La USM publica un estudio sobre adopción de IA en la economía digital de las empresas chilenas
Qué presentó la USM
La Universidad Técnica Federico Santa María informó el 28 de octubre el lanzamiento de un estudio sobre la empresa chilena ante la aceleración de la inteligencia artificial.
La universidad señala que un equipo multidisciplinario examinó capacidades para relacionar la adopción tecnológica con productividad, innovación y creación de valor.
Además de la comunicación del lanzamiento, consultamos el resumen ejecutivo y la introducción del informe de 132 páginas enlazado por la USM.
De adoptar tecnología a crear valor
Yessica Cartajena, presidenta del Consejo Superior de la USM, señaló en la presentación que adoptar tecnología es parte del camino hacia la creación y captura de valor, no el resultado final en sí mismo.
La universidad recoge esa distinción como una de las conclusiones expuestas durante el lanzamiento.
En una empresa, incorporar un asistente de IA y conseguir que un proceso mejore son hechos diferentes. Para conocer el segundo se necesitan objetivos, una comparación y una definición de qué se considera mejora.
Por ejemplo, ahorrar minutos en un borrador puede ser útil, pero no basta para concluir que bajó el costo total si la revisión o la corrección de errores aumentan. Es un ejemplo editorial para entender la diferencia, no un resultado del estudio.
Un vocabulario para medir
Cartajena sostuvo que en Chile falta un vocabulario común y que se confunden términos como digitalización, transformación digital y madurez digital; indicó que el estudio propone un vocabulario para ayudar a medir.
El informe incluye un anexo de vocabulario conceptual y propone entender la economía digital desde cómo las organizaciones utilizan tecnología y datos para crear y capturar valor.
En septiembre, Cartajena había planteado que medir adopción no equivale a medir valor económico y que los efectos de la tecnología pueden aparecer en procesos, decisiones o canales. Su columna es un antecedente de su posición, no una medición de resultados del informe presentado en octubre.
Qué información se necesita para evaluar impacto
La USM describe el informe como un análisis de los desafíos de las empresas chilenas ante la transformación digital y la IA.
El informe cita el ITD-IA 2026, desarrollado por PMG Chile, Corfo y la Cámara de Comercio de Santiago: en una muestra de 740 empresas registra 34 puntos de madurez sobre 100 y un 9 % en las etapas «Escalar» o «Liderar». La USM advierte que esos resultados no representan necesariamente a todas las empresas chilenas.
El reporte original indica que PMG recogió respuestas voluntarias en mayo y junio de 2026 mediante un cuestionario digital autoadministrado de 55 preguntas, dirigido a responsables de decisiones tecnológicas o de negocio. Los índices se ponderaron por sector y tamaño; las respuestas reflejan lo declarado por cada informante. La ficha señala que no corresponde calcular un margen de error para esta muestra voluntaria.
Esas cifras proceden del índice citado por el informe, basado en respuestas de las empresas participantes y ponderado por sector y tamaño; no demuestran el efecto causal de la IA sobre los ingresos ni la productividad de todo el país.
Una evaluación podría comparar una tarea antes y después, documentar el tiempo de revisión y medir errores o calidad junto al costo. Para atribuir una diferencia a la IA habría que considerar otros cambios simultáneos y el diseño de la comparación.
Participación pública, privada y académica
La universidad indica que el estudio contó con un comité público-privado para aportar perspectiva estratégica y retroalimentar la iniciativa.
En el lanzamiento se realizó un panel sobre desafíos y oportunidades de la IA para empresas y economía digital, con representantes de la academia y la industria.
El informe señala que los indicadores de adopción y madurez no establecen por sí solos cuánto valor económico se genera ni qué parte puede atribuirse a la digitalización.
En septiembre la USM informó que el comité buscaba aportar perspectivas externas y que la iniciativa pretendía desarrollar una base conceptual y metodológica para construir posteriormente un Índice de Economía Digital Empresarial y un reporte anual. Ese anuncio previo plantea un objetivo futuro; la nota del lanzamiento no acredita que el índice ya esté terminado.
Cómo usar estas ideas en una organización
Un equipo que explore IA puede partir por un proceso concreto y definir el resultado que desea observar: por ejemplo, calidad de respuesta, tiempo total o cantidad de correcciones necesarias.
Después puede registrar qué personas revisan la salida, qué datos se utilizan y qué ocurre cuando la herramienta se equivoca. La comparación será más útil si conserva condiciones similares y reconoce tareas que no se automatizan.
La nota institucional destaca que la tecnología es un medio para mejorar indicadores, no un fin en sí mismo.
En el panel participaron Hernán Orellana y Agustín Feuerhake, moderados por Arturo Catalán, según la universidad. No asistimos al evento; las recomendaciones prácticas de esta nota son editoriales.
Preguntas frecuentes
¿La USM publicó una cifra nacional de adopción en la nota consultada?
La comunicación revisada resume conclusiones, pero no entrega en ese texto una cifra nacional de adopción ni el detalle de muestra.
¿Usar IA significa automáticamente crear valor?
No. La presentación recogida por la universidad distingue la adopción tecnológica de la creación y captura de valor.
¿Se pudo consultar el informe?
Sí. La USM enlaza un PDF de 132 páginas; revisamos su resumen ejecutivo e introducción, no una auditoría completa de todas sus fuentes.
¿El estudio prueba que la IA mejora la productividad de todas las empresas?
La nota consultada plantea desafíos y capacidades, pero no ofrece evidencia suficiente para afirmar ese resultado universal.
Fuente: Universidad Técnica Federico Santa María, columna de Cartajena y antecedente del comité y informe completo y reporte original del ITD-IA.
