¿Cómo aprenderán a trabajar los jóvenes cuando la IA hace las tareas con las que antes se aprendía?

Buscar información, ordenar datos, resumir documentos, preparar presentaciones. Cualquiera que haya tenido su primer trabajo reconoce esas tareas: repetitivas, a veces tediosas, pero fundamentales para entender cómo funciona el mundo laboral. Hoy, buena parte de esas labores puede resolverlas una inteligencia artificial en cuestión de minutos. Y eso abre una pregunta que en Chile todavía no tiene respuesta clara: ¿cómo van a aprender a trabajar quienes están comenzando su vida profesional?

Mientras el debate público gira en torno a si la IA va a eliminar empleos, hay una discusión más inmediata que está quedando al margen. Las tareas operativas que históricamente sirvieron de escuela para los trabajadores jóvenes —los llamados entry-level jobs— son exactamente las que la tecnología está absorbiendo con mayor velocidad.

Según un análisis de la consultora Porter Novelli, el asunto no es necesariamente que los profesionales en formación deleguen esas funciones a la tecnología. El problema real está en otro lado: ¿quién está evaluando la calidad de lo que producen? Si las empresas cuentan con procesos rigurosos de revisión y retroalimentación, el aprendizaje no desaparece, simplemente cambia de forma. Pero si nadie valida el trabajo con profundidad, el riesgo es que se pierda una etapa clave del desarrollo profesional.

En Chile, esta discusión tiene una urgencia particular. El país lidera el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial y se estima que más de 150 mil personas ya utilizan esta tecnología en sus funciones diarias. Ser pioneros en la región es una ventaja competitiva real, pero también implica navegar sin muchas referencias previas y asumir que los primeros errores los cometeremos nosotros.

En el plano concreto, esto se traduce en desafíos cotidianos para empresas y trabajadores:

• Las áreas de recursos humanos deben rediseñar cómo se forma y evalúa el talento joven.
• Los equipos necesitan validadores que midan no solo el resultado, sino el razonamiento detrás de él.
• Las organizaciones deben madurar sus prácticas reales de uso de IA, más allá del entusiasmo inicial.

Porque ahí está otra tensión: muchas personas creen que ya están usando la inteligencia artificial de manera óptima, cuando en realidad el mercado chileno aún está lejos de consolidar buenas prácticas. Usar una herramienta no es lo mismo que usarla bien.

El primer trabajo siempre fue una escuela. La pregunta que Chile debe responder pronto es qué clase de escuela estamos construyendo ahora que la IA llegó para quedarse en la sala de clases.