El auge de la inteligencia artificial en el trabajo en América Latina
La adopción de la inteligencia artificial (IA) en entornos laborales está aumentando de forma notable en América Latina. Aunque la región históricamente ha ido rezagada en la incorporación de nuevas tecnologías, recientes estudios muestran un crecimiento acelerado en el uso de IA por parte de trabajadores y empresas. Países como Chile y Argentina presentan cifras reveladoras: Chile destaca entre los líderes regionales en preparación para la IA, mientras que Argentina, pese a ir más rezagada, evidencia un incremento constante en el interés por estas herramientas. A continuación, examinamos datos actuales de adopción, los sectores más impactados, beneficios principales, ejemplos prácticos, así como las opiniones de distintos actores y los desafíos que acompañan a esta tendencia.
Cifras recientes de adopción en América Latina
Diversos informes confirman que la penetración de la IA en el trabajo va en ascenso en la región, aunque con variaciones significativas por país. Un estudio regional del portal de empleo Bumeran reportó que Perú encabeza la adopción: el 49% de las personas encuestadas en Perú usan IA en sus tareas laborales diarias, seguido por Chile y Ecuador con un 36%, Panamá con 32%, y Argentina al final con 31%. Esto ubica a Argentina como el país latinoamericano con menor uso de IA en el trabajo, mientras que Chile se encuentra en un grupo medio-alto, muy cerca de Ecuador y por encima de Panamá.
Otras encuestas arrojan cifras algo diferentes al medir el uso habitual de estas herramientas. El Randstad Employer Brand Research 2024, por ejemplo, señala que sólo un 13% de los trabajadores argentinos utiliza IA de forma regular en sus tareas, frente a un promedio global del 29% y regional latinoamericano del 26%.En Chile, el uso regular alcanza al 15% de los empleados, porcentaje similar al europeo (17%) y distante de Norteamérica (31%). Estas diferencias sugieren que, si bien casi un tercio de los trabajadores declaró haber probado o incorporado IA en el trabajo, el uso cotidiano y sostenido aún es bajo en muchos casos.
No obstante, las tendencias indican un crecimiento acelerado. Un informe de HelloSafe resaltó que la utilización de tecnologías de IA en empresas latinoamericanas creció un 250% entre 2017 y 2022. Además, se estima que los ingresos generados por aplicaciones de IA en la región podrían alcanzar 31.200 millones de dólares para 2025, reflejando la creciente inversión e interés empresarial. De hecho, el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) publicado por CEPAL en 2024 ubica a Chile, Brasil y Uruguay como los países líderes en la implementación de IA en empresas, gracias a entornos favorables para su desarrollo e incorporación. Estos datos confirman que, aunque la adopción es dispar, América Latina está abrazando la IA y avanzando hacia una mayor integración de esta tecnología en el mundo laboral.
Sectores que lideran el uso de IA
El impacto de la IA no se limita a un solo rubro; se extiende a múltiples sectores y áreas funcionales dentro de las organizaciones. Inicialmente, disciplinas como marketing y comunicaciones fueron pioneras en adoptar estas herramientas – alrededor de un 16% de los profesionales de marketing en la región ya utilizan IA en su trabajo. Sin embargo, la IA se ha expandido rápidamente a otras áreas. En el ámbito de Recursos Humanos, por ejemplo, Argentina reporta un 31% de adopción, mientras que Perú alcanza 44%, Ecuador 43% y Chile 35% de profesionales de RR.HH. utilizando IA para agilizar procesos de selección, capacitación u otras tareas. Esto indica que los departamentos de RR.HH. también están incorporando IA para mejorar la eficiencia en gestión de personal.
Por tipo de industria, un estudio en Chile identificó a los sectores de tecnología de la información, servicios financieros, servicios empresariales y comercio como los de mayor adopción de IA en empresas. En estas industrias, la IA se emplea desde el análisis de grandes volúmenes de datos hasta la automatización de atención al cliente. Dentro de las compañías, las áreas de gestión de datos, servicio al cliente, TI y marketing figuran entre las que más han implementado soluciones de IA. Esto coincide con la percepción general de los trabajadores: más de la mitad considera que el sector de IT/Tecnología es el principal beneficiario de la IA, seguido por roles de gestión (liderazgo y toma de decisiones). Asimismo, servicio al cliente y soporte, administración, análisis de mercado, marketing/publicidad y finanzas/contabilidad aparecen mencionados como áreas donde la IA ya está desempeñando un papel importante.
En términos de adopción individual por áreas de trabajo, los profesionales de Marketing y Comunicación, Ventas/Comercial y Tecnología/Sistemas son quienes más comúnmente utilizan IA en sus tareas diarias, representando el 16%, 14% y 13% respectivamente de los usuarios de IA según Bumeran. En contraste, entre quienes no usan IA, predominan trabajadores de producción, abastecimiento y logística (17% de los no usuarios) y de áreas comerciales tradicionales (14%), lo que sugiere que en sectores operativos la incursión de la IA ha sido más lenta. Aun así, expertos apuntan que tarde o temprano la IA penetrará en todos los sectores económicos, adaptándose mejor a unas actividades que a otras en función de las posibilidades de automatización de cada tarea.
Beneficios principales de la IA en el ámbito laboral
Las organizaciones y trabajadores que ya utilizan IA reportan diversos beneficios clave que explican el atractivo de estas herramientas. El principal aporte señalado es el aumento de la productividad a través de tareas más ágiles y rápidas. Según la encuesta regional de Bumeran, el 47% de los trabajadores percibe que la IA agiliza las tareas, y un 46% destaca el ahorro de tiempo que conlleva su uso en el trabajo. Al automatizar ciertas funciones repetitivas o de bajo valor, los empleados pueden concentrarse en labores más estratégicas, elevando así la eficiencia general.
Relacionado con lo anterior, un 41% resalta que la IA permite acceder rápidamente a información relevante, sirviendo como un asistente de consulta inmediato. Por ejemplo, herramientas de IA generativa pueden resumir documentos extensos o responder dudas concretas en segundos, ahorrando largas búsquedas de datos. De igual forma, la automatización de tareas repetitivas – como procesamiento de datos, generación de informes rutinarios o clasificación de contenido – es mencionada por un 35% de los encuestados como un beneficio tangible. Esta automatización reduce la carga de trabajo manual y disminuye el error humano en actividades mecánicas.
Otros beneficios importantes incluyen la optimización de procesos y mayor eficiencia operacional (señalado por aproximadamente uno de cada cuatro trabajadores), junto con la reducción de errores humanos gracias a la precisión de los algoritmo. Asimismo, la IA posibilita analizar datos complejos a gran velocidad (por ejemplo, para inteligencia de negocios), algo que un 24% valoró especialmente. En cuanto a efectos indirectos, algunos usuarios notaron que las herramientas de IA potencian la innovación (por ejemplo, en la creación de contenidos), disminuyen costos operativos al automatizar procesos costosos y facilitan la personalización de servicios para los clientes. En síntesis, los beneficios más destacados giran en torno a ahorrar tiempo, automatizar tareas tediosas y mejorar la productividad y la toma de decisiones informadas, alineados con las expectativas iniciales de estas tecnologías.
Ejemplos concretos de aplicaciones de IA en el trabajo
En la práctica, la IA se ha incorporado a tareas específicas en distintos tipos de trabajos, ofreciendo casos ilustrativos de su utilidad. De acuerdo con el estudio de Bumeran, la forma más común de usar IA entre los trabajadores es como asistente para consultas diarias: un 44% la emplea para resolver dudas o buscar información del día a día. Esto abarca desde pedir explicaciones sobre un tema técnico, obtener sugerencias para un proyecto, hasta consultar traducciones o definiciones, tareas en las que herramientas como chatbots o modelos de lenguaje son de gran ayuda.
Otra aplicación extendida es la creación de contenidos generativos. Un 38% de usuarios indica que utiliza IA para generar textos, imágenes, videos u otros contenidos creativos. Por ejemplo, profesionales de marketing pueden apoyarse en IA para redactar borradores de artículos, eslóganes publicitarios o posts en redes sociales; los diseñadores pueden generar imágenes de referencia; y en medios de comunicación se experimenta con la redacción automatizada de boletines o resúmenes. Del mismo modo, la automatización de tareas repetitivas (también con 38% de mención) cubre actividades como la actualización de bases de datos, el envío programado de correos o la clasificación de documentos, procesos donde la IA ejecuta rápidamente lo que antes demandaba muchas horas-hombre.
Un 35% de quienes usan IA refiere que la aplica para resolver problemas cotidianos en el trabajo. Esto puede significar el uso de algoritmos para diagnosticar fallas en una línea de producción, predicciones de ventas para ajustar estrategias comerciales, o recomendadores que ayudan a tomar decisiones (por ejemplo, sugerir rutas óptimas de distribución). De hecho, en el sector logístico, la empresa de delivery Rappi en América Latina implementó IA para optimizar las rutas de entrega, reducir los tiempos de espera y mejorar la eficiencia operativa, permitiendo a los repartidores completar más pedidos en menos tiempo.
También se observan ejemplos en el sector financiero y de servicios. En banca, es frecuente el despliegue de asistentes virtuales o chatbots de IA para la atención al cliente, respondiendo consultas frecuentes las 24 horas. Un caso destacado es el del Banco Covalto de México, que incorporó IA generativa para agilizar sus procesos de evaluación crediticia, logrando reducir en más del 90% el tiempo de respuesta en la aprobación de créditos. Así, tareas que antes tomaban días ahora se realizan en cuestión de minutos, mejorando la experiencia del cliente y la eficiencia interna. En el sector de servicios al consumidor, compañías de diversos rubros (desde telecomunicaciones hasta comercio electrónico) usan chatbots inteligentes que personalizan la interacción con usuarios y resuelven problemas sin intervención humana directa, salvo en casos complejos.
Otros campos aprovechan la IA de maneras innovadoras: en la pesca y agricultura, se emplean modelos predictivos para optimizar las cosechas y detectar plagas a tiempo; en salud, existen proyectos piloto donde algoritmos analizan imágenes médicas para ayudar en diagnósticos o gestionar el agendamiento de turnos; en educación, plataformas con IA adaptan el contenido al ritmo de aprendizaje del alumno. En suma, desde fábricas que aplican mantenimiento predictivo en maquinaria, hasta equipos creativos que generan prototipos con IA, los ejemplos concretos demuestran que la IA está añadiendo valor en tareas específicas a lo largo y ancho del mercado laboral latinoamericano.
Opiniones de trabajadores, empresas y expertos
El aumento de la IA en el trabajo viene acompañado de diversas reacciones por parte de empleados, empleadores y especialistas. En general, la mayoría percibe esta tendencia de forma positiva siempre que se gestione adecuadamente. Un hallazgo llamativo es que, incluso en países con adopción todavía baja, la valoración de la IA tiende a ser muy favorable. Por ejemplo, el 97% de los trabajadores argentinos considera “útil o muy útil” la incorporación de la IA en sus tareas diarias, a pesar de que solo un 31% la use efectivamente en la actualidad. Esta actitud se repite en el resto de la región: hay un entusiasmo latente por las posibilidades de la IA para mejorar el trabajo.
Los trabajadores más jóvenes y con mayor nivel educativo destacan como los más entusiasmados e involucrados con estas nuevas herramientas. Según Andrea Ávila, CEO de Randstad para Argentina, Chile y Uruguay, los datos muestran que “los jóvenes y quienes tienen un nivel educativo más alto son los principales impulsores de esta adopción. Estos grupos no solo muestran un entusiasmo notable por los beneficios que la IA ofrece, sino que también mantienen una visión más optimista sobre su impacto en el entorno laboral”. Esto sugiere una generación que ve la IA como aliada y que confía en su potencial para abrir oportunidades: en Chile, por ejemplo, casi la mitad de los trabajadores (49%) cree que aprender a usar IA les abrirá puertas de ascenso y crecimiento profesional, y un abrumador 82% siente la necesidad de recibir más formación en IA para mejorar sus perspectivas y salarios a futuro.
No obstante, persisten también inquietudes y reservas. Algunos trabajadores temen los efectos de la IA en la estabilidad laboral o en la calidad del trabajo. Encuestas recientes revelan que alrededor de 7% de los trabajadores chilenos teme que la IA pueda afectar negativamente su empleo, y en Argentina un 3% expresa abiertamente que cree que podría perder su trabajo debido a la IA. Estas cifras, si bien minoritarias, reflejan la presencia de ansiedad sobre la automatización. Por otro lado, un sector de empleados admite no sentirse preparado: hay quienes dicen “no logro acostumbrarme” a usar IA o directamente “no me llevo bien con la tecnología”, motivos citados por un 16% y 12% respectivamente entre aquellos que aún no utilizan IA en su trabajo. Asimismo, un 23% afirma que simplemente prefiere realizar sus tareas sin asistencia de IA, lo que apunta a preferencias personales o culturales en juego.
Desde la perspectiva de las empresas, muchos líderes reconocen los beneficios pero enfatizan la importancia de la capacitación y la estrategia. Especialistas en Recursos Humanos consultados en cinco países latinoamericanos señalan que la transición a integrar IA “no siempre es fácil”, pero ya están viendo resultados positivos en eficiencia y calidad del trabajo. En efecto, compañías que han adoptado IA remarcan ventajas competitivas: mejoras en productividad, reducción de costos y optimización de la toma de decisiones con base en datos. Un directivo de CEPAL, Javier Medina Vázquez, resumió el sentimiento optimista con una nota de cautela: “La nueva revolución tecnológica, marcada por la IA, tiene el potencial de transformarse en un motor clave para el desarrollo… La IA puede impulsar la innovación… pero también puede profundizar las brechas socioeconómicas preexistentes si no actuamos con rapidez, especialmente en inversión, infraestructura, educación y regulación”. Es decir, expertos ven a la IA como un impulso positivo siempre y cuando se acompañe de políticas apropiadas para evitar impactos indeseados.
Desafíos éticos, sociales y laborales de la IA
Junto con el entusiasmo, el auge de la IA en el trabajo plantea desafíos importantes en materia ética, social y laboral. Uno de los mayores temores expresados es la posible pérdida de empleos por automatización. El 43% de los trabajadores encuestados en la región identificó la eliminación de puestos de trabajo como la principal desventaja potencial de la IA. Este miedo a que las máquinas reemplacen a las personas ha frenado en parte la adopción en algunas empresas, especialmente donde no se tiene claridad sobre cómo reubicar o reentrenar a los trabajadores desplazados. Sin embargo, estudios internacionales sugieren que, al menos con las capacidades actuales de la IA, este riesgo podría ser más limitado de lo que se piensa: la OIT estimó recientemente que solo entre 2% y 5% de los empleos en Latinoamérica podrían ser completamente automatizados por la IA generativa, mientras que entre 26% y 38% de los empleos están “expuestos” a la IA en algún grado. En la mayoría de los casos, la IA aumentará o transformará tareas dentro de un puesto más que suprimir el puesto entero, pudiendo mejorar la productividad de hasta un 14% de los trabajos. Aun así, la preocupación por el desempleo tecnológico es real y subraya la necesidad de gestionar la transición de forma responsable.
Otra consideración crítica es la dependencia excesiva de estas tecnologías. Un 35% de las personas ve problemático volverse demasiado dependiente de la IA y perder habilidades humanas en el proceso. Ligado a ello, está el temor a la falta de empatía, comprensión o intuición humana en tareas delegadas a máquinas (apuntado por 31%), así como la despersonalización en la atención al cliente (20%) cuando interactuamos con chatbots en lugar de humanos. Son recordatorios de que la IA, por eficiente que sea, carece de cualidades emocionales y de juicio humano que son vitales en muchos contextos laborales, desde la negociación hasta el cuidado de personas.
Los errores y la calidad de la información constituyen otra arista: 29% destaca que los sistemas de IA pueden equivocarse o generar resultados inexactos si los datos son incompletos o sesgados. Esto se conecta con el punto de los sesgos algorítmicos: un 14% mencionó la posibilidad de que las decisiones automatizadas reproduzcan discriminaciones o injusticias preexistentes. La IA aprende de datos históricos, y si esos datos contienen sesgos (por ejemplo, en reclutamiento, evaluaciones de desempeño, concesión de créditos), la IA podría perpetuarlos. Por tanto, surge el reto ético de asegurar la equidad y transparencia algorítmica en entornos laborales.
Adicionalmente, las empresas señalan desafíos prácticos como el resguardo de la seguridad de datos (26% lo citó entre los principales desafíos) y la necesidad de contar con recursos económicos y técnicos para implementar IA (24%).
Implementar soluciones de IA requiere inversión en software, infraestructura e integración con sistemas existentes, lo cual puede ser costoso, especialmente para PYMEs. También es crucial mantener el criterio humano en las decisiones: asegurar que, aunque la IA provea insumos o automatice partes del trabajo, las decisiones finales (por ejemplo, contratar a alguien, aprobar un crédito, diagnosticar un paciente) pasen por una evaluación humana cuando corresponda. Preservar la creatividad y el pensamiento crítico del personal es fundamental para evitar que, por seguir ciegamente recomendaciones de IA, se pierda innovación o se cometan errores de juicio.
Frente a estos desafíos, tanto especialistas como autoridades abogan por una adopción responsable de la IA. Esto incluye capacitar a los trabajadores para usarla eficazmente (el 20% de los encuestados cree que un obstáculo es que los equipos no saben cómo usar IA aún), actualizar las regulaciones laborales y de protección de datos, y fomentar un diálogo social sobre cómo distribuir las ganancias de productividad. Desde el ámbito político, se insiste en la necesidad de marcos regulatorios claros: garantizar un uso ético y respetuoso de los derechos de los trabajadores, prevenir despidos masivos injustificados y manejar los impactos sociales de la automatizacióno. Como menciona CEPAL, la IA puede ser un catalizador para el desarrollo, pero “también puede profundizar brechas… si no actuamos con rapidez y decisión” en políticas públicas complementarias.
En conclusión, la inteligencia artificial está dejando de ser una novedad lejana para convertirse en una realidad cotidiana en los empleos de América Latina, con múltiples ejemplos de éxito en la región. Sus beneficios en ahorro de tiempo, automatización y productividad son evidentes y muy valorados tanto por trabajadores como por empresas. Al mismo tiempo, existe conciencia sobre la importancia de integrarla de forma equilibrada, sin perder de vista el factor humano y atendiendo a las preocupaciones legítimas que surgen. El desafío hacia adelante será aprovechar el potencial transformador de la IA para impulsar el crecimiento y la innovación en América Latina, sin descuidar la capacitación del talento humano ni la equidad en el mundo laboral. De esta manera, la IA podrá consolidarse como una aliada para el desarrollo regional, más que como una amenaza, en el camino hacia el futuro del trabajo.