La IA y el desplazamiento laboral
La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente el panorama laboral y económico global en el siglo XXI.
Esta tecnología disruptiva, impulsada por algoritmos avanzados capaces de procesar enormes cantidades de datos, aprender patrones complejos y tomar decisiones autónomas, tiene un profundo impacto en industrias enteras y está redefiniendo las habilidades y competencias requeridas en el mercado laboral. Su impacto puede variar significativamente según los tipos de empleo y los sectores económicos, y podría amplificar las desigualdades existentes.
Un informe reciente del Fondo Monetario Internacional (FMI), analiza cómo la adopción de la IA afectará diferentes economías, sectores y segmentos de la población trabajadora y sugiere políticas para maximizar los beneficios y mitigar los riesgos. Se introduce un marco conceptual que evalúa la exposición de las ocupaciones a la automatización por IA y su potencial de complementariedad con esta tecnología. La exposición se refiere al grado en que la IA puede realizar tareas humanas en diversas ocupaciones. La complementariedad evalúa cómo la IA puede mejorar la productividad de los trabajadores sin reemplazarlos. Se identifican tres categorías:
- Alta exposición y complementariedad: Ocupaciones donde la IA puede aumentar la productividad sin reemplazar a los trabajadores. Algunos ejemplos de profesiones susceptibles a esta exposición podrían ser los médicos y/o abogados.
- Alta exposición y baja complementariedad: Trabajos que son altamente susceptibles de ser reemplazados por IA, entre algunos ejemplos se encuentran los teleoperadores, programadores y/o call centers.
- Baja exposición: Ocupaciones con poco o ningún potencial de ser afectadas por la IA, como trabajadores manuales no calificados.
Frente a esta categorización, nos encontramos de cara a una IA que promete aumentar la productividad y el crecimiento económico, pero su impacto varía según los roles laborales y los sectores, y puede amplificar las disparidades existentes. Aproximadamente el 40% del empleo mundial está expuesto a la IA, con un mayor riesgo en las economías avanzadas debido a su enfoque en tareas cognitivas.
De esta manera, se advierte que las economías avanzadas tienen una mayor proporción de empleos en ocupaciones altamente expuestas a la IA (un 60%), debido a su enfoque en tareas cognitivas y técnicas. Estas economías están mejor posicionadas para aprovechar los beneficios de la IA, pero también enfrentan mayores riesgos de desplazamiento laboral. En comparación, las economías emergentes (entre las que se encuentra México) y las economías en desarrollo, tienen una menor exposición a la IA (un 40% y 26%, respectivamente), pero están menos preparadas para integrarla eficazmente.
La capacidad de los trabajadores para adaptarse a estos cambios dependerá en gran medida de su nivel educativo y edad. Los trabajadores más jóvenes y con educación universitaria tendrán una mayor facilidad para trasladarse a empleos con alta complementariedad. Sin embargo, los trabajadores mayores y menos educados enfrentarán mayores desafíos para encontrar nuevas oportunidades laborales. Históricamente, los trabajadores con educación universitaria han mostrado una mayor capacidad para trasladarse a empleos digitales.
Además del impacto en el empleo, la adopción de la IA podría llevar a un aumento significativo de la productividad económica, pero también a una creciente desigualdad de ingresos y riqueza. En escenarios donde la IA complementa fuertemente a la mano de obra, los ingresos laborales podrían aumentar considerablemente, especialmente para los trabajadores con altos ingresos. Sin embargo, aquellos en ocupaciones de baja complementariedad podrían ver reducidos sus ingresos y oportunidades laborales, ampliando la brecha salarial.
Asimismo, la desigualdad de riqueza podría incrementarse debido a mayores retornos sobre el capital, beneficiando desproporcionadamente a los más ricos. El impacto, por lo tanto, dependerá de cómo esta tecnología complemente o reemplace a los trabajadores.
Por lo tanto, la capacitación y la preparación para adoptar los cambios tecnológicos es crucial para maximizar sus beneficios y mitigar sus riesgos. El índice de preparación para la IA del FMI evalúa múltiples dimensiones, como la infraestructura digital, la innovación, el capital humano y las políticas regulatorias. Las economías avanzadas y algunas emergentes muestran una mayor preparación, mientras que los países de bajos ingresos (países de renta baja), están menos preparados y deben enfocarse en desarrollar su infraestructura digital y habilidades laborales.
Para aprovechar plenamente su potencial, las prioridades de política deben adaptarse a los niveles de desarrollo de los países. Las economías avanzadas deben mejorar su capacidad de innovación y adaptar sus marcos regulatorios para gobernar adecuadamente la IA. Las economías emergentes y en desarrollo, del otro lado, deben invertir en infraestructura digital y en el desarrollo de una fuerza laboral con habilidades digitales. Sin embargo, en todas las economías, las redes de seguridad social y la reeducación de los trabajadores son cruciales para asegurar una transición inclusiva hacia un futuro impulsado por la IA.
A continuación, se enumeran algunas de las estrategias que podrían mitigar estos riesgos a corto y mediano plazos:
Reeducación y Recapacitación: Desarrollar programas de reeducación para los trabajadores desplazados por la IA. Estos programas deben centrarse en habilidades digitales y técnicas, así como en competencias transversales como el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
Formación Continua: Promover la formación continua para que los trabajadores puedan actualizar sus habilidades y adaptarse a los cambios tecnológicos a lo largo de su vida laboral.
Educación STEM: Fomentar la educación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) desde una edad temprana para preparar a las futuras generaciones para los empleos del futuro.
Redes de Seguridad Social: Fortalecer las redes de seguridad social para proteger a los trabajadores que pierden sus empleos debido a la automatización. Esto incluye prestaciones por desempleo, asistencia para la búsqueda de empleo y programas de transición laboral.
Fomento de la Innovación: Incentivar la innovación y la creación de nuevos sectores y empleos que puedan absorber a los trabajadores desplazados. Esto incluye el apoyo a startups y pequeñas y medianas empresas (PYMES) en sectores emergentes.
Promoción del Emprendimiento: Apoyar a los trabajadores para que se conviertan en emprendedores mediante programas de financiamiento, asesoramiento y formación empresarial.
Regulación y Políticas Públicas: Desarrollar marcos regulatorios que aseguren una implementación ética y responsable de la IA, protegiendo los derechos de los trabajadores y promoviendo una transición justa.
Colaboración Público-Privada: Establecer alianzas entre gobiernos, empresas, sindicatos y organizaciones de la sociedad civil para abordar los desafíos del desplazamiento laboral de manera integral.
Equidad de Género y Diversidad: Asegurar que las políticas de capacitación y empleo incluyan una perspectiva de género y promuevan la diversidad, evitando que ciertos grupos sean desproporcionadamente afectados por la automatización.
Acceso Universal a la Tecnología: Garantizar que todos los trabajadores, independientemente de su ubicación geográfica o situación socioeconómica, tengan acceso a la tecnología y a las oportunidades de formación.
En conclusión, la IA representa tanto una oportunidad como un desafío. Mientras que puede impulsar la eficiencia y la innovación, también plantea riesgos significativos para la equidad y la inclusión social. Es esencial que las políticas y los marcos normativos se adapten rápidamente para gestionar estos riesgos y asegurar que sus beneficios sean compartidos de manera equitativa. Solo así podremos navegar los complejos paisajes éticos y económicos que esta tecnología trae consigo.
La dualidad de la IA se nos presenta como fuerza de progreso y como potencial fuente de desigualdad y disrupción social.
Referencias de interés:
IMF, Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work Prepared by Mauro Cazzaniga, Florence Jaumotte, Longji Li, Giovanni Melina, Augustus J. Panton, Carlo Pizzinelli, Emma Rockall, and Marina M. Tavares, Staff discussion notes. SDN/2024/001
Claudia Jiménez
Politóloga e Internacionalista en temas de cooperación internacional y derechos humanos en América Latina, con 20 años de experiencia en consultorías nacionales y gobierno.
Profesora universitaria y conferencista. Desarrolladora de cursos y proyectos de tecnología y ética para la academia y empresas. Catedrática de la Escuela de Ciencias Sociales y Gobierno, y de Estudios Humanísticos y Educación del Tecnológico de Monterrey. Pionera en Inteligencia Artificial en educación.
