Inteligencia artificial generativa y transformación del mercado laboral

Las tareas rutinarias, especialmente en administración, finanzas y atención al cliente, han sido las primeras en sucumbir ante la precisión y velocidad de los modelos de IA. La digitalización ha convertido a los algoritmos en gestores silenciosos, optimizando flujos de trabajo y reduciendo la necesidad de intervención humana. En este panorama de automatización, el impacto no es homogéneo. Mientras que algunos trabajadores ven en la IA una herramienta de optimización, otros la perciben como una amenaza inminente para su estabilidad laboral.

Sectores con mayor impacto potencial de la IA

Altamente expuestos: administración, call centers, procesamiento de datos, servicios financieros.

Moderadamente expuestos: logística, manufactura, salud (en tareas administrativas y diagnóstico por imagen).

Menos expuestos: construcción, hostelería, educación presencial, cuidado personal.

El ascenso de la IA generativa no se traduce exclusivamente en pérdidas de empleo. En sectores con alta carga cognitiva, la inteligencia artificial ha permitido una reorganización del tiempo de trabajo, liberando a los empleados de tareas repetitivas y posibilitando una mayor concentración en labores estratégicas. La clave radica en la capacidad de adaptación: aquellos con acceso a formación y herramientas digitales son los que podrán aprovechar este cambio para fortalecer sus posiciones en el mercado laboral.

A pesar de su potencial para aumentar la productividad, la IA generativa amplifica las desigualdades preexistentes en el mercado laboral. En el ámbito de género, la exposición a la automatización es notablemente mayor en ocupaciones con una alta presencia femenina, como los servicios administrativos. Geográficamente, la capacidad de adaptación varía en función de la infraestructura digital disponible. En economías desarrolladas la digitalización ha servido como catalizador para la innovación, en otras regiones la falta de acceso a estas tecnologías genera una brecha cada vez más profunda.

Factores clave para la generación de empleo

Infraestructura digital avanzada: regiones con acceso a redes de alta velocidad y tecnología de punta se benefician más rápidamente.

Formación continua: la capacitación en herramientas de IA permite la adaptación a nuevos roles emergentes.

Crecimiento de industrias digitales: la IA impulsa sectores como la ciberseguridad y la personalización masiva de servicios digitales.

La gestión algorítmica en el ámbito laboral está cambiando las relaciones entre empleador y empleado. En sectores como la logística, la IA se ha convertido en supervisora de facto, estableciendo ritmos de trabajo mediante datos en tiempo real. Se trata de un modelo de gestión que, aunque eficiente, ha desencadenado preocupaciones sobre la pérdida de autonomía de los trabajadores y el incremento de la presión laboral. En paralelo, el crecimiento del empleo en plataformas digitales ha introducido una nueva forma de precarización laboral, donde la falta de regulación deja a los trabajadores expuestos a condiciones de empleo desiguales.

Polarización del empleo y el “efecto embudo”

Uno de los efectos de la IA en la movilidad laboral es la polarización entre empleos altamente cualificados y trabajos de baja remuneración, lo que genera un “efecto embudo” en las oportunidades de ascenso.

• Reducción de los puestos intermedios: en muchas organizaciones, los empleos administrativos y de supervisión están siendo reemplazados por sistemas de IA, dejando menos oportunidades para ascender desde niveles operativos hacia la gerencia.
• Concentración del poder en roles estratégicos: las oportunidades de ascenso se están concentrando en sectores tecnológicos y posiciones de alto nivel que requieren conocimientos en IA y análisis de datos, lo que favorece a empleados con formación avanzada en estas áreas.
• Crecimiento de empleos precarios y estancamiento laboral: muchos trabajadores que tradicionalmente habrían ascendido dentro de sus organizaciones ahora se ven atrapados en roles que no ofrecen progresión profesional, ya que las tareas de nivel medio han sido absorbidas por la IA.

Desigualdades de género y brecha digital

El impacto de la IA generativa no es uniforme y su efecto varía según el contexto social y geográfico.

Género: las mujeres, al estar sobrerrepresentadas en ocupaciones administrativas, tienen mayor exposición a la automatización. En muchas regiones, su riesgo de ser desplazadas es más del doble que el de los hombres.

Distribución geográfica: mientras que Europa y América del Norte cuentan con la infraestructura necesaria para aprovechar la IA, otras regiones enfrentan obstáculos. América Latina, Asia y África corren el riesgo de quedar rezagadas si no se invierte en digitalización.

Las mujeres están sobrerrepresentadas en ocupaciones que tienen una alta proporción de tareas rutinarias y repetitivas, lo que las hace más susceptibles a la automatización. Según el informe de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), el 24% de las tareas en ocupaciones de soporte administrativo presentan un alto nivel de exposición a la automatización, mientras que un 58% tienen un nivel medio de exposición.

Sectores con mayor presencia femenina y alto riesgo de automatización:

• Administración y soporte administrativo (secretarias, asistentes ejecutivas, oficinistas).
• Atención al cliente y call centers.
• Servicios financieros y contabilidad.
• Educación y salud en tareas administrativas.

En contraste, los sectores con menor riesgo de automatización, como la tecnología, la construcción o la manufactura avanzada, siguen siendo predominantemente masculinos.

Existe también una brecha de género en la formación en habilidades digitales y en la adopción de tecnologías avanzadas. En muchos países, las mujeres tienen menos acceso a la formación en inteligencia artificial, ciencia de datos y programación, lo que limita su capacidad de adaptación a los cambios tecnológicos y su transición a empleos menos automatizables. El informe de la ONU señala que la capacitación en IA y habilidades digitales sigue siendo más accesible para los hombres, lo que refuerza las barreras de género en la movilidad ocupacional. Durante décadas, los roles administrativos y de atención al cliente han sido considerados “naturales” para las mujeres debido a su asociación con habilidades de organización, comunicación y empatía. Sin embargo, estos mismos atributos han sido fácilmente replicados por los avances en IA generativa y asistentes virtuales, lo que los hace vulnerables a la automatización. Por otro lado, la persistente brecha de género en las carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) ha reducido la presencia de mujeres en los sectores más beneficiados por la IA, como el desarrollo de software, la gestión de datos y la robótica.

El outsourcing de servicios administrativos y atención al cliente en países del Sur Global ha sido un importante generador de empleo para mujeres en países como Filipinas, India y América Latina. Sin embargo, estos sectores están siendo transformados por la IA generativa y los chatbots avanzados, siendo una amenaza directa para los empleos femeninos en estos mercados. Un ejemplo es la industria de call centers, que emplea a una gran cantidad de mujeres en países en desarrollo. Con la implementación de IA conversacionales, como ChatGPT y asistentes virtuales empresariales, se prevé que una parte de estos empleos desaparezca o se reduzca considerablemente. El crecimiento del trabajo en plataformas digitales también ha impactado negativamente a las mujeres, ya que muchas de ellas dependen de empleos en la economía gig (trabajos temporales o por encargo). Tareas como la moderación de contenido, la transcripción y la anotación de datos para entrenar modelos de IA son mayoritariamente realizadas por mujeres en países en desarrollo, con bajos salarios y sin seguridad laboral. Mientras que los hombres tienen mayor representación en sectores tecnológicos con altos ingresos, muchas mujeres trabajan en tareas digitales precarias, que además corren el riesgo de ser reemplazadas por IA a medida que estos sistemas mejoran.

Riesgos de la IA en la toma de decisiones laborales, despidos y promociones

Falta de transparencia y «caja negra algorítmica»

Uno de los principales riesgos de la IA en la gestión del talento es la opacidad de sus procesos de toma de decisiones. Los algoritmos operan en buena medida como «cajas negras», lo que significa que ni los empleados ni los responsables de recursos humanos pueden comprender completamente cómo se han generado ciertos resultados.

• Falta de explicabilidad: los trabajadores pueden ser promovidos o despedidos sin comprender los criterios utilizados por la IA para tomar esas decisiones.
• Dificultad en la rendición de cuentas: si un empleado es despedido debido a una evaluación algorítmica, ¿quién es responsable en caso de error? ¿El desarrollador del algoritmo, el equipo de recursos humanos o la empresa que lo usa?
• Impacto en la confianza organizacional: la percepción de que las decisiones laborales son tomadas por sistemas opacos puede generar desconfianza en la empresa y desmotivar a los empleados.

Sesgos algorítmicos y discriminación laboral

La IA no es inherentemente objetiva. Si se entrena con datos históricos que reflejan sesgos existentes en la contratación y promoción de empleados, puede amplificarlos y perpetuarlos.

• Discriminación de género y raza: si un algoritmo de evaluación se entrena con datos de ascensos previos en una empresa donde los hombres blancos han sido sistemáticamente promovidos más que otros grupos, la IA tenderá a recomendar la promoción de perfiles similares.
• Sesgos en el lenguaje y evaluación de desempeño: algoritmos de procesamiento de lenguaje natural pueden malinterpretar patrones de comunicación, favoreciendo ciertos estilos de liderazgo sobre otros. Por ejemplo, los hombres suelen ser evaluados más positivamente en términos de asertividad en comparación con las mujeres, lo que puede reforzar desigualdades en la promoción.
• Edad y exclusión del talento sénior: en algunos casos, la IA puede favorecer a trabajadores más jóvenes porque los modelos están entrenados con datos que premian la familiaridad con herramientas digitales.

Automatización del despido y pérdida de humanidad en la gestión del talento

El uso de IA en la toma de decisiones sobre despidos puede llevar a una reducción del papel humano en estos procesos, generando problemas éticos y organizacionales.

• Despidos automáticos sin mediación humana: empresas como Amazon han implementado IA para evaluar la productividad de los empleados en tiempo real, despidiendo automáticamente a quienes no cumplen con ciertos criterios sin intervención de un supervisor humano.
• Deshumanización del proceso: un despido suele ser un momento crítico en la vida de una persona. Delegar esta decisión a un sistema de IA sin una evaluación personalizada puede generar frustración, estrés y un sentimiento de injusticia.
• Falta de capacidad para evaluar circunstancias individuales: la IA no considera factores humanos como problemas personales, enfermedades o contextos específicos que pueden afectar temporalmente el rendimiento de un trabajador.

Predicción errónea del desempeño y falta de contexto

Los sistemas de IA utilizados para evaluar el rendimiento pueden no captar toda la complejidad del trabajo humano.

• Reducción de la evaluación laboral a métricas cuantificables: la IA tiende a basarse en datos numéricos como productividad medida en tiempo, correos electrónicos enviados o interacciones con clientes, dejando fuera habilidades blandas como liderazgo, creatividad o capacidad de resolución de problemas.
• Sobrevaloración de la eficiencia sobre la innovación: un algoritmo que prioriza la productividad inmediata puede castigar a empleados que dedican tiempo a la creatividad, la reflexión estratégica o el desarrollo profesional a largo plazo.
• Incapacidad para evaluar factores cualitativos: la IA no tiene en cuenta el impacto de un empleado en la cultura organizacional, la cohesión del equipo o su capacidad para gestionar conflictos.

Falta de mecanismos de apelación y derechos laborales

Si un trabajador es despedido o no recibe un ascenso basado en una decisión algorítmica, debe existir un mecanismo claro para impugnar la decisión. Sin embargo, en muchas empresas estos sistemas aún no están bien desarrollados.

• Ausencia de procesos de revisión: en algunos casos, los empleados no tienen forma de cuestionar las decisiones tomadas por la IA o de solicitar una revisión por parte de un supervisor humano.
• Problemas legales y de cumplimiento normativo: en países con regulaciones laborales estrictas, como la Unión Europea, el uso de IA en la gestión de recursos humanos debe cumplir con principios de equidad y transparencia, lo que puede generar conflictos legales para las empresas que no implementan salvaguardas adecuadas.
• Derecho a la explicación: según la legislación emergente en materia de IA, los empleados deben tener derecho a conocer cómo se han tomado las decisiones que afectan su empleo y poder impugnarlas si consideran que son injustas.

Exacerbación de la desigualdad en el mercado laboral

El uso de IA en despidos y promociones puede reforzar desigualdades estructurales dentro del mercado laboral.

• Segmentación de los trabajadores: la IA puede dividir a los empleados en categorías de “alto potencial” y “baja productividad”, reduciendo las oportunidades de desarrollo para ciertos grupos y creando dinámicas de exclusión en la empresa.
• Polarización del empleo: las decisiones algorítmicas pueden favorecer a los trabajadores con habilidades tecnológicas avanzadas, dejando atrás a aquellos que no han tenido acceso a capacitación en IA y digitalización.
• Erosión del poder sindical: si la IA es utilizada para evaluar de forma individual a los empleados y justificar despidos o promociones basados en métricas algorítmicas, los trabajadores pueden ver reducida su capacidad de negociación colectiva.

Hacia una regulación y adaptación efectiva

La velocidad de esta transformación plantea un desafío sin precedentes para gobiernos y empresas. Reformular la educación y la formación profesional, establecer marcos regulatorios para proteger a los trabajadores en la era digital y garantizar el acceso equitativo a las nuevas tecnologías son elementos fundamentales para gestionar esta nueva realidad. La historia ha demostrado que la dirección de este cambio depende de las decisiones que se tomen hoy.

Estrategias

Reformas educativas: integración de competencias digitales y pensamiento crítico en los programas formativos.

Regulación laboral: legislaciones que protejan a los trabajadores en entornos gestionados por IA y plataformas digitales.

Acceso equitativo a la tecnología: desarrollo de infraestructuras digitales que permitan una transición justa a la economía digital.

Diálogo social: espacios de negociación entre empresas, trabajadores y gobiernos para garantizar una integración equilibrada de la IA en el trabajo.

Bibliografía

United Nations. (2024). Mind the AI Divide: Shaping a Global Perspective on the Future of Work. United Nations Publications.

Sharps, S., Smith, T., Browne, J., Large, O., Subramanya, R., Tay, P., Ellina, D., Atkinson, I., Lythgow, J., & Muralidharan, R. (2024). The Impact of AI on the Labour Market. [Informe].