Desarrollo Económico Global
Gran parte de la problemática y los desafíos antes mencionados convergen al analizar sus repercusiones socioeconómicas en los países en desarrollo. La fuerza laboral de estas naciones podría enfrentar una retracción de la subcontratación de servicios (*outsourcing*), dado que muchas tareas cognitivas sencillas que se realizaban en países en desarrollo —como, por ejemplo, las de los centros de llamadas— son susceptibles de ser automatizadas mediante los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs). Este fenómeno representa una amenaza económica significativa para las economías de los países más pobres (Georgieva, 2024).
ENTIDAD
3 - Otro
INTENCIÓN
2 - Involuntario
TIEMPO
2 - Post-despliegue
ID del riesgo
mit1355
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.2 > Aumento de la desigualdad y disminución de la calidad del empleo
Estrategia de mitigacion
1. Implementar urgentemente programas de *reskilling* y *upskilling* a gran escala en países en desarrollo, enfocados en dotar a la fuerza laboral (especialmente la expuesta a la automatización de tareas cognitivas sencillas, como *call centers*) con competencias en el uso, control e integración estratégica de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), además de habilidades blandas críticas. 2. Desarrollar marcos regulatorios y estrategias nacionales que promuevan la adopción de la IA como un complemento (*augmentation*) a las capacidades humanas, en lugar de un sustituto puro (*automation*), e incentivar la inversión en la diversificación de la economía hacia sectores de mayor valor agregado menos susceptibles a la automatización total. 3. Fomentar la inversión, mediante cooperación internacional y alianzas público-privadas, en la modernización de los sistemas educativos y de formación profesional, asegurando la accesibilidad y asequibilidad para todas las poblaciones, con el fin de alinear los planes de estudio con las necesidades de la economía digital y la era de la IA.