¿Cómo puede afectar la IA generativa a las distintas ocupaciones

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La siguiente figura muestra los resultados del análisis, que se basó en una evaluación global de las 436 ocupaciones detalladas que componen la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones

Seleccione uno de los grupos principales de ocupaciones para filtrar las ocupaciones.

Cada ocupación se compone de tareas y cada una de las tareas dentro de una ocupación recibió una puntuación de 0 a 1 sobre la capacidad de automatizar esa tarea en particular, con 0 indicando que no es posible y 1 indicando que era totalmente posible.

En la figura se representan estas ocupaciones según su puntuación media (la media de todas las tareas de una ocupación) y su desviación estándar (la dispersión de las puntuaciones de automatización de tareas dentro de una ocupación).

La intersección de estas puntuaciones se utilizó para elaborar un marco de clasificación basado en cuatro categorías:

• Potencial de automatización: Trabajos en los que la mayoría de las tareas actuales podrían teóricamente ser realizadas con GenAI - tales trabajos podrían ser potencialmente automatizados.
• Potencial de mejora: Trabajos en los que algunas tareas pueden realizarse con GenAI, pero la mayoría deben ser realizadas por humanos. Estos trabajos pueden ser aumentados (o transformados) por GenAI, acelerando algunas tareas y dejando más tiempo para el trabajo humano creativo y nuevas tareas.
• El "gran desconocido": Una categoría entre la automatización y el potencial de aumento, que representa trabajos en los que el equilibrio de tareas hoy está entre las que se pueden hacer con GenAI y las que no se pueden. Este equilibrio podría cambiar con el tiempo a medida que la tecnología mejore y las ocupaciones evolucionen, acercando algunos trabajos a la automatización y otros al potencial de aumento.
• No afectados: Ocupaciones en las que la mayoría de las tareas no pueden realizarse con GenAI (por ejemplo, tareas físicas).

¿Cuál es el posible efecto de la IA generativa sobre el empleo?

Para evaluar el impacto potencial de la IA generativa en el empleo existente, aplicamos las puntuaciones de exposición ocupacional a la IA generativa a los datos de las encuestas de población activa de más de 140 países. Esto nos permite obtener tanto estimaciones globales como estimaciones entre países de diferentes niveles de renta.

Con respecto a la automatización, el porcentaje de empleo expuesto es mayor en los países de renta alta, lo que refleja su mayor diversificación económica y del mercado laboral. En los países de renta baja, la proporción de empleo potencialmente expuesto a la automatización es mucho menor, debido a la mayor proporción de trabajadores empleados en ocupaciones que no estarían expuestas a la tecnología de IA generativa, como en la agricultura, el transporte o la venta de alimentos.

Una mayor proporción de empleos incluidos en la categoría de transformación sugiere que, al menos en un futuro próximo, es más probable que los sistemas de IA generativa similares a la GPT se conviertan en herramientas de productividad, apoyando y acelerando la ejecución de algunas tareas dentro de determinadas ocupaciones.

No obstante, la brecha digital influirá en cómo se distribuyan los beneficios de estas herramientas de productividad entre las sociedades y los países, siendo los países de renta alta y los grupos privilegiados los que probablemente cosechen los mayores beneficios. Los países de renta baja, en particular, corren el riesgo de quedarse atrás. Aunque hasta el 10,4% del empleo en estos países se encuentra en la categoría de transformación potencial, en la práctica es probable que los beneficios potenciales de las tecnologías GenAI sean limitados, ya que la falta de infraestructuras fiables restringirá su aplicación.

NOTA: «El Gran Desconocido» se refiere a aquellas profesiones que se encuentran en la confluencia de la automatización y la transformación, lo que significa que podrían transformarse mediante el aumento posibilitado por la GenAI o sufrir un desplazamiento mediante la sustitución automatizada.

• Para más información, véase el Documento de Trabajo de la OIT 96: Generative AI and Jobs