Más de tres años después del lanzamiento de ChatGPT, el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el empleo sigue siendo en gran medida invisible en las estadísticas agregadas. Sin embargo, comienza a hacerse evidente en los márgenes, en ciertos segmentos del mercado laboral, particularmente en puestos de entrada dentro de los sectores más vulnerables. Al ofrecer un mapeo único sobre la exposición a la automatización impulsada por IA de las tareas que componen distintas ocupaciones, este estudio conjunto de Coface y el Observatorio de Empleos Amenazados y Emergentes (OEM) pone de relieve un cambio en la frontera de la automatización.
Con la IA, ahora son las tareas cognitivas, complejas y calificadas las que aparecen cada vez más en riesgo, lo que plantea la posibilidad de una transformación profunda en la estructura del empleo.
Una metodología innovadora para medir el potencial de automatización de tareas y ocupaciones
El objetivo de este estudio es ofrecer un mapeo detallado de las áreas donde la expansión de la IA es más probable que transforme el trabajo. Este análisis granular revela vulnerabilidades que aún pasan desapercibidas en las estadísticas agregadas, ya que la exposición varía significativamente entre tareas, ocupaciones, sectores, países y regiones.
La metodología desarrollada por el OEM aborda tres limitaciones frecuentes en análisis existentes: la falta de granularidad en el análisis de ocupaciones, la baja reproducibilidad de evaluaciones basadas en juicios de expertos o en valoraciones generadas por IA, y la ausencia de una verdadera perspectiva prospectiva sobre las distintas fases de desarrollo de la IA.
Cada una de las 923 profesiones analizadas se descompone en tareas, que a su vez se subdividen en acciones elementales descritas como tripletas (verbo, objeto, contexto). Este desglose permite evaluar con mayor precisión el grado de exposición de cada tarea a la automatización. Las acciones elementales se califican posteriormente mediante reglas explícitas y reproducibles.
Este método responde de forma concreta a las tres limitaciones identificadas. En primer lugar, afina significativamente el análisis de ocupaciones al distinguir la evaluación por acción básica genérica, independientemente de la profesión. En segundo lugar, mejora la reproducibilidad de las evaluaciones mediante reglas claras y auditables. Finalmente, introduce una dimensión prospectiva real, permitiendo proyectar la exposición de las tareas a lo largo de varias fases de desarrollo de la IA —cinco en este estudio— en lugar de ofrecer solo una fotografía en un momento específico.
Junto con el OEM, Coface contribuyó a ampliar este marco mediante el desarrollo de un método de ponderación de tareas según su importancia y frecuencia, el perfeccionamiento de escenarios prospectivos y reglas de calificación, y la ampliación del alcance empírico del análisis a cerca de treinta países.
Esta evaluación de la exposición a la automatización es deliberadamente aproximada y centrada en la oferta: mide la exposición técnica de las tareas a la automatización, sin prejuzgar el volumen neto de pérdidas de empleo.
De hecho, por diseño, no considera la dinámica de la demanda, la posible creación de nuevas tareas ni las fricciones que podrían ralentizar o limitar la adopción real de la IA.
Exposición desigual entre grupos ocupacionales: la IA apunta principalmente a actividades cognitivas y basadas en información
El estudio destaca una ruptura importante con olas anteriores de automatización: la IA no representa una continuación de tecnologías como la robótica o el software tradicional, sino que desplaza el enfoque hacia tareas cognitivas complejas y no repetitivas. Su impacto es profundamente heterogéneo: se manifiesta primero a nivel de tareas, antes de afectar de manera desigual a ocupaciones, grupos ocupacionales y, posteriormente, a los sectores donde se concentran.
En el escenario principal analizado, relativo al despliegue de IA basada en agentes, aproximadamente una de cada ocho ocupaciones supera el umbral del 30% de tareas automatizables, identificado en el estudio como un punto de transformación profunda de la profesión, que abre la puerta a una posible reasignación significativa de personal, sin implicar necesariamente su desaparición.
Las profesiones más expuestas se concentran en campos altamente cognitivos e intensivos en información: ingeniería, tecnologías de la información, funciones administrativas, finanzas, derecho, y algunas profesiones creativas y analíticas.
Número de profesiones con un ≥ 30 % de tareas que pueden automatizarse, por grupo ocupacional, según el escenario «Agente especial»
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Por el contrario, las ocupaciones menos vulnerables siguen siendo en gran medida manuales o implican interacciones humanas difíciles de estandarizar: manufactura, construcción, mantenimiento, transporte, servicios de alimentos, limpieza y ciertas actividades de cuidado y apoyo.
El estudio también mide el contenido real de trabajo en riesgo en cada mercado laboral analizado, comparando la proporción de tareas automatizables en cada una de las 923 ocupaciones con su volumen de empleo. Al agruparlas en ocho grandes categorías, identifica los grupos ocupacionales más expuestos.
Los principales hallazgos son claros: más de una cuarta parte del contenido laboral podría automatizarse en gestión y administración, profesiones creativas, derecho y finanzas, así como en ingeniería y TI. En contraste, los servicios presenciales y los oficios técnicos, artesanales e industriales se mantienen por debajo del umbral del 10%. Los empleos en cuidado, educación, ventas y, en general, aquellos con interacción directa con personas ocupan una posición intermedia: algunas de sus tareas están en riesgo, pero su dimensión humana sigue actuando como factor protector.
Diferencias importantes entre países
El estudio muestra que la exposición de los países a la automatización impulsada por IA varía considerablemente, desde alrededor del 12% del contenido laboral expuesto (definido como la proporción de tareas automatizables respecto al empleo total) en Turquía, hasta cerca del 20% en el Reino Unido. Estas diferencias se explican en gran medida por la estructura económica de cada país, que determina la composición del empleo y, en consecuencia, la proporción de tareas susceptibles de automatización.
Las economías más desarrolladas y orientadas a servicios cognitivos son, por tanto, las más expuestas. Además del Reino Unido, países como Países Bajos, Irlanda y Luxemburgo presentan una mayor concentración de ocupaciones intensivas en información, mientras que aquellos donde el empleo se orienta más al comercio, servicios personales, construcción, transporte u otras actividades más físicas muestran una exposición más moderada. El estudio identifica cinco grupos de países con perfiles similares.
Más allá del empleo: distribución del valor, protección social, educación, nuevas dependencias… muchas preguntas aún sin respuesta
Los efectos potenciales del despliegue de la IA van más allá del empleo. Al impactar ocupaciones calificadas y bien remuneradas, la IA podría alterar los equilibrios económicos y sociales.
Al automatizar tareas dentro de profesiones altamente calificadas, podría trasladar una parte significativa del valor agregado del trabajo al capital. En países cuyos sistemas fiscales dependen en gran medida de la tributación del trabajo, esto representaría un doble reto presupuestario: menores ingresos fiscales (cuotas de seguridad social, ISR, IVA, etc.) y mayor gasto público (seguro de desempleo, capacitación).
El estudio también invita a reflexionar sobre el valor de la educación y las credenciales actuales. Si algunas tareas para las que preparan estudios prolongados se vuelven fácilmente automatizables, la relación entre nivel educativo, salario y seguridad laboral podría debilitarse. Sin concluir que la educación superior deje de ser necesaria, estos hallazgos sugieren que los empleadores podrían dar menos peso a los títulos por sí solos y enfocarse más en habilidades complementarias a la IA, como el criterio, la adaptabilidad o la capacidad de supervisión.
Finalmente, el auge de la IA podría generar nuevas vulnerabilidades geopolíticas, logísticas y operativas debido a la concentración de sus activos críticos (semiconductores, modelos de lenguaje, centros de datos) en un número limitado de empresas y países que controlan estas tecnologías.
Conclusión: una transformación que puede redefinir el trabajo
Aunque la trayectoria exacta de estos cambios sigue siendo incierta, y aunque la transición entre la exposición técnica de las tareas y sus efectos netos en el empleo no es automática, hay un punto claro:
La IA no se está implementando en los márgenes del trabajo, sino en una parte de sus funciones cognitivas, no rutinarias y calificadas, que durante mucho tiempo se consideraron las más seguras. Dado que estas funciones forman parte de ocupaciones clave para la generación de ingresos, valor agregado y recaudación fiscal, es poco probable que esta transformación ocurra sin redefinir, en distintos grados, la naturaleza del trabajo y los equilibrios que lo sustentan.
> Descarga el estudio completo (.pdf) o revisa la presentación de los autores durante la Coface Country Risk Conference.
