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La compañía Anthropic postergó el lanzamiento de su nuevo modelo de inteligencia artificial
Claude Mythos, del que se dice que es tan hábil programando que podría convertirse en una
peligrosa arma para hackers, lo que ha provocado una mezcla de alarma y escepticismo. La
empresa es una de las competidoras en la feroz carrera de la inteligencia artificial (IA).
Promocionar la capacidad asombrosa de la propia tecnología de Anthropic impulsa el negocio
y aumenta su atractivo en caso de que, como prevén analistas, salga a bolsa en breve.

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“IA y vulnerabilidad: una alerta que también es oportunidad” Por Mario Herane,
Vicerrector de Desarrollo, Universidad Mayor. En El Mostrador, 12.04.2026

“Señor Director: La discusión reciente sobre Anthropic y el avance de modelos de inteligencia
artificial capaces de detectar vulnerabilidades, e incluso facilitar su explotación, vuelve a poner
sobre la mesa una realidad incómoda: la tecnología está avanzando más rápido que nuestra
capacidad de comprenderla y gestionarla.  SEGUIR LEYENDO

FOTO : AFP

“Un informe de la Fundación SOL advierte que la inteligencia artificial no solo automatiza
tareas, sino que instala nuevas formas de control, organización y poder en el trabajo,
condicionando conductas individuales y colectivas. Plantea nuevos desafíos para la
organización sindical y la regulación.

La expansión de la inteligencia artificial (IA) está dejando de ser un fenómeno exclusivamente
tecnológico para instalarse como un factor que reorganiza el funcionamiento del trabajo y las relaciones
dentro de las empresas. Así lo plantea un informe de la Fundación SOL, que analiza los efectos de esta
tecnología y su impacto en trabajadores y organizaciones sindicales.

El documento sostiene que la IA no puede entenderse solo como una herramienta neutral. Por el
contrario, su desarrollo y aplicación se insertan en estructuras productivas donde eventualmente
influirán en la toma de decisiones, en la distribución del poder y en la forma en que se organiza el
trabajo.

Uno de los ejes centrales del análisis es la llamada gestión algorítmica, es decir, el uso de sistemas
computacionales para coordinar, supervisar y evaluar el desempeño laboral. En este modelo, los
trabajadores interactúan cada vez más con plataformas digitales que asignan tareas, miden
productividad y determinan incentivos o sanciones, reduciendo la mediación humana en estas
decisiones.

Según el informe, este tipo de organización no solo modifica procesos, sino que también incide
directamente en el comportamiento de las personas, al establecer métricas, ritmos y objetivos definidos
por sistemas automatizados. La recopilación masiva de datos laborales permite que cada acción sea
monitoreada, lo que redefine los márgenes de autonomía y las dinámicas cotidianas en el trabajo.
En este contexto, de acuerdo a la investigación la IA aparece como una etapa más avanzada dentro de
un proceso histórico de automatización. Sin embargo, a diferencia de fases anteriores —centradas en la
fuerza física o tareas repetitivas—, las tecnologías actuales avanzan sobre funciones cognitivas,
comunicacionales y de gestión, ampliando su alcance a sectores como finanzas, salud, educación y
servicios.

El documento advierte que estos cambios tienen efectos colectivos. La reducción del contacto
interpersonal, la fragmentación de los equipos y la mediación tecnológica en la comunicación pueden
debilitar los vínculos laborales tradicionales y modificar las formas de organización sindical.
En conjunto, el documento plantea que la inteligencia artificial no solo introduce innovaciones técnicas,
sino que estructura nuevas formas de organización social y laboral, condicionando decisiones,
comportamientos y márgenes de acción tanto individuales como colectivos.”
Si quieres revisar el estudio, sigue el siguiente link: informe_IA_260324-1
Enlace a la noticia en El Mostrador

URUGUAY
Gráfico de la semana | Inteligencia artificial y trabajo: potencial alto, uso (por ahora)
limitado. Por J. Pascal, en La Diaria, 09.04.2026
“Un recorrido por las distintas aproximaciones que intentan cuantificar los riesgos asociados a esta inédita disrupción tecnológica.

Combinando las estadísticas sobre el uso teórico de la inteligencia artificial (IA) y su uso
efectivo para una amplia gama de profesiones, una investigación recientemente publicada por
la empresa Anthropic 1  concluyó que la utilización de la IA todavía se encuentra por debajo de
su capacidad potencial para toda la gama de las profesiones contempladas. Según los
investigadores, esta tecnología se está utilizando de forma más intensiva en las tareas
administrativas, las que están relacionadas con la computación y las matemáticas, los negocios
y las finanzas, las ventas, las actividades legales, el arte y los medios, y también en los ámbitos
educativos.
Como sucede con todas las nuevas tecnologías, más allá de lo rupturistas que puedan llegar a ser, al
comienzo la velocidad con la que se difunde entre sectores y países varía y tiende a ser, en general, más
lenta y con impactos más acotados o no observables en el muy corto plazo. Sin embargo, en muchos
casos, cuando la promesa es elevada –como sucede actualmente–, el cambio de ritmo en su adopción

puede acelerarse vertiginosamente, generalizándose y activando impactos significativos en una amplia
gama de direcciones. Con esto como base, y a efectos de determinar la exposición teórica a la IA, los
investigadores indagaron cuál es actualmente el riesgo real de sustitución, teniendo en cuenta que el
ritmo del cambio y el potencial inherente a esta disrupción no tiene antecedentes y afecta de forma
distinta el tipo de ocupación (los que antes eran vulnerables ante el cambio tecnológico hoy lo son
menos).
No obstante, los efectos de la IA aún no son observables de forma clara en indicadores agregados como
la creación de empleo o la tasa de desempleo de los países. Es más, a pesar de tener capacidad de
automatizar tareas, o de contribuir a labores realizadas por humanos (mejorando la productividad de los
trabajadores sin destruir sus puestos de trabajo), existen actividades en las que la IA aún no se puede
utilizar en mayor medida debido a distintas limitaciones. Entre ellas, se destacan las restricciones
legales, requisitos de software y la necesidad de verificación de las funciones o resultados por parte de
humanos, entre otras.

Este conjunto de factores constituye el motivo por el cual, si bien teóricamente la IA podría alterar el
94% de las tareas vinculadas a la computación y las matemáticas, en la actualidad solamente se utiliza
para abordar la tercera parte del conjunto de tareas y labores asociadas. Sin embargo, en otras
actividades existen límites claros a las ocupaciones o tareas que la IA puede sustituir, ya que requieren
la presencia física de las personas y ciertas habilidades que aún pertenecen al dominio humano.
Un ejemplo que destaca la investigación está asociado al mundo del derecho, dado que, si bien las
tareas podrían ser sustituidas, la normativa actual no contempla la posibilidad de que la tecnología
represente a su cliente en un juicio. Es una dificultad menor, que podría sortearse de manera
medianamente sencilla, pero aún existe esa barrera bajo la configuración legal vigente. 2
En el otro extremo, existen varios empleos que están actualmente en la frontera de la vulnerabilidad,
como evidencian los ciclos de despidos y procesos de reestructura que parecen ser cada vez más
frecuentes. Dentro de este universo sobresalen los casos de los programadores, trabajadores de
atención al cliente, digitadores de datos, especialistas en historias clínicas, analistas financieros,
analistas de datos y trabajadores del sector del marketing.

Otros enfoques
Complementando las conclusiones que se desprenden de la investigación difundida por Anthropic, las
últimas proyecciones elaboradas por la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos para los
siguientes diez años, la creación de nuevos empleos estaría concentrada en electricistas, enfermeros y
abogados. Sin embargo, la relación no es perfecta y existen excepciones, dado que todavía el organismo
contempla dinamismo laboral para los desarrolladores de software, una actividad que, como fue
mencionado, está altamente expuesta a la irrupción de la IA. Es pronto para dirimir cuál de las dos
proyecciones es más plausible, aunque quizás el enfoque utilizado por esta oficina oficial para estimar
las perspectivas laborales de la próxima década haya quedado relativamente obsoleto.

¿Cómo se posiciona Uruguay al respecto?
Ausencia de estimaciones oficiales
Si bien por el momento no existen estudios específicos sobre el impacto de la IA en el mercado laboral
uruguayo a cargo del Ministerio de Trabajo y Seguridad Social (en contraste con lo que sería esperable y
deseable), en los últimos meses ya son varias las empresas que han impulsado reestructuras, en
particular dentro del sector de la tecnología, con el argumento de que la principal fuerza detrás de estas
acciones es justamente la disponibilidad y utilización de esta tecnología.
No obstante, si bien este sería uno de los motivos principales, no es el único, dado que también han
planteado que estas estrategias son una respuesta ante los crecientes problemas de competitividad que
acumula el país.

La mirada del Cuesta Duarte
Según el Instituto Cuesta Duarte, 3  entre el 26% y el 38% de los empleos en Uruguay estarán expuestos a
la IA en los próximos cinco años, con entre un 8% y un 14% de los puestos de trabajo presentando
oportunidades de mejora en términos de su productividad. De este informe se desprende que las tareas
asociadas al ingreso y la validación de datos, la actualización de registros y la producción de reportes
podrían ser parcial o completamente automatizadas en ese plazo.

¿Qué dice el FMI?
Estimaciones del Fondo Monetario Internacional (FMI) 4  apuntan a que esta tecnología podría aumentar
el producto interno bruto uruguayo un 9% durante los próximos 30 años y señalan que, si bien existen
muchas ocupaciones altamente expuestas a la IA (principalmente trabajos administrativos y de ventas),
también hay otras que presentan grados no menores de complementariedad (como los cargos
gerenciales y algunas áreas dentro de la actividad profesional).”
Joaquín Pascal, Centro de Estudios Etcétera.
ENLACE

IA y docenia: una respuesta desde la Facultad de Ingeniería. Por Juan Raso Delgue en su
Blog. 07.04.2026

En  el último “post” nos preguntábamos si el ChatGPT es amigo o enemigo en el aula. Una
contestación bien interesante y compartida viene desde la Facultad de Ingeniería de la

Universidad de la República, que acaba de elaborar una “Guía para el uso ético y crítico de
inteligencia artificial en las unidades curriculares de Facultad de Ingeniería”.
El propósito de esta guía o protocolo es “proporcionar una visión institucional general
sobre el tema, estableciendo algunos principios y un marco de acciones en el que el personal
docente pueda basarse, considerando las realidades de los distintos cursos, temáticas y
objetivos de aprendizaje”.
Mientras no se elaboren otras propuestas en el ámbito universitario, entendemos de
interés docente leer esta documento, que es posible bajar con el
link: https://www.fing.edu.uy/sites/default/files/2026-02/guia-de-etica-fing_2026.pdf
Entre los diversos aspectos que analiza, destacamos los “principios generales” que
deben acompañar el uso de la IA en el aula:
Integridad académica: Todos los estudiantes deben adherirse a los estándares de honestidad
académica, evitando cualquier forma de plagio o mal uso de recursos tecnológicos. Algunos
ejemplos de deshonestidad académica relacionados con el uso de IA pueden ser:
.                  Generar texto o ideas mediante IA y presentarlas como propias.
.                  Generar, mediante IA, la solución de una tarea entregable.
.                  Generar, mediante IA, la solución de un ejercicio práctico cuando esta no es
publicada intencionalmente por los docentes.
Transparencia: El uso de herramientas de IA debe ser transparente y debidamente reconocido.
Entre las medidas para aumentar la transparencia se encuentran:
.                  Discutir en clase el uso de la IA en la unidad curricular.
.                  No ignorar la existencia de estas herramientas ni su posible uso por parte de los
estudiantes.
.                  Explicar qué usos están permitidos y cómo declarar el uso de la herramienta en los
trabajos entregables.
Capacidad crítica: Evaluar críticamente las respuestas proporcionadas por la IA, ya que pueden
contener errores o sesgos.
.                  Tomar conciencia de que la información procesada por una herramienta de IA no
tiene por qué ser equivalente a la información original.
.                  Tomar conciencia sobre sesgos y alucinaciones inherentes a los modelos de lenguaje.
.                  Reforzar la comunicación de buenas prácticas, como consultar varias fuentes de
información o conocer las fuentes y su confiabilidad.

Importa también destacar que la guía establece diferentes criterios a medida que
avanza la carrera universitaria. incrementando la posibilidad de uso de las tecnologías (y del
chatGPT), a media que el estudiante ascienda en su UC (Unidad curricular). De este modo, es
establecen tres categorías: la primera de “uso reducido”, la segunda de “uso moderado” y la
última de “uso extensivo”. En líneas generales, las sugerencia y relativos ejemplos de uso
permitido y “prohibido”, son los siguientes:
Categoría 1: Nivel de uso reducido:

.                  Se apunta a un uso restringido de la IA, habilitándola únicamente en actividades
señaladas por el equipo docente (teóricos, prácticos, clases de consulta, etc.). En este nivel se
encuentran las UC enfocadas en la comprensión básica, donde la IA puede servir como
herramienta de apoyo, ya que en esta fase resulta prioritario que el/la estudiante consolide los
fundamentos conceptuales y comience a forjar su propio criterio analítico y de razonamiento.
.                  Ejemplos de uso permitido: generar ejemplos adicionales y practicar la resolución de
problemas. Mejorar o criticar la presentación de una solución originalmente producida por el
estudiante (corrección de ortografía y gramática, traducción, mejora de aspectos estéticos,
generación de gráficas o tablas a partir de datos crudos, siempre que no sea un objetivo de la
tarea).
.                  Ejemplos de uso prohibido: uso de IA para generar parte o toda la solución de las
tareas de evaluación asignadas por el equipo docente.
Categoría 2: Nivel de uso moderado:
.                  Se apunta a un uso de la IA como asistente para la resolución de tareas rutinarias,
así como para realizar análisis y apoyar en la resolución de problemas, siempre que este uso no
afecte la incorporación de conocimientos.
.                  Ejemplos de uso permitido: utilizar la IA como recurso de estudio interactivo. Por
ejemplo, formularle preguntas para comprobar la comprensión de conceptos teóricos o para
analizar estrategias para resolver ejercicios, del mismo modo que se contrastarían ideas en un
grupo de estudio. Asimismo, puede emplearse para desarrollar partes específicas de una tarea
asignada por el equipo docente, siempre que su aporte sea transparente y no sustituya el
trabajo analítico requerido al estudiante.
.                  Ejemplos de uso prohibido: Generar una parte de la solución de una tarea
entregable que sea central desde el punto de vista pedagógico..
Categoría 3: Nivel de uso extensivo:
.                  Se espera el uso de la IA como herramienta profesional, manteniendo un uso crítico
y un entendimiento profundo de sus implicaciones éticas (p. ej., declarar su uso) y técnicas (p.
ej., juzgar sus resultados).
.                  Ejemplos de uso permitido: integración de IA como parte de la solución, con una
explicación detallada de su uso. Generar código auxiliar, casos de prueba o scripts de limpieza
de datos, siempre que no formen parte del objetivo pedagógico de la tarea.
.                  Ejemplos de uso prohibido: Delegar la totalidad del trabajo en herramientas de IA
sin contribución significativa del estudiante. Aceptar, sin verificación, la salida de la IA,
incorporando errores técnicos o inexactitudes que demuestren la ausencia de juicio crítico.
Reemplazar el proceso reflexivo requerido (p. ej., conclusiones, discusión de resultados, defensa
oral) por respuestas generadas automáticamente.

Finalmente entendemos de especial importancia la “Declaración del uso de IA”: cuando el
estudiante utilice herramientas de IA que aporten contenido a sus tareas, deberá declarar la
herramienta utilizada y cómo se integró la IA en el trabajo (por ejemplo, “Este análisis fue
asistido por ChatGPT de OpenAI”). El atribuirse como propio un contenido generado por
herramientas de IA podrá considerarse una falta a las reglamentaciones de la Facultad, “con
las implicaciones y sanciones que ello conlleva, según la gravedad”.

Mientras otras Facultades no aprueben sus respectivos reglamentos, esta guía de la
Facultad de Ingeniería nos parece perfectamente aplicable a nuestra función docente. La
razonabilidad de los criterios establecidos y la diferenciación de soluciones a partir de las
categorías definidas en la guía, la vuelven un útil instrumento de decisión a la hora de autorizar
o limitar el uso de la IA en el aula. ENLACE