Para una parte importante de las personas en Chile, la inteligencia artificial ya dejó de ser un asunto lejano. El 73% declara haber oído hablar de ella y el 61% afirma haberla utilizado alguna vez. Sin embargo, solo el 20% señala usarla a diario. Entre la conversación y el hábito persiste una distancia que hoy define buena parte del desafío para las organizaciones.
Ese fue el contexto en el que se dio inicio al nuevo evento organizado por el Comité IA de AIM, “16X Booster: cómo la IA nos potencia en la práctica”, realizado en la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile. La jornada reunió a Jaime Rivera Valdivieso, CEO de ACNexo; Darwin López, líder de Activación de IA e IDP en Ipsos; y Christian Melzer, CGO de Almacenes Digitales y vicepresidente de AIM, para revisar el estado de adopción de estas herramientas, sus posibilidades en la investigación de mercados y experiencias concretas de uso.
Uno de los puntos tratados fue la distancia entre la confianza que existe en torno a esta tecnología y su uso efectivo. Jaime Rivera Valdivieso tituló su presentación “Chile frente a la IA: ¿Qué tan preparados estamos para capturar ese boost que promete la IA?” y en ella ahondó en los resultados de un estudio elaborado por ACNexo en colaboración con la red IRIS Market Research Worldwide en mayo de 2026.
El análisis mostró una paradoja: Chile usa menos inteligencia artificial que el promedio global —61% frente a 73%—, pero exhibe un mayor optimismo respecto de sus beneficios. El optimismo neto alcanza +27 puntos en Chile, frente a +25 a nivel global, mientras que la preocupación por perder el empleo se sitúa en 19%, debajo del 22% registrado en el promedio internacional.
Más que a una falta de interés, el diagnóstico apunta a una adopción todavía incipiente. “Chile no tiene un problema de convicción. Tiene un problema de velocidad de adopción”, fue una de las conclusiones expuestas por RIvera Valdivieso. La brecha también se expresa entre generaciones: mientras el 77% de las personas de la Generación Z (15 a 30 años) declara sentirse informado sobre IA, esa proporción baja a 15% entre los Baby Boomers (61 años y más). El desafío, planteó el CEO de ACNexo, es ayudar a convertir la curiosidad en hábito y el hábito en capacidad para aplicar estas herramientas en tareas concretas.
La presentación también puso el foco en que la incorporación de IA por parte de las personas y las industrias no responde a una única receta: depende del tipo de trabajo, de los procesos que se busca mejorar y de la capacidad de cada equipo para reconocer dónde la herramienta puede aportar valor. El desafío, más que en términos de acceso a la tecnología, está entre quienes aprendan a potenciar su trabajo con ella y quienes no.
En ese contexto, Darwin López abordó desde la experiencia de Ipsos el uso de IA generativa en el ciclo de investigación de mercados. La tecnología ya permite agilizar tareas administrativas, ordenar y contextualizar información secundaria, apoyar traducciones, enriquecer cuestionarios y guías de entrevista, procesar datos, codificar respuestas abiertas y sintetizar aprendizajes cualitativos y cuantitativos. También abre posibilidades para acelerar la elaboración de reportes y la búsqueda de insights en grandes volúmenes de información.
“Los datos se analizan en contexto y, hasta ahora, seguimos siendo mejores que la IA en eso”, señaló López. Para el ejecutivo, la incorporación de estas herramientas debe sostenerse en el conocimiento del negocio, la calidad de los datos y la capacidad para formular buenas preguntas. Para la investigación de mercados, esto supone resguardar la seguridad de la información de los clientes, verificar los resultados y mantener la trazabilidad de las decisiones metodológicas. La IA puede acelerar etapas del proceso, pero no reemplaza el contexto ni la responsabilidad profesional que exige transformar datos en conocimiento útil.
La última exposición llevó la conversación al terreno de la práctica. Christian Melzer compartió casos desarrollados en Almacenes Digitales, desde la automatización de correos y cotizaciones hasta la transcripción de llamadas conectada a un CRM y la creación de tableros de seguimiento para los equipos. El criterio, explicó, es identificar cuellos de botella y escoger herramientas según la tarea, en lugar de buscar una única plataforma que resuelva todo.
Uno de los casos revisados mostró el potencial de organizar el conocimiento acumulado y convertirlo en un agente especializado: un proceso que antes tomaba cuatro días se redujo a dos horas, sin requerir nuevas contrataciones. “Estuve a punto de contratar a dos personas más. No lo hice. Hoy hago en dos horas lo que antes me tomaba cuatro días”, relató Melzer.
La experiencia permitió distinguir entre una IA asistida —en la que la persona mantiene el trabajo paso a paso y la herramienta apoya— y una IA agéntica —en la que se define un objetivo y el sistema planifica, utiliza herramientas y ejecuta acciones en ciclos de revisión—. Para ello, estos agentes requieren un modelo de lenguaje, herramientas conectadas, contexto, memoria y procedimientos claros. Esa arquitectura permite que no solo respondan preguntas, sino que también realicen tareas delimitadas con autonomía y bajo supervisión humana.
En ese tránsito, el trabajo humano no desaparece: cambia de foco. “No se trata de reemplazar personas. Se trata de rediseñar quién hace qué”, planteó Melzer. La investigación, la definición de objetivos, el criterio metodológico, la validación de hallazgos y la relación con las personas que entregan información siguen siendo ámbitos decisivos para el sector.
La jornada cerró con una invitación a pasar de la prueba aislada a una adopción consciente, vinculada a los procesos y necesidades reales de cada organización. La inteligencia artificial puede ser una palanca de productividad y creatividad; el valor que genere, sin embargo, seguirá dependiendo de las preguntas que se formulen, de la calidad de los datos y del criterio con que se tomen las decisiones. Como sintetizó Melzer: “La IA es la chispa; el criterio, el sentido”.
