas de tecnologías de la información y enseñanza.
La investigación, desarrollada por Vicente Abrigo, investigador del IPP UNAB, combinó patrones globales de uso de Claude, modelo de inteligencia artificial desarrollado por Anthropic, con información de la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN 2024).
Para ello, utilizó datos del Anthropic Economic Index, que analiza conversaciones reales y anonimizadas con Claude, clasificando las tareas realizadas y sus formas de uso. Posteriormente, estas tareas se relacionaron con la estructura ocupacional del mercado laboral chileno.
De esta manera, el estudio permite identificar qué grupos ocupacionales presentan mayor exposición relativa a las tareas observadas en el uso de IA generativa, aunque no estima cuántos empleos podrían desaparecer.
Las profesiones con mayor exposición a la IA
Según el índice elaborado por el IPP UNAB, los profesionales científicos e intelectuales alcanzan el máximo nivel de exposición, con 100 puntos. Les siguen los técnicos y profesionales de nivel medio, con 25,2 puntos; los directivos y gerentes, con 20,6; y el personal de apoyo administrativo, con 19,3.
En contraste, trabajadores de servicios y ventas registran 9,3 puntos, mientras que las ocupaciones elementales alcanzan 4,8 y los operadores de instalaciones y maquinaria, 0,6 puntos.
El indicador utiliza una escala relativa en la que el grupo más expuesto recibe 100 puntos, por lo que estos valores no representan porcentajes de puestos de trabajo amenazados.
Al observar específicamente el grupo de profesionales, las diferencias también son importantes. Las ocupaciones vinculadas a tecnologías de la información encabezan la exposición, con 100 puntos en la escala de este subgrupo, seguidas por enseñanza, con 37,4 puntos.
Más atrás aparecen derecho, ciencias sociales y cultura, con 11 puntos; administración y negocios, con 9,9; ciencias e ingeniería, con 4; y salud, con 2,2 puntos.
Estas diferencias se relacionan con la naturaleza de las tareas que desempeña cada profesión. Las actividades que involucran procesamiento de información, programación, elaboración de textos o trabajo en entornos digitales presentan mayores posibilidades de interacción con herramientas de IA generativa.
Sin embargo, el informe advierte que una ocupación puede combinar funciones susceptibles de ser realizadas con estas tecnologías y otras que continúan requiriendo conocimiento especializado, interacción humana o responsabilidad profesional.
En Chile, la IA se utiliza más como complemento que como automatización
La investigación también examinó cómo se utiliza Claude en Chile, distinguiendo entre dos modalidades: automatización, cuando el usuario delega principalmente una tarea al modelo, y complementariedad, cuando participa activamente mediante aprendizaje, revisión o ajustes del resultado.
Según los datos correspondientes a febrero de 2026, el 53,6% de las conversaciones analizadas en Chile se clasificó como uso complementario, mientras que el 43,5% correspondió a automatización. El porcentaje restante no fue clasificado en ninguna de estas dos categorías.
Los resultados muestran un cambio respecto de agosto de 2025, cuando la automatización representaba el 49,7% de los usos observados y la complementariedad alcanzaba el 48%.
Estos porcentajes corresponden al uso registrado de Claude en Chile y no representan a la totalidad de los trabajadores ni a todas las herramientas de inteligencia artificial disponibles en el país.
Más automatización no siempre significa mejores resultados
Uno de los hallazgos del informe es que una mayor delegación de tareas a la inteligencia artificial no necesariamente se relaciona con mejores resultados.
Dentro de los subgrupos profesionales, tecnologías de la información registra un 51% de automatización y una tasa de éxito de 66%, mientras que en salud la automatización alcanza un 30% y el éxito llega al 86%.
En enseñanza, ambas cifras se sitúan en 34% y 75%, respectivamente.
El estudio encontró que, entre los subgrupos profesionales analizados, mayores niveles de automatización tienden a coincidir con menores tasas de éxito. Sin embargo, esta relación no se observa de la misma manera entre los grandes grupos ocupacionales.
La tasa de éxito utilizada corresponde a una evaluación realizada por el propio modelo sobre el cumplimiento de las tareas solicitadas, y no a una verificación externa de la calidad de sus resultados.
Entre las posibles explicaciones, el informe plantea que las interacciones donde las personas participan activamente permiten precisar instrucciones, revisar respuestas y corregir errores durante el proceso. No obstante, el análisis no permite establecer una relación causal.
¿Desaparecerán los empleos más expuestos?
Pese a las diferencias entre ocupaciones, el principal mensaje de la investigación es que la exposición tecnológica no equivale automáticamente al reemplazo de trabajadores.
“Todavía es difícil anticipar qué ocupaciones se verán beneficiadas o perjudicadas por la IA, porque una misma profesión reúne tareas muy distintas. Algunas tareas de una misma profesión pueden automatizarse y otras requieren la participación de una persona. Lo más probable es que muchas profesiones seguirán existiendo, pero cambiará la forma de trabajar. La conclusión es que para mantenerse vigentes los profesionales deben actualizar su forma de trabajo a la nueva tecnología”, explica Vicente Abrigo.
En este escenario, el informe plantea que uno de los principales desafíos será fortalecer la capacitación laboral, especialmente mediante programas breves y orientados a tareas específicas.
Para las universidades, en tanto, el desafío no se limitará a incorporar herramientas de IA en las carreras, sino también a revisar los mecanismos de enseñanza y evaluación, considerando que los trabajos realizados fuera del aula ya no permiten identificar con facilidad cuánto corresponde al aprendizaje del estudiante y cuánto fue elaborado mediante herramientas tecnológicas.
“La capacitación y formación que se imparte debe considerar que dentro de una misma profesión hay tareas que pueden delegarse a la IA y otras que siguen requiriendo criterio profesional. Aprender a distinguirlas y a evaluar las respuestas de estas herramientas será parte importante de la preparación de los trabajadores”, agrega Abrigo.
Así, más que anticipar la desaparición de profesiones completas, la investigación apunta a una reorganización de funciones y responsabilidades, donde la capacidad de utilizar, supervisar y evaluar las herramientas de inteligencia artificial será cada vez más relevante para el desarrollo laboral.