Acceso no es apropiación: Inteligencia artificial y la desigualdad que no vemos
Hay un relato sobre la IA que se repite con convicción casi religiosa: esta vez la tecnología llegó a todos al mismo tiempo. El teléfono tardó décadas en llegar a la mayoría de la población. Internet reprodujo durante años la geografía de la desigualdad. La IA generativa, en cambio, no esperó. Eso, se dice, lo cambia todo.
El relato no es falso. Es incompleto. Y su incompletitud está orientando política pública en la dirección equivocada.
El problema no es el acceso
Una encuesta publicada en diciembre de 2025 mostró que el uso de modelos de lenguaje entre trabajadores estadounidenses creció de 30% a 38% en un año. El crecimiento es real. Pero el dato importante no es ese: es quiénes siguen sin usarlos. La adopción se concentra en personas jóvenes, con mayor educación y mayores ingresos. El mismo patrón aparece en Europa. La brecha no se está cerrando. Se está ampliando.
Y entre quienes sí la usan, los resultados tampoco son iguales. Nathan Wilmers, del MIT, muestra que dentro de una misma empresa la IA beneficia más a los trabajadores de menor rendimiento. Nivela hacia arriba a quienes ya están adentro. El problema está antes: en quienes no llegan, o llegan sin lo necesario para aprovecharla.
Porque la IA no es neutral frente a quien la usa. Es un amplificador. El estudiante que llega con formación crítica la usa para profundizar y producir. El que llega sin ella la usa para copiar y eludir. La herramienta es la misma. Los resultados, radicalmente distintos.
Chile como laboratorio
Pocos países ilustran mejor esta contradicción que Chile. Tiene la política de inteligencia artificial más desarrollada de América Latina, lidera el índice regional de IA y acaba de lanzar Latam-GPT, el primer modelo de lenguaje generativo regional. Al mismo tiempo, es uno de los países con mayor desigualdad educativa entre los miembros de la OCDE. La brecha de puntajes entre colegios particulares pagados y establecimientos municipales se mantiene históricamente inalterada. El propio Mineduc la califica como “grande”.
La ironía es brutal: lanzamos nuestro propio modelo de lenguaje mientras la OCDE nos ubica en el último lugar entre 31 países en comprensión lectora de adultos. El informe PIAAC 2023 es demoledor: el 44% de los chilenos entre 16 y 65 años no tiene competencias suficientes para procesar lo que lee.
La tecnología avanza. La base desde la que se la usa, no.
La confusión que cuesta caro
El error es conceptual. Acceso y apropiación no son lo mismo. El acceso es la puerta. La apropiación es lo que ocurre después: la capacidad de entrar, orientarse y extraer valor real. Eso no se descarga. Se construye durante años de formación. Y en sistemas educativos tan desiguales como el nuestro, no le llega a todos por igual.
La mayoría de los países hoy están invirtiendo en conectividad y dispositivos. Es necesario. No es suficiente. Si no se invierte simultáneamente en las capacidades cognitivas para usar bien esas herramientas, lo que vamos a construir es una nueva capa de desigualdad encima de las anteriores. No la misma brecha digital de siempre. Una más profunda: la brecha de la apropiación.
Esa desigualdad no va a aparecer en los indicadores de conectividad. Va a aparecer dentro de una década en los mercados laborales, en los salarios, en quién innova y quién no. Para entonces, será tarde para corregir las decisiones que se están tomando ahora.
La IA no democratiza el conocimiento. Democratiza el acceso al conocimiento. Son cosas distintas. Y confundirlas es, probablemente, el error político más caro que podemos cometer en este momento.
