Introducción
- Más de la mitad de las horas de trabajo actuales en América Latina podrían, en teoría, automatizarse con inteligencia artificial y otras tecnologías disponibles. Esta proporción es similar a la observada en las economías avanzadas. Los agentes potenciados por IA representan la mayor parte del potencial de automatización de la región, al igual que en otros lugares; sin embargo, dada la mayor proporción de trabajo físico en América Latina, los robots desempeñan un papel relativamente más importante. Estas estimaciones reflejan solo la viabilidad técnica de la automatización, no una proyección sobre su adopción ni sobre la pérdida de empleos.
- La automatización podría generar alrededor de 450 mil millones de dólares en valor económico anuales en América Latina para 2030. Materializar ese potencial dependerá del nivel de adopción, que según nuestro análisis probablemente será más lento que en las economías avanzadas debido a los menores salarios, el mayor costo relativo de la robótica y diferencias en el nivel de preparación organizacional.
- La mayoría de las habilidades humanas perdurarán, pero se aplicarán de manera diferente. Alrededor del 66 por ciento de las habilidades que hoy buscan los empleadores latinoamericanos se utilizan tanto en tareas automatizables como no automatizables. Esto implica que habilidades como resolución de problemas, trabajo en equipo o comunicación efectiva tienen más probabilidades de ser utilizadas en colaboración con la IA que de ser sustituidas por ella, al menos en el corto plazo.
- La demanda de alfabetización en IA – la capacidad de usar, administrar y crear con herramientas de inteligencia artificial – se ha multiplicado casi por 11 en dos años, el doble de rápido que en Estados Unidos y Europa. Actualmente, es la categoría de habilidades de mayor crecimiento en el mercado laboral latinoamericano.
- Los casos de estudio muestran que el valor de la IA reside en rediseñar los flujos de trabajo, y no solo en la tecnología. En distintos sectores, las empresas de América Latina están combinando personas, agentes y robots para avanzar más rápido, ampliar su alcance, mejorar la toma de decisiones y realizar tareas que antes resultaban imposibles.
La IA ha ampliado lo que las máquinas pueden hacer y ha cambiado la forma de trabajar en todas partes. En América Latina, cerca del 57 por ciento de las horas de trabajo actuales podrían – en teoría – automatizarse utilizando tecnologías ya disponibles.
Pero el potencial técnico se malinterpreta con facilidad. No equivale a una proyección de pérdida de puestos de trabajo. Por el contrario, indica hasta qué punto el trabajo podría reorganizarse. Un aspecto importante es que la mayoría de los empleos combinan tareas que las máquinas pueden realizar con otras que no. Aunque los agentes y robots potenciados por IA asuman más tareas, las personas seguirán ejerciendo su criterio, interpretando el contexto, construyendo y gestionando relaciones, y siendo responsables por los resultados.
Igualmente importante es que probablemente solo se adopte una parte de lo que es técnicamente viable. Esto es aplicable tanto a las economías en desarrollo como a las avanzadas, aunque la brecha entre potencial y adopción podría ser mayor en América Latina. En la región, el trabajo tiende a ser más físico que en Estados Unidos y Europa, y la automatización física suele requerir robots, generalmente más costosos de implementar que los agentes que realizan trabajo cognitivo. En simultáneo, los salarios suelen ser más bajos, lo que reduce los incentivos para automatizar.
Pese a todo, una adopción más lenta no implica falta de innovación. Empresas de toda América Latina ya están desplegando IA a gran escala. En algunos casos, la tecnología hace que el trabajo sea más rápido, seguro y eficiente. En otros, viabiliza capacidades difíciles o imposibles de lograr únicamente con esfuerzo humano. Los ejemplos van desde agentes que escuchan miles de llamadas de servicio de clientes y ayudan a los representantes a identificar oportunidades de venta en tiempo real, hasta sistemas de IA que permiten a las aerolíneas analizar disrupciones operativas e identificar la respuesta menos perjudicial en cuestión de minutos.
La variedad de estos casos de uso refleja la propia diversidad de la región. No existe una única historia de automatización en América Latina. La región comprende economías orientadas a los servicios, como Costa Rica y Panamá, donde los agentes de IA pueden tener un rol más importante; economías más grandes y diversificadas, como Brasil y México, donde agentes y robots podrían avanzar juntos; y economías como Bolivia, Ecuador y Honduras, donde la agricultura representa la mayor parte del empleo.
Estas diferencias determinarán la rapidez con que se expandirán las tecnologías y cambiará el mercado de trabajo, así como las habilidades que necesitarán los trabajadores a medida que aumente la colaboración con agentes y robots. La transición ya es evidente. En los mercados laborales latinoamericanos que cuentan con estadísticas confiables sobre ofertas de empleo, la demanda de habilidades relacionadas con la IA está creciendo aproximadamente el doble de rápido que en las economías avanzadas.
Latinoamérica se enfrenta a una desaceleración del crecimiento demográfico, el envejecimiento de la fuerza laboral en muchos países, y un persistente desafío en materia de productividad. La mejora del nivel de vida dependerá cada vez más de la eficacia con que las personas y la tecnología trabajen a la par.
Hay mucho en juego a nivel económico. Para 2030, la automatización podría generar un valor anual de 450.000 millones de dólares en los 15 países latinoamericanos analizados.
Sobre la base de una reciente investigación de McKinsey Global Institute sobre Estados Unidos y Europa, el informe analiza cómo la automatización podría transformar el trabajo y las habilidades laborales en América Latina, con lecciones aplicables a economías de ingreso medio y en desarrollo especialmente.
Incluso donde la adopción puede ser algo más lenta, las organizaciones ya están encontrando formas creativas de combinar personas, agentes y robots. El grado de diseminación de esos enfoques ayudará a determinar qué parte del potencial de automatización de América Latina podrá materializarse.
Paneles por país
Los paneles a continuación ofrecen una visión específica por país del potencial de automatización, la demanda de habilidades relacionadas con la IA y el Índice de Variación de Habilidades (“Skill Change Index” o SCI) de MGI, que mide el grado de exposición de las habilidades a la automatización. Estos paneles abarcan cinco grandes mercados laborales con abundante información sobre ofertas de empleo y habilidades para permitir análisis exhaustivos. A continuación presentamos el informe completo.
El trabajo implicará cada vez más colaboración entre personas, agentes y robots
El potencial de automatización ofrece una perspectiva de cómo podría reorganizarse el trabajo en los próximos años. En los 15 países latinoamericanos que analizamos, el 57% de las horas de trabajo actuales podría automatizarse utilizando tecnologías existentes: el 39% mediante agentes y el 18% con robots. El resto de las horas de trabajo no pueden automatizarse actualmente porque involucran juicio humano, razonamiento contextual o trabajo en entornos físicos impredecibles donde las máquinas aún no funcionan de forma fiable (Gráfico 1).
En este informe, utilizamos los términos “agentes” y “robots” como conceptos amplios y prácticos para referirnos a las tecnologías que automatizan el trabajo no físico y físico, respectivamente. Las estimaciones del potencial de automatización reflejan lo que es técnicamente factible, y no lo que las empresas necesariamente adoptarán en la práctica, lo cual depende de consideraciones de costo, madurez de la organización y otros factores. Estas estimaciones tampoco reflejan cómo puede evolucionar el trabajo a medida que las actividades se rediseñen y surjan nuevas tareas y ocupaciones. Las cifras generales también ocultan diferencias significativas dentro de la región en cuanto al balance entre automatización impulsada por agentes y por robots.
Los robots tienen un papel más importante en América Latina que en las economías avanzadas
El potencial de automatización en América Latina es, en líneas generales, similar al de Estados Unidos y Europa, pese a las importantes diferencias en la estructura económica y la composición del empleo.
Incluso dentro de América Latina, donde las economías difieren sustancialmente, la proporción de las horas de trabajo actuales que podrían automatizarse se concentra en un rango relativamente pequeño, de entre el 55% y el 59% en la mayoría de los países. Panamá se sitúa levemente por debajo de ese rango, con el 53 %.
La mayor variación se da en la composición de la automatización. Los agentes constituyen la mayor parte del trabajo automatizable en toda América Latina, al igual que en Estados Unidos y Europa. Sin embargo, los robots representan una mayor proporción del potencial de automatización en América Latina, ya que el trabajo físico ocupa casi la mitad de todas las horas de trabajo en la región, en comparación con aproximadamente un tercio en Estados Unidos y Europa (Gráfico 2).
Dentro de América Latina, Bolivia, Ecuador y Honduras tienen una proporción particularmente elevada de empleo en la agricultura, la construcción, el transporte y la manipulación de materiales, así como en otros sectores que requieren alto esfuerzo físico.
Argentina, Uruguay y Chile, por el contrario, se caracterizan por tener más trabajo de oficina y, por lo tanto, un mayor potencial de automatización mediante agentes. Brasil, Colombia, México y Panamá se ubican más cerca del promedio en cuanto a composición, con una combinación más equilibrada de trabajo físico y no físico, que comprende puestos de oficina, servicios, producción y logística.
Volveremos a tratar estas agrupaciones de países más adelante, en la sección sobre vías de automatización.
Los puestos de trabajo se clasifican en siete arquetipos, que combinan personas, agentes y robots
El potencial de automatización técnica varía significativamente de un empleo a otro. Para comprender cómo podría reorganizarse el trabajo, clasificamos unas 800 profesiones en siete arquetipos que representan el rol relativo de las personas, los agentes y los robots (Gráfico 3).
Los puestos centrados en las personas constituyen alrededor del 36 % del empleo en América Latina. Estas ocupaciones dependen en gran medida del criterio humano, la interacción interpersonal y la capacidad de adaptación a entornos físicos o sociales no estructurados. Los ejemplos van desde conserjes y profesionales de la salud hasta gerentes generales.
Otro 28 por ciento del empleo corresponde a roles híbridos, en los que las personas trabajan junto a agentes, robots o ambos. En estas ocupaciones, como vendedores, plomeros y auxiliares médicos, los seres humanos siguen siendo fundamentales, pero los flujos de trabajo pueden cambiar sustancialmente al asumir los agentes y robots las tareas estructuradas y repetitivas.
El 37 por ciento restante del empleo se concentra en ocupaciones que podrían volverse más centradas en la IA. Estas tareas suelen involucrar actividades más rutinarias, codificadas o basadas en normas, lo que las hace más fáciles de automatizar que el resto.
Panamá se destaca por una proporción relativamente elevada de empleo en puestos centrados en las personas e híbridos, lo que explica por qué su potencial de automatización está por debajo de la media regional.
Las vías de automatización reflejan la diversidad económica latinoamericana
A medida que avance la adopción, es probable que surjan tres grandes vías de automatización en América Latina.
El primer grupo – Argentina, Chile, Costa Rica y Uruguay – muestra un perfil de automatización más cercano al de las economías avanzadas. Estos países tienen sectores de servicios más desarrollados que el promedio regional, y más del 70 por ciento del trabajo automatizable es de carácter no físico. Por lo tanto, es probable que los agentes basados en la IA tengan una participación más importante.
El segundo grupo – Brasil, Colombia, República Dominicana, México y Panamá – se ubica más cerca del promedio latinoamericano. Ni los agentes ni los robots predominan en la misma medida que en los otros dos grupos, debido a una combinación más balanceada de trabajo físico y no físico.
Un tercer grupo – Bolivia, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras y Perú – presenta perfiles de empleo más intensivos en trabajo físico. Dado que en estos países alrededor del 40 por ciento del trabajo automatizable es de naturaleza física, la captura de valor dependerá en mayor medida de la robótica, los sistemas autónomos y la infraestructura necesaria para implementarlos.
La automatización podría generar un valor de 450.000 millones de dólares en América Latina, dependiendo del ritmo de adopción
Muchas nuevas tecnologías han tardado décadas en extenderse, desde la electricidad hasta la robótica industrial, pasando por la computación en la nube – que aún continúa expandiéndose. El ritmo de adopción de la IA y la automatización dependerá de consideraciones de costo-beneficio, de los niveles de inversión y el nivel de preparación organizacional, así como del tiempo necesario para desarrollar e implementar los sistemas.
Hemos elaborado dos escenarios basados en patrones históricos de divulgación tecnológica. En nuestro escenario intermedio, la IA y la automatización podrían generar unos 450.000 millones de dólares anuales en valor económico para 2030 en América Latina (Gráfico 4) . En un escenario más gradual, esa cifra se reduciría a unos 230.000 millones de dólares. La diferencia pone de manifiesto que los resultados dependen en gran medida del ritmo de adopción.
Los potenciales beneficios también están muy concentrados. Brasil y México representan aproximadamente el 75 por ciento del valor potencial de la automatización en la región, en gran medida debido a la magnitud de su fuerza laboral y, en el caso de México, a salarios relativamente más altos. Por su parte, las economías más pequeñas podrían obtener ganancias sustanciales en relación con su tamaño.
Estas estimaciones describen los beneficios potenciales a nivel organizacional, más que un impacto directo en el PIB (ver el recuadro “Metodología para estimar el valor económico de la IA”). Las cifras representan el valor de las horas de trabajo susceptibles de automatización – y que podrían liberarse para otras actividades – bajo diferentes escenarios de adopción, teniendo en cuenta tanto la divulgación de tecnologías consolidadas, como la robótica, como la aparición de nuevos agentes más eficientes potenciados por IA.
En nuestro escenario intermedio, la tasa de adopción de América Latina es considerablemente inferior a la de las economías avanzadas: 14 %, frente al 27 % de Estados Unidos y el 25 % de Europa. Una de las razones es de carácter económico. Los salarios más bajos reducen el incentivo para automatizar, ya que la tecnología sigue siendo más cara en comparación con la mano de obra a la que sustituiría. Los países con mayores costos laborales suelen tener argumentos más sólidos en favor de la adopción.
La combinación de tecnologías también es importante. Si bien los robots desempeñan un papel más relevante en América Latina que en las economías avanzadas, la mayor parte del valor potencial sigue derivando de la automatización no física con agentes — alrededor del 80 % en el escenario intermedio (Gráfico 5). En todos los sectores, incluso en los de mayor intensidad física, al menos dos tercios del valor potencial provienen de la automatización no física, lo que subraya la importancia del software a la hora de rediseñar flujos de trabajo. Este patrón es consistente con los resultados observados en Estados Unidos y Europa.
Las potenciales fuentes de beneficios derivados de la automatización también varían en la región, reflejando diferencias en la estructura económica (Gráfico 6).
Los trabajadores aplicarán cada vez más sus habilidades a la par de agentes y robots
Para comprender cómo la IA está transformando la demanda de habilidades humanas en América Latina, hemos analizado las ofertas de empleo de cinco de las quince economías de la región, que disponen de datos suficientes para un seguimiento de la evolución de la oferta de empleo. Argentina, Brasil, Chile, Colombia y México representan aproximadamente el 75 por ciento de la población laboral activa y la producción económica de la región. Aunque no reflejan toda la diversidad de América Latina, ofrecen una perspectiva útil sobre cómo está cambiando la demanda de habilidades de los empleadores.
Nuestro análisis revela que aproximadamente el 66 por ciento de las habilidades demandadas actualmente por los empleadores se utilizan tanto en actividades laborales automatizables como no automatizables (Gráfico 7; ver también el recuadro “Cómo evaluamos la exposición de las habilidades a la automatización”).
Dado que la mayoría de las habilidades se utilizan tanto en tareas automatizables como no automatizables, es más probable que se apliquen de nuevas formas en lugar de ser sustituidas por completo. A medida que la IA asuma más tareas comunes y estructuradas, el valor de muchas habilidades provendrá cada vez más de áreas en que las personas aportan criterio, contexto y responsabilidad. Los trabajadores podrán dedicar menos tiempo a tareas rutinarias y más tiempo a dirigir, interpretar y mejorar el trabajo de los sistemas automatizados.
Consideremos, por ejemplo, cómo podría evolucionar la gestión de cultivos. La IA puede procesar imágenes de satélite, lecturas de sensores del suelo y previsiones meteorológicas para identificar patrones y riesgos en grandes extensiones cultivadas, para que un agrónomo interprete esas señales y tome decisiones sobre tratamientos, siembra y uso del suelo.
Del mismo modo, el cumplimiento de las normas de seguridad en operaciones industriales puede consistir en sistemas automatizados que supervisen los datos de sensores y señalen posibles violaciones en tiempo real, mientras una persona determina la respuesta y es responsable final por los resultados. En ambos casos, las máquinas identifican patrones o problemas, en tanto que las personas aplican su criterio y garantizan la rendición de cuentas.
Un 21 por ciento adicional de las habilidades está asociado principalmente a actividades automatizables. Es probable que estas habilidades se integren a flujos de trabajo dirigidos por agentes o facilitados por robots a medida que la automatización se extienda.
Entre los ejemplos más destacados en Latinoamérica aparecen la contabilidad y la gestión de registros financieros en operaciones administrativas, así como la documentación comercial y el cumplimiento de las normas aduaneras en muchas de las industrias exportadoras de la región.
El 13 por ciento restante de las habilidades está asociado principalmente a actividades no automatizables que involucran interacciones personales o toma de decisiones contextual, como gestión de relaciones, dirección de equipos, tareas de cuidado o apoyo clínico.
Los empleadores ya están exigiendo más habilidades relacionadas con la IA
Entre finales de 2023 y de 2025, la demanda de habilidades relacionadas con la IA creció más rápidamente que la de cualquier otra categoría en las cinco economías latinoamericanas que analizamos (Gráfico 8). La demanda también aumentó considerablemente para varias habilidades complementarias, como docencia, mejora de procesos, desarrollo de software y análisis de negocios. En conjunto, estas tendencias sugieren que los empleadores están buscando habilidades que les ayuden a incorporar y utilizar la IA de manera más eficaz.
El aumento se está extendiendo a una amplia gama de ocupaciones, aunque el número de trabajadores afectados sigue siendo relativamente limitado. Para comprender hasta qué punto está creciendo la demanda en los mercados laborales, examinamos dos indicadores: la proporción de profesiones que requieren habilidades relacionadas con la IA, y la cuota de trabajadores en esas ocupaciones.
Durante el mismo periodo, la proporción de ocupaciones que requieren habilidades relacionadas con la IA casi se triplicó, hasta alcanzar aproximadamente una de cada cinco. La proporción más elevada se da en Argentina, con alrededor de un tercio, motivada por una alta concentración de trabajo de oficina, especialmente en áreas de apoyo administrativo y ventas, donde las herramientas de IA están siendo adoptadas rápidamente.
La distribución entre las distintas ocupaciones sobrevalora en cierta medida el número de trabajadores afectados actualmente. En Argentina, por ejemplo, el 34 % de las ocupaciones requieren habilidades relacionadas con la IA, pero esas mismas ocupaciones solo representan un 13 % del empleo total. Esos porcentajes son más bajos en Chile, Brasil, México y Colombia (Gráfico 9).
En los cinco países comprendidos en nuestro análisis de habilidades, alrededor de 9,9 millones de personas trabajan en ocupaciones donde las habilidades relacionadas con la IA son un nuevo requisito, una cifra que representa el 5 por ciento de la fuerza laboral. La demanda de estas habilidades está distribuida más ampliamente entre las ocupaciones que lo que se observa en Estados Unidos y Europa. En toda la región, los siete principales grupos de ocupaciones representan alrededor del 80 por ciento de la demanda, en comparación con la concentración en solo tres grupos en Estados Unidos y Europa (Gráfico 10).
La demanda está surgiendo en ámbitos inesperados. Sorprendentemente, alrededor de un tercio de los trabajadores en áreas relacionadas con las artes, el diseño, el entretenimiento, el deporte y los medios de comunicación ocupan puestos que hoy día exigen habilidades relacionadas con la IA – la misma proporción que en ámbitos como informática y matemática. La demanda se está extendiendo no solo a los puestos técnicos, sino también al trabajo creativo y orientado a los contenidos. Esta amplia distribución implica que la formación en IA podría tener que llegar a un segmento mucho más amplio de la población activa de América Latina de lo que a menudo se supone.
En toda la región, la demanda de alfabetización (o “fluidez”) en IA – la capacidad de utilizar, administrar y crear con sistemas de IA – está creciendo mucho más rápido que la demanda de habilidades técnicas (ver el recuadro “¿Qué es la alfabetización en IA?”).Entre 2023 y 2025, los empleos que requieren alfabetización en IA se multiplicaron casi por 11, y la mayor parte de este aumento ocurrió en sectores no relacionados con ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) (Gráfico 11). El crecimiento superó al registrado en Estados Unidos y Europa, donde la demanda se multiplicó aproximadamente por cinco en el mismo periodo. Esta tendencia sugiere que los trabajadores y las empresas de América Latina están adoptando herramientas de IA más accesibles, y que la implementación de sistemas completamente nuevos llevará más tiempo.
El Índice de Variación de Habilidades revela cambios generalizados en las habilidades de aquí a 2030
Para analizar cómo puede evolucionar la demanda de habilidades en América Latina, utilizamos una herramienta desarrollada en investigaciones anteriores de MGI, que mide la exposición de las habilidades a la automatización (ver el recuadro “Cómo evaluamos la exposición de las habilidades a la automatización”). Al igual que en Estados Unidos y Europa, el Índice de Variación de Habilidades (SCI) sugiere que la mayoría de las habilidades de los trabajadores se verán afectadas en cierta medida de aquí a 2030, y que las 100 habilidades más demandadas en América Latina tienen algún grado de exposición (Gráfico 12).
Las habilidades de gestión de datos y tramitación administrativa se encuentran entre las más expuestas, en particular administración de bases de datos, lenguajes de scripting y gestión de registros financieros. El procesamiento de minerales, una habilidad relevante en el contexto minero latinoamericano, también se sitúa cerca del extremo superior de la distribución.
Las habilidades menos expuestas comparten una característica común: su valor depende menos del procesamiento de información estructurada que de la presencia humana, la confianza y el juicio situacional. Los primeros auxilios y la enfermería requieren proximidad y una respuesta en tiempo real a necesidades impredecibles. Generar confianza, dar servicio o gestionar las relaciones con clientes y socios dependen de la comprensión de las personas, el contexto y las intenciones. Sus valores más bajos en el SCI indican que la automatización ha avanzado menos en ámbitos donde el trabajo es profundamente relacional, personificado o específico del contexto.
A modo de referencia, las habilidades más demandadas en la región suelen estar menos expuestas a la automatización que en las economías avanzadas. Quizás esto se deba a la posición de América Latina en la curva de adopción, más que a un patrón de cambio fundamentalmente diferente. A medida que la tecnología se extienda y aumente su adopción, es probable que muchas de las mismas habilidades que están cambiando en las economías avanzadas tengan una exposición creciente también en América Latina.
Las habilidades más expuestas a la IA en América Latina ya están empezando a cambiar en algunos ámbitos laborales. Los siguientes casos de estudio muestran cómo se traduce esto en la práctica.
La IA en acción en América Latina
Nuestro análisis sugiere que la adopción de la IA podría avanzar más lentamente en Latinoamérica que en Estados Unidos y Europa, en parte porque los menores salarios reducen el incentivo económico para la sustitución y porque muchas oportunidades dependen de la automatización física, que suele ser costosa.
Sin embargo, ya hay muchos ejemplos de empresas de la región que están implementando estas tecnologías a gran escala.
Los casos a continuación ilustran un patrón común: los mayores beneficios no suelen provenir de automatizar tareas individuales, sino de rediseñar los flujos de trabajo en torno a las fortalezas complementarias de las personas y la IA. Algunas implementaciones mejoran el trabajo existente, haciendo que los procesos sean más rápidos, seguros, consistentes y eficientes. Otras permiten desarrollar capacidades que serían difíciles – o imposibles – de lograr únicamente con esfuerzo humano.
Seleccione un caso de estudio para obtener más información.
América Latina tiene un potencial de automatización de escala similar al de Estados Unidos y Europa, pero con una combinación diferente de oportunidades y limitaciones. El trabajo físico representa una mayor proporción del empleo, lo que hace que los robots y otras formas de automatización física cobren mayor importancia. En paralelo, los salarios más bajos y los costos más elevados de la robótica en comparación a los agentes, pueden ralentizar su adopción.
Sin embargo, una adopción más lenta no debe confundirse con la falta de innovación. En América Latina, la demanda de alfabetización en IA está creciendo aproximadamente el doble de rápido que en las economías avanzadas, lo que sugiere que las empresas ya están incorporando la IA al trabajo cotidiano – aunque no necesariamente implementen sistemas totalmente nuevos.
Los casos de estudio de este informe describen en qué podría consistir una adopción más profunda. Algunas empresas ya están rediseñando sus operaciones en torno a agentes y robots – a veces mejorando el trabajo existente y, en otros casos, haciendo posibles cosas que serían difíciles o imposibles de lograr únicamente con el esfuerzo humano.
Una conclusión es común tanto a América Latina como a Estados Unidos y Europa: las personas siguen siendo esenciales para la mayor parte del trabajo. Es probable que la IA y la automatización transformen muchos empleos, y algunos trabajadores enfrentarán sin dudas retos significativos. Pero el principal desafío consiste en redefinir cómo personas y máquinas colaborarán para crear valor.
Los trabajadores necesitarán una mayor alfabetización en IA, las organizaciones deberán rediseñar los flujos de trabajo e invertir en formación, y los educadores y las autoridades de políticas públicas tendrán que ayudar a los trabajadores a adaptarse.
Los distintos países y sectores seguirán caminos diferentes, y sus resultados no están predeterminados. Bien gestionada, la transición podría elevar la productividad en toda América Latina y crear nuevas oportunidades para las personas de colaborar junto con agentes y robots.
Glosario
Adopción: Implementación de IA y tecnologías de automatización en actividades laborales y flujos de trabajo en el contexto de una organización o de toda la fuerza laboral, que determina el grado de captura del potencial de automatización, su velocidad y su alcance..
Agentes: Máquinas que realizan tareas en el mundo digital, potenciando o sustituyendo las capacidades no físicas de una persona (por ej., la generación de lenguaje natural, el razonamiento social y cal o la creatividad).
Agentes potenciados por IA: Agentes con IA integrada, que les permite actuar de forma más autónoma y coordinar flujos de trabajo; también conocida como IA agéntica (“agentic AI”).
Robots potenciados por IA: Robots con IA incorporada, que les permite actuar de forma más autónoma y coordinar flujos de trabajo.
Inteligencia artificial (IA): Capacidad del software para realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana, lo que puede potenciar o sustituir las capacidades de las personas humanas.
Capacidades: Competencias físicas o no físicas que sirven de base a las habilidades, evaluadas en función de los niveles de rendimiento humano necesarios para realizar actividades laborales. Las capacidades no físicas incluyen las cognitivas (por ej., lenguaje natural, razonamiento lógico, creatividad y exploración) y las sociales y emocionales.
IA generativa: Aplicaciones de la IA que toman datos no estructurados como entrada y generan datos no estructurados a través de modelos fundacionales (grandes redes neuronales artificiales entrenadas con enormes cantidades de datos).
Trabajo no físico: Trabajo que involucra capacidades cognitivas o sociales/emocionales en lugar de movimiento físico, como resolución de problemas, procesamiento de información, creación y colaboración con otras personas.
Ocupaciones: Conjunto de actividades laborales que comparten tareas similares y que pueden describirse en función de sus habilidades, contextos y otras calificaciones. Utilizamos la clasificación oficial de ocupaciones de Estados Unidos, elaborada por la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS). Las ocupaciones pueden ser sinónimos de “roles”, y no deben confundirse con el empleo.
Trabajo físico: Tareas que implican una interacción directa con el mundo físico y que requieren capacidades basadas en el movimiento, como habilidades motrices gruesas y finas o movilidad. Estas tareas generalmente incluyen manejar o mover objetos, herramientas o maquinaria, ensamblar o colocar materiales, y realizar acciones que dependen de la fuerza o la destreza humanas.
Robots: Máquinas que realizan trabajo en el mundo físico, potenciando o sustituyendo las capacidades físicas de una persona (las mencionadas habilidades motrices gruesas y finas o la movilidad).
Habilidades: Conocimientos, aptitudes y atributos que las personas emplean para realizar actividades laborales, generalmente adquiridos a través de la educación formal, el entrenamiento o la experiencia laboral. Lightcast y ESCO ofrecen sistemas de clasificación de habilidades basados en el mercado.
Potencial técnico de automatización: La proporción de horas de trabajo que, en teoría, podrían automatizarse con determinados niveles de capacidades técnicas. Evaluamos el potencial técnico de automatización de las economías mediante un análisis de las actividades laborales detalladas de cada ocupación, realizado para unas 800 ocupaciones en los diez países europeos.
Actividades laborales: Comportamiento laboral observable que representa lo que las personas hacen para completar los objetivos de una ocupación. En Estados Unidos, O*NET las clasifica formalmente en actividades laborales detalladas (DWA, por su sigla en inglés).
Flujos de trabajo: Secuencia estructurada de actividades laborales que, en conjunto, contribuyen a cumplir un objetivo definido, guiadas por procesos (por ej., normas, dependencias, flujos de información) y que involucran personas y tecnologías.