Automatización de Trabajo en vez de Aumento
El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el mercado laboral es bifronte, presentando tanto beneficios como riesgos. Un informe de la Casa Blanca subraya su potencial para "incrementar la productividad, generar nuevos empleos y elevar el nivel de vida". Sin embargo, la IA también posee la capacidad de desestabilizar sectores específicos, induciendo transformaciones profundas que pueden incluir la pérdida de puestos de trabajo. Más allá del riesgo de desempleo total, los trabajadores se enfrentan a la posibilidad de que las herramientas de IA generativa automaticen tareas parciales dentro de sus funciones, o que, en un sentido más amplio, modifiquen fundamentalmente los requisitos y la naturaleza de su trabajo. El efecto final de la IA generativa dependerá de si su implementación prioriza la **automatización** (sistemas automatizados que sustituyen la labor humana) o la **aumentación** (IA utilizada como apoyo o potenciador de las capacidades del trabajador). Históricamente, en las últimas dos décadas, los avances acelerados en automatización han conducido a una "disminución de la participación laboral en la renta, el estancamiento salarial y la desaparición de empleos de calidad en muchas economías avanzadas".
ENTIDAD
1 - Humano
INTENCIÓN
1 - Intencional
TIEMPO
2 - Post-despliegue
ID del riesgo
mit496
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.2 > Aumento de la desigualdad y disminución de la calidad del empleo
Estrategia de mitigacion
1. Priorizar la Estrategia de Aumentación sobre la Automatización Exigir que la adopción de sistemas de Inteligencia Artificial se enfoque de manera principal en la *aumentación* de las capacidades del capital humano, potenciando las funciones de juicio, análisis no rutinario y tareas cognitivas de alto nivel. Esto implica diseñar la implementación tecnológica para que actúe como complemento, no como sustituto, de la labor humana, mitigando así el riesgo de desplazamiento y devaluación de habilidades en la fuerza de trabajo. 2. Implementar Marcos Robustos de Gobernanza y Supervisión Establecer marcos de gobernanza de IA a nivel corporativo o regulatorio (siguiendo principios como los de la Ley de IA de la UE) que aseguren la transparencia y la rendición de cuentas en los procesos de decisión sobre automatización. Es fundamental monitorear continuamente el impacto de la IA en la participación laboral y los salarios, y auditar los sistemas para prevenir el aumento de la desigualdad laboral y la obsolescencia de habilidades. 3. Inversión Estratégica en Recualificación y Mejora de Habilidades (Upskilling) Desarrollar programas proactivos de capacitación y recualificación a gran escala para los empleados. Estos programas deben reorientar las habilidades de los trabajadores desde tareas repetitivas y susceptibles a la automatización de *rutina* hacia funciones que requieran la colaboración efectiva con herramientas de IA, el manejo de sistemas complejos y el desarrollo de nuevas habilidades interpersonales y de resolución de problemas, asegurando la resiliencia laboral ante la transformación digital.