Se podría pensar que el avance de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo laboral impactaría en primer lugar en las tareas manuales y rutinarias, como ocurrió durante transformaciones tecnológicas anteriores. Sin embargo, un estudio reciente realizado por el Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (Cedlas) de la Universidad Nacional de La Plata reveló que, en América Latina, los trabajadores más expuestos al avance de esta tecnología son los profesionales y aquellos con mayor nivel de calificación. Esto quiere decir que su trabajo puede ser reemplazado o, bien, aumentar su productividad. A su vez, la investigación mostró que los jóvenes y las mujeres también se encuentran entre los grupos con mayor riesgo de verse impactados debido a las características de los puestos de trabajo que ocupan. En este escenario, Argentina aparece entre los países de América Latina donde la IA podría generar mayores transformaciones en el mercado laboral.
América Latina es una región marcada por la desigualdad y la segmentación del mercado laboral. En este sentido, los investigadores del Cedlas pusieron el foco en cómo el avance de la IA puede impactar en el sector laboral, qué grupos de trabajadores son los más expuestos y, también, realizaron simulaciones para estimar cómo estos patrones de exposición podrían afectar la pobreza y la desigualdad. Así, combinaron datos de encuestas de hogares de 14 países de la región con cuatro índices desarrollados para medir la relación entre distintas ocupaciones y las tecnologías de inteligencia artificial.
En diálogo con la Agencia de Noticias Científicas de la UNQ, Santiago Garganta, uno de los autores del paper, explica: “La IA generativa podría reemplazar tareas de mayor calificación debido a que interviene en actividades de redacción, análisis de datos y procesamiento de información, que forman parte del trabajo profesional y de oficina. Por eso, vemos mayor exposición justamente en los segmentos más educados y mejores pagos, algo que no ocurría con las transformaciones tecnológicas previas”.
Octavio Bertín, otro de los autores, plantea: “Es clave aclarar qué significa ‘estar expuesto’ a la IA porque no es sinónimo de perder el empleo. Lo que medimos es en qué grado las tareas de una ocupación se superponen con lo que la IA actual es capaz de hacer, como redactar, clasificar información, responder consultas o procesar datos. Esa superposición puede traducirse en dos cosas muy distintas: que parte de esas tareas sean automatizadas y el trabajador termine desplazado o con menor carga de trabajo, o que la IA se use como una herramienta que potencia lo que ese trabajador ya hace, aumentando su productividad sin reemplazarlo. Es decir, una mayor exposición trae tanto un mayor riesgo de ser reemplazado como una mayor probabilidad de lograr un aumento de productividad”.
En esta línea, los niveles de exposición más altos se registran en países como Brasil, Chile, Uruguay y Argentina, donde las ocupaciones profesionales, administrativas y de servicios representan una mayor proporción de la fuerza laboral. Sucede lo contrario en países como Guatemala, Honduras y Bolivia, donde la base de la economía está dominada por la agricultura de subsistencia, la manufactura de baja tecnología o las actividades informales.
A nivel individual, la exposición es mayor entre los trabajadores formales, los jóvenes, las mujeres y las personas con mayor nivel educativo e ingresos laborales. Entre los más expuestos, se encuentran el personal de apoyo administrativo, los profesionales del área financiera y legal, los técnicos de nivel medio y el personal abocado a la atención al público. En el extremo opuesto, los trabajos con menor índice de exposición corresponden a tareas físicas o no rutinarias de menor calificación, como trabajadores de ocupaciones elementales y limpieza, peones, trabajadores calificados de la agricultura y la pesca, y artesanos u operarios de maquinaria.
Garganta describe por qué Argentina está entre los países más afectados. “Es una cuestión estructural: Argentina tiene una economía urbanizada, con una proporción de empleo administrativo, profesional y de servicios más alta que el promedio de la región, y muy poco peso de la agricultura o la informalidad de subsistencia que predominan en otros países latinoamericanos”, señala. Y continúa: “Como la IA impacta especialmente las tareas de oficina y de procesamiento de información (no tanto el trabajo manual o rural), esa composición ocupacional deja a Argentina más expuesta”.
De todas maneras, Bertín plantea: “Cuando usamos indicadores que distinguen específicamente entre sustitución y complementariedad, esa mayor exposición entre los trabajadores calificados se debilita bastante: buena parte de lo que aparece como ‘exposición’ en los niveles educativos más altos refleja tareas que la IA puede potenciar, no necesariamente reemplazar”.
Mujeres, trabajadores informales y pobreza
A su vez, el informe constata que la exposición a la IA es consistentemente mayor entre las mujeres en comparación con los hombres a lo largo de toda la vida laboral. Esto se explica por la mayor concentración relativa del empleo femenino en ocupaciones administrativas, profesionales de oficina, servicios y docencia, áreas donde las capacidades actuales de los algoritmos y herramientas digitales tienen un margen de intervención significativamente más alto.
Otro de los puntos analizados es la informalidad laboral. Los trabajadores informales presentan una menor exposición a la IA debido a que se concentran en actividades manuales y de baja calificación. Sin embargo, esta aparente protección también implica un menor acceso a los beneficios de la incorporación tecnológica y puede profundizar las diferencias con el empleo formal.
Además, a partir de simulaciones, los investigadores estimaron que un escenario de desplazamiento laboral provocado por la IA podría generar un aumento de la pobreza y la desigualdad de ingresos. El impacto dependerá, entre otros factores, de si los trabajadores reemplazados logran incorporarse a nuevos empleos y de las condiciones de esos puestos.
Todo depende de las políticas públicas
De todas maneras, los investigadores afirman que el estudio no es un pronóstico de lo que sucederá sino más bien un ejercicio predictivo para diseñar políticas públicas que puedan prevenir esta situación. Plantean que el resultado final –es decir, si predomina la sustitución o la complementariedad– depende de decisiones que todavía están abiertas: la velocidad de adopción de estas tecnologías por parte de las empresas, la capacitación y características de los trabajadores, y el marco regulatorio e institucional de cada país.
“En América Latina, por ejemplo, la informalidad, los bajos salarios relativos y la baja sindicalización actúan hoy como un freno a la adopción, algo que no ocurre de la misma manera en Estados Unidos o Europa, de donde vienen estos índices. El impacto también dependerá de cuestiones que aún no sabemos o no podemos medir, como la incidencia de las nuevas tareas u ocupaciones que puedan crearse en el futuro con la IA”, definen.
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