El trabajador de 50 años: el gran ausente de la conversación sobre IA

Cuando se habla del impacto de la inteligencia artificial en el empleo, la conversación suele girar en torno a dos personajes: el joven que no encuentra trabajo porque la IA ocupa el espacio de entrada, y el ejecutivo que reemplaza equipos enteros con herramientas automatizadas. Hay un tercer personaje que casi nunca aparece en esa conversación, aunque es el que más tiene que perder.

El trabajador de 50 años.

Un problema que viene de antes de la IA

En Chile, las personas mayores de 50 años ya enfrentaban un mercado laboral hostil antes de que la inteligencia artificial fuera una preocupación cotidiana. Según datos del Centro Latinoamericano de Políticas Económicas y Sociales (Clapes UC), este grupo presenta tasas de desempleo 1,6 veces más altas que antes de la pandemia, y aún faltan más de 297.000 empleos para recuperar los niveles de ocupación previos a marzo de 2020.

Cuando un trabajador mayor de 50 pierde su empleo en Chile, el tiempo promedio para encontrar otro supera los 10 meses. Para quienes tienen más de 60, ronda los 9,7 meses, según el informe CIPEM de la Universidad del Desarrollo. No es una estadística menor: son diez meses sin ingresos estables, con dividendos que pagar, con hijos en la universidad, con padres que sostener.

Y eso era antes de que la IA acelerara la reestructuración del mercado laboral.

Por qué la IA golpea distinto a los 50

El discurso dominante sobre IA y empleo tiende a asumir que la reconversión es posible para todos. Aprende nuevas herramientas, adáptate, mantente vigente. Es un consejo razonable para alguien de 28 años con tiempo, flexibilidad y sin las presiones financieras acumuladas de tres décadas de vida adulta. Para alguien de 52, el mismo consejo tiene otro peso.

No es que los trabajadores mayores no puedan aprender — es que el costo de reinventarse a esa edad es incomparablemente más alto. Y hay una variable que casi nadie menciona: la IA llega principalmente a través de interfaces conversacionales. Herramientas como ChatGPT, Claude o Copilot requieren, antes que cualquier habilidad técnica, una capacidad básica de comunicación escrita precisa. Quien no lee con fluidez, quien no escribe con claridad, quien no está acostumbrado a formular preguntas complejas en texto, enfrenta una barrera de entrada que ningún curso de dos semanas va a resolver.

Eso no es un problema generacional de capacidad. Es un problema estructural de acceso que se acumuló durante décadas de sistemas educativos que no priorizaron esas competencias.

El edadismo como acelerador del daño

El informe de la Universidad de Santiago de Chile sobre edadismo laboral documenta algo que cualquier persona mayor de 50 que haya buscado trabajo conoce de primera mano: la edad sigue siendo un factor de filtro, aunque legalmente no debería serlo. Rosario Carmona, 58 años, postgrados, más de tres décadas de trayectoria estable, postulando a más de ciento cincuenta ofertas sin recibir respuesta.

Cuando a esa discriminación estructural se le suma la presión de la automatización — que elimina precisamente los roles administrativos, de análisis rutinario y de servicio al cliente donde se concentra una parte importante del empleo senior — el panorama se vuelve severo.

Según el informe de Clapes UC, los mayores de 50 han aumentado su participación en el total de desempleados, pasando del 16% al 21% en solo cuatro años. Y muchos de los que pierden su empleo no encuentran otro equivalente: se reincorporan en condiciones peores, o directamente abandonan la búsqueda.

Lo que no está pasando y debería

Chile tiene programas. El SENCE cuenta con “Experiencia Mayor”, que subsidia la contratación y capacitación de personas mayores de 50 años. Existen iniciativas de reconversión laboral. El Banco Interamericano de Desarrollo ha señalado que el envejecimiento poblacional no es una amenaza sino una oportunidad para la innovación.

Pero los programas existentes fueron diseñados para un mercado laboral que se transforma gradualmente. Lo que está ocurriendo con la IA no es gradual. Es una reestructuración acelerada que no espera a que los sistemas de protección se adapten.

La reconversión laboral real — no el reskilling cosmético de cursos online de cuarenta horas — requiere tiempo sostenido, recursos económicos durante la transición, redes de contención y acompañamiento personalizado. Requiere que alguien reconozca que reinventarse a los 52 no es lo mismo que reinventarse a los 30, y que las políticas públicas reflejen esa diferencia.

El costo que no aparece en los balances

Cuando Oracle elimina 30.000 puestos o Amazon recorta 14.000 cargos para financiar su expansión en IA, los analistas celebran la eficiencia. Los balances mejoran. Las acciones suben.

Lo que no aparece en esos balances es el costo humano de las personas que quedan fuera. El impacto en la salud mental de quien construyó su identidad en torno a un trabajo que ya no existe. La presión financiera de meses sin ingresos cuando los compromisos no esperan. La sensación, que Rosario Carmona describe con claridad, de no querer un favor sino simplemente querer trabajar.

Ese costo no lo pagan las empresas que automatizan. Lo pagan los trabajadores. Y en Chile, lo pagan especialmente quienes tienen 50 años o más, que son precisamente los que menos herramientas tienen para absorberlo solos.

La conversación sobre IA y empleo necesita ampliar su foco. No solo hacia los jóvenes que no encuentran entrada al mercado, sino hacia los que construyeron ese mercado durante décadas y hoy descubren que las reglas cambiaron sin que nadie les avisara.

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Fuentes: Clapes UC — “Situación laboral de las personas mayores de 50 años” (2024); Informe CIPEM, Universidad del Desarrollo (marzo 2026); Universidad de Santiago de Chile — estudio sobre edadismo laboral; OIT — “Trabajo y personas mayores en Chile”; TrueUp (2026); Layoffs.fyi (2026).