Un análisis de Bárbara Boggiano, académica de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad Alberto Hurtado, publicado el 22 de julio de 2026 en Observatorio Económico, aborda cómo Project Iceberg permite identificar el impacto potencial de la inteligencia artificial en el mercado laboral antes de que sus efectos aparezcan en indicadores como el PIB o el desempleo. A partir de una simulación del mercado laboral estadounidense, la investigación desplaza la atención desde los puestos de trabajo hacia las habilidades humanas que ya pueden ser realizadas por sistemas de IA.
El planteamiento parte de una limitación de los indicadores económicos tradicionales: tanto el PIB como el desempleo registran las transformaciones del mercado laboral una vez que estas ya se han producido. Frente a ese desfase, Project Iceberg busca construir una medición anticipada a partir del grado de coincidencia entre las habilidades utilizadas por los trabajadores y las capacidades disponibles en distintas herramientas de inteligencia artificial.
La simulación analizada representa a 151 millones de trabajadores como agentes individuales dentro de un mercado laboral valorado en US$9,4 billones. Estos agentes interactúan con más de 13.000 herramientas de IA catalogadas, lo que permite estimar la exposición técnica de las habilidades y observar una dimensión de la transformación laboral que todavía puede permanecer fuera de las estadísticas convencionales.
Bajo la superficie
Uno de los principales resultados surge de la diferencia entre dos indicadores. El Surface Index mide la adopción visible de inteligencia artificial y alcanza un 2,2% del valor salarial del mercado laboral estudiado. Esta exposición se encuentra concentrada principalmente en ocupaciones tecnológicas, donde el uso de estas herramientas ya es más evidente.
El Iceberg Index, en cambio, busca identificar la capacidad técnica instalada, es decir, aquellos ámbitos en que las capacidades actuales de la IA ya se superponen con habilidades desarrolladas por las personas. Bajo esta medición, la exposición aumenta hasta el 11,7% del valor salarial, equivalente a cerca de US$1,2 billones en salarios expuestos.
La diferencia entre ambos indicadores permite observar una brecha entre la adopción que ya es visible y las capacidades tecnológicas que podrían aplicarse a una gama mucho más amplia de tareas. En ese sentido, el análisis de habilidades amplía el mapa de la inteligencia artificial más allá de las ocupaciones asociadas directamente con el sector tecnológico.
Esta exposición tampoco sigue necesariamente la geografía que podría esperarse a partir de la adopción tecnológica actual. El análisis señala que aparece primero en estados especializados en servicios administrativos y financieros, en lugar de concentrarse exclusivamente en polos tecnológicos costeros. Al mismo tiempo, los indicadores económicos tradicionales explican menos del 5% de la variación observada en esta exposición.
Anticipar habilidades
El enfoque basado en habilidades introduce así una diferencia relevante para comprender la transformación del trabajo. Mientras las cifras de empleo entregan información sobre cambios que ya ocurrieron, el solapamiento entre capacidades humanas y tecnológicas busca identificar dónde existen condiciones para una transformación antes de que esta se refleje en pérdidas o modificaciones visibles del empleo.
Project Iceberg fue validado frente al Anthropic Economic Index como un indicador adelantado y es presentado como un marco que permite simular distintos escenarios de adopción tecnológica. Esta capacidad abre la posibilidad de analizar previamente dónde podría producirse una mayor exposición antes de tomar decisiones vinculadas con recursos públicos.
Para Chile, el análisis plantea que las métricas de solapamiento de habilidades podrían contribuir a orientar las políticas de formación, empleo y educación superior antes de que la disrupción de la inteligencia artificial alcance las estadísticas de desempleo. La propuesta implica mirar no solo qué ocupaciones existen actualmente, sino también cuáles son las habilidades que las componen y en qué medida estas coinciden con capacidades que las tecnologías ya tienen disponibles.
Desde esta perspectiva, el desafío que plantea la inteligencia artificial no comienza necesariamente cuando desaparece un puesto de trabajo o cuando el desempleo registra una variación. La señal puede aparecer mucho antes, en la relación entre las tareas que realizan las personas, las habilidades necesarias para ejecutarlas y las capacidades que los sistemas tecnológicos han desarrollado. Medir esa superposición permitiría construir una mirada anticipada sobre la transformación del trabajo y entregar información para las decisiones relacionadas con empleo, formación y educación.
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