IA podría afectar millones de empleos en América Latina; México entre los afectados
*Redacción Diario Evolución*
Entre un 26 y 38 por ciento de los empleos de Latinoamérica, es decir, hasta 87.8 millones, podrían verse afectados por la inteligencia artificial (IA) generativa, advirtió la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y el Banco Mundial (BM); esto debido a las brechas existentes en la infraestructura digital que obstaculizarán sus beneficios potenciales.
Los más afectados por la IA generativa, capaz de generar texto, imágenes y otros medios en respuesta a comandos, serán los empleos formales en zonas urbanas, en manos de trabajadores con mayor educación e ingresos: asalariados y autónomos tales como vendedores, arquitectos, educadores o sanitarios, indican OIT y BM.
Sin embargo, el estudio revela que las mujeres, serán quienes se enfrentarán a mayores riesgos de automatización por la IAG, lo que podría empeorar las desigualdades económicas regionales y la informalidad; los países más afectados son:
Brasil, con 37 millones, un 37 por ciento del total de trabajadores nacionales; le sigue el país de Colombia, con 8.24 millones, un 35 por ciento (debido a su población, que es menor, pero con mayor afectación); en tercer lugar está México, con 20.48 millones, también un 35 por ciento.
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En Chile los afectados por la IA generativa podrían ser un 37 por ciento de los empleos (3.29 millones), en Perú un 31 por ciento (5.54 millones) y el mismo porcentaje se podría dar en Guatemala, donde los trabajadores afectados podrían ascender a 2.27 millones.
Resalta que solo entre el 8 y 14 por ciento de los empleos podría ver mejorada su productividad gracias a la GenAI, mientras que solo entre el 2 por ciento y el 5 por ciento corren el riesgo de automatización total, sostienen que “es más probable que la tecnología aumente y transforme los puestos de trabajo”.
El estudio concluye con distintas recomendaciones para que la región aproveche plenamente el potencial de la IA generativa, que incluyen la implementación de programas de aprendizaje permanente para mitigar la pérdida de empleos y mejorar la productividad.
G.L.
