La inteligencia artificial generativa está transformando sectores y empleos en todo el mundo, pero ¿cómo afecta a América Latina y el Caribe? Un estudio publicado en julio por el Grupo Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo, reveló que entre el 30% y el 40% de los empleos en la región están expuestos a esta tecnología, aunque la brecha digital sigue siendo un desafío clave.
En un contexto global donde la inteligencia artificial generativa (IA Generativa) está transformando rápidamente sectores y empleos, poco se ha explorado su impacto en los países en desarrollo, particularmente en América Latina y el Caribe (LAC). Mientras que la mayoría de los estudios se han centrado en países de altos ingresos, la investigación publicada en julio por el Grupo Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo, liderada por Paweł Gmyrek, Hernan Winkler y Santiago Garganta busca llenar este vacío al estimar la exposición del mercado laboral latinoamericano a la IA Generativa y analizar cómo la brecha digital afecta la capacidad de la región para aprovechar esta tecnología.
El panorama de la exposición a la IA Generativa en América Latina
El estudio revela que entre el 30% y el 40% de los empleos en LAC están expuestos de alguna manera a la IA Generativa. Esta exposición varía significativamente entre y dentro de los países, y está correlacionada con el nivel de ingresos. Los empleos en áreas urbanas, que requieren mayor educación y se encuentran en el sector formal, son los más propensos a interactuar con esta tecnología. Sin embargo, la digitalización es un factor clave para aprovechar los beneficios de la IA Generativa. Aproximadamente la mitad de los trabajos que podrían ser aumentados por esta tecnología están limitados por la falta de acceso a tecnologías digitales.
Brecha digital: un obstáculo crítico
El acceso desigual a la tecnología digital en la región es una barrera fundamental para maximizar los beneficios de la IA Generativa. Los resultados del estudio muestran que el 6,24% de los empleos ocupados por mujeres y el 6,22% de los de hombres están directamente afectados por esta brecha. Además, la falta de acceso a la tecnología también afecta a aquellos empleos catalogados en la categoría del «gran desconocido», que representan entre el 14% y el 21% del total de empleos. Estos trabajos, si bien tienen el potencial de evolucionar mediante la interacción con IA Generativa, están limitados por la infraestructura tecnológica.
Sectores más expuestos y el riesgo de automatización
Los sectores de finanzas, seguros y administración pública son los más expuestos a la automatización en la región, con una proporción considerable de trabajadores jóvenes y mujeres enfrentando riesgos. Sin embargo, el estudio también destaca que los empleos en educación, salud y servicios personales tienen mayores oportunidades de ser complementados por la IA Generativa, lo que podría traducirse en mejoras de productividad y una reconfiguración del trabajo.
Oportunidades y retos de la IA Generativa
Si bien la IA Generativa ofrece grandes oportunidades para aumentar la productividad, especialmente en una región con una marcada brecha de productividad en comparación con otras economías emergentes, la falta de acceso a tecnología digital es un reto significativo. La capacidad de la región para capitalizar esta tecnología dependerá en gran medida de la inversión en infraestructura digital y en políticas que fomenten la adopción tecnológica en los sectores más rezagados.
Razonas por las cuáles se requiere cautela con la IA
Más allá de la infraestructura física, los costos de software pueden impactar la viabilidad económica de la adopción de estas tecnologías en los países en desarrollo. Licencias básicas de productos como ChatGPT o MS Co-pilot pueden costar entre 20 y 30 USD por usuario al mes, lo que es significativo, especialmente cuando se aplica a varios trabajadores en una empresa. Los costos de soluciones empresariales, basadas en la integración simple de API o en sistemas de IA más complejos, pueden ser considerablemente mayores. En los países con alta informalidad, incluyendo los de América Latina y el Caribe (ALC), dichos costos son prohibitivos para muchas pequeñas empresas, que no tienen acceso a esquemas de apoyo público para la rápida adopción tecnológica. En este contexto, la implementación de estas tecnologías en la región podría ser más lenta, especialmente para las empresas pequeñas y el sector informal.
Los trabajadores necesitan un nivel mínimo de habilidades fundamentales para aprovechar los beneficios de estas tecnologías. Estas habilidades tienden a ser más escasas en los países en desarrollo. En la región de ALC, la brecha en el capital humano, tanto en cantidad como en calidad, en comparación con los países desarrollados, ya era significativa antes del 2020, y el cierre de escuelas durante la pandemia de COVID-19 la ha ampliado aún más. Los estudios experimentales recientes con IA generativa se han centrado en grupos muy especializados de trabajadores, por lo que los resultados sobre la reducción de la desigualdad de habilidades dentro de estos grupos no pueden extrapolarse al resto de la economía. El gran sector informal en ALC también contribuye a la limitada transferibilidad de habilidades entre ocupaciones y a las escasas oportunidades de formación en el trabajo.
Los efectos secundarios o de equilibrio general en el empleo, como resultado del aumento de la productividad, no han sido considerados en muchos de los estudios recientes. Aunque en algunos sectores con una demanda creciente los aumentos de productividad pueden generar beneficios en empleo y salarios, esto no es necesariamente cierto en sectores con demanda estable. En las economías en desarrollo, donde la inversión privada y la adopción tecnológica se concentran en un pequeño número de empresas formales, los trabajadores desplazados del sector formal pueden encontrar mayores dificultades para acceder a empleos de calidad.
Finalmente, en ALC, la creciente adopción de tecnologías como la IA podría profundizar las desigualdades existentes en el mercado laboral, particularmente en cuanto a la brecha de ingresos entre trabajadores de bajo y alto nivel educativo, y entre diferentes grupos demográficos. Además, el impacto distributivo de la adopción de IA depende de si el aumento de la productividad logra compensar el desplazamiento laboral que esta tecnología podría generar.
