Redacción. La Organización Internacional del Trabajo (OIT) ha examinado, en un nuevo informe de investigación, cómo los indicadores de exposición a la inteligencia artificial (IA) se utilizan para evaluar los posibles impactos en el empleo, destacando tanto su valor como sus limitaciones.
Según aumenta el interés por la IA generativa, estos indicadores de exposición son utilizados como referencia para estimar qué tareas y ocupaciones podrían ser automatizadas o transformadas.
Sin embargo, la OIT advierte de que estos indicadores no deben interpretarse, por sí solos, como predicciones de pérdidas de empleo o de resultados en el mercado laboral.
Los empleos cognitivos, los más expuestos
La investigación pone de relieve cómo los resultados varían según la forma en que se mide la exposición. Los enfoques iniciales, basados en la automatización, señalaban que los empleos rutinarios y de baja cualificación eran los más expuestos.
En cambio, indicadores más recientes, basados en las capacidades de la IA, identifican a las ocupaciones cognitivas y de mayor cualificación -incluyendo áreas como negocios, finanzas, informática y educación- como las más expuestas.
Efecto dominó sobre los empleos relacionados
El informe también destaca que la exposición a la IA va más allá de los empleos directamente afectados. Las ocupaciones con alta exposición suelen estar estrechamente conectadas con otras a través de habilidades y trayectorias profesionales compartidas, lo que implica que los cambios en estos roles pueden tener efectos indirectos más amplios en el mercado laboral.
Es decir, el impacto de la IA no se queda solo en los trabajos que esta puede hacer directamente, sino que se extiende como un efecto dominó hacia los empleos relacionados, generando un impacto mucho más amplio del que podría parecer a primera vista.
Limitaciones de los indicadores de exposición
Al mismo tiempo, la OIT destaca que todas los indicadores de exposición presentan limitaciones importantes, ya que se basan en descripciones estáticas de las tareas actuales, no tienen en cuenta la viabilidad económica ni las limitaciones de adopción, y reflejan supuestos subjetivos.
Pese a estas limitaciones, lo más importante es que, según explica la OIT, indican lo que la IA podría hacer, como primer paso del análisis, y no lo que ocurrirá en la práctica.
La OIT subraya que los indicadores de exposición deben entenderse como señales tempranas de dónde el trabajo puede cambiar.
Combinarse con evidencias reales
Para orientar eficazmente las políticas, deben combinarse con evidencia sobre la evolución real del mercado laboral, incluidos el empleo, los salarios y las transiciones laborales, así como con factores económicos e institucionales más amplios que influyen en la adopción de la IA.
Al aclarar tanto las fortalezas como las limitaciones de estos indicadores, la OIT busca apoyar a los responsables de la formulación de políticas laborales en el uso responsable de los mismos y en el diseño de políticas que promuevan mercados laborales inclusivos y sostenibles.
