La generación que llegó al mundo laboral con la inteligencia artificial: menos tareas para aprender, más exigencias y el desafío de conseguir el primer empleo

Hacer contenido, editarlo, publicarlo en las redes sociales de la empresa y buscar que otros medios lo repliquen. Y volver a empezar. Son distintas tareas del área de marketing que, según relata Ignacio (26), antes podían repartirse entre varias personas y que hoy, en su trabajo, recaen sobre un mismo profesional.

Ignacio es publicista, egresó de la Pontificia Universidad Católica hace poco menos de un año y actualmente integra el equipo de marketing de una empresa. “Hay un nivel de multitasking brutal. Hoy se espera que, al integrar la IA, los procesos se faciliten al nivel de que uno como humano debe supervisar todo lo que está haciendo. En el mundo del marketing ahora se espera que lo que antes era tarea de múltiples personas en distintas áreas —producción audiovisual, diseño, marketing digital— ahora lo haga uno”.

Joaquín (25) tiene una experiencia distinta. Psicólogo egresado de la Universidad Diego Portales, trabaja en el Centro de Estudios en Neurociencia Humana y Neuropsicología de la UDP y  el Laboratorio de Neurociencia Social y Neuromodulación de la Universidad del Desarrollo. “Las tareas las sigue haciendo un junior o un asistente de investigación en vez de un investigador principal. En general lo que pasa es que vamos más rápido, entonces uno tiene posibilidad de estar en más proyectos al mismo tiempo”. 

“La cantidad de funciones que uno cumple por proyecto y la cantidad de proyectos que uno es capaz de tomar ahora que puedes trabajar con la inteligencia artificial, es mayor”, cuenta. 

“Ahora como uno puede tomar más proyectos, en cada proyecto te piden hacer cosas que antes hubieran tomado mucho más tiempo, lo diferente es que hoy en día tienes mucho menos plazo o se piden al mismo tiempo”, añade Joaquín. 

Las experiencias de ambos jóvenes apuntan a una transformación que, para Claudia Bascur, vicerrectora de Transformación Digital de la Universidad Andrés Bello (UNAB), pone presión sobre el primer peldaño de la trayectoria laboral.

“¿Qué es lo que están pidiendo las empresas? Que las personas sepan trabajar con inteligencia artificial, pero desafiándola. Tu experiencia y lo que tú sabes del mundo va moldeando la herramienta, pero esa madurez se adquiere a través del tiempo, no nos graduamos con ella. Entonces lo que pasa es que las empresas están privilegiando a personas que tengan la madurez y la experiencia para usar la inteligencia artificial, pero que además tengan una cierta madurez en algún oficio”, afirma. 

“Entonces, ¿cómo entras a tu primer trabajo? Con experiencia, y eso es un contrasentido”, añade después. 

El escenario en que los jóvenes están intentando dar ese primer paso es complejo. Durante el trimestre junio-agosto de 2026, la tasa de desocupación en Chile llegó a 9,6%. Además, entre las personas desocupadas, aquellas que buscaban trabajo por primera vez aumentaron 23,2% en doce meses, según la Encuesta Nacional de Empleo del Instituto Nacional de Estadísticas (INE). 

Aunque las cifras muestran la difícil entrada al mercado laboral, no se puede concluir que la inteligencia artificial sea la responsable. Así lo explica Jeanne Lafortune, profesora titular del Instituto de Economía de la Pontificia Universidad Católica y directora del Núcleo Milenio sobre la Evolución del Trabajo.

“Cuando hay un mercado laboral más apretado, muchas veces son los jóvenes los que pagan la cuenta. Entonces, distinguir entre si es por presiones del mercado laboral, externo al cambio tecnológico, o si es por la IA, todavía nos está costando un poco”, explica.

Sin embargo, en Chile, un estudio elaborado por CENIA junto a SENCE, SOFOFA Capital Humano, el Ministerio del Trabajo y académicos de Stanford analizó más de 200 mil tareas pertenecientes a los 100 empleos más comunes del país. La investigación estimó que 4,7 millones de trabajadores podrían acelerar al menos un 30% de las tareas que realizan mediante inteligencia artificial generativa.

“La IA ya hace muchas cosas buenas, busca información muy bien, utiliza el lenguaje bastante bien, pero hay cosas que no hace bien, alucina, por ejemplo, eso es un término técnico donde la IA miente y se siente incluso capaz de decir al usuario que somos nosotros los que estamos equivocados”, explica Lafortune.

Detalla entonces que “las tareas de entrada que hoy día se piden, no van a ser las de recolectar información, sino que va a ser mucho más de verificar lo que la IA está diciendo, de asegurar la calidad del producto y también de procesar utilizando IA, la gran cantidad de información a la cual tenemos hoy día acceso que no teníamos en el pasado”.

Ahora bien, en el caso de Ignacio y Joaquín —y de muchos egresados que ya son parte del mundo laboral—, ninguno recibió preparación o instrucción para usar la inteligencia artificial en sus trabajos. “Creo que fui de las últimas generaciones que no recibió preparación alguna. Y donde incluso su uso era penalizado en algunos ramos. De todas formas se utilizaba bastante por parte de los estudiantes pero en general no existía una preparación por parte de la universidad misma”, dice Ignacio. 

“La universidad me entregó herramientas propias del ejercicio de mi profesión que hoy me permiten integrar la IA de forma más eficiente y responsable pero me temo que pronto esa enseñanza quedará obsoleta y la dependencia con la IA será total” afirma.

Cómo las universidades enfrentan este cambio

Para las universidades, el desafío tiene dos caras. Por una parte, deben preparar a estudiantes que probablemente utilizarán inteligencia artificial desde sus primeros días de trabajo. Por otra parte, tienen que asegurarse de que el uso de esas herramientas no reemplace precisamente el aprendizaje que después les permitirá evaluar sus resultados.

Bascur de la UNAB explica que una de las respuestas ha sido adelantar el contacto de los estudiantes con situaciones similares a las que encontrarán una vez egresados. “Las universidades chilenas están preocupándose de hacer prácticas más extendidas y también proyectos con empresas, proyectos lo más reales posibles”, señala. De esta forma, agrega, un estudiante puede comenzar a adquirir experiencia laboral sin haber entrado todavía formalmente al mercado del trabajo.

Para la vicerrectora de Transformación Digital es importante que los egresados “no solo traigan conocimiento teórico, sino que traigan conocimiento fresco en términos de tecnología para que lo puedan usar como medio y los distinga de sus pares (…) y entonces, que al ser recién egresado, seas también alguien con experiencia”. 

“Hay maneras de romper este círculo, pero implica armar una cosa más situada, una educación que se vincule tempranamente con el mercado del trabajo”.

La apuesta también pasa por que los estudiantes puedan demostrar lo que saben hacer antes de tener varios años de experiencia. Bascur menciona, por ejemplo, el uso de proyectos de título y portafolios que permitan presentar a un futuro empleador trabajos concretos desarrollados durante la formación. “El estudiante muestra qué es capaz de hacer y eso lo posiciona con una mayor probabilidad”. 

Ahora, Lafortune remarca la importancia de saber las limitaciones de la IA y cuándo no utilizarla: “Yo creo que los jóvenes de hoy están en una situación compleja en el sentido de que están rodeados de la IA y a veces han aprendido con la IA, lo que hace que llegan a la empresa, la empresa le dice, “Por favor, utiliza la IA”… Pero hay cosas que la IA hace mal y tienen que ser capaz de no utilizarla cuando la IA no es apropiada. Y esa es una tarea bastante difícil, parece según la evidencia empírica que tenemos. Yo creo que ese va a terminar siendo el gran desafío de trabajar con la IA es de entender sus límites”, explica. 

Es un trabajo que se hace sobre la marcha. Sofía (24) es una estudiante de Periodismo de la Universidad de Chile, quien está haciendo su tesis mientras trabaja en la misma universidad. Cuenta que para ella, la IA funciona como “un coach invisible”. “La IA te ayuda mucho a hacer cosas que, de repente, no tienes a quién preguntarle, porque quizás te toca ser la primera persona de esa área”. 

“De repente tengo ideas muy dispersas, y la IA me ayuda como a ponerlas en la mesa, ordenarlas y entender qué es lo que tengo que hacer y qué es lo que no tengo que hacer, de forma que funcione bien”, explica. 

Este es un uso que ella le ha dado personalmente. En su trabajo no le exigen usarla y tampoco tuvo orientación de uso en la universidad. 

Joaquín, por su parte, la usa mucho para programar: “Aumentas la velocidad, porque es mucho más fácil, partir con un prompt y después puedes ir arreglando las cosas”. Por otra parte, cuenta que es muy útil para hacer revisiones sistemáticas de literatura: “Hoy en día es mucho más rápido, generar una base de datos de miles de investigaciones, pedirle a la IA que revise los porcentajes de papers repetidos, cosa que los elimine automáticamente”.

“Después, claramente, hay que revisar eso. No es como que se ponga así nomás, pero acelera bastante el proceso, especialmente si es extracción de datos textuales, como podrían ser resultados numéricos, estadísticos y ese tipo de cosas”. 

Es por esto que Bascur plantea que las universidades deben formar estudiantes capaces de cuestionar aquello que produce la tecnología. “Uno siempre tiene que formar a la persona teniendo claro que es el piloto y poner la tecnología como copiloto, como algo que te permite extender tus capacidades”. 

Lafortune plantea que el trabajo de un profesional joven pasa a consistir, en parte, a revisar lo que produce una herramienta de inteligencia artificial, y primero necesita dominar aquello que debe evaluar. “Si después su trabajo va a ser verificar la IA, tiene que saber cómo hacerlo sin la IA”, explica.