¿Qué trabajos se verán más afectados por la Inteligencia Artificial en los próximos 10 años?

Una nueva investigación sobre el lugar de trabajo de Pearson, la empresa de aprendizaje, encuentra que los roles administrativos están más amenazados por la Inteligencia Artificial (IA) generativa que los trabajos manuales, a medida que la tecnología se afianza más en la economía global.

La última entrega de la serie Skills Outlook de Pearson analiza los “Empleos a prueba de IA generativa”, analizando el impacto de la IA generativa en más de 5,000 puestos de trabajo en cinco países: Australia, Brasil, India, Estados Unidos y Reino Unido.

Si se analiza específicamente el tiempo dedicado a tareas individuales en una semana laboral, la investigación muestra que alrededor del 30% de algunas funciones administrativas podrían realizarse mediante IA generativa. Los hallazgos también mostraron que menos del 1% del tiempo dedicado a tareas involucradas en muchos trabajos manuales podría realizarse mediante IA generativa.

De acuerdo con el reporte, muchos de los roles administrativos más afectados contienen tareas repetitivas, como programar citas o responder y dirigir llamadas, que podrían replicarse fácilmente mediante la IA generativa. Los roles administrativos que son la prueba más generativa de la IA tienden a ser aquellos que involucran tareas relacionadas con las matemáticas, como los ingenieros. Actualmente, la IA generativa es notoriamente inexacta en los cálculos matemáticos, lo que hace que esos trabajos sean un poco más resistentes a la IA por el momento.

Por otro lado, muchos roles manuales, como paisajistas, mecánicos o trabajadores de la construcción, incluyen mano de obra o elementos de servicio al cliente que la IA generativa no puede replicar fácilmente.

En EE.UU., los empleos más afectados por porcentaje de tiempo dedicado a tareas que pueden automatizarse o aumentarse mediante IA generativa, son:

Empleos de cualificación alta

· Secretarias Médicas (40%)
· Empleados de extractos (38%)
· Empleados de facturación, costos y tarifas (38%)
· Entrevistadores y administrativos de préstamos (38%)
· Auxiliares de teneduría de libros, contabilidad y auditoría (38%)

Trabajos manuales

· Comprador de productos agrícolas (27%)
· Asistentes de Entretenimiento y Recreación (26%)
· Anfitriones de restaurantes, salones y cafeterías (24%)
· Gerentes de servicios de alimentos (22%)
· Operadores de Máquinas Herramienta Controladas desde Computador (PC), Metal y Plástico (21%)

“A medida que los empleados miran hacia el futuro, comprender qué trabajos están en riesgo debido a la IA les permite prepararse. También deberían considerar dónde podría crear nuevos roles la Generación AI”, dijo Mike Howells, presidente de Pearson Workforce Skills.

“Los trabajadores y los empleadores deberían analizar cómo pueden aprovechar esta ola de cambio usar lo mejor de la IA y lo mejor de las habilidades humanas juntas, ya sea usando la tecnología para hacerse cargo de tareas repetitivas, para que las personas puedan concentrarse en actividades de alto valor, o mejorando aquellas habilidades exclusivamente humanas como la creatividad, la comunicación y el liderazgo”, agregó Howells.

Los trabajos menos afectados son:

Empleos de cualificación alta

· Consejeros Delegados (10%)
· Ingenieros Civiles (10%)
· Ingenieros Eléctricos (11%)
· Gerentes de Ventas (13%)
· Gerentes de Arquitectura e Ingeniería (13%)

Trabajos manuales

· Mecánicos de Autobuses y Camiones y Especialistas en Motores Diésel (0%)
· Lavavajillas (0%)
· Trabajadores de mantenimiento de carreteras (0%)
· Trabajadores de lavandería y tintorería (0%)
· Soldadores y Soldadores (0%)

Para este informe de investigación de Skills Outlook, Pearson utilizó herramientas basadas en IA generativa para analizar las tareas específicas relacionadas con más de 5,000 trabajos y cuánto tiempo se dedica actualmente a cada uno. Luego calculó qué parte del trabajo de un puesto, según el tiempo dedicado a tareas individuales, se vería afectado por la IA generativa. Esto proporciona el porcentaje de tiempo ahorrado gracias a la IA generativa para 2032, por tarea y, por tanto, qué trabajos se verán más o menos afectados.

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