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La inteligencia artificial ya no representa una discusión exclusiva del mundo tecnológico. Su expansión empieza a modificar tareas en oficinas, bancos, estudios profesionales, empresas de servicios y organismos públicos, y abre una pregunta que adquiere cada vez más peso económico: qué ocurrirá con los trabajadores cuyos puestos o tareas pueden ser reemplazados, modificados o complementados por algoritmos.
En América latina, ese interrogante adquiere una dimensión particular. La región combina una fuerte desigualdad de ingresos, elevados niveles de informalidad y mercados laborales muy segmentados. Por eso, el impacto de la IA no será igual para todos. Algunos trabajadores podrán utilizar las nuevas herramientas para producir más y obtener mejores ingresos, mientras otros podrían perder tareas, empleos o parte de sus ingresos y terminar en puestos informales de menor productividad.
Un estudio elaborado por el Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS), de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP), analiza precisamente esa posibilidad. La investigación estudia los niveles de exposición de los distintos grupos de trabajadores a la inteligencia artificial y realiza simulaciones sobre sus posibles efectos en los ingresos de los hogares, la pobreza y la desigualdad.
El trabajo utiliza microdatos armonizados de encuestas de hogares de 14 países latinoamericanos, a partir de la base SEDLAC, desarrollada por el CEDLAS y el Banco Mundial. Sobre esa información aplica cuatro índices de exposición a la IA utilizados en la literatura económica internacional: el Índice de Exposición Ocupacional a la IA (AIOE), el AIOE ajustado por complementariedad (C-AIOE), el Índice de Exposición a la IA generativa (GBB) y el Índice de Exposición Ocupacional Generado por IA (GENOE).
El resultado ubica a la Argentina dentro del grupo de países latinoamericanos con mayor exposición a la inteligencia artificial, junto con Brasil, Chile y Uruguay. La explicación no está en una mayor utilización efectiva de estas herramientas, sino en la estructura de sus mercados laborales. En estos países existe una mayor presencia relativa de profesionales, empleados administrativos y trabajadores de servicios, precisamente algunas de las ocupaciones donde la IA puede intervenir sobre una mayor cantidad de tareas.
CONSECUENCIAS
La paradoja es evidente. Los países con mercados laborales relativamente más sofisticados pueden tener, al mismo tiempo, una mayor exposición a los efectos de la inteligencia artificial. La razón es que las nuevas tecnologías ya no se concentran solo en actividades industriales o manuales. Los sistemas capaces de generar textos, procesar información, analizar datos, elaborar documentos o asistir decisiones alcanzan ahora tareas que durante décadas estuvieron asociadas con empleos de calificación media y alta.
El estudio del CEDLAS encuentra diferencias marcadas entre los trabajadores. La exposición a la IA resulta mayor entre quienes poseen empleos formales, mayor nivel educativo e ingresos laborales más elevados. También es más alta entre los jóvenes y entre las mujeres.
Esto supone una diferencia importante respecto de otras transformaciones tecnológicas. En procesos anteriores, buena parte del riesgo de sustitución se concentró en tareas manuales y rutinarias. La inteligencia artificial, en cambio, puede intervenir sobre actividades que requieren procesamiento de información, redacción, clasificación, análisis, cálculos o determinadas decisiones.
Entre las ocupaciones con mayor exposición aparecen el personal de apoyo administrativo, profesionales de las áreas financiera y legal, técnicos de nivel medio y trabajadores vinculados con la atención al público. En Argentina, ese universo comprende una porción relevante del empleo formal y de los sectores de servicios.
En el otro extremo aparecen tareas con una exposición mucho menor. Allí se ubican las ocupaciones elementales y de limpieza, los peones, trabajadores calificados de la agricultura y la pesca, además de artesanos y operarios de determinadas máquinas.
La menor exposición, sin embargo, no significa una ventaja económica. Ese punto resulta central para entender el impacto distributivo de la IA. Un trabajador puede quedar lejos del alcance directo de estas tecnologías porque su actividad requiere tareas físicas, presencia territorial o capacidades que los sistemas actuales todavía no pueden sustituir con facilidad. Pero eso no garantiza un aumento de sus ingresos ni una mejora de su productividad.
Por el contrario, el estudio advierte que la baja exposición de buena parte del empleo informal latinoamericano está asociada con actividades de baja productividad y escasa incorporación tecnológica.
Los posibles ganadores
La inteligencia artificial tampoco implica necesariamente una pérdida de puestos de trabajo para todos los trabajadores expuestos. Una parte de las ocupaciones puede beneficiarse de la complementariedad entre las capacidades humanas y las nuevas herramientas.
Ese aspecto adquiere especial importancia en los trabajadores con mayor educación. Los índices que incorporan la posibilidad de complementariedad entre tecnología y trabajo humano, como el C-AIOE y el GENOE, muestran que la exposición no aumenta de manera indefinida a medida que suben los ingresos.
En los segmentos superiores de la distribución existe una mayor dispersión. Algunas ocupaciones profesionales pueden utilizar la IA para elevar su productividad, reducir tiempos, procesar mayores volúmenes de información y mejorar sus ingresos. Otras, en cambio, pueden sufrir una reducción de tareas o incluso una redundancia parcial de sus funciones.
LOS MÁS Y LOS MENOS
Por eso, la principal división no será necesariamente entre trabajadores expuestos y no expuestos. Dentro de los empleos más alcanzados por la tecnología habrá ganadores y perdedores.
Un abogado que utilice inteligencia artificial para revisar documentos puede procesar en horas una cantidad de información que antes demandaba días de trabajo. Un analista financiero puede automatizar parte del procesamiento de datos. Un programador puede utilizar herramientas de IA para generar código y concentrarse en tareas de mayor complejidad. Un empleado administrativo puede automatizar informes o clasificación de documentación.
Pero esa misma tecnología puede reducir la cantidad de trabajadores necesarios para realizar determinadas tareas. En algunos casos, una empresa podría producir lo mismo con menos personal. En otros, puede exigir nuevas capacidades a los empleados y dejar fuera a quienes no logren incorporarlas.
El factor educativo, entonces, adquiere una importancia decisiva. La capacidad de utilizar la IA como complemento del trabajo puede determinar quién captura las ganancias de productividad y quién queda expuesto a la sustitución.
El estudio también encuentra una brecha de género. Las mujeres presentan una exposición a la inteligencia artificial superior a la de los hombres a lo largo de la vida laboral.
La explicación está vinculada con la estructura del empleo femenino.
Las mujeres tienen una participación relativamente mayor en ocupaciones administrativas, profesionales de oficina, servicios y docencia, áreas en las que las herramientas de IA pueden intervenir sobre numerosas tareas.
Esto no implica que las mujeres necesariamente sufrirán una mayor pérdida de empleo. Pero sí significa que una proporción mayor de sus puestos puede atravesar cambios sustanciales en las tareas que los componen.
El resultado puede generar oportunidades si existe capacitación y acceso a herramientas que permitan complementar el trabajo humano. Pero también puede ampliar las brechas si una parte de los trabajadores consigue aprovechar el salto de productividad y otra queda desplazada hacia ocupaciones de menor remuneración.
Uno de los puntos más relevantes para Argentina y para el conjunto de América Latina aparece en el análisis de la informalidad.
Los trabajadores informales tienen una exposición considerablemente menor a la IA que los trabajadores formales. A primera vista, este resultado podría parecer positivo. Si las nuevas tecnologías sustituyen determinadas tareas, quienes realizan trabajos que todavía no pueden automatizarse tendrían menos posibilidades de perder sus puestos por esa vía.
Pero el estudio plantea una lectura diferente. La baja exposición del empleo informal responde, en gran medida, a que esos trabajadores se concentran en actividades manuales, pequeños comercios, venta ambulante, microempresas y otras ocupaciones con escasa intensidad tecnológica.
La informalidad puede actuar así como una suerte de amortiguador frente a un aumento abrupto del desempleo tecnológico. Si una persona pierde un empleo formal por la incorporación de IA, una alternativa puede ser pasar a una ocupación informal antes que permanecer sin trabajo.
Ese mecanismo puede evitar que toda la pérdida de puestos formales se traduzca de manera inmediata en un aumento equivalente de la tasa de desempleo. Pero tiene un costo: el trabajador que abandona un empleo formal y pasa a una actividad informal puede sufrir una fuerte reducción de sus ingresos y de su productividad.
Por esa razón, el informe advierte sobre una posible paradoja. La estructura informal de los mercados laborales latinoamericanos podría evitar un salto muy pronunciado del desempleo abierto, pero al mismo tiempo podría profundizar la precarización y reducir los ingresos medios.
En Argentina, donde la informalidad ya representa una parte importante del mercado laboral, ese efecto adquiere especial relevancia. Una ola de sustitución tecnológica no necesariamente se expresaría solo a través de despidos. También podría aparecer mediante una menor demanda de determinados perfiles, reducción de horas, cambios de funciones o desplazamiento de trabajadores hacia actividades informales.
El resultado sería un mercado laboral todavía más segmentado entre empleos formales de alta productividad, puestos formales sometidos a una fuerte transformación y actividades informales con bajos ingresos y escasa incorporación tecnológica.
Las simulaciones realizadas por el CEDLAS parten de escenarios hipotéticos en los que los trabajadores expuestos a la IA pueden sufrir sustitución y deben buscar una nueva ocupación. El modelo contempla tanto la posibilidad de desempleo abierto como el traslado hacia empleos informales de menor productividad.
La conclusión no es la de una explosión inevitable del desempleo. De hecho, la informalidad funciona como un canal que puede absorber parte de los trabajadores desplazados. El problema es que esa absorción no resulta gratuita desde el punto de vista social ni distributivo.
Una persona que pierde un puesto formal y consigue una ocupación informal continúa dentro del mercado laboral y, por lo tanto, no aparece necesariamente como desempleada. Pero puede registrar una caída considerable de sus ingresos, perder protección social y quedar en una actividad con menores posibilidades de crecimiento.
El efecto final puede ser, entonces, menos desempleo abierto del que se podría esperar ante una fuerte sustitución tecnológica, pero más informalidad y menores ingresos para una parte de los hogares.
La pobreza también podría subir
Los ejercicios del estudio indican que, sin políticas laborales complementarias, el desplazamiento de trabajadores asociado con la IA provocaría un aumento acotado pero perceptible de la pobreza monetaria y de la desigualdad de ingresos.
El mecanismo resulta relativamente claro. Si parte de los trabajadores pierde su empleo o debe trasladarse hacia actividades informales de menor productividad, los ingresos laborales promedio disminuyen. Esa reducción puede afectar de manera más intensa a los hogares que cuentan con menos recursos para absorber una caída salarial o una pérdida de empleo.
La informalidad puede evitar un incremento mayor de la desocupación, pero no necesariamente evita el deterioro de las condiciones económicas. El trabajador que mantiene una actividad de bajos ingresos puede quedar por encima de la línea de desempleo, pero más cerca de la pobreza.
A su vez, los trabajadores que logren utilizar la IA como complemento pueden obtener ganancias de productividad y mejorar sus ingresos. De esa manera, la misma tecnología puede generar beneficios para determinados grupos y pérdidas para otros.
El resultado es una posible ampliación de la distancia entre trabajadores, empresas y sectores productivos.
La política pública será determinante
Para el CEDLAS, los efectos distributivos de la inteligencia artificial no están predeterminados. La tecnología puede aumentar la productividad y generar nuevas oportunidades, pero el resultado dependerá en buena medida de la capacidad de las instituciones para acompañar la transformación del mercado laboral.
La capacitación aparece como uno de los instrumentos centrales. El acceso a nuevas herramientas no garantiza por sí solo que los trabajadores puedan aprovecharlas. La formación continua puede permitir que parte de quienes hoy realizan tareas susceptibles de automatización pasen a funciones donde la IA opere como complemento y no como sustituto.
También adquiere relevancia la protección social. Si la transición tecnológica genera desplazamientos laborales, los trabajadores necesitan mecanismos que reduzcan el costo de los períodos de desempleo y faciliten el acceso a nuevas ocupaciones.
Para Argentina, el desafío es doble: evitar que la incorporación de inteligencia artificial se traduzca en una destrucción neta de empleos de calidad y, al mismo tiempo, lograr que la tecnología contribuya a elevar la productividad de sectores que hoy permanecen alejados de la transformación digital.
La paradoja que plantea el estudio es que los trabajadores más expuestos no son necesariamente los más vulnerables. Un profesional con alta calificación puede estar muy expuesto a la IA y, a la vez, tener las herramientas para utilizarla en su favor. En cambio, un trabajador informal puede presentar una exposición tecnológica muy baja, pero permanecer atrapado en una actividad de baja productividad y bajos ingresos.
La discusión sobre la inteligencia artificial, por lo tanto, no se reduce a cuántos puestos de trabajo puede reemplazar. También involucra quiénes accederán a los aumentos de productividad, quiénes podrán capacitarse, qué trabajadores quedarán fuera de las nuevas oportunidades y qué ocurrirá con quienes sean desplazados.
En América Latina, y particularmente en Argentina, el impacto distributivo dependerá de esa transición. Si la IA eleva la productividad sin ampliar el acceso a mejores empleos, el resultado puede ser una economía más eficiente pero también más desigual. Si, en cambio, las nuevas herramientas se combinan con educación, capacitación, protección social y condiciones que favorezcan la creación de empleos formales, la tecnología puede convertirse en una fuente de crecimiento.
El informe del CEDLAS deja así una conclusión que trasciende la discusión tecnológica: el problema no será solamente cuánto avance la inteligencia artificial, sino quiénes estarán en condiciones de aprovecharla y qué alternativas tendrán aquellos trabajadores cuyas tareas pierdan valor económico.
Si querés, también puedo hacer una segunda versión más “de diario”, con un título más fuerte y una apertura centrada directamente en Argentina y en la posibilidad de que la IA aumente la informalidad en lugar de disparar el desempleo.
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