El análisis del organismo se basa en una visión estática de principios de 2025 y no contempla ni las limitaciones estructurales para su implementación (como el acceso a internet o los costos) ni los nuevos puestos que podrían surgir. Sin embargo, representa un insumo fundamental para anticipar escenarios y debatir políticas que amortigüen riesgos, especialmente en sectores donde las mujeres están sobrerrepresentadas.
La OIT agrupa los empleos en cuatro gradientes, de menor a mayor exposición potencial a la automatización por IAGen:
-Gradiente 1: incluye tareas con baja exposición, en su mayoría manuales o que requieren habilidades físicas y contextuales que la tecnología aún no puede replicar con precisión. Ejemplos típicos son trabajos en construcción, limpieza o transporte.
-Gradiente 2: representa una exposición moderada. Se refiere a ocupaciones en las que algunas tareas pueden ser asistidas por IA, pero no sustituidas completamente. Es el caso de varios trabajos en el sector de servicios y manufactura.
-Gradiente 3: implica una exposición considerable. Aquí se ubican tareas que pueden automatizarse parcialmente, como análisis de datos básicos, redacción de informes o gestión de agenda.
-Gradiente 4: el más alto. Incluye ocupaciones cuya carga laboral es mayoritariamente susceptible de automatización, como funciones administrativas, contables o de atención digital. No obstante, incluso en estos casos, existe un margen de tareas no sustituibles, lo que atenúa el riesgo de reemplazo total.
Al analizar los datos, se observa que la tabla global revela una brecha de género significativa en términos de exposición. A nivel mundial, el 24% del empleo total se ubica en alguno de los cuatro gradientes de exposición. Sin embargo, esta cifra asciende al 28% cuando se considera únicamente el empleo femenino, frente al 21% del masculino.
Las mujeres se concentran en mayor proporción en los gradientes de exposición más altos. El 5,7% de los empleos femeninos se sitúa en el gradiente 3 y el 4,6% en el gradiente 4, ambos asociados a un mayor riesgo de automatización parcial o total. En contraste, solo el 3,1% y el 2,4% del empleo masculino se encuentran en esos mismos niveles. La diferencia no es casual dado que responde a una estructura ocupacional segregada por género, donde las mujeres predominan en roles administrativos, contables y de servicios que son altamente expuestos a la automatización por IAGen.
Este patrón de vulnerabilidad se acentúa en los países de ingresos altos, donde el acceso a tecnología facilita su adopción y la brecha de género en el empleo también se manifiesta en la exposición tecnológica.
Panorama en América
De acuerdo con la OIT, la región de las Américas exhibe uno de los porcentajes más altos de exposición a nivel mundial: el 29% del empleo total se clasifica dentro de alguno de los gradientes. Al observar los datos desagregados por género, el panorama es más preocupante. El 35% del empleo femenino en América se encuentra potencialmente expuesto, mientras que en los hombres esta cifra baja al 24%.
Específicamente, el 9,5% del empleo femenino en la región se ubica en el gradiente 3 y el 7% en el gradiente 4. Estos números duplican o incluso triplican los valores observados en regiones de ingreso bajo, donde la menor penetración tecnológica y una estructura ocupacional distinta mitigan esta exposición.
El informe de la OIT no plantea un escenario catastrofista, pero sí advierte sobre los riesgos de inacción. De hecho, la tecnología no es neutral, y su impacto dependerá de cómo se integre en los entornos laborales. El mismo avance que amenaza con automatizar tareas puede también liberar tiempo para actividades más gratificantes o mejorar la calidad del empleo, si se lo implementa con enfoque humano.
En este contexto, es fundamental que los gobiernos, empresas y sindicatos promuevan políticas activas para reconvertir ocupaciones, garantizar el acceso igualitario a la capacitación digital, y diseñar entornos laborales que potencien el trabajo conjunto entre personas y tecnologías, considerando que la IAGen puede convertirse en una herramienta de transformación positiva, pero solo si se actúa con anticipación y perspectiva inclusiva.
* Este material fue elaborado por MF Economía e Inversiones