El asistente de inteligencia artificial de Mercado Pago resolvió el 87% de las interacciones sin intervención humana durante el cuarto trimestre de 2025, sobre más de nueve millones de conversaciones. En el marketplace de Mercado Libre, más de la mitad del soporte a vendedores por WhatsApp se resuelve de forma automática.
El mismo año, una agencia chilena lanzó junto a una marca automotriz el primer comercial del país producido por completo con IA generativa. La pieza recorre el desierto y la cordillera sin haber salido a filmar. Sin locaciones, sin casting, sin permisos.
Nadie perdió su trabajo en esos dos casos. Lo que cambió fue el contenido del trabajo. El equipo de soporte dejó de responder consultas repetidas y pasó a revisar lo que el asistente no cierra. El equipo creativo dejó de ejecutar y pasó a dirigir. Mismos cargos, otras tareas, otro nivel de criterio exigido.
La discusión pública sigue atrapada en una pregunta binaria: qué empleos desaparecen. Esa pregunta produce titulares y ninguna decisión útil. La que sirve para dirigir una empresa es otra: qué oficios se están reescribiendo desde adentro y quién está diseñando esa transición.
Chile: la IA pasó de plus a requisito en doce meses
El 7,2% de las ofertas laborales publicadas en Trabajando.com durante el primer semestre de 2026 pide de forma explícita conocimientos o herramientas de IA. En el mismo periodo de 2025 era 2,4%. Se triplicó en un año.
El detalle vale más que el titular. Dentro de ese 7,2%, el 83,1% de los avisos plantea la IA como requisito del cargo y no como competencia deseable. Los puestos donde es excluyente ofrecen una renta promedio de 2.120.000 pesos. Donde funciona como apoyo, el promedio baja a 1.750.000, y esa segunda categoría se concentra en marketing, comercial y ventas, diseño, analítica y operaciones. Nadie está contratando ingenieros en esas áreas. Están subiendo la vara del cargo de siempre.
La señal venía desde arriba. El Banco Central documentó que la proporción de avisos con habilidades de IA se triplicó en cargos directivos, de 1,8% en 2017 a 5,4% en 2024. Primero se lo pidieron a quienes deciden. Ahora se lo piden a quienes ejecutan.
El mapa de cargos que aparecieron
Estos son los roles nuevos con demanda verificable. LinkedIn calcula que la IA sumó más de 1,3 millones de puestos con títulos que hace tres años casi no existían en su plataforma, según el recuento publicado por Forbes. En su ranking Jobs on the Rise 2026, cuatro de los cinco cargos de mayor crecimiento en Estados Unidos se relacionan con IA.
Cargos técnicos y de gestión
| Cargo | Qué hace en concreto | Señal de demanda |
|---|---|---|
| Ingeniero de IA | Construye e integra modelos dentro de un producto o proceso. Trabaja con RAG, orquestación y datos propios. | Primer lugar del ranking de LinkedIn 2026. En Chile es la familia de cargos mejor pagada del segmento. |
| Consultor y estratega de IA | Traduce capacidades técnicas a casos de negocio y define qué se automatiza y qué no. | Segundo lugar del mismo ranking. |
| Entrenador de IA | Valida, corrige y adapta las respuestas del modelo a un idioma, un mercado o una disciplina. | El rol emergente de mayor crecimiento en Latinoamérica durante 2025. |
| Ingeniero de implementación | Se instala dentro de la operación del cliente para llevar un piloto a producción con datos y controles reales. | Figura entre los cargos que LinkedIn y McKinsey identifican como estructurales del cambio. |
| Orquestador de agentes | Supervisa agentes en operación, mide su desempeño, corrige desvíos y decide cuándo entra un humano. | Surge cuando una empresa pasa de un piloto a varios sistemas conviviendo. |
| Responsable de gobernanza de IA | Define qué decide la máquina, qué queda en manos humanas, dónde viven los datos y cómo se audita todo eso. | En Chile la presión de la nueva ley de datos personales lo vuelve inevitable. |
| Curador de conocimiento interno | Ordena manuales, correos, contratos y casos resueltos para que un sistema los consulte con precisión. | Requisito previo de cualquier proyecto de RAG. Casi ninguna empresa lo tiene resuelto. |
Cargos de datos
Es el bloque que más se subestima y el que decide si todo lo anterior funciona. Deloitte lo plantea sin rodeos en su análisis del rol del director de datos frente a la IA: la calidad, el gobierno y la trazabilidad del dato determinan si una organización está en condiciones de usar IA. Sin eso, el resto es demo.
| Cargo | Qué hace en concreto | Señal de demanda |
|---|---|---|
| Gerente de datos e IA | Dirige la estrategia de datos que alimenta a los modelos: gobierno, calidad, migración de plataforma y reglas de uso por dominio. | Ya se publica con ese título en la región, bajo el rótulo Data and AI Manager. |
| Administrador de datos por dominio | Es el dueño operativo de un conjunto de datos. Responde por su calidad, su origen y su documentación. | El cargo existía hace años y ahora se publica dentro de áreas de datos e IA, con foco en preparar el dato para modelos. |
| Ingeniero de datos | Construye y mantiene los flujos que llevan el dato desde el sistema de origen hasta el modelo. | Perfil escaso y transversal. En procesos de selección técnica en Chile su demanda creció con fuerza durante 2025. |
| Analista de datos con IA | Convierte preguntas de negocio en respuestas medibles y valida que el modelo no esté respondiendo cualquier cosa. | Ciencia de datos e IA es una de las familias de cargos más pedidas en los avisos chilenos que exigen IA. |
| Director de datos | Tiene autoridad sobre la política de datos completa y define si la organización está lista para usar IA. | Su rol se amplió: de reportería y cumplimiento a habilitar o frenar proyectos de IA. |
Cargos creativos y de contenido
| Cargo | Qué hace en concreto | Señal de demanda |
|---|---|---|
| Director creativo de IA | Define el criterio estético, decide dónde entra la IA y dónde no, y dirige equipos donde parte de la producción es sintética. | El Artlist AI Trend Report 2026 lo sitúa como el perfil más buscado del ecosistema creativo y publicitario. |
| Productor audiovisual generativo | Arma piezas completas sin rodaje: guion, imagen, voz, montaje. Responde por la continuidad y la coherencia de marca. | En Chile ya operan agencias y productoras nativas de IA con clientes de primera línea. |
| Evaluador de contenido de IA | Revisa, corrige y aprueba lo que genera el modelo antes de que salga. Responde por el error publicado. | Se publica con títulos como AI evaluator, AI writing evaluator o editor de contenido generado por IA. |
| Estratega de contenido y conversación | Diseña el sistema de contenido y las reglas de respuesta en cada canal, en vez de redactar pieza por pieza. | Es la salida natural del community manager que hoy produce volumen a mano. |
| Diseñador de sistemas de marca | Construye el kit y las reglas visuales que hacen que mil piezas generadas se vean como una sola marca. | Aparece cuando el volumen de producción se multiplica y la identidad empieza a diluirse. |
Dos advertencias que casi nunca acompañan a estas listas. La primera es de nomenclatura: algunos de estos títulos ya están asentados en el mercado y otros describen una función que todavía se publica con nombres distintos según la empresa. Contratar por título es un error. Contratar por función es lo que corresponde.
La segunda es de escala. Una empresa mediana no va a contratar diecisiete cargos nuevos. Va a repartir la mayoría de esas funciones entre gente que ya tiene y va a contratar dos o tres. El valor de las tablas no está en el organigrama que sugieren, está en las funciones que nombran. Si nadie en tu empresa tiene asignada la gobernanza, la calidad del dato, la curaduría del conocimiento o la verificación de lo que se publica, esas funciones no dejan de existir. Quedan sin dueño.
Un dato de contexto que conviene recordar: el ingeniero de prompts fue el cargo estrella de 2023 y ya casi no aparece en los listados de mayor crecimiento. La herramienta se volvió más fácil de conducir y el diferenciador se movió al criterio. Cualquier cargo que se defina por manejar una interfaz tiene fecha de vencimiento.
Cinco formas en que un oficio se reescribe
El agente que dejó de repetir
Millenium BPO, empresa colombiana con más de 5.000 empleados, atiende entre 17% y 18% de sus llamadas entrantes con agentes virtuales. Hoy 150 personas trabajan directamente con la IA y la productividad de venta por agente subió 20%. No hubo despidos masivos. Hubo menos contratación nueva: con 10% de rotación anual, la empresa dejó de reponer cada puesto que se libera.
Ese es el mecanismo real y es más silencioso que un despido. El empleo no cae de golpe, se deja de reponer. Y quien permanece adentro tiene un trabajo distinto: supervisa procesos, entrena al sistema y resuelve lo que el agente virtual no cierra.
El equipo creativo que dejó de ejecutar
Vuelvo al comercial chileno del principio. La agencia MGC produjo con IA generativa la pieza de lanzamiento de un modelo de MG Motor y reportó reducciones de costo operativo de hasta 70%, con ahorros estimados de hasta 40.000 dólares por minuto producido al eliminar traslados, locaciones, casting y logística. El equipo que antes coordinaba un rodaje ahora dirige un flujo de generación y selección.
El efecto sobre los oficios de ejecución ya está medido. Un estudio del Imperial College Business School, Harvard Business School y el instituto alemán DIW analizó cerca de dos millones de avisos en 61 países y encontró que, tras la llegada de ChatGPT, la demanda de trabajos de redacción y programación cayó 21%, la de generación de imágenes y diseño gráfico 17%, y la de ingreso de datos y postproducción para redes 13%.
Leído con cuidado, ese dato no dice que la creatividad esté en retirada. Dice que la ejecución encargada por pieza se derrumbó. El director de arte que competía por hacer un retoque más limpio perdió su ventaja. El que define un sistema visual, elige entre cuarenta versiones generadas y sabe por qué descarta treinta y nueve, subió de precio. Lo mismo pasa con el redactor: escribir un texto correcto dejó de ser escaso, decidir qué se dice y con qué voz no lo es.
La redacción que puso a un periodista a cargo de la IA
El periodismo latinoamericano se movió antes que la mayoría de las empresas. La Sociedad Interamericana de Prensa cerró en abril de 2026 su AI Product Lab, un programa donde más de veinte medios de la región implementaron soluciones concretas. Un caso típico: un bot convierte transmisiones en vivo en borradores de notas que después edita un periodista. El objetivo declarado es acelerar producción sin ceder el control editorial.
Lo interesante para cualquier empresa está en el cargo que apareció. Diarios grandes de la región ya tienen a un editor jefe que también funciona como referente de IA de la redacción. No es un ingeniero contratado desde afuera. Es un periodista con oficio a quien se le dio la responsabilidad de decidir qué se automatiza, qué se revisa y qué no se publica nunca sin ojo humano. Ese es el modelo replicable: la autoridad sobre el sistema se le entrega a alguien que domina el criterio del negocio.
El punto débil también está documentado. Pocas redacciones tienen políticas formales de uso. La adopción corre más rápido que las reglas, y esa brecha es exactamente donde se producen los errores caros.
El entrenador de IA y su techo
Es el rol emergente que más creció en la región y casi nadie lo nombra en una reunión de directorio. Según el reporte de contratación global de Deel, en 2025 la contratación de este perfil por empresas extranjeras creció 745% en Colombia, 724% en Argentina, 642% en Brasil, 408% en México y 209% en Chile.
El techo del rol lo define el dominio, no la herramienta. Bloomberg Línea reporta que el 30% de estos trabajadores gana entre 15 y 20 dólares por hora, un 19% entre 50 y 75, y un 6% supera los 100. La diferencia está en validar medicina, derecho, economía o traducción especializada. Un abogado que corrige modelos cobra varias veces lo que cobra un generalista. El conocimiento profundo de un oficio se volvió el activo escaso.
El profesional de área que no cambió de cargo
Es el caso más frecuente y el menos documentado. La analista de marketing que arma en dos horas lo que antes tomaba dos días. El contador que revisa excepciones en vez de digitar. El vendedor que llega a la reunión con la cuenta estudiada. Ninguno cambió de título ni apareció en un ranking de cargos emergentes.
Los datos chilenos lo confirman: la mayor parte de la demanda con IA como competencia de apoyo está en marketing, comercial, diseño, analítica y operaciones. No es un cargo nuevo, es el mismo cargo con otra vara. Y ahí una empresa gana o pierde productividad de verdad, porque son muchas personas y no una contratación aislada.
El patrón: el mercado se parte en dos
PwC analizó más de mil millones de avisos de empleo en seis continentes para su Barómetro Global de Empleos en IA 2026. El hallazgo central es una bifurcación. Algunos trabajos se profesionalizan, porque exigen más criterio y experiencia. Otros se democratizan, porque la IA los vuelve accesibles a gente sin formación especializada.
Los profesionalizados crecen al doble de velocidad y acumulan un crecimiento salarial 42% mayor desde 2021. Las habilidades requeridas en los cargos más expuestos cambian al doble de rapidez, y las tareas nuevas tienen 2,5 veces más probabilidad de apoyarse en empatía, juicio y criterio. La tecnología absorbió lo rutinario y dejó al descubierto lo que siempre fue difícil de escalar.
El costo está en la puerta de entrada. Los cargos junior con alta exposición a IA tienen siete veces más probabilidad de exigir habilidades típicas de un senior. En Estados Unidos, la contratación de perfiles de entrada cayó 6% entre diciembre de 2025 y febrero de 2026. En las agencias eso pega doble: el practicante que aprendía el oficio retocando piezas y transcribiendo entrevistas ya no tiene por dónde entrar. Muy pocas empresas están construyendo el reemplazo de ese peldaño.
La foto regional es menos amable de lo que suena
El BID analizó 6,2 millones de vacantes digitales en 15 países de la región entre 2022 y 2025. El estudio muestra dos curvas cruzadas: una desaceleración fuerte en la publicación de empleos, con una caída superior al 60% en el volumen mensual de avisos, y al mismo tiempo un alza rápida de las vacantes vinculadas a IA durante 2025.
Menos empleos disponibles y más exigencia técnica en los que quedan. Ese es el escenario donde opera cualquier empresa de la región. La ventaja competitiva no está en salir a competir por ingenieros de IA que escasean y cuestan. Está en reescribir el trabajo de la gente que ya está adentro.
El riesgo de quedarse en el lado barato
Hay una lectura optimista del auge de los entrenadores de IA: la región exporta talento, cobra en dólares y entra a la industria global. Hay una segunda lectura, menos cómoda. Estados Unidos concentra el 58% de esos trabajadores y define qué se entrena, para quién y a qué precio. Latinoamérica aporta idioma, contexto cultural y huso horario. Es trabajo real y bien pagado para el estándar local, pero es trabajo de insumo dentro de un sistema diseñado en otra parte.
El movimiento con mayor retorno para una empresa de la región es distinto y no aparece en ningún ranking. Consiste en tomar el conocimiento que ya vive adentro, en la cabeza de un jefe de operaciones con veinte años de oficio, en el archivo de piezas de un estudio, en los correos y en los grupos de WhatsApp, y convertirlo en un sistema que asista decisiones. Ese conocimiento no está en los datos públicos con los que se entrenan los modelos grandes. Es la única ventaja que un competidor no descarga.
Ahí está la diferencia entre comprar IA y diseñar un sistema. Comprar una herramienta iguala hacia abajo, porque el vecino compra la misma. Ordenar el proceso propio y montar el sistema encima produce algo que nadie más tiene. La barrera para hacerlo casi nunca es técnica. Es organizacional.
Qué mirar si diriges una empresa
- Parte por la tarea, no por el cargo. La IA no reemplaza profesiones completas, reemplaza tareas dentro de ellas. Lista las cinco tareas más repetitivas de cada rol antes de hablar de tecnología.
- Separa ejecución de criterio y paga por el criterio. En equipos creativos y de contenido esa distinción define el modelo de negocio completo. Cobrar por hora de ejecución es competir contra una suscripción mensual.
- Reparte las funciones nuevas antes de inventar cargos. Gobernanza, calidad del dato, curaduría del conocimiento, supervisión de agentes y verificación de lo publicado necesitan nombre y apellido responsable, aunque sea con dedicación parcial.
- Revisa el estado de tus datos antes de comprometer un proyecto. La mayoría de los pilotos que fracasan no fallan por el modelo, fallan porque el dato estaba sucio, disperso o sin dueño.
- Nombra al supervisor humano. Todo sistema necesita a alguien con criterio y con autoridad para detenerlo. Si nadie tiene ese poder, no tienes un sistema, tienes una apuesta.
- Ordena el proceso antes de automatizarlo. Automatizar un proceso desordenado acelera el desorden y agrega un costo mensual.
- Rediseña la entrada. Si las tareas junior se automatizan y no construyes otra forma de formar gente, en tres años no vas a tener seniors. El problema es de estructura, no de talento.
- Mide tiempo y adopción, no licencias. Cuántas horas se liberaron, cuántos errores bajaron, cuánta gente usa el sistema sin recordatorio. El resto es decoración.
La pregunta incómoda
En tu empresa hay alguien haciendo hoy un trabajo que en dos años se hará de otra forma. Esa persona conoce el proceso mejor que cualquier consultor y mejor que cualquier modelo. Es el activo más subutilizado de la organización.
Un oficio no se defiende congelándolo. Se defiende rediseñándolo con la persona adentro. La pregunta no es cuántos empleos elimina la IA en Latinoamérica. Es quién está diseñando el cargo que viene: tú, o el mercado por descarte.
