La Comisión Nacional de Evaluación y Productividad, Cnep, participó durante julio de 2026 en tres encuentros organizados por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, Ocde, donde presentó un estudio elaborado con datos de Chile, compartió su experiencia institucional y analizó cómo la inteligencia artificial puede contribuir a la productividad regional mediante una mayor adopción empresarial y el desarrollo de capacidades en la fuerza laboral, según informó El Mostrador.
La participación del organismo puso en el centro una condición clave para aprovechar el potencial de la IA: la tecnología, por sí sola, no garantiza mejoras en productividad. Su incorporación requiere que las empresas aceleren sus procesos de adopción, que las personas cuenten con capacidades adecuadas para utilizarla y que se reduzcan las brechas que todavía limitan su implementación en América Latina.
Este planteamiento fue abordado en un encuentro dedicado a analizar la relación entre inteligencia artificial, productividad e informalidad en la región. En esa instancia, el secretario ejecutivo de la Cnep, Rodrigo Krell, sostuvo que el desafío consiste en crear las condiciones necesarias para capturar las ganancias de productividad asociadas al desarrollo de estas tecnologías.
Talento preparado
El fortalecimiento de las capacidades de la fuerza laboral aparece, de esta manera, como uno de los componentes centrales de la transformación tecnológica. La adopción de IA en las empresas no depende solamente de la disponibilidad de herramientas, sino también de la capacidad de las organizaciones y de sus trabajadores para incorporarlas a sus actividades y procesos.
El análisis presentado por la Cnep vincula este desafío con la necesidad de acelerar la incorporación tecnológica en el sector productivo. Para las organizaciones, esto implica avanzar de forma paralela en la implementación de nuevas soluciones y en el desarrollo de las capacidades requeridas para utilizarlas. Sin ese fortalecimiento, las brechas existentes pueden limitar el impacto de la inteligencia artificial sobre el desempeño empresarial y el crecimiento económico.
La discusión también sitúa a América Latina ante el riesgo de una adopción desigual. Las diferencias entre empresas, sectores y trabajadores pueden dificultar que los beneficios de la IA se distribuyan de manera amplia. Por ello, reducir las barreras de implementación constituye otra de las condiciones señaladas para evitar que el avance tecnológico profundice las brechas existentes en materia de productividad.
Desde la perspectiva de la gestión de personas, los planteamientos expuestos refuerzan la relevancia de preparar a la fuerza laboral para contextos de transformación. El desarrollo de capacidades laborales se vuelve inseparable de la adopción tecnológica, ya que las organizaciones necesitan personas capaces de integrar estas herramientas en sus funciones y contribuir a que su utilización se traduzca en resultados productivos.
Medición y evidencia
Junto con abordar los desafíos de la IA, la Cnep presentó un estudio que compara distintas metodologías para estimar la productividad. El análisis fue elaborado con datos de Chile correspondientes al período comprendido entre 1990 y 2025 y examinó cómo las diferentes formas de medir la utilización del capital pueden modificar los resultados obtenidos.
La principal conclusión es que la metodología empleada influye en la estimación de la productividad y, por lo tanto, en la interpretación de su evolución. Este elemento adquiere especial relevancia en un escenario marcado por la economía digital, la inteligencia artificial y la incorporación de activos intangibles como software, datos, investigación y desarrollo.
Aunque los ajustes metodológicos permiten reducir el efecto de las fluctuaciones económicas, el estudio advierte que todavía no existe un criterio internacionalmente aceptado para definir qué método representa de mejor manera los cambios tecnológicos subyacentes. Ante esta situación, la Cnep plantea avanzar hacia mecanismos de validación más robustos que permitan mejorar la comparación internacional de las mediciones de productividad.
La agenda del organismo también incluyó una presentación sobre sus diez años de funcionamiento como entidad técnica asesora del Estado. Krell expuso el modelo de trabajo de la comisión, basado en estudios independientes y recomendaciones de política pública, además de casos en los que sus análisis fueron utilizados posteriormente en iniciativas concretas.
Entre los ejemplos presentados se encuentran los estudios sobre el uso eficiente de pabellones quirúrgicos y los permisos sectoriales. En el primer caso, las recomendaciones derivaron en un plan piloto que más tarde fue implementado a nivel nacional. En el segundo, el análisis sirvió como insumo para la discusión de la ley marco de autorizaciones sectoriales.
La participación de la Cnep en estas instancias conectó tres dimensiones de un mismo desafío: contar con mediciones capaces de reflejar los cambios tecnológicos, elaborar políticas públicas sustentadas en evidencia y preparar a las empresas y a la fuerza laboral para adoptar la inteligencia artificial. En ese marco, el fortalecimiento de las capacidades laborales aparece como una condición necesaria para convertir el avance tecnológico en mayores niveles de productividad y crecimiento económico.
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