La escena lo dice todo. Mientras el debate sobre inteligencia artificial suele girar en torno a regulaciones y temores laborales, OpenAI decidió hacer algo distinto: abrir su programa de Intercambio de Investigación Económica y convocar a académicos externos para que midan, con rigor empírico, qué está ocurriendo realmente en la economía.
Entre los seleccionados de esa primera cohorte figura Federico Huneeus, economista senior del Banco Central de Chile y profesor adjunto de Economía en la Universidad de Duke. Su inclusión no es un detalle menor: Huneeus ha construido su carrera estudiando el comportamiento de las empresas desde perspectivas microeconómicas y macroeconómicas, con foco en las redes de producción, cómo se forman y cómo afectan el crecimiento de la productividad. Exactamente el tipo de lente que se necesita para entender cómo la IA se propaga —o no— a través de las cadenas de suministro.
Lo acompañará Félix Tintelnot, también académico de Duke, cuyas investigaciones se han concentrado en empresas multinacionales, comercio internacional y redes de producción. El proyecto conjunto lleva por título «La IA en las redes de producción: adopción, impactos y medición». Al equipo se suma además Sebastián Gallardo, también chileno y con carrera en el Banco Central, en calidad de asistente de investigación.
Huneeus expresó en su cuenta de X estar «emocionado y honrado de ser incluido» en esta iniciativa, y anticipó que junto a Tintelnot estudiarán «cómo la IA interactúa con —y se propaga a través de— las cadenas de suministro».
La trastienda del proceso de selección revela los estándares que OpenAI fijó para el programa. La empresa buscó proyectos que abordaran «preguntas importantes sobre los efectos económicos de la IA» y exigió que las propuestas explicaran cómo el uso de sus herramientas, «con una gobernanza rigurosa y protección de la privacidad», podía ayudar a responder esas preguntas. Los criterios de evaluación incluyeron rigor metodológico, viabilidad, claridad de los hitos y, sobre todo, «potencial para aportar evidencia externa creíble». No se buscaban voceros; se buscaban investigadores con sólidas habilidades en inferencia causal aplicada, medición, economía laboral, productividad y campos relacionados.
El resultado es un programa que, al menos en su diseño, apuesta por la independencia académica como garantía de credibilidad. OpenAI no financia opiniones favorables: financia preguntas incómodas con metodología sólida. Esa distinción importa.
Los detalles cuentan la historia. La presencia de dos chilenos —Huneeus y Gallardo— en una iniciativa global de esta envergadura habla de la profundidad del capital humano que Chile ha cultivado en economía aplicada, en buena medida a través de instituciones como el Banco Central y de vínculos con universidades de primer nivel en Estados Unidos. No es casualidad: es el resultado de décadas de inversión en formación técnica rigurosa y de una tradición de economía empírica que el país ha sostenido incluso en ciclos políticos adversos.
Para Hemisferio, el ángulo relevante va más allá del orgullo nacional. En un momento en que varios gobiernos de la región debaten cómo regular la IA —con reflejos que suelen privilegiar el control burocrático sobre la comprensión real del fenómeno—, el modelo que propone OpenAI apunta en dirección contraria: generar primero evidencia independiente, y dejar que esa evidencia informe las decisiones. Es libre empresa aplicada al conocimiento: competencia de ideas, incentivos para producir resultados verificables y rendición de cuentas ante la comunidad académica, no ante un ministerio.
La pregunta que Huneeus y Tintelnot intentarán responder —cómo la IA adopta, impacta y se mide en las redes de producción— es, en el fondo, la pregunta que toda empresa y todo gobierno debería estar haciéndose hoy. Que la respuesta venga de investigadores independientes, con acceso a datos reales y metodología causal, es exactamente el tipo de institucionalidad que el debate sobre IA necesita con urgencia.
