Doña IA no vive en Villegas

ByGustavo Gonzalez

Arrancamos el episodio con una pregunta simple: ¿usaste inteligencia artificial esta semana? Jorge contestó que sí, y contó cómo. Le habían mandado un afiche y había que armar rápido una publicidad para la radio. Subió la imagen a una herramienta de IA, le pidió un texto con algunas pautas, no le convenció, le pidió un par de versiones más y, al final, corrigió él lo que faltaba.

Y lo resumió con una frase que vale más que cualquier manual: “Doña IA no vive en Villegas”. No sabe cómo hablamos, a quién le vendemos ni qué nos importa. Por eso el factor humano sigue siendo el que baja todo a tierra.

Ese fue el espíritu del capítulo: dejar de lado los robots y el fin del mundo, y mirar cómo se usa la inteligencia artificial hoy, acá a la vuelta, en un comercio, en una oficina o en el campo.

La IA no reemplaza el trabajo. Cambia cómo se hace.

Ya no es una novedad: es parte del trabajo

Los números acompañan. Según la encuesta Global Workforce Hopes & Fears 2026 de PwC, que consultó a 49.364 trabajadores de 48 países y territorios, el 61% de los trabajadores argentinos usó alguna herramienta de inteligencia artificial en su trabajo durante el último año. Cerca del 27% la usa todos los días. El promedio global es de 64%, así que Argentina está prácticamente en la media.

Pero hay una contradicción. Un relevamiento de Insight 21, el think tank de la Universidad Siglo 21, sobre 400 empresas argentinas, encontró que el uso de inteligencia artificial apareció último entre las capacidades que las empresas priorizan, con apenas el 8,6% de las menciones. Es decir: los trabajadores avanzan más rápido que las organizaciones. Muchos están aprendiendo por su cuenta.

En el programa lo comparamos con la electricidad. Hace un tiempo aclarábamos “esto lo hice con inteligencia artificial”. Hoy se está volviendo tan común que en poco tiempo va a ser como decir “usé electricidad para enchufar la computadora”. Nadie lo aclara.

La inteligencia artificial está entrando al trabajo más rápido de lo que estamos aprendiendo a usarla.

No toda la inteligencia artificial es igual

Cuando decimos “IA” mezclamos cosas muy distintas. Hay una inteligencia artificial que vive adentro de las máquinas: una sembradora o una cosechadora que va leyendo datos del terreno, detecta desniveles o humedad, y ajusta cuánto aplica en cada metro. Ese conocimiento se acumula y se vuelve a aplicar. Ya hablamos de esto cuando contamos que la innovación no tiene código postal.

Y hay otra, la que usamos todos los días y la que más miedo genera: la inteligencia artificial generativa. Es la de ChatGPT, Gemini de Google o Copilot de Microsoft. Le escribís o le hablás, le subís un documento o una foto, y te responde con texto, imágenes o resúmenes.

Casi todas tienen una versión gratuita, y muchos padres lo escuchan en casa: “Papá, llegué al límite otra vez”. No es un capricho. Entrenar y mantener funcionando estos modelos cuesta muchísimo, y por eso el uso gratuito tiene topes, sobre todo para generar imágenes. Lo explicamos en detalle en IA: ¿por qué la “supercomputadora” a veces se queda sin nafta?

No miente: calcula

Hay amigos que dicen “la inteligencia artificial miente”. No es exactamente así. Funciona con estadística: aprendió patrones a partir de enormes cantidades de información y, cuando le preguntás algo, arma la respuesta que le parece más probable. Imaginá un árbol enorme de caminos posibles, en el que va eligiendo la rama que estadísticamente parece más acertada.

El problema es que a veces elige mal, y lo hace con una seguridad absoluta. A eso se le llama alucinación. Por eso, cuanto más contexto le damos, mejores son sus respuestas.

La inteligencia artificial puede escribir con mucha seguridad incluso cuando está equivocada.

Dos historias que muestran por qué hay que revisar

La palabra escondida. Un profesor de historia en Estados Unidos escondió, en letra blanca sobre fondo blanco, una instrucción dentro de la consigna de un ensayo sobre la Revolución Industrial: incluir la palabra “Madagascar”. A simple vista no se veía. Pero los alumnos que copiaron y pegaron la consigna completa en ChatGPT recibieron un ensayo con Madagascar metido en cualquier lado. Según los medios que difundieron el caso, cayeron 32 de 35 estudiantes. Lo que pasó en las aulas con la IA lo contamos en Cuando la IA entró al aula, el aula tuvo que reinventarse.

El juez y el “listo para copiar y pegar”. En Chubut, una sentencia penal incluyó por error una frase típica de un asistente de IA: “aquí tienes el punto IV reeditado, sin citas y listo para copiar y pegar”. En octubre de 2025, la Cámara en lo Penal de Esquel anuló la condena por considerar que el juez había delegado parte de su tarea sin control. En marzo de 2026, el Superior Tribunal de Justicia de Chubut revirtió esa anulación: entendió que usar IA para redactar no prueba, por sí solo, que se haya delegado la decisión. Más allá del debate jurídico, la lección práctica es clara: un texto que nadie revisó terminó en dos tribunales.

Jorge sumó otra dimensión: la de la persona que escribe de maravillas con IA, pero después tiene que sostener eso sin la herramienta, por ejemplo en una entrevista de trabajo. Se nota cuando alguien está leyendo un guion que no es propio. Y ahí, una repregunta alcanza para que todo se caiga.

Cuatro usos concretos para el trabajo en Villegas

1. El comercio y el correo que no da tregua

Muchos comercios de Villegas reciben pedidos, consultas de clientes y mails de proveedores en su Gmail o su Outlook. Las herramientas de IA que ya traen Google y Microsoft permiten pedir algo tan simple como: “buscame los mails más importantes y decime cuáles tengo que contestar primero”.

Un buen criterio es pedirle que identifique los mensajes sensibles al tiempo. Si un cliente escribe “no tengo el CBU, ¿cómo te pago?”, ese mail no puede quedar durmiendo, porque de él depende un cobro.

Un paso más allá están los agentes: herramientas a las que se les puede pedir, por ejemplo, que revisen el correo todos los días a las 8 de la mañana y manden un resumen con lo urgente. Lo exploramos en Cuando la inteligencia artificial sale de compras y lo probamos en primera persona en Le pedí a una inteligencia artificial que me comprara un repuesto en Mercado Libre.

2. El campo y el cuaderno de anotaciones

Lluvias, labores, aplicaciones, movimientos de hacienda: muchos productores lo siguen anotando a mano. Hoy se le puede sacar una foto a esa hoja y pedirle a la IA que la transcriba, ordene las tareas pendientes y hasta cree recordatorios en el calendario, como “llamar al contratista para que pase a ver el piso el jueves”. No siempre entiende todas las letras, pero en la mayoría de los casos resuelve muy bien.

Y no es solo una idea. Entidades como CREA ya documentaron productores que usan IA para cargar liquidaciones, hacer el seguimiento comercial y preparar informes tributarios. Eso sí: organizar información no es lo mismo que tomar una decisión agronómica. Para eso siguen siendo clave el conocimiento del productor y sus asesores.

3. Los profesionales y los comprobantes

Cargar facturas a mano en un sistema empieza a ser cosa del pasado. Con una foto o un escaneo, las herramientas actuales pueden leer el comprobante y volcar los datos. Para estudios contables, administraciones y comercios, eso libera horas de tareas repetitivas. Ya nos preguntamos qué queda para los humanos en Cuando la IA hace el trabajo del contador.

4. Las finanzas propias

Un ejemplo que contamos al aire: bajar los resúmenes del banco y de las tarjetas y pedirle a la IA que los cruce. Muchas veces aparece una suscripción a un diario o a una aplicación que hace meses no usamos. Es la versión práctica de lo que llamamos la economía invisible. Solo una precaución: antes de subir un resumen, tapá números de cuenta y de tarjeta.

No hace falta ser experto. Alcanza con elegir una tarea que te quita tiempo y probar. No se rompe nada.

La demo en vivo: un comercio de ropa y el Día de la Madre

Para mostrarlo, hicimos una prueba al aire con ChatGPT por voz, al que bautizamos “Aníbal”. El caso fue hipotético: un comercio de ropa deportiva del centro de Villegas que acaba de recibir mercadería, justo antes del Día de la Madre (este año, el domingo 18 de octubre).

Primer intento, con una instrucción general: “Tengo un comercio de ropa deportiva en Villegas y necesito una publicación para Instagram anunciando que llegó mercadería nueva”. La respuesta fue correcta, pero genérica, y ya agregó por su cuenta qué productos podían ser.

Segundo intento, con una instrucción completa: le dijimos que el público son hombres y mujeres de 25 a 60 años, que no inventara precios, descuentos ni características que no le habíamos dado, y que preparara también un mensaje para WhatsApp. El resultado fue un texto breve y cercano para Instagram (“Llegaron novedades a nuestro local en el centro de General Villegas…”) y un mensaje directo para los clientes.

La herramienta fue la misma. Lo que cambió fue la calidad de la instrucción. También le preguntamos si podía describir la mercadería a partir de una foto, y respondió que sí.

La memoria: cuanto más le contás, mejor trabaja

Durante la demo apareció un concepto clave: la memoria. Por un lado está el conocimiento general del modelo. Por otro, lo que vos le vas contando: qué vendés, quién es tu cliente, dónde estás y a qué zona le vendés. Cuanto más contexto le das, más útil se vuelve.

Que no parezca hecho con IA

A medida que todos usan las mismas herramientas, empieza a notarse la “estética IA”: las mismas imágenes, las mismas frases. La forma de diferenciarse es instruirla bien. Si tu comercio tiene su paleta de colores, su tipografía o su estilo, subíselo y pedile que lo respete. Es la misma lógica que vimos en La vidriera ya no está en la vereda: estar en redes no alcanza, hay que tener identidad propia.

Una fórmula simple para pedirle bien a la IA:

  • Quién sos: “Tengo un comercio de ropa deportiva en el centro de Villegas”.
  • Qué necesitás: “Una publicación para Instagram y un mensaje de WhatsApp”.
  • Para quién: “Hombres y mujeres de 25 a 60 años”.
  • Cómo: “Breve, cercano, sin exageraciones”.
  • Qué no hacer: “No inventes precios, descuentos ni características”.
  • Y al final: “Revisá lo que escribiste y decime qué dato debería verificar”.

La diferencia no está en tener inteligencia artificial, sino en saber qué pedirle y qué revisar.

Lo que no llegamos a contar al aire: el primer escalón

El tiempo se nos fue con la demo, pero había preparado un tema que me parece clave, a partir de dos artículos recientes de Patricio O’Gorman, especialista en estrategia digital y docente, que reúnen los estudios más nuevos sobre IA y empleo.

La buena noticia: por ahora no hay apocalipsis. Un informe del instituto de política económica de la Universidad de Stanford (SIEPR), de julio de 2026, comparó en Estados Unidos a los trabajadores más expuestos a la IA con los menos expuestos. Desde 2022, el desempleo subió prácticamente lo mismo en ambos grupos: 0,77 puntos en los más expuestos y 0,85 en los menos expuestos. Si la IA estuviera destruyendo empleo en forma masiva, la relación sería la inversa.

La no tan buena: a los que empiezan les cuesta más. Un estudio de Erik Brynjolfsson y su equipo en Stanford encontró que, en las ocupaciones más expuestas a la IA, el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años cayó cerca de un 6% entre fines de 2022 y mediados de 2025, mientras que el de los trabajadores con más años creció. Y cuando las empresas vuelven a contratar, buscan experiencia: según un análisis de Indeed Hiring Lab, el 71% del aumento de avisos para programadores en Estados Unidos en el último año correspondió a puestos senior.

¿Por qué? Thomas Wolf, cofundador de Hugging Face, lo explica con tres capas que tiene todo trabajo:

  • Ejecución: hacer bien la tarea y dominar las herramientas.
  • Criterio: entender para qué sirve esa tarea y cómo encaja en el negocio.
  • Anticipación: saber qué proponer, qué no hacer y cuándo cambiar de rumbo.

El que entra a trabajar arranca casi siempre por la ejecución, que es justamente la capa que la IA hace mejor. Pero el criterio y la anticipación se aprenden haciendo esa ejecución. Por eso muchas empresas no despiden: directamente dejan de tomar gente nueva.

Pensémoslo en Villegas. El chico que entra de cadete en un estudio contable. La chica que arranca cargando datos en una cerealera. El que hace sus primeras publicaciones para un comercio. Ese primer trabajo, medio rutinario, es donde se aprende el oficio.

Para quien empieza, el consejo es usar la IA sin saltearse los pasos. Si hacés las publicaciones de un comercio, escribilas vos y pedile a la IA que te ayude a mejorarlas, en lugar de pedirle el posteo terminado. Si estás en administración, armá vos la planilla y usá la IA para lo repetitivo. Si no la armaste, no la entendés, y no vas a saber qué hacer cuando algo cambie. Es lo que ya advertíamos en el estudio del MIT sobre IA y dependencia y en el debate sobre el futuro de los programadores.

Y para quienes tienen un comercio, un estudio o una empresa en Villegas, una pregunta incómoda: si dejamos de tomar gente joven porque la IA hace las tareas simples, ¿a quién le vamos a dejar el negocio dentro de diez años?

La IA puede hacer el trabajo del que empieza. Lo que no puede hacer es enseñarle el oficio.

Los tres riesgos que no hay que perder de vista

1. Los errores. La IA puede generar información incorrecta con total seguridad. Todo lo que produce hay que leerlo completo y verificarlo antes de publicarlo, mandarlo o firmarlo.

2. La privacidad. Hay que pensar dos veces qué le contamos. Según el servicio y la configuración, lo que escribimos puede guardarse y usarse para entrenar futuros modelos. Además, las funciones de memoria recuerdan lo que les fuimos diciendo. Por eso conviene no cargar costos, márgenes, datos de clientes, empleados o pacientes en herramientas gratuitas sin revisar antes sus condiciones. Herramientas como ChatGPT y Gemini permiten ajustar, desde su configuración, si las conversaciones se usan para mejorar el modelo. Los cuidados básicos son los mismos que repasamos en Estafas digitales: el cuento del tío 2.0 y en Seguridad digital.

3. La dependencia. Si dejamos que la IA haga todo, vamos a perder la escritura, el criterio y la creatividad. La idea es que nos saque de encima las tareas rutinarias para dedicarnos a las creativas, no al revés. Ya lo habíamos visto en ¿Nos estamos quedando sin memoria?, y también es una advertencia contra la fake productividad: hacer más rápido no siempre es hacer mejor.

No se trata de trabajar menos pensando menos. Se trata de dedicar menos tiempo a lo repetitivo y más tiempo a lo importante.

Recomendaciones para empezar esta semana

  • Elegí una sola tarea que te lleve tiempo y no involucre información confidencial: un mail difícil, una publicación, un resumen.
  • Dale contexto: quién sos, para quién es, qué tono querés y qué no tiene que inventar.
  • Pedí más de una versión y quedate con lo mejor de cada una, como hizo Jorge con su publicidad.
  • Revisá todo antes de usarlo: nombres, fechas, montos y datos.
  • Cuidá lo sensible: nada de costos, datos de clientes ni números de cuenta en herramientas que no conocés.
  • Preguntate al final si realmente te ahorró tiempo. Si no, probá con otra tarea.
  • Si trabajás en una empresa, preguntá si hay una política sobre el uso de IA. Muchas todavía no la tienen.

Lo que viene

Este episodio es el tercero del bloque “Trabajo y comercio local”. Antes hablamos de la vidriera digital de los comercios de Villegas y de la última milla del delivery en un pueblo. Hoy vimos cómo la inteligencia artificial cambia las tareas. El martes que viene vamos a hablar de las personas que trabajan por su cuenta, muchas veces desde su casa y a través de plataformas digitales: qué oportunidades hay y qué letra chica tiene eso de ser tu propio jefe.

Si querés seguir el recorrido de estos dos años, te recomiendo Aprendiendo a convivir con la inteligencia artificial, el cierre de la temporada pasada, y La nueva brecha digital: no es acceso, es comprensión.

La inteligencia artificial puede hacer muchas cosas por nosotros. Pero decidir qué vale la pena hacer sigue siendo nuestra responsabilidad.

Tecnología al Paso se emite todos los martes a las 10 por FM Actualidad 93.7. Todos los episodios, en intelpub.com.ar.

Fuentes

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