El creciente interés por la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha impulsado el uso de indicadores de exposición para estimar qué tareas y ocupaciones podrían automatizarse o transformarse. Sin embargo, estas métricas no deben interpretarse como predicciones directas de pérdida de empleo ni como un reflejo automático de lo que ocurrirá en el mercado laboral.

Un informe reciente de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) advierte que los resultados cambian significativamente según la metodología utilizada para medir dicha exposición. Esto implica que las conclusiones deben analizarse con cautela.

En sus primeras versiones, los modelos de análisis sugerían que los empleos rutinarios y de baja cualificación eran los más vulnerables a la automatización. No obstante, enfoques más recientes —basados en las capacidades de la IA— apuntan a que ocupaciones cognitivas y de mayor cualificación, como las relacionadas con negocios, finanzas, informática y educación, presentan hoy mayores niveles de exposición.

El informe también subraya que el impacto de la IA no se limita a los empleos directamente afectados. Muchas ocupaciones están interconectadas a través de habilidades y trayectorias profesionales compartidas, por lo que los cambios en ciertos roles pueden generar efectos indirectos en amplias áreas del mercado laboral.

Aun así, todas las métricas de exposición tienen limitaciones importantes. Se basan en descripciones estáticas de las tareas actuales, no consideran factores como la viabilidad económica o las barreras de adopción, y parten de supuestos que pueden ser subjetivos. En esencia, indican lo que la IA podría hacer, no necesariamente lo que ocurrirá.

Por ello, la OIT recomienda complementar estos indicadores con datos reales del mercado laboral, como evolución del empleo, salarios y movilidad laboral, así como con variables económicas e institucionales que influyen en la adopción tecnológica.

Al precisar tanto el alcance como las limitaciones de estas herramientas, el organismo busca orientar a los responsables de políticas públicas hacia un uso más riguroso y responsable de los análisis sobre el impacto de la inteligencia artificial en el trabajo.

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