La inteligencia artificial no provoca el mismo grado de repercusión en todas las profesiones. Un reciente estudio de la Oficina de Estadística Laboral de Estados Unidos (BLS) ha categorizado 831 empleos según su nivel de exposición relativa a esta tecnología, revelando una clara división entre aquellos cuyas tareas pueden ser ejecutadas o apoyadas por sistemas de IA y los que requieren presencia física o contacto directo con personas.
La clasificación establece cuatro niveles: bajo, moderado, alto y muy alto. Del total de 831 ocupaciones analizadas, 213 quedaron en el nivel bajo, mientras que 206 fueron ubicadas en cada una de las otras tres categorías.
En el grupo de exposición muy alta se encuentran profesiones como abogados, ingenieros, arquitectos, periodistas, traductores, economistas, historiadores, urbanistas y directores de marketing, entre otros.
Es importante aclarar que esta categoría no implica que estos trabajadores serán reemplazados por inteligencia artificial, sino que una porción considerable de sus funciones puede ser realizada o asistida por estas herramientas.
Los oficios manuales tienen menor exposición
En el extremo opuesto se ubican aquellas ocupaciones cuyas actividades no se ajustan fácilmente a las capacidades actuales de los modelos de IA. La BLS menciona entre las profesiones de baja exposición a trabajadores de limpieza y mantenimiento, bomberos y técnicos de higiene dental. También figuran numerosos oficios que demandan trabajo manual, desplazamiento físico o interacción directa con otras personas.
La diferencia radica en la naturaleza de las tareas. Un modelo de IA puede generar texto, examinar datos o colaborar en tareas administrativas, pero enfrenta serias dificultades para realizar labores que implican manipular objetos, moverse en distintos entornos o brindar atención física a una persona.
No obstante, la BLS advierte que su clasificación es relativa y refleja las capacidades actuales de la IA y el uso observado de estas herramientas, no una predicción sobre el futuro de cada ocupación.
Una exposición alta no equivale a perder el empleo
Uno de los puntos clave del estudio es que la exposición a la IA y la desaparición de puestos de trabajo son conceptos distintos. La BLS subraya que sus categorías no constituyen una previsión de pérdida de empleo, automatización, productividad o evolución salarial. Una profesión puede tener alta exposición porque la IA puede encargarse de algunas de sus tareas y, al mismo tiempo, mantener o incluso incrementar su número de trabajadores.
Los datos de empleo para el período 2025-2035 evidencian esa diferencia. La BLS proyecta que el empleo de los abogados crecerá alrededor del 5 % durante ese lapso, a pesar de que su ocupación aparece entre las de exposición muy alta.
El organismo también prevé un crecimiento general del empleo en Estados Unidos: de 170,3 millones de puestos en 2025 a 176,2 millones en 2035, lo que significa aproximadamente 5,9 millones de empleos adicionales.
La IA puede transformar las tareas, no necesariamente eliminar profesiones
El análisis de la BLS apunta a un escenario en el que la inteligencia artificial puede modificar la forma en que se realizan determinados trabajos. Las profesiones con mayor exposición son aquellas donde una parte importante de las actividades puede ser asistida por modelos de IA, mientras que los oficios físicos y las ocupaciones centradas en la atención personal presentan una menor exposición relativa.
La propia BLS incorpora estas mediciones como información adicional para analizar el mercado laboral y la planificación profesional, pero reconoce que los efectos futuros de la IA siguen siendo inciertos. La tecnología puede aumentar la productividad en algunas ocupaciones y reducir la demanda de ciertas tareas en otras, mientras crea nuevas necesidades laborales.
En ese sentido, la clasificación no establece qué profesiones desaparecerán, sino qué ocupaciones tienen actualmente una mayor proporción de tareas susceptibles de ser realizadas o asistidas por inteligencia artificial. El efecto final dependerá también de cómo evolucionen los modelos, cómo los adopten las empresas y cómo cambien las propias tareas de cada profesión.
Fuente: Infobae