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Por Cuenta Propia
El McKinsey Global Institute publicó sesenta y siete páginas sobre inteligencia artificial y trabajo en América Latina. Bolivia aparece en ese informe.
Por Violeta Ayala — Tecnóloga
Una consultora global calculó cuánto del trabajo latinoamericano puede hacer la inteligencia artificial. Bolivia entró en la cuenta y quedó fuera del análisis, porque el modelo lee avisos de empleo. Y acá la mitad de la gente es su propio empleador. Nadie publica un aviso para sí mismo.
sala.red · Cochabamba
Diez trabajadores bolivianos
Tocá cualquiera.
El 51,8% de la población ocupada en Bolivia trabaja por cuenta propia. Los empleados y obreros son el 37,5%. En Oruro y Potosí los cuentapropistas pasan el 56%.
Tocá una figura para ver quién es y hace cuánto.
Qué se publicó
El 9 de julio el McKinsey Global Institute publicó 67 páginas sobre cómo la inteligencia artificial va a cambiar el trabajo en América Latina. Es el tercer informe de una serie que ya hizo Estados Unidos y Europa.
El titular que va a circular: el 57% de las horas que hoy se trabajan en la región las podría hacer una máquina o un programa con tecnología que ya existe. Unos 39 puntos son agentes, programas que trabajan en la computadora, y 18 puntos son robots, máquinas que trabajan con el cuerpo. Valor estimado: unos 450.000 millones de dólares al año hacia 2030, de los cuales México y Brasil se llevan tres cuartas partes.
Bolivia está en ese cálculo, con datos de la Encuesta Continua de Empleo del INE del tercer trimestre de 2025. Queda agrupada con Ecuador y Honduras: donde más gente trabaja con el cuerpo. Cerca del 40% de su trabajo automatizable es físico, y eso exige robots, que cuestan.
El reparto del valor
Lo que ganaría cada país por año hacia 2030, según el modelo. Tocá un círculo.
Por qué no nos midieron
La parte útil del estudio, la que dice qué habilidades van a cambiar y cuáles van a valer más, se hizo con cinco países: Argentina, Brasil, Chile, Colombia y México. De esos hay tableros, índices, series. De Bolivia no hay nada.
El informe explica que eligió los mercados donde había datos suficientes. Esos datos salen de avisos de empleo publicados en internet.
Un aviso de empleo lo genera un empleador buscando a otra persona. Donde la mitad de la gente trabaja por cuenta propia, no hay quien publique nada. Ese silencio mide la estructura del país, no su carencia.
Hay una segunda razón, más profunda. Los avisos aparecen cuando alguien se va y hay que reemplazarlo: miden rotación. Un puesto de La Cancha sostenido treinta años y traspasado a una hija produce cero avisos en tres décadas de trabajo continuo. El modelo lee esa permanencia como ausencia de datos.
Las estadísticas que sí existen se suelen leer de una sola manera. Admiten por lo menos dos.
Dos lecturas del mismo país
Los mismos datos. Cambiá de columna.
Lo que la máquina puede comer
Vale detenerse en cómo está armado el modelo. McKinsey lo construyó sobre ocupaciones y salarios de la oficina de estadísticas laborales de Estados Unidos, tareas detalladas de una base llamada O*NET, y habilidades extraídas de avisos de empleo. Después mapeó esa estructura sobre cada uno de los quince países. Para generar los cruces usó GPT-4o, procesando cada combinación como una llamada individual de API.
La misma propiedad opera en las dos direcciones. Un mercado laboral que se publica en línea es un mercado que un modelo puede leer, aprender y reemplazar. La legibilidad es la condición de la automatización, y el trabajo boliviano es en su mayoría ilegible para una máquina.
Eso convive con lo otro, sin resolverlo. El Estado boliviano construyó su protección social alrededor del contrato asalariado, que cubre al 37,5%. Ahí están la jubilación, el seguro de salud, el aguinaldo y la indemnización. La mayoría cuentapropista organizó la suya por fuera: gremios, asociaciones de mercado, cooperativas, redes de crédito rotativo, la familia. Funciona hace décadas y aguanta crisis. No incluye jubilación.
¿Tu trabajo se puede leer?
Elegí un oficio.
Vas a ver qué dice el informe sobre ese tipo de trabajo y qué tan legible es para una máquina.
La ley llega antes que los datos
El 22 de octubre de 2025 el Senado aprobó el Proyecto de Ley 178/2024-2025, "Promoción, Gestión y Uso de la Inteligencia Artificial". Sigue esperando en Diputados. Son 31 artículos: crean la Autoridad de Regulación de la IA (ARIA), fijan doce principios plurinacionales y prohíben siete cosas, entre ellas el reconocimiento facial masivo sin orden judicial. La AGETIC tiene 90 días para el reglamento y 180 para escribir la Estrategia Nacional.
Bolivia va a escribir esa estrategia sin una sola serie propia sobre qué está haciendo la IA en su mercado de trabajo. El Índice Latinoamericano de IA 2025, de CENIA y la CEPAL, la ubica en el último escalón, entre los "exploradores", junto a Paraguay, Guatemala, Honduras y Venezuela. Ese índice mide qué tanto se parece un país a la infraestructura del norte.
Adivinar mejores sistemas
Un modelo hecho desde acá mediría otras cosas. Estas cinco existen, funcionan todos los días y no aparecen en ninguna estadística oficial:
- Duración. Cuántos años sostiene una persona su actividad. Es el dato que un mercado de avisos jamás produce, y en Bolivia mide carreras enteras de treinta y cuarenta años.
- Densidad de confianza. Cuántas transacciones se cumplen sin contrato firmado. En La Cancha y en la Feria 16 de Julio son millones por semana.
- Capacidad de absorción. Cuánta gente reubica el sistema tras un shock. Entre 2024 y 2025 el ingreso real cayó 13,4% y el desempleo urbano se mantuvo cerca del 2,3%.
- Transmisión. Cómo pasa un oficio de una generación a otra sin escuela, sin manual y sin certificado. Es el mecanismo de formación más grande del país.
- Reciprocidad activa. El ayni, la mink'a y la faena mueven trabajo real, a escala, sin dinero de por medio.
Ninguna de esas cinco entra en un modelo entrenado con avisos de empleo. Construir esas mediciones es trabajo pendiente, y es trabajo que solo se puede hacer desde adentro.
El mineral
El último dato del informe conecta con la otra investigación que venimos siguiendo en esta sección. Entre las cien habilidades más pedidas de la región, el procesamiento mineral aparece cerca del extremo alto del índice de exposición a la automatización. Es de las capacidades que más van a cambiar en los próximos años.
Ese futuro tecnológico funciona con litio. Las baterías, los autos eléctricos, el almacenamiento de energía. Los recursos de litio más grandes del planeta están bajo el Salar de Uyuni: 21 millones de toneladas, cerca del 20% de todo lo identificado en el mundo, según el USGS 2025.
La palabra exacta es recursos. El recurso es lo que está en la tierra. La reserva es lo que se puede sacar con la tecnología de hoy. Bolivia tiene lo primero y casi nada de lo segundo. La salmuera de Uyuni tiene una proporción alta de magnesio, y eso mantiene la producción en unas 2.000 toneladas al año, menos del 0,1% del mundo. Chile saca 200 veces más de una base de recursos más chica.
Bolivia tiene presencia documentada en 47 de los 60 minerales críticos del listado USGS 2025. En el mapa de valor de McKinsey aparece como uno de los círculos chicos. Por su trabajo y por su litio.
El modelo mide dónde se captura el valor. No dónde está el litio, ni quién hace el trabajo. Este país aporta las dos cosas al futuro tecnológico. El modelo no cuenta ninguna.
