Mercado laboral y IA: el estudio del CEDLAS que pone a Argentina en foco

El rápido avance de la Inteligencia Artificial (IA) está transformando la forma en que se aprende, trabaja y produce a nivel mundial. Si bien estas tecnologías ofrecen la promesa de aumentos en la productividad, también plantean importantes preocupaciones distributivas. En América Latina, una región caracterizada por la alta desigualdad y la segmentación del mercado laboral, comprender quiénes están más expuestos a la IA y cuáles son las implicancias para la pobreza y la desigualdad constituye una prioridad de investigación y política pública. 

Una investigación elaborada por el Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS) —Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de La Plata— analiza las posibles consecuencias distributivas de la adopción de la IA en los mercados laborales de la región. El documento distingue qué grupos de trabajadores se encuentran más expuestos a las tecnologías de IA y realiza simulaciones para estimar cómo estos patrones de exposición podrían afectar los ingresos, la pobreza y la desigualdad.

Para llevar a cabo la investigación, los autores combinaron microdatos armonizados de encuestas de hogares provenientes de la base SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) de catorce países latinoamericanos con cuatro índices de exposición a la IA desarrollados recientemente en la literatura económica internacional. La metodología utiliza 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). 

Qué ocupaciones y qué países están más y menos expuestos a la IA

Los resultados muestran una heterogeneidad sustancial en la exposición ocupacional a las tecnologías de IA dentro de América Latina. Los niveles de exposición más altos se registran en países como Brasil, Chile, Uruguay y Argentina, donde las ocupaciones profesionales, administrativas y de servicios representan una mayor proporción de la fuerza laboral. 

En contraste, economías cuya estructura productiva está dominada por la agricultura de subsistencia, la manufactura de baja tecnología o las actividades informales —como Guatemala, Honduras y Bolivia— muestran una menor exposición inicial. 

Paradójicamente, la mayor sofisticación relativa del mercado de trabajo en los países con mayor nivel de desarrollo se convierte en el principal canal de vulnerabilidad ante la reorganización que la IA impone en las tareas de oficina y de servicios digitales.

A nivel individual, la exposición es sistemáticamente mayor entre los trabajadores formales, los jóvenes, las mujeres y las personas con mayor nivel educativo e ingresos laborales. A diferencia de las transformaciones tecnológicas del pasado, que reemplazaron principalmente tareas manuales y rutinarias en sectores de ingresos medios o bajos, la IA interviene en procesos complejos de procesamiento de información, redacción y análisis de datos, afectando de lleno a sectores profesionales y de media o alta calificación que históricamente se consideraban blindados ante al avance tecnológico.

Al desagregar la estructura de las profesiones mediante la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO), la investigación identifica con precisión los empleos situados en ambos extremos del espectro de exposición. Entre los más expuestos se encuentran el personal de apoyo administrativo, los profesionales del área financiera y legal, los técnicos de nivel medio y el personal abocado a la atención al público. En el extremo opuesto, los trabajos con menor índice de exposición corresponden a tareas físicas o no rutinarias de menor calificación, como trabajadores de ocupaciones elementales y limpieza, peones, trabajadores calificados de la agricultura y la pesca, y artesanos u operarios de maquinaria.

Complementariedad entre IA y trabajo

La investigación demuestra que los patrones de exposición varían de manera sustancial según el índice considerado. Mientras que los indicadores AIOE y GBB muestran un incremento monótono del riesgo a medida que aumentan la educación y los ingresos, los índices C-AIOE y GENOE —que incorporan las potenciales complementariedades entre la tecnología y el trabajo humano— revelan que la curva de exposición se aplana en el segmento superior de la distribución. 

De este modo, la evidencia indica que la capacidad de complementar el trabajo humano aumenta con los años de educación, pero el tipo de impacto se vuelve más variado e impredecible entre los hogares de altos ingresos. Esta dispersión implica que, en la cima de la distribución, mientras ciertas ocupaciones profesionales aprovechan la IA como un insumo para incrementar su productividad y, por lo tanto, sus ingresos, otras enfrentan redundancia, desafiando el supuesto de que un mayor ingreso garantiza una protección homogénea ante el cambio tecnológico.

La brecha de género frente al avance tecnológico 

En relación con los subgrupos poblacionales, el informe constata que la exposición a la IA es consistentemente mayor entre las mujeres en comparación con los hombres a lo largo de toda la vida laboral. 

Esta brecha de género se explica por la mayor concentración relativa del empleo femenino en ocupaciones administrativas, profesionales de oficina, servicios y docencia, áreas donde las capacidades actuales de los algoritmos y herramientas digitales tienen un margen de intervención significativamente más alto.

IA e informalidad laboral

En el apartado dedicado a los factores contextuales de la región que moldean la adopción de la IA, el artículo analiza detenidamente el rol de la informalidad laboral. La exposición a la IA es considerablemente mayor entre los trabajadores formales que entre los informales. Este resultado refleja la concentración del empleo informal en actividades manuales de baja calificación, venta ambulante y microempresas de escasa intensidad tecnológica que permanecen por fuera de las capacidades de la IA.

Si bien la alta informalidad estructural puede actuar como un amortiguador de corto plazo contra el desempleo tecnológico masivo, los autores subrayan que esta protección aparente entraña un costo severo. La baja exposición responde a una nula adopción de tecnología, lo que limita las ganancias de productividad, amplía la brecha de crecimiento sectorial y profundiza la dualidad estructural del mercado laboral a largo plazo. 

La IA ante la desigualdad y la pobreza

En su último tramo la investigación utiliza técnicas de simulación para evaluar los efectos de primer orden de la adopción de la IA sobre los indicadores distributivos de la región. Los ejercicios proyectan el impacto sobre los ingresos de los hogares ante escenarios hipotéticos donde los trabajadores expuestos sufren sustitución y desplazan su fuerza de trabajo hacia el desempleo abierto o hacia empleos informales de menor productividad.

Las simulaciones concluyen que, en ausencia de políticas laborales complementarias, el desplazamiento laboral impulsado por la IA provocaría un aumento acotado pero perceptible en los niveles de pobreza monetaria y en la desigualdad de ingresos. Si bien la migración hacia la informalidad actuaría como un colchón que evita un salto drástico en la desocupación abierta, este fenómeno genera una caída en los ingresos medios que terminaría presionando las tasas de pobreza al alza.

El estudio concluye enfatizando que la magnitud final de estos impactos no está predeterminada por la tecnología, sino que dependerá de la capacidad institucional de los gobiernos regionales para implementar políticas activas de formación continua, fortalecimiento de la protección social y marcos regulatorios que promuevan la complementariedad tecnológica en el empleo.