La IA generativa es un tipo de sistema de inteligencia artificial capaz de generar texto, imágenes u otros medios en respuesta a comandos, con aplicaciones potenciales en industrias, el arte, la escritura, el desarrollo de software, el diseño de productos, la atención médica, las finanzas, los juegos, el mercadeo y la moda.

El estudio, “Generative AI and Jobs (La IA generativa y los empleos)”, plantea que la mayoría de los empleos e industrias están sólo parcialmente expuestos a la automatización y es más probable que sean complementados que sustituidos por la última ola de IA generativa, como el chatGPT.

Por lo tanto, asienta que “es probable que el mayor impacto de esta tecnología no sea la destrucción de empleo, sino más bien los cambios potenciales en la calidad de los puestos de trabajo, en particular la intensidad del trabajo y la autonomía”.

El trabajo administrativo es la categoría con mayor exposición tecnológica, con casi una cuarta parte de las tareas consideradas altamente expuestas, y más de la mitad de las tareas con una exposición de nivel medio.

En otros grupos profesionales, como los directivos, los profesionales y los técnicos, sólo una pequeña parte de las tareas se considera muy expuesta, mientras que aproximadamente una cuarta parte tenía un nivel de exposición medio.

El estudio, divulgado por la OIT desde su sede en esta ciudad suiza, documenta notables diferencias en los efectos sobre países con distintos niveles de desarrollo, vinculadas a las estructuras económicas y a las brechas tecnológicas existentes.

Señala que en los países de renta alta 5,5 % del empleo total está potencialmente expuesto a los efectos automatizadores de la tecnología, mientras que en los de renta más baja el riesgo de automatización sólo afecta a 0,4 % del empleo.

Los países de renta más baja son 27 ubicados en África al sur del Sahara y Asia, según la clasificación de ingresos que hace el Banco Mundial, mientras que los de renta alta son la mayoría de Europa, del Pacífico como Australia o Japón, de América del Norte o Uruguay en América del Sur.

En medio están los de ingresos medio-bajos, como Bolivia, Egipto o Pakistán, donde la afectación del empleo por la IA sería de 1,3 % según la OIT, y los de ingresos medio-altos, como argentina, Malasia o Rusia, donde la afectación llegaría a 2,4 %.

Por otra parte, el potencial de aumento del empleo con la aplicación de la IA tiene un promedio mundial de 13 % es casi igual en todos los países, “lo que sugiere que, con las políticas adecuadas, esta nueva ola de transformación tecnológica podría ofrecer importantes beneficios a los países en desarrollo”.

El estudio considera probable que los efectos potenciales de la IA Generativa difieran significativamente entre hombres y mujeres, ya que más del doble del empleo femenino podría verse afectado por la automatización.

Esto se debe a la sobrerrepresentación de las mujeres en el trabajo administrativo, especialmente en los países de renta alta y media.

Dado que esos trabajos han sido tradicionalmente una importante fuente de empleo femenino a medida que los países se desarrollaban económicamente, uno de los resultados de la IA Generativa podría ser que determinados trabajos administrativos nunca lleguen a surgir en los países de renta baja.

El estudio destaca que las repercusiones socioeconómicas de la IA Generativa dependerán en gran medida de cómo se gestione su difusión, y aboga por la necesidad de diseñar políticas que apoyen una transición ordenada, justa y consultiva.

“La voz de los trabajadores, la capacitación y una protección social adecuada serán claves para gestionar la transición”, pues de los contrario “se corre el riesgo de que sólo unos pocos países y participantes en el mercado bien preparados se beneficien de la nueva tecnología”, apuntó el texto.

El documento concluye sin embargo que “los resultados de la transición tecnológica no están predeterminados. Son los humanos los que están detrás de la decisión de incorporar tales tecnologías y son los humanos los que deben guiar el proceso de transición”.

Este artículo fue publicado originalmente por IPS Inter Press Service