Entrevista con Pawel Gmyrek, investigador principal de la OIT y coautor de Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure.

Según sus investigaciones, ¿cuáles son las principales tendencias sobre cómo la IA generativa está influyendo en los empleos?

Por ahora, hablamos sobre todo de exposición a la IA generativa. Las estadísticas de empleo reaccionan con lentitud, mientras que la exposición – medida a través del potencial de automatización de tareas en distintas ocupaciones – nos da una visión más clara de las transformaciones que pueden producirse a medio plazo. Lo que vemos no es un “apocalipsis laboral”, sino una transformación de los trabajos.

En mayo de 2025, la OIT y el NASK – instituto nacional de investigación de Polonia dependiente del Ministerio de Asuntos Digitales – publicaron un informe conjunto que actualiza nuestro índice mundial de exposición ocupacional a la IA generativa. Es un proyecto singular, porque nos permitió perfeccionar las estimaciones globales y, al mismo tiempo, llevar a cabo estudios detallados en Polonia, incluyendo grupos de discusión con trabajadores y directivos, además de una encuesta nacional representativa sobre la adopción de la IA generativa en el lugar de trabajo.

Los resultados confirman muchas de nuestras conclusiones anteriores, pero también aportan novedades. Las ocupaciones administrativas siguen siendo las más expuestas, aunque hemos visto que automatizar muchas de esas tareas resulta más difícil en la práctica que en la teoría. Los empleos más expuestos siguen siendo los de auxiliares de entrada de datos, mecanógrafos, auxiliares de contabilidad y secretariado administrativo. Pero, en comparación con 2023, la exposición ha crecido también en profesiones técnicas y especializadas – analistas financieros, desarrolladores web y multimedia, programadores de aplicaciones y asesores de inversión – reflejando la creciente capacidad de la IA generativa para asumir tareas más complejas y digitalizadas.

A escala global, uno de cada cuatro empleos (24 %) presenta algún grado de exposición. La diferencia entre países es clara: uno de cada tres empleos en las economías de ingresos altos, frente a uno de cada diez en las de ingresos bajos. Persisten además desigualdades de género: en los países ricos, casi el 10 % del empleo femenino está en ocupaciones con mayor potencial de automatización, frente al 3,5 % en el caso de los hombres. En 2023, estas cifras eran del 7,8 % y 2,9 %, respectivamente.

Conviene subrayar que exposición no significa la automatización inmediata de una profesión entera, sino que una gran parte de sus tareas actuales podrían realizarse con esta tecnología. Que eso implique la desaparición de un empleo o la sustitución de trabajadores es más complejo: depende tanto de la decisión inicial de adoptarla como de las oportunidades que tengan los trabajadores para aprender a usarla y adaptarse a la evolución de sus funciones.

¿Cómo está transformando la IA generativa los lugares de trabajo?

Pese a la intensidad del debate público, el uso real de la IA generativa en las empresas sigue siendo limitado, sobre todo en lo que respecta a su integración más allá de tareas básicas. En la encuesta que realizamos en Polonia a finales de 2024, solo un 9,4 % de los trabajadores afirmó que su empleador había introducido oficialmente estas herramientas. Casi la mitad señaló que su empresa no tenía planes de hacerlo. El contraste está en el uso individual: un 16,7 % dijo haber utilizado la IA generativa en la última semana, lo que sugiere que la tecnología entra en el trabajo “por la puerta trasera”, más rápido de lo que avanzan las estrategias empresariales o la regulación.

Esta dinámica genera dos grupos. Los usuarios experimentados se centran en aplicaciones prácticas y consideran normal verificar los resultados de la IA como parte de su trabajo. Los usuarios ocasionales, en cambio, expresan más miedos generales: pérdida de creatividad, erosión de competencias básicas. La diferencia radica en la experiencia directa en el ámbito profesional.

El contexto organizativo es crucial. Allí donde la IA generativa se introdujo oficialmente con consulta a los trabajadores, la mayoría dijo utilizarla y dos tercios expresaron su deseo de usarla más. En ausencia de diálogo, prevalece la incertidumbre: el 41 % de los empleados en esas empresas se mostró firmemente en contra de su adopción. La falta de comunicación acentúa la división: más de dos tercios de los encuestados en Polonia dijeron no haber recibido ninguna orientación sobre cómo utilizar estas herramientas, y solo un 2,1 % afirmó que su empresa había establecido límites claros. Un vacío sorprendente, dados los riesgos de un mal uso para las propias compañías.

Lo que observamos, en definitiva, es que la transformación no es solo tecnológica, sino organizativa. La manera en que las empresas introduzcan la IA generativa – en diálogo con los trabajadores o impuesta sin explicaciones – determinará si mejora la calidad del empleo y la productividad, o si los debilita.

¿Cómo garantizar que la transición hacia la IA genere empleos de calidad sin aumentar las desigualdades?

Conviene recordar que las tecnologías digitales nunca son neutras: transforman los mercados laborales y las sociedades tanto en lo social y lo estructural como en lo tecnológico. La IA generativa no es la excepción.

Cada vez hay más consenso entre economistas en que las verdaderas ganancias de productividad no vendrán de recortar empleos, sino de la medida en que la experiencia humana pueda complementarse con nuevas capacidades tecnológicas. Si se adopta con un enfoque centrado en las personas, la IA puede redefinir ocupaciones, añadir valor y mejorar la calidad del trabajo. Pero si se utiliza solo para abaratar costes, aumentar la vigilancia o reducir la autonomía laboral, los riesgos de exclusión e inequidad crecen.

De ahí la importancia de la política pública. Marcos institucionales sólidos – diálogo social efectivo, sistemas de apoyo a los trabajadores, guías claras sobre usos prohibidos – son necesarios para minimizar riesgos y garantizar un acceso equitativo a los beneficios. Nuestra investigación muestra que algunos grupos son especialmente vulnerables: mujeres, trabajadores administrativos, jóvenes y mayores sin competencias digitales. Gestionar la transición de forma justa exige dar prioridad a estos colectivos: programas de recualificación y formación, construcción de competencias digitales, protección de ingresos de quienes pierdan su empleo y apoyo a su reintegración en el mercado laboral.

En última instancia, que la IA generativa se convierta en motor de desarrollo o en factor de exclusión dependerá de nuestra capacidad para gestionar la transición con los mecanismos políticos y sociales ya existentes, y de asegurar que los trabajadores tengan voz real en cómo se aplican estas herramientas, mediante el diálogo con los empleadores.