© OIT La Inteligencia Artificial generativa (GenAI) podría transformar significativamente el empleo.
Un nuevo estudio demuestra que la inteligencia artificial podría remodelar el mundo del trabajo. Los países de altos ingresos se encuentran más expuestos a estos cambios y la exposición entre las mujeres sigue siendo significativamente mayor. Además, los trabajos administrativos son los más expuestos, debido a la capacidad teórica de la IA para automatizar muchas tareas.
El estudio conjunto de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y el Instituto Nacional de Investigación de Polonia (NASK), publicado este martes, concluye que uno de cada cuatro empleos en el mundo está potencialmente expuesto a la inteligencia artificial generativa, aunque la transformación, y no la sustitución, es el resultado más probable.
Este índice global, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure, presenta la evaluación global más detallada hasta la fecha sobre cómo la IA generativa puede remodelar el mundo del trabajo, y ofrece una visión única y matizada de cómo esta tecnología podría transformar las ocupaciones y el empleo en distintos países.
“Hemos ido más allá de la teoría para construir una herramienta basada en empleos reales. Al combinar la perspectiva humana, la revisión experta y los modelos de IA generativa, hemos creado un método replicable que ayuda a los países a evaluar riesgos y responder con precisión”, declaró Paweł Gmyrek, investigador principal de la OIT y autor principal del estudio.
Empleos con mayor riesgo en los países de altos ingresos
Los principales hallazgos del informe explican que el 25 % del empleo mundial se encuentra en ocupaciones potencialmente expuestas a la IA generativa, con porcentajes más altos en los países de altos ingresos (34 %).
La exposición entre las mujeres sigue siendo significativamente mayor. En los países de altos ingresos, los empleos con mayor riesgo de automatización representan el 9,6 % del empleo femenino, en contraste con el 3,5 % de esos empleos entre los hombres.
Los trabajos administrativos son los más expuestos, debido a la capacidad teórica de la IA generativa para automatizar muchas de sus tareas. Sin embargo, las crecientes capacidades de esta tecnología también aumentan la exposición de ciertos trabajos cognitivos altamente digitalizados en sectores como los medios de comunicación, el software y las finanzas.
Muchas tareas requieren intervención humana
La automatización completa del empleo, sin embargo, sigue siendo limitada, ya que muchas tareas, aunque pueden realizarse con mayor eficiencia, aún requieren intervención humana.
Las políticas que guíen las transiciones digitales serán un factor determinante para saber hasta qué punto los trabajadores podrán permanecer en ocupaciones que se están transformando debido a la IA, y cómo esta transformación afectará a la calidad del empleo.
“Este índice ayuda a identificar dónde es más probable que la IA generativa tenga mayor impacto, para que los países puedan prepararse mejor y proteger a los trabajadores. El próximo paso es aplicar este nuevo índice a datos detallados de la fuerza laboral de Polonia”, indicó Marek Troszyński, experto sénior de NASK y coautor del informe.
Una herramienta para promover transiciones inclusivas
El estudio subraya que es más probable que la IA generativa transforme los trabajos en lugar de eliminarlos. Las limitaciones tecnológicas, las carencias en infraestructuras y la falta de competencias implican que la aplicación variará ampliamente entre países y sectores.
Insta a los gobiernos, a las organizaciones de empleadores y de trabajadores a participar en un diálogo social y a diseñar estrategias proactivas e inclusivas que mejoren la productividad y la calidad del empleo, especialmente en los sectores más expuestos.
“Es fácil perderse en el bombo mediático sobre la IA. Lo que necesitamos es claridad y contexto. Esta herramienta ayuda a los países a evaluar la exposición potencial y a preparar sus mercados laborales para un futuro digital más justo”, explicó Janine Berg, economista de la OIT.
