Inteligencia artificial: ¿Qué es? ¿Cómo apoya en el trabajo?

En los últimos años, hablar de inteligencia artificial ya no suena a ciencia ficción. Se volvió parte del día a día, aunque a veces pase desapercibida.Desde las series que nos sugiere Netflix hasta los algoritmos que apoyan el análisis de una radiografía, la inteligencia artificial ya no es promesa: es parte del funcionamiento diario de muchas cosas. Pero más allá del asombro técnico, lo que realmente empieza a importar (sobre todo para quienes lideran equipos o toman decisiones estratégicas) es otra cosa: cómo se integra en la operación real, qué problemas ayuda a resolver de verdad… y qué complejidades nuevas pone sobre la mesa. Porque no se trata solo de lo que puede hacer, sino de cómo lo usamos y qué impacto deja en el camino.

En Chile, como en muchos otros países, la conversación sobre IA dejó de ser exclusiva de especialistas en tecnología. Hoy involucra a equipos de RRHH, CEOs, gerencias de operaciones, marketing, legal y áreas de compliance. Porque sus aplicaciones cruzan todo. Y también lo hacen sus dilemas.

Este artículo entra directo en esa conversación. Qué entendemos hoy por inteligencia artificial, cómo se está aplicando en Chile, qué oportunidades reales ofrece y en qué puntos conviene estar atentos. No se trata de seguir una moda tecnológica, sino de entender por qué vale la pena tenerla en el radar desde la gestión.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Cuando aparece el concepto de inteligencia artificial en una conversación (ya sea en una reunión de equipo o en un comité directivo) lo que hay detrás no es ciencia ficción. Es, más bien, una idea concreta: lograr que las máquinas puedan encargarse de tareas que, hasta hace unos años, eran terreno exclusivo de las personas. Aprender de la experiencia, reconocer patrones en medio del ruido, leer lo que está pasando a su alrededor o incluso decidir qué hacer según el contexto.

Pero no se trata de reemplazar a nadie ni de construir una réplica del cerebro humano. La cuestión pasa por usar nuevas herramientas para resolver problemas que ya existen, con otra escala, otra velocidad y, muchas veces, otra lógica. La clave está en cómo se aplica y qué impacto tiene en lo cotidiano. Y eso, cada vez más, deja de ser un tema técnico para convertirse en un tema de gestión.

Para eso, lo que hay no es magia, sino algoritmos. Modelos matemáticos que se alimentan de grandes volúmenes de datos y que, con el tiempo, van ajustando sus respuestas. El objetivo no es “pensar como un humano”, sino resolver problemas concretos con velocidad, precisión y escala. Y en muchos casos, lo logran mejor que nosotros.

Algo de historia

Aunque parezca actual, este concepto lleva décadas dando vueltas. En los años 50 ya se hablaba de construir sistemas capaces de “pensar”. En aquel entonces eran puras promesas. Hoy, con la capacidad de cómputo actual y la disponibilidad masiva de datos, esas promesas se convirtieron en productos, servicios y soluciones concretas.

No toda IA es igual. Hay versiones “estrechas”, que se enfocan en tareas específicas (como un software que detecta fraudes en tiempo real) y otras más avanzadas que aspiran a simular una inteligencia más parecida a la humana. En el mundo real, casi todo lo que usamos hoy corresponde a esa primera categoría.

¿Para qué sirve realmente la inteligencia artificial hoy?

Lo más llamativo de la inteligencia artificial no es solo lo que permite hacer, sino la cantidad de formas en que puede abordarlo. Ahí es donde realmente marca diferencia: tiene una capacidad de adaptarse a distintos escenarios que pocas tecnologías han logrado. No importa si se trata de automatizar un proceso, personalizar una experiencia o analizar datos en tiempo real… encuentra la manera de encajar y sumar valor.

Una de sus bases más potentes es el aprendizaje automático. ¿Qué significa eso en la práctica? Que los sistemas no se programan paso a paso, sino que aprenden solos a partir de los datos que procesan. A medida que pasan por más datos, estos sistemas empiezan a reconocer patrones, ajustan sus respuestas y afinan la puntería. Lo interesante es que este tipo de lógica ya está operando en espacios muy distintos entre sí. Por ejemplo, en el retail, donde plataformas cruzan información para entender cómo compramos; en salud, con modelos que permiten anticipar posibles diagnósticos; o en finanzas, donde los algoritmos alertan ante movimientos inusuales que podrían ser señales de fraude. Todo eso, hoy, ya está pasando.

También se usa para razonar. Es decir, para tomar decisiones basadas en información parcial o cambiante. Un ejemplo cotidiano: los asistentes virtuales que resuelven dudas o gestionan pedidos online. No son magia. Son IA aplicada al servicio.

Otro campo clave es la percepción. Cámaras inteligentes, sensores de movimiento, softwares que leen expresiones faciales o que identifican matrículas en autopistas: todo eso es IA procesando el mundo real. Y a eso se suma el lenguaje natural, que permite interactuar con máquinas en lenguaje humano, como ocurre con los chatbots o los traductores automáticos.

¿Cómo es el panorama de la inteligencia artificial en Chile?

En Chile, el desarrollo de inteligencia artificial viene creciendo, aunque no con la velocidad de otras economías. Aun así, hay avances interesantes en el ecosistema.

Varias universidades (como la Católica o la Chile) ya incorporaron programas formativos en IA y trabajan en proyectos de investigación aplicada. Desde el sector privado, algunas startups chilenas empezaron a destacar con soluciones concretas. Zippedi, por ejemplo, usa IA para optimizar inventarios en supermercados. NotCo, en otra línea, combina algoritmos con ciencia alimentaria para crear productos en base a plantas.

Desde el Estado, se lanzó una política nacional en 2021 que buscó poner ciertas reglas del juego. El foco está en fomentar el desarrollo tecnológico pero también en establecer principios éticos. Porque si no se regula con intención, se corre el riesgo de que la tecnología avance sin hacerse cargo de sus impactos.

¿Qué ventajas y desventajas tiene la inteligencia artificial?

Como pasa con cualquier tecnología que avanza rápido, la inteligencia artificial tiene luces y sombras. Puede ser una aliada valiosa… pero también traer ciertas tensiones que no conviene pasar por alto.

Del lado de los beneficios, hay algunas cosas que ya son evidentes.Poder dejar en manos de un sistema esas tareas repetitivas que consumen tiempo (y que muchas veces terminan agotando a los equipos) es, sin duda, uno de los aportes más concretos. Eso libera energía para enfocarse en lo que realmente mueve la aguja. Y lo mismo pasa con la toma de decisiones: cuando tenés la posibilidad de cruzar miles de datos en cuestión de segundos, el nivel de análisis cambia. No es solo más rápido, es otra profundidad. Y no es menor lo que logra en términos de personalización. Hoy se pueden diseñar productos, experiencias o servicios casi a la medida de cada persona, algo que hace solo unos años era impensado.

Pero no todo es eficiencia. Hay preocupaciones reales. Por ejemplo, el reemplazo de ciertos puestos de trabajo, sobre todo en roles operativos. También el riesgo de que los algoritmos reproduzcan sesgos si fueron entrenados con datos poco representativos. Y el debate de fondo sobre qué tan dependientes nos volvemos de estas tecnologías para decidir por nosotros.

Desde la gestión de personas, esto abre preguntas importantes: ¿Qué tareas podrían automatizarse sin perder valor humano? ¿Cómo se reentrena al talento que queda desplazado? ¿Quién supervisa los sesgos cuando una decisión viene “firmada” por una máquina?

¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial?

Dentro de la IA hay ramas específicas con aplicaciones bien distintas. Algunas trabajan con aprendizaje automático, que es lo que permite que el sistema mejore con la práctica.

Ahí se distingue entre aprendizaje supervisado (con datos ya clasificados) y no supervisado, donde el sistema explora patrones por sí solo. También está el aprendizaje por refuerzo, donde la IA “experimenta” y va ajustando sus decisiones según premios o castigos definidos.

Otro de los terrenos donde la inteligencia artificial viene avanzando fuerte es el de las redes neuronales. Se inspiran, al menos de forma abstracta, en cómo funciona el cerebro humano. ¿Para qué? Para poder procesar grandes volúmenes de información que no son tan fáciles de ordenar con lógica tradicional. Algunas se aplican al reconocimiento de imágenes, otras permiten trabajar con audio, y también están las que alimentan los modelos de lenguaje que hoy generan texto automáticamente (como los que se usan en asistentes conversacionales o plataformas de escritura predictiva).

En paralelo, hay desarrollos centrados en cómo las máquinas entienden y producen lenguaje humano.A todo esto se le llama procesamiento del lenguaje natural, y es lo que permite que hoy tengamos desde traductores automáticos hasta asistentes que pueden responder en tiempo real sin necesidad de intervención humana. Lo mismo pasa con los chatbots que atienden consultas simples: trabajan con texto, lo interpretan, y entregan una respuesta coherente al instante.

¿Cuál es la inteligencia artificial más usada?

Aunque muchas veces pase desapercibida, la inteligencia artificial ya forma parte de la rutina diaria. Está metida en más lugares de los que solemos notar. Desde que una persona desbloquea su celular con reconocimiento facial hasta que elige una serie sugerida por una plataforma de streaming, la IA está ahí, operando de fondo.

Asistentes digitales como Siri, Alexa o el mismo Google no solo responden preguntas: procesan lenguaje, identifican intenciones y ajustan respuestas según el contexto. Algo parecido ocurre con los buscadores. No devuelven los mismos resultados para todos, sino que ajustan lo que muestran según el historial y el comportamiento de cada usuario. Y en plataformas como Spotify, Amazon o Netflix, ese mismo tipo de lógica sirve para sugerir canciones, productos o series que tienen altas probabilidades de enganchar. Detrás, lo que hay es cruce de datos a gran escala, procesado en segundos para ofrecer algo que no parezca al azar.

Pero el uso de esta tecnología no se queda solo en lo digital o lo cotidiano. En áreas más sensibles como la salud, ya hay herramientas que asisten en la lectura de imágenes clínicas o que ayudan a prever riesgos antes de que aparezcan síntomas. En la banca, se volvió parte clave del monitoreo de operaciones: identifica movimientos sospechosos, evalúa riesgos crediticios y automatiza decisiones de inversión. Y en industrias como la manufactura, permite vigilar procesos en tiempo real, anticipar fallas y sostener niveles de calidad sin depender exclusivamente del factor humano.

Para las empresas en Chile, entender dónde y cómo se está usando la inteligencia artificial no es solo un tema de innovación. Es también una cuestión de estrategia: anticiparse, adaptarse y decidir con criterio cuándo conviene adoptar, y cuándo no.

¿En qué consiste la inteligencia artificial en el trabajo?

Hace un tiempo, hablar de inteligencia artificial en el trabajo sonaba a ciencia ficción o, como mucho, a experimentos de laboratorio. Pero hoy ya no es un tema del mañana ni algo que solo manejen los equipos de tecnología: está entrando de lleno en cómo se organizan los equipos, se toman decisiones y se llevan adelante las operaciones del día a día.

Una de sus aplicaciones más concretas está en la automatización de tareas que, hasta hace poco, consumían horas. Cosas tan simples (pero necesarias) como ordenar correos, clasificar información o responder consultas frecuentes de clientes, ahora pueden resolverse en segundos con ayuda de sistemas que trabajan en segundo plano. Y eso libera tiempo. Tiempo que puede enfocarse en lo estratégico, en acompañar al equipo o en tomar decisiones con más perspectiva. Porque de eso se trata: no de reemplazar, sino de potenciar lo que ya se hace.

También se está viendo un impacto directo en productividad. Hay herramientas que ayudan a predecir demandas, optimizar rutas de distribución o acelerar análisis de datos. En logística, por ejemplo, ya se están usando algoritmos para anticipar quiebres de stock o ajustar envíos con base en patrones de compra.

Y si bien es cierto que algunas funciones desaparecen o se transforman, también se abren nuevas puertas. Aparecen roles que hace cinco años no existían: gente que entrena modelos, que traduce hallazgos técnicos para el negocio, o que piensa la ética detrás de todo esto. Es un cambio de enfoque más que de volumen.

¿Cómo puede apoyar la inteligencia artificial en el trabajo?

En este punto, ya no se trata solo de eficiencia. Lo que está en juego es cómo usar esta tecnología como una aliada estratégica que ayude a tomar mejores decisiones y a mejorar la experiencia laboral de punta a punta.

En sectores como finanzas o logística, por ejemplo, se están usando modelos que procesan miles de datos en tiempo real para detectar oportunidades o riesgos. Esto permite tomar decisiones con otra base, menos intuitiva y más sustentada.

Otro punto interesante es cómo la IA permite personalizar. En marketing, se afinan campañas según lo que hace o no hace cada cliente. En formación interna, hay plataformas que adaptan contenidos de capacitación al ritmo de aprendizaje de cada persona. Ya no es un Excel para todos: es segmentación real.

Y algo que vale la pena subrayar: no se trata de reemplazar al humano, sino de complementarlo. En salud, por ejemplo, hay sistemas que sugieren diagnósticos, pero la decisión final sigue siendo del médico. En fábricas, los “cobots” ayudan con tareas pesadas, pero en conjunto con operarios. La clave está en el equilibrio.

¿Cuáles son las aplicaciones de la inteligencia artificial en el trabajo?

En la práctica, esta tecnología se está metiendo en todas las áreas de una organización, en algunas de forma más visible, en otras con menos ruido, pero con efectos igual de importantes.

En áreas como recursos humanos, por ejemplo, ya es bastante común ver sistemas que ayudan a filtrar currículums o a armar preselecciones de candidatos en menos tiempo del que antes tomaba solo organizar las carpetas. También están apareciendo herramientas que permiten seguir de cerca el rendimiento de los equipos, detectar cuándo un proceso empieza a trabarse o incluso anticipar si alguien podría estar evaluando un cambio antes de que lo diga en voz alta. Todo eso, que antes se intuía o se hacía a pulso, hoy se puede leer con más claridad gracias a la tecnología.

En marketing, la IA permite segmentar de forma mucho más precisa. Analiza patrones de consumo, interpreta lo que pasa en redes sociales y ajusta campañas en tiempo real. No se trata solo de mostrar un anuncio: se trata de entender mejor al cliente.

En producción, ayuda a optimizar inventarios, anticipar fallas técnicas y coordinar cadenas de suministro que antes requerían una gestión manual muy compleja. En atención al cliente, los chatbots ya son capaces de resolver dudas simples en segundos, lo que reduce la carga operativa sin perder calidad.

¿Cómo se implementa la inteligencia artificial en los recursos humanos?

Para que esto funcione bien, no alcanza con contratar un software y esperar resultados. Hay que pensar la implementación de forma estratégica, como se haría con cualquier cambio organizacional relevante.

Primero, las herramientas. Hoy existen plataformas diseñadas específicamente para selección, evaluación de desempeño, formación continua o gestión de beneficios. Algunas incluso se integran con los sistemas de nómina o las plataformas de comunicación interna.

Después viene la capacitación. No solo del equipo de RRHH, sino de los líderes y de quienes van a interactuar con la tecnología. Saber leer un dashboard, interpretar datos o entender los criterios de un algoritmo ya no es un lujo técnico: es parte del nuevo core del área.

Y, por supuesto, está el componente ético. Trabajar con datos personales implica una enorme responsabilidad. Hay que ser claros con los equipos sobre cómo se usan los datos, asegurarse de que no haya sesgos en los procesos y cumplir con las normativas de privacidad. La transparencia, en este punto, es clave para sostener la confianza.

La inteligencia artificial ya no es una promesa: es parte del presente de muchas organizaciones. Bien aplicada, puede ser una palanca para mejorar procesos, tomar mejores decisiones y abrir nuevas oportunidades laborales. Pero para que eso ocurra, tiene que ser pensada de forma estratégica, con foco humano y con una mirada ética que no pierda de vista lo esencial: que las tecnologías son herramientas. Y que lo que de verdad marca la diferencia es cómo se usan.