Estudio de la USM examina el uso de IA y la jornada laboral en Chile
Una investigación vinculada a la Universidad Técnica Federico Santa María examina cómo el uso de inteligencia artificial se relaciona con la organización de la jornada laboral en Chile desde la perspectiva de trabajadores. La universidad informó el 30 de octubre de 2026 que el trabajo de Fabián Saavedra Mora, desarrollado junto a la académica Mariana Paludi, fue presentado en un congreso internacional de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, con actividades en Viña del Mar.
Según el investigador, las experiencias recogidas muestran que parte del tiempo que la IA permite ahorrar en determinadas tareas puede destinarse a más trabajo, nuevas responsabilidades o incluso a otro empleo. Es una observación atribuida al estudio y comunicada por la universidad; la nota no publica el tamaño de la muestra ni permite afirmar que ese patrón represente a todos los trabajadores del país.
La pregunta detrás del ahorro de tiempo
Las herramientas de IA suelen evaluarse por la rapidez con que ayudan a completar una tarea. La investigación presentada introduce otra pregunta: qué ocurre con ese tiempo dentro de la jornada y quién decide cómo se utiliza. La velocidad de una actividad y la organización del trabajo completo no son la misma medida.
Saavedra describió que algunas personas destinan tiempo a actividades personales, mientras que en la mayoría de las experiencias observadas por su investigación aparece su uso en otras tareas, responsabilidades o un segundo empleo. Esa mayoría pertenece a lo relatado por el investigador sobre su estudio, no a una encuesta nacional identificada por la fuente.
La nota de la USM no detalla en la información consultada cuántas personas participaron, cómo fueron seleccionadas ni los sectores cubiertos. Por eso, el hallazgo es un punto de partida para investigar, no una estimación porcentual de la población laboral chilena ni una prueba de que la IA aumente la jornada de manera general.
Qué se presentó en Valparaíso
La universidad señaló que Saavedra y Paludi desarrollaron el trabajo sobre IA y jornada laboral, presentado el 29 de octubre en una mesa dedicada a inteligencia artificial, conocimiento e innovación tecnológica. Formó parte del XXIV Congreso Internacional de Análisis y Estudios Organizacionales, realizado entre el 26 y el 30 de octubre en la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
El título informado por la USM sitúa el foco en la experiencia de quienes trabajan. La universidad reporta que la investigación fue aceptada y presentada; el comunicado no ofrece el texto completo, sus instrumentos ni una publicación revisada por pares que permita evaluar de manera independiente sus métodos y conclusiones.
Ahorrar una tarea no implica reducir toda la jornada
Una herramienta puede acelerar una parte de un proceso sin disminuir automáticamente las horas totales de trabajo. Para interpretar ese efecto es necesario conocer qué sucede con las tareas restantes, la revisión de resultados, las nuevas exigencias y la distribución de responsabilidades. Estas son preguntas de análisis, no resultados adicionales cuantificados por la investigación.
También importa distinguir tiempo disponible de tiempo efectivamente libre. Una actividad que termina antes puede abrir espacio para otra tarea laboral, aprendizaje o descanso; la fuente de la USM recoge distintas experiencias, pero no establece qué decisión es obligatoria en cada organización ni cuánto dura cada cambio.
Por qué importa escuchar a quienes usan las herramientas
La coautora Mariana Paludi señaló a la universidad la importancia de observar las percepciones de trabajadores y trabajadoras en un contexto local. Ese enfoque puede complementar las mediciones sobre adopción tecnológica con preguntas sobre tareas cotidianas, barreras y relaciones laborales.
Una mirada centrada en experiencias no equivale por sí sola a medir productividad nacional. Para entender su alcance haría falta revisar el diseño del estudio, la selección de participantes, las preguntas formuladas y cómo se analizaron las respuestas. La información pública de la nota no permite responder esos puntos.
El contexto laboral chileno, sin atribuirle una causa
Un día antes del comunicado de la USM, el Instituto Nacional de Estadísticas informó una tasa de desocupación de 9,8% para el trimestre julio-septiembre de 2026, con un aumento de 1,3 puntos porcentuales en doce meses. El INE también comunicó un descenso de 2,2% en el volumen total de horas efectivas trabajadas en doce meses.
Esos indicadores describen el mercado laboral agregado y no miden el efecto de la IA en la jornada. No sería válido concluir a partir de ellos que la inteligencia artificial causó el desempleo, la variación de horas o los resultados descritos por Saavedra. Se incluyen como contexto separado, no como confirmación del estudio.
Las preguntas que quedan abiertas
Una investigación sobre tiempos de trabajo puede examinar quién define las prioridades, cómo se asignan nuevas tareas y si existen diferencias entre ocupaciones. También puede observar si la reducción de tiempo en una actividad viene acompañada de una mayor necesidad de revisar errores o de atender más solicitudes. El comunicado no informa resultados detallados sobre cada una de esas variables.
Para conocer si un patrón es extendido se necesitan datos representativos o estudios comparables que especifiquen su método y límites. Para evaluar cambios en una empresa concreta se requiere información del contexto de esa organización. Ninguna de esas conclusiones se obtiene simplemente de que una herramienta sea más rápida al generar una respuesta.
Qué observar en el trabajo diario
Para equipos que adoptan IA, una conversación útil puede distinguir el tiempo empleado en preparar instrucciones, revisar lo generado, corregir errores y completar la tarea. También puede considerar si las personas reciben nuevas responsabilidades y cómo se decide su distribución. Se trata de preguntas prácticas derivadas del tema, no de un protocolo que la USM haya publicado.
El valor de medir cada etapa está en evitar una conclusión apresurada: una reducción en el tiempo de generación no equivale necesariamente a una reducción igual en el proceso completo. La calidad de la respuesta y la responsabilidad por revisarla también forman parte del trabajo.
Qué falta por conocer
La fuente universitaria no entrega una muestra, un cuestionario, resultados desagregados ni una metodología completa. Tampoco permite calcular cuántos trabajadores chilenos usan el tiempo ahorrado en un segundo empleo. Será necesario consultar el trabajo completo o información posterior para evaluar su alcance.
La conclusión verificable por ahora es más acotada: el estudio comunicado por la USM aborda la relación entre IA y jornada laboral desde experiencias de trabajadores y fue presentado en un encuentro académico. Las explicaciones causales y las generalizaciones requieren evidencia adicional.
Preguntas frecuentes
¿El estudio demuestra que la IA aumenta las horas de trabajo en Chile?
No. La nota describe experiencias reportadas por el investigador, pero no ofrece una medición nacional ni prueba una relación causal para toda la población.
¿Cuándo se presentó la investigación?
Según la USM, la presentación tuvo lugar el 29 de octubre de 2026 en el congreso de la PUCV con actividades en Viña del Mar. La noticia universitaria se publicó el 30 de octubre.
¿Cuántas personas participaron?
La noticia de la universidad no informa el tamaño de la muestra en el texto consultado.
¿El INE atribuye la variación del empleo a la IA?
El informe citado presenta indicadores agregados del mercado laboral; no atribuye esas variaciones al uso de IA.
