IA para todos o productividad para pocos

Nunca una tecnología se adoptó tan rápido y, al mismo tiempo, rindió tan poco. La mayoría de los trabajadores que usan IA a diario dicen sentirse más eficientes, pero cuando se mide productividad real, tiempo ahorrado, calidad e impacto en el negocio, los números no cuadran. Chile no es la excepción: un 28,3% de las organizaciones consultadas ya está implementando IA, pero solo un 3,6% ha logrado escalarla con retornos claros y sostenibles, según MAS Analytics. Entonces, ¿qué puede estar pasando?

La IA aplicada a la productividad industrial no es nueva; lleva años siendo utilizada por equipos técnicos y desarrollos a la medida. Lo novedoso ha sido la IA generativa, de acceso libre y sin necesidad de saber programar. Esa democratización es la gran promesa y, a la vez, el principal riesgo. Sin capacitación adecuada, muchas veces no genera productividad, sino que sustituye un hábito por otro. Para muchos se ha convertido en una especie de “Google con esteroides”: se pregunta, se copia la respuesta, se pega en un documento, incluso sin revisar, y el proceso de fondo sigue igual.

Esta es la raíz del problema y tiene dos capas. La primera es técnica: solo el 39% de las pymes chilenas declara contar con planes de formación digital permanente, según Entel Digital, y en 2025 un 40% de las empresas señaló la falta de capacitación como una de las principales barreras para adoptar IA. La segunda, más profunda, es ética. Solo un 9% de las organizaciones encuestadas cuenta con un marco ético formal para el desarrollo de IA y un 67% no dispone de un enfoque formal para identificar los riesgos asociados a su uso, según PwC Chile, coincidiendo con un análisis de ESE Business School. Un estudio regional de G-CERTI, realizado entre 640 organizaciones usuarias de IA, menciona que apenas un 8% cuenta con un marco formal de gobernanza. Al parecer, la masificación de la IA generativa corrió más rápido que las reglas.

Esa combinación, falta de capacitación técnica y ausencia de respaldo ético, aumenta el riesgo de confiar ciegamente en los resultados que entrega la IA. No es solo un problema de conocimiento, sino también un vacío de responsabilidad.

Según estudios de Entel Digital y Cadem, el uso de analítica y reportería alcanza cerca de un 33% en las pymes chilenas, frente al 78% en las grandes empresas. Por su parte, McKinsey Global Institute estima que las mipymes chilenas alcanzan solo el 44% de la productividad de las grandes, mientras que en las economías avanzadas analizadas esa cifra llega, en promedio, al 60%.

La conclusión es incómoda pero concreta: mientras no exista una capacitación real en el uso de inteligencia artificial, tanto técnica como principalmente ética, la productividad derivada de estas herramientas seguirá siendo para pocos, sin importar que estén disponibles para todos. La herramienta ya está democratizada, pero el criterio para usarla responsablemente todavía no.

Francisco Jones

Director Ingeniería Industrial UNAB