Miedo a perder el trabajo por la inteligencia artificial: cómo fortalecer el capital psicológico
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La inteligencia artificial ya no es una posibilidad lejana. Se encuentra presente en tareas administrativas, análisis de datos, creación de contenidos, atención a clientes, educación, salud y numerosas actividades cotidianas. Para algunas personas representa una oportunidad para trabajar con mayor rapidez o desarrollar nuevas habilidades. Para otras, abre preguntas difíciles: ¿mi trabajo seguirá existiendo?, ¿podré adaptarme?, ¿qué ocurrirá si otros aprenden a utilizar estas herramientas antes que yo?
Estas preocupaciones no son imaginarias ni se reducen a una resistencia irracional al cambio. La transformación tecnológica puede modificar funciones, volver innecesarias ciertas tareas y aumentar la presión por aprender con rapidez. Al mismo tiempo, los pronósticos más alarmistas suelen presentar el futuro como si estuviera decidido, aunque todavía exista una gran incertidumbre respecto de qué empleos cambiarán, cuáles desaparecerán y qué nuevas ocupaciones surgirán.
En Chile, la preocupación ya es visible. Un análisis del Centro de Estudios Públicos basado en la Encuesta CEP de 2025 encontró que el 52 % de los trabajadores se encontraba preocupado por la posibilidad de que las tecnologías digitales reemplazaran muchos trabajos durante los siguientes cinco años. Sin embargo, solo el 26 % temía que su propio empleo fuera sustituido. Esta diferencia sugiere que el cambio tecnológico puede percibirse como una amenaza social muy amplia, incluso cuando el riesgo personal se considera más distante.
Frente a esta incertidumbre, la American Psychological Association ha puesto atención en el capital psicológico, un conjunto de recursos formado por la esperanza, la autoeficacia, la resiliencia y el optimismo. Estos recursos no permiten controlar el mercado laboral ni garantizan conservar un puesto de trabajo. Sin embargo, pueden influir en la manera en que una persona interpreta el cambio, enfrenta las dificultades y decide qué hacer a continuación.
La ansiedad laboral ante la inteligencia artificial
El temor relacionado con la IA puede adoptar distintas formas. Algunas personas anticipan un despido. Otras temen que parte de sus conocimientos pierda valor o que su rendimiento sea comparado con el de compañeros que utilizan mejor las nuevas herramientas. También puede aparecer la sensación de que nunca se termina de aprender: cuando se domina una plataforma, ya existe otra capaz de hacer más cosas.
La encuesta Work in America 2026 de la American Psychological Association mostró que el 48% de los trabajadores estadounidenses temía que la inteligencia artificial volviera obsoletas algunas o todas sus funciones. Además, el 37 % se preocupaba por quedar rezagado frente a otros trabajadores si no utilizaba IA. Aunque estos datos proceden de Estados Unidos y no deben trasladarse automáticamente a la realidad chilena, describen inquietudes que también están presentes en nuestro entorno.
La ansiedad puede aumentar cuando los cambios son rápidos, las decisiones se comunican de manera poco clara o los trabajadores no reciben capacitación. En estas condiciones, cada anuncio tecnológico puede interpretarse como una señal de amenaza. La persona comienza a vigilar noticias sobre despidos, compararse constantemente y anticipar escenarios negativos que todavía no han ocurrido.
En niveles moderados, la preocupación puede impulsar la preparación. Puede motivar a aprender, actualizar conocimientos o conversar sobre el futuro del puesto. El problema aparece cuando se vuelve persistente, difícil de regular y desproporcionada respecto de la información disponible. Entonces puede afectar el sueño, la concentración, la confianza profesional y la capacidad de tomar decisiones. Este proceso se relaciona con la ansiedad por la productividad, en la que el deseo de rendir bien termina convirtiéndose en una fuente de agotamiento que perjudica el propio desempeño.
¿La IA eliminará nuestros trabajos?
No existe una respuesta única. Es más preciso pensar en la transformación de tareas que en la desaparición inmediata de ocupaciones completas. Un mismo trabajo puede incluir funciones rutinarias fáciles de automatizar y otras que requieren criterio, responsabilidad, creatividad, comprensión del contexto o interacción humana.
Además, que una tecnología sea capaz de ejecutar una tarea no significa que todas las organizaciones la incorporarán de la misma manera ni al mismo ritmo. Influyen los costos, la regulación, la confianza de los usuarios, la calidad de los resultados, las decisiones empresariales y la capacitación disponible.
La percepción de riesgo tampoco coincide siempre con la exposición real. El estudio del CEP observó que en Chile el temor al reemplazo no seguía necesariamente el riesgo técnico estimado de cada ocupación. La preocupación era mayor entre trabajadores con menor calificación, personas mayores de 65 años y quienes habían tenido una exposición reciente a tecnologías digitales. En cambio, el uso frecuente de estas herramientas se relacionaba con una mayor sensación de seguridad.
Esto no significa que usar IA elimine todo riesgo. Indica que la experiencia directa puede reducir parte de la incertidumbre. Una herramienta desconocida suele parecer más amenazante que una cuyo alcance y limitaciones se han podido observar. Aprender a utilizarla permite diferenciar aquello que puede automatizar de aquello que continúa requiriendo conocimiento humano.
En un artículo anterior analizamos si la inteligencia artificial puede aumentar la creatividad en el trabajo. La conclusión central también resulta útil aquí: los beneficios no aparecen por el simple acceso a la tecnología. Dependen de cómo se integra, de la capacidad para evaluar sus resultados y de las decisiones que siguen bajo responsabilidad de las personas.
¿Qué es el capital psicológico?
El capital psicológico, conocido también como PsyCap, reúne cuatro capacidades relacionadas: esperanza, autoeficacia, resiliencia y optimismo. En inglés, sus iniciales forman la palabra HERO: hope, efficacy, resilience y optimism.
No se trata de estar siempre motivado ni de pensar que todo saldrá bien. Tampoco es una característica fija que algunas personas poseen y otras no. El concepto describe recursos que pueden desarrollarse y que interactúan entre sí. Una persona puede confiar en que es capaz de aprender, encontrar caminos alternativos hacia una meta, recuperarse después de un tropiezo y conservar expectativas favorables sin negar los riesgos reales.
La encuesta de la APA encontró diferencias importantes entre trabajadores con niveles altos y bajos de capital psicológico. El 53 % de quienes tenían un nivel bajo temía que la IA volviera obsoletas sus funciones, frente al 37 % de quienes presentaban un nivel alto. Asimismo, el 64 % de los trabajadores con mayor capital psicológico señaló que los cambios tecnológicos habían creado oportunidades en su trabajo o trayectoria profesional.
Sin embargo, estos datos muestran asociaciones, no demuestran que aumentar el capital psicológico por sí solo elimine la ansiedad o produzca mejores condiciones laborales. También es posible que un entorno seguro, un liderazgo claro y oportunidades reales de aprendizaje fortalezcan estos recursos. La propia APA plantea que las capacidades personales y las condiciones del lugar de trabajo probablemente se refuerzan entre sí.
Esperanza: construir más de un camino
En este modelo, la esperanza no es esperar pasivamente un buen resultado. Combina la motivación para avanzar hacia una meta con la capacidad de imaginar diferentes rutas para alcanzarla.
Una persona que teme quedar rezagada puede formular una meta concreta: aprender a utilizar una herramienta de IA relevante para su trabajo durante las próximas cuatro semanas. Después puede identificar varios caminos: realizar un curso, pedir orientación a un compañero, practicar con una tarea de bajo riesgo o solicitar capacitación a la organización.
Tener alternativas reduce la sensación de que todo depende de una sola oportunidad. Si un camino se cierra, todavía existen otros. La pregunta útil deja de ser “¿cómo aseguro que nada cambie?” y se transforma en “¿qué opciones puedo construir si mi trabajo cambia?”.
Para fortalecer la esperanza puede ayudar:
Definir una meta pequeña y observable.
Dividirla en acciones que puedan realizarse durante la semana.
Preparar al menos una alternativa si el primer plan no funciona.
Revisar el avance sin convertir cada dificultad en una evaluación del propio valor.
Autoeficacia: confiar en la capacidad de aprender
La autoeficacia es la confianza en la propia capacidad para organizar acciones y enfrentar una tarea específica. No significa creer que uno puede hacer cualquier cosa sin preparación. Es una confianza basada en experiencias, práctica y retroalimentación.
Ante la IA, es común comparar el primer intento propio con el desempeño de alguien que lleva meses utilizando una herramienta. Esa comparación puede producir la conclusión prematura de que “esto no es para mí”. Resulta más útil comenzar con tareas acotadas y aumentar gradualmente su dificultad.
La autoeficacia se fortalece especialmente mediante experiencias de dominio: comprobar que se puede aprender algo que antes parecía difícil. También ayudan observar estrategias de otras personas, recibir orientación concreta y recordar habilidades adquiridas en cambios anteriores.
Conviene mantener una actitud crítica. Utilizar IA no consiste solamente en producir resultados rápidos. También requiere detectar errores, proteger información sensible y decidir cuándo una respuesta automatizada no es adecuada. Nuestro artículo sobre inteligencia artificial y habilidades cognitivas explica por qué delegar demasiado puede debilitar el aprendizaje, mientras que un uso activo y reflexivo puede servir como apoyo para pensar mejor.
Resiliencia: recuperarse y reorganizarse
La resiliencia es la capacidad de adaptarse y recuperar funcionamiento después de una dificultad. No implica permanecer intacto ni soportar indefinidamente condiciones perjudiciales. Una persona resiliente también puede pedir ayuda, cambiar de estrategia o reconocer que una situación supera sus recursos actuales.
Los cambios laborales pueden producir pérdidas reales: una función conocida, una posición de experiencia, una rutina o una identidad profesional construida durante años. Adaptarse requiere reconocer esas pérdidas, no apresurarse a reemplazarlas con mensajes positivos.
La resiliencia puede fortalecerse identificando recursos disponibles, manteniendo vínculos de apoyo y elaborando planes para escenarios diferentes. También supone distinguir entre aquello que se puede modificar y aquello que requiere aceptación o acción colectiva. Como explicamos en Ser resiliente: significado y desarrollo, esta capacidad no consiste en evitar el malestar, sino en responder de manera flexible sin quedar definido permanentemente por la adversidad.
Optimismo: anticipar posibilidades sin negar los riesgos
El optimismo útil es realista. No afirma que la IA beneficiará a todas las personas ni que cada puesto se mantendrá sin cambios. Consiste en evitar que una posibilidad negativa sea interpretada como inevitable, permanente y aplicable a toda la vida profesional.
Pensamientos como “si automatizan esta tarea, ya no tendré nada que aportar” convierten un cambio específico en una conclusión global. Una formulación más precisa sería: “esta tarea podría cambiar; necesito averiguar qué capacidades seguirán siendo necesarias y cuáles tendría que desarrollar”.
Esta precisión no elimina la incertidumbre, pero amplía el campo de acción. También ayuda a buscar información de mejor calidad, en lugar de consumir de manera repetida titulares diseñados para provocar alarma.
Cinco estrategias para afrontar el miedo laboral ante la IA
1. Separar hechos, posibilidades y predicciones
Es recomendable escribir qué cambios han ocurrido realmente en el trabajo, cuáles han sido anunciados y cuáles son escenarios imaginados. Esta distinción permite evaluar la amenaza con mayor precisión. “Mi organización incorporará un nuevo sistema” es un hecho. “Seré despedido en seis meses” puede ser una predicción que todavía no cuenta con evidencia suficiente.
2. Analizar tareas, no solo cargos
En lugar de preguntar si una profesión desaparecerá, conviene revisar las tareas concretas que la componen. ¿Cuáles son repetitivas?, ¿cuáles requieren juicio?, ¿dónde importa la relación con otras personas?, ¿qué errores tendrían consecuencias importantes? Este análisis ayuda a priorizar el aprendizaje y a reconocer habilidades que continúan siendo valiosas.
3. Elegir una habilidad relevante
Intentar dominar todas las novedades produce saturación. Es preferible identificar una competencia vinculada con las necesidades actuales del trabajo. Puede ser aprender a formular mejores instrucciones, verificar resultados, automatizar una tarea sencilla, analizar datos o fortalecer una capacidad difícil de reemplazar, como la comunicación interpersonal.
4. Recuperar evidencia de adaptación previa
Recordar cambios enfrentados con éxito permite construir autoeficacia. No se trata de repetirse que todo estará bien, sino de identificar qué acciones ayudaron anteriormente: pedir orientación, practicar, tolerar errores iniciales o dividir una dificultad en pasos.
5. Conversar antes de que la incertidumbre aumente
Las organizaciones deberían explicar para qué incorporan IA, qué funciones podrían cambiar, cómo capacitarán a sus equipos y qué criterios utilizarán para evaluar el desempeño. Los trabajadores, por su parte, pueden solicitar información concreta y expresar qué apoyos necesitan. La ambigüedad prolongada suele dejar espacio para interpretaciones catastróficas.
El bienestar laboral no es solo responsabilidad individual
Hablar de esperanza, resiliencia u optimismo puede resultar problemático si se utiliza para pedir que las personas toleren cualquier condición. El capital psicológico no compensa la falta de seguridad, la sobrecarga, la vigilancia excesiva ni una implementación tecnológica realizada sin participación de los trabajadores.
Las organizaciones tienen responsabilidades concretas: ofrecer capacitación durante la jornada, comunicar los cambios con transparencia, proteger la privacidad, establecer mecanismos de consulta y evaluar los efectos de la tecnología sobre la carga laboral. Invertir en software sin preparar a las personas puede aumentar la inseguridad y la resistencia.
La encuesta de la APA refleja esta interacción. El 95 % de los trabajadores con alto capital psicológico describió su lugar de trabajo como saludable, frente al 63 % de quienes tenían un nivel bajo. Este resultado no permite saber qué apareció primero. Un entorno saludable puede favorecer los recursos psicológicos, y estos recursos pueden influir en cómo se experimenta el entorno. Por eso, las intervenciones no deberían limitarse a decirle al trabajador que debe ser más optimista.
¿Cuándo conviene buscar apoyo psicológico?
La preocupación por el futuro laboral es comprensible, especialmente cuando existen cambios reales o inestabilidad económica. Puede ser recomendable buscar apoyo cuando la ansiedad se mantiene durante varias semanas, interfiere con el sueño, provoca irritabilidad constante, dificulta concentrarse o lleva a evitar tareas necesarias.
La psicoterapia puede ayudar a diferenciar riesgos reales de predicciones catastróficas, comprender qué significado tiene el trabajo para la identidad y recuperar una sensación de capacidad personal. También puede ser un espacio para elaborar una pérdida laboral, tomar decisiones profesionales o reconocer cuándo el problema principal no es individual, sino un entorno que está dañando el bienestar.
Prepararse sin vivir permanentemente amenazado
La inteligencia artificial continuará modificando el trabajo, pero incertidumbre no significa inevitabilidad. Prepararse no requiere anticipar cada cambio ni convertir toda la vida en una carrera de actualización. Requiere identificar qué está ocurriendo, elegir acciones posibles y conservar una mirada amplia sobre las propias capacidades.
La esperanza permite construir caminos alternativos. La autoeficacia ayuda a confiar en que es posible aprender. La resiliencia facilita reorganizarse después de una dificultad. El optimismo realista evita convertir un riesgo en una condena anticipada. Juntos, estos recursos pueden ayudar a enfrentar la transformación tecnológica con mayor flexibilidad.
Sin embargo, ninguna capacidad personal reemplaza la necesidad de trabajos saludables, decisiones transparentes y oportunidades reales de formación. La adaptación más sostenible no consiste en dejar a cada persona sola frente al cambio, sino en combinar recursos psicológicos, aprendizaje y responsabilidad organizacional.
En Centro Ps. Eduardo Schilling ofrecemos psicoterapia online y presencial en Valdivia para personas que atraviesan ansiedad laboral, agotamiento, inseguridad profesional o dificultades para adaptarse a cambios importantes.
Fuentes principales
American Psychological Association. Workers weather stress, uncertainty, and AI with psychological capital, 2026.
Centro de Estudios Públicos. ¿Realmente vamos a perder el trabajo? Brecha entre percepción y riesgo efectivo de la automatización en Chile, 2025.
Lupșa, D., Vîrga, D., Maricuțoiu, L. P. y Rusu, A. Increasing Psychological Capital: A Pre-Registered Meta-Analysis of Controlled Interventions. Applied Psychology.
