Por: Santiago Mayor.

El 20 de mayo de 2025 se publicó un documento elaborado por la Organización Internacional del Trabajo (OIT) titulado “IA generativa y empleos. Un índice global refinado de exposición ocupacional”. Los resultados fueron contundentes, marcando la enorme distancia entre algunos discursos catastróficos sobre el impacto de estas tecnologías en el trabajo y su aplicación efectiva.

De acuerdo con la OIT sólo el 3,3% de los empleos a nivel mundial (115 millones) corren riesgo real de ser reemplazados por algoritmos, mientras que un 24% del total (838 millones) está expuesto a algún tipo de automatización.

Por supuesto, estos números se presentan de manera desigual de acuerdo al tipo de empleo, el nivel de ingresos, el género y la región del planeta. Trabajadores y trabajadoras de mayores ingresos corren un riesgo más elevado (34%) de que sus empleos sean afectados de alguna manera por la llamada Inteligencia Artificial Generativa (IAGen). Y entre estos, las mujeres pueden sufrir el mayor impacto (41%). Esta tendencia desigual se repite en todas las regiones del mundo y en todos los niveles de ingresos, excepto en el más bajo donde varones y mujeres se equiparan en un 11%.

Para el abogado laboralista Juan Manuel Ottaviano, esto marca un desfasaje entre el discurso “de la sustitución total de trabajo humano, el gran reemplazo, y la realidad”, no sólo del mercado laboral sino también “de los propios trabajadores”. “Es por eso que cuando estas posibilidades de sustitución se estudian, sorprende tanto”, añadió en diálogo con Enfoque Sindical.

Es importante destacar que la IAGen puede realizar determinadas funciones, pero difícilmente pueda llevar a cabo todas las que se requieren en un empleo determinado. Teniendo esto en cuenta, la OIT evaluó 29.753 tareas específicas y se estableció un sistema de clasificación marcando los distintos niveles de exposición en una escala de 0 a 1, “siendo 1 la posibilidad de realizar una tarea determinada con plena autonomía sin intervención de un operador humano, y 0 la inexistencia de margen para la automatización”.

Con esos parámetros, incluso los empleos más afectados no llegaron a 1, siendo el puntaje más alto 0,76 para quienes realizan el trabajo de data entry. Entre los de mayor exposición también figuran los operadores de procesamiento de textos, analistas financieros y agentes de bolsa, entre otros.

En un segundo escalón aparecen telemarketers, agentes de viajes, cajeros de bancos, periodistas, meteorólogos y desarrolladores de software. Más atrás quedarían diseñadores gráficos, analistas de sistemas, vendedores puerta a puerta y en comercios, locutores y relacionistas públicos. Le siguen psicólogos, fotógrafos, astrónomos y choferes de taxis.

Por fuera de esta clasificación, el estudio establece dos categorías más: “exposición mínima” y “sin exposición”. En la primera se ubican personal farmacéutico, ingenieros electrónicos, arquitectos, diseñadores de ropa y docentes de educación superior, idiomas y artes; en la segunda, sin ningún peligro de ser reemplazados, quedan ingenieros civiles y mecánicos, capitanes de barco y pilotos de aviones, bartenders y amas de casa, en una lista que se extiende por decenas de empleos más.

No obstante, hay que aclarar que el propio informe señala que lo que se está evaluando es la “exposición potencial” y no “su impacto real sobre las ocupaciones o los niveles de empleo”. Es decir que estos datos “representan un umbral superior del porcentaje de empleo que podría verse afectado si se implantara plenamente la tecnología de IAGen” ya que las “limitaciones de la infraestructura (electricidad, banda ancha), la insuficiencia de competencias digitales, el costo de la tecnología y sus dificultades operativas inherentes son solo algunos de los obstáculos para su plena adopción”.

“Estos cálculos tampoco tienen en cuenta los nuevos puestos de trabajo que podrían llegar a crearse, ni los avances tecnológicos que podrían automatizar más tareas en el futuro. Por lo tanto, representan una visión estática de la exposición de las ocupaciones existentes a la IAGen a principios de 2025”, completa el texto de la OIT.

En relación a esto último, el emprendedor y divulgador de herramientas de IA, Alan Daitch, coincidió que lo que se muestra es “la foto pero no la película”. Y marcó un contrapunto subrayando que lógicamente al evaluar tantas tareas es muy bajo el porcentaje de empleos afectados. Pero destacó que en algunos ámbitos los cambios son considerables: “En el sector de atención al cliente hay una revolución grande en proceso y para los consultores de negocio y programadores ya no les es tan fácil como antes encontrar empleo”.

Entre el discurso y el impacto material: hay que actualizar el CV

En los últimos años florecieron los titulares mediáticos que informaban los trabajos que iban a ser inminentemente reemplazados por la “Inteligencia Artificial”. Un discurso fatalista se expandió a nivel global y fue reforzado por empresarios multimillonarios de las big tech que planteaban la existencia de una tecnología supuestamente infalible e inevitable.

Sin embargo, como señalamos anteriormente en este portal, “cuando leemos o escuchamos sentencias sobre las cosas que eventualmente podrá realizar la IA, en realidad lo que estamos recibiendo es una narrativa particular e interesada sobre el desarrollo tecnológico” ya que no estamos hablando de una “tecnología específica” si no de “un concepto vago que agrupa bajo su paraguas múltiples formas de automatización digital y gestión algorítmica”.

Se trata de una práctica histórica de las clases dominantes bajo el capitalismo. Al menos desde la Revolución Industrial “los empleadores han desplegado la tecnología (incluso la mera idea de tecnología) para convertir empleos relativamente buenos en malos, dividiendo el trabajo artesanal en mano de obra semicalificada y oscureciendo el trabajo de los seres humanos detrás de un aparato tecnológico que se puede conseguir más barato”, sostuvo el investigador de la Universidad de Groningen y activista sindical Jason Resnikoff, en un artículo publicado en la revista New Labor Forum.

Para Ottaviano, que también es investigador del Centro de Estudios sobre el Trabajo y el Desarrollo de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), la idea de la sustitución de empleos por la IA “es una formulación que cumple un único objetivo discursivo que es disciplinar el trabajo humano y perseguir la desvalorización del mismo”. Por supuesto, aclaró, “esto no quiere decir que no haya efectos reales”.

Corriendo el enfoque de los large language models (LLM), los modelos extensos de lenguaje que se masificaron a través de los famosos chatbots (GPT, Gemini, Deepseek) el abogado laboralista recordó que “el primer antecedente que vemos del uso de algoritmos para la organización del trabajo es en la economía de plataformas”. Es decir empresas como Uber o Glovo, donde no hubo “sustitución, reemplazo o automatización de trabajo humano, sino automatización de procesos para la gestión del trabajo humano, lo que se conoce como la gestión algorítmica”. Allí algunos de los efectos más claros son “la hipervigilancia y la hipersubordinación al trabajo”, más allá de “las implicancias sociales o jurídicas de la precariedad del trabajo al interior de estos modelos de negocios”

Desde otro ángulo, Daitch señaló que “a grandes rasgos hay dos tipos de efectos que va a generar la IA”. En primer lugar en “los puestos en los que la eficiencia genera una nueva demanda todavía más amplia”. A modo de ejemplo, mencionó que actualmente “mucha gente usa a Chat GPT de psicólogo, y al ser de una calidad inferior, podría suceder que sean más las personas que, al haber probado esta ‘versión’ de la psicología, se convenzan de asistir a uno real y termine subiendo la demanda en lugar de reducirla”.

Pero analizó que hay otros sectores en los que “hacer más eficiente lo que realizan difícilmente genere nueva demanda”. “Si un estudio legal puede realizar con 10 abogados algo para lo que antes necesitaba 100, ese abaratamiento de costos que tarde o temprano se va a traducir en precio no creo que haga que la gente realice 10 veces más demandas”, sostuvo.

Consultado sobre la relación entre trabajadores y la IAGen pronosticó que “muchísimos trabajos se van a reconvertir en ser supervisores de la IA y ayudar a encauzar la misma”. “El año pasado se hablaba erróneamente de una nueva profesión de ‘prompt engineering’ en la cual iba a haber gente especializada en pedirle cosas”, sin embargo eso no sucedió “básicamente porque resulta que todos vamos a tener que tener esa habilidad, de la misma manera que Word y Excel hace veinte años eran requisitos excluyentes”, completó.

La integración de la IA al trabajo

En esta sintonía, y cómo vienen señalando las investigaciones y analistas especializados, el documento de la OIT destaca que el mayor impacto de la IAGen y la gestión algorítmica en general no es el reemplazo de trabajo, sino su transformación. “La integración de la IAGen en el contexto laboral altera las funciones desempeñadas en cada ocupación, con posibles consecuencias de gran calado para la calidad del empleo”, apuntó el organismo internacional.

Ottaviano analizó que “se van a producir cambios en materia de las calificaciones requeridas de los trabajadores según las tareas que la IA puede realizar”. Pero aseguró que eso “no puede ser confundido con estrategias de desplazamiento o despidos masivos de las corporaciones que sin dudas tienen otros motivos”.

Resulta necesario contextualizar e historizar el desarrollo de estas herramientas ya que, como señala la OIT, se viene dando de manera dispar en todo el mundo. Por eso para Daitch, sería “interesante” evaluar primero “qué sucede en los países desarrollados en los que esta adopción se vuelve redituable más rápido y cuentan con más recursos técnicos para implementarlos”. Y añadió que eso “es un reflejo de lo que luego sucederá en el resto del mundo a medida que se abaraten los costos de la tecnología”.

Este último aspecto resulta debatible. Ya que se debe observar “la capacidad instalada en las regiones, lo cual puede servir para predecir desigualdades por las diferencias de acceso a la tecnología en general, a internet o incluso a la formación profesional”, remarcó el abogado e investigador de la UNSAM. Desde su punto de vista, esto nos dice “qué lugar van a ocupar no solamente las regiones, los países y los mercados en las cadenas de valor, sino también los trabajadores y trabajadoras en una división del trabajo que puede cambiar”. “Es probable que el desarrollo de la inteligencia artificial y su implementación reproduzca desigualdades estructurales”, completó.

Sin duda países como Estados Unidos y China cuentan con una base tecnológica, desarrollos, conocimiento e inversiones en IA de una magnitud considerable que ya permite evaluar cuáles son las transformaciones operadas en el mundo laboral por estas herramientas tecnológicas. Pero Ottaviano llamó a ser “muy cuidadosos” con querer plantear “atajos” en los países del sur global. “Incluso en países con cierto desarrollo en ciencia y tecnología pero con una ubicación muy desigual o periférica en la cadena global de valor de la tecnología”, señaló.

Este es el caso de Argentina, donde las condiciones geográficas (espacio, recursos naturales) y humanas (trabajadores calificados), habilitan la posibilidad inmediata de convertirse en un enorme depósito de servidores para las grandes compañías del rubro. Pero esto supondría insertar al país en el mercado de los algoritmos como un mero “granero” de datos que luego son procesados y capitalizados por el norte global.

O, en el mejor de los casos, como un campo de maquilas de IAGen como sucede en Kenia o India, en la que miles de trabajadores pasan jornadas extenuantes alimentando y corrigiendo procesos. Porque como subrayó Milagros Miceli, socióloga y doctora en Ciencias de la Computación, en una entrevista con el diario El País, “entrenar una IA con datos generados por una IA produce un bucle, termina repitiendo lo mismo, es como un juego de espejos infinito”. Y resaltó que por eso este sistema de “educación” de los algoritmos “está diseñado para tener una disponibilidad de trabajadores las 24 horas del día, los siete días de la semana, y pagándoles el mínimo indispensable”.

Quizás, un enfoque más atinado es el que plantea Macarena Santolaria en una nota publicada en el diario Clarín, en la que remarca que “la IA es mucho más que Chat GPT y los LLM son mucho más que chatbots”. Y convoca a dejar de pensar estas tecnologías acotadas a esos formatos, para proyectar su utilización para mejorar la capacidad productiva del país como ya sucede en algunos sectores como el agro, la energía o la salud. Desarrollos que fueron posibles gracias al apoyo de organismos como el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) -recientemente degradado por el gobierno de Javier Milei- y distintas startups de origen nacional como Agtechs, Healthtechs, y Climatechs, entre otras. “El aumento de la productividad y del desarrollo vendrán de la mano de un abordaje local de la IA -con menos promesas y amenazas- y con técnicas de IA menos populares -más allá de los LLM-”, concluye Santolaria.

Estas mejoras, que eventualmente pueden generar una mayor productividad, deben estar atadas a mejores condiciones laborales y no menos. La innovación tecnológica no puede ser una excusa para degradar el trabajo humano. En términos de la OIT se debe concebir la automatización de tareas como una posibilidad de conceder a los trabajadores “más tiempo para realizar un trabajo más satisfactorio”.

El futuro no tiene que ser distópico, pero hay que prepararse para construir uno distinto.