Gran parte del interés por la IA y el trabajo se refiere a sus posibles efectos en la pérdida de puestos de trabajo: ¿los puestos de trabajo serán sustituidos por la IA o se transformarán? Si bien no es posible predecir el futuro, sobre todo porque la tecnología aún está evolucionando, los investigadores de la OIT desarrollaron primero una metodología en 2023, y luego la perfeccionaron en 2025, para estimar los efectos potenciales de la IA generativa en las ocupaciones existentes y, en un segundo paso, en el empleo.

En la figura siguiente se muestran 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. Cada una de las tareas dentro de una ocupación recibió una puntuación de automatización potencial de 0 a 1, donde 0 indica que no es posible y 1 que indica que era completamente posible realizar la tarea con IA generativa.

La figura traza estas ocupaciones de acuerdo con su puntuación media (media de todas las tareas dentro de una ocupación) y su desviación estándar (la dispersión de las puntuaciones de automatización a nivel de tarea dentro de una ocupación).

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

• Expuesto: Gradiente 4 (mayor exposición, baja variabilidad de tareas): Exposición alta y consistente a GenAI en todas las tareas dentro de la ocupación. La mayoría de las tareas actuales en estos trabajos tienen un alto potencial de automatización, con poca variabilidad en la exposición a nivel de tarea.
• Expuestos: Gradiente 3 (Exposición significativa, alta variabilidad de tareas): Exposición ocupacional por encima de la moderada: aunque algunas tareas permanecen menos expuestas, el potencial general de automatización de las tareas actuales con GenAI está creciendo en estas ocupaciones.
• Expuesto: Gradiente 2 (Exposición moderada, alta variabilidad de tareas): Exposición ocupacional moderada a la IA, con alta variabilidad a nivel de tarea. Estas ocupaciones incluyen una combinación de algunas tareas que están expuestas a GenAI y otras que no están en riesgo, lo que hace que el impacto sea desigual.
• Expuesto: Gradiente 1 (Baja exposición, alta variabilidad de tareas): Baja exposición general a GenAI a nivel ocupacional, pero alta variabilidad entre tareas. Algunas tareas dentro de estas ocupaciones tienen un elevado potencial de automatización, incluso si la ocupación en su conjunto sigue dependiendo en gran medida de tareas que tienen un bajo potencial de automatización.
• Exposición mínima (baja exposición, moderada variabilidad de tareas): Ocupaciones con baja exposición a GenAI, donde algunas tareas muestran un potencial de automatización moderado, pero la exposición ocupacional general sigue siendo limitada.
• No expuesto: Ocupaciones en las que la mayoría de las tareas no se ven afectadas por la GenAI, con una baja variabilidad de tareas y una puntuación media de exposición baja y estable.

En general, los hallazgos indican que pocos trabajos consisten en tareas que sean totalmente automatizables con la tecnología actual de GenAI; Casi todas las ocupaciones tienen algunas tareas que requieren intervención humana. Los gradientes 1-3 comprenden ocupaciones en las que la automatización de tareas específicas es limitada y existe cierto grado de variabilidad de las tareas.

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

Para evaluar cuántos puestos de trabajo existentes podrían verse potencialmente afectados, aplicamos estas puntuaciones de exposición ocupacional a los datos de las encuestas de población activa de más de 140 países. Esto nos permite derivar estimaciones globales y regionales, así como estimaciones entre países en diferentes niveles de ingresos.

Porcentaje de empleos potencialmente afectados por la IA generativa, por grupo de ingresos

Porcentaje de empleos potencialmente afectados por la IA generativa, por región

A nivel mundial, alrededor de una cuarta parte de todo el empleo se encuentra en uno de los cuatro gradientes de exposición, con diferencias significativas entre el empleo femenino y el masculino, particularmente en los dos gradientes de exposición superiores. El empleo femenino también se concentra más en los dos gradientes de exposición superiores, con un 5,7% de empleo femenino en el gradiente 3 y otro 4,7% en el gradiente 4.

Los países de ingreso alto tienen la mayor proporción de empleo en uno de los cuatro gradientes de exposición (34%). La proporción total de empleo expuesto disminuye significativamente a medida que disminuyen los niveles de ingresos, alcanzando solo el 11% en los países de bajos ingresos.

Estas estimaciones reflejan la “exposición potencial” a la GenAI y no el impacto real. Representan el umbral superior del porcentaje de empleo que podría verse afectado si la tecnología GenAI se implementara por completo. Las limitaciones de infraestructura (electricidad, banda ancha), las habilidades digitales insuficientes, el costo de la tecnología y las dificultades operativas inherentes asociadas con la tecnología son solo algunas de las barreras para la adopción total.

Dado que la mayoría de las ocupaciones consisten en tareas que requieren intervención humana, la transformación de los puestos de trabajo es el impacto más probable de la GenAI. La mejor manera de gestionar esta transformación es a través del diálogo social. La vinculación de nuestro índice refinado con microdatos nacionales permite proyecciones precisas de dichos cambios, lo que ofrece una base para el diálogo social y las respuestas políticas específicas.