El 66,9% del empleo porteño está expuesto a la inteligencia artificial, según el primer índice que mide el impacto potencial de la IA generativa en una ciudad, pero ese porcentaje no mide despidos sino hasta qué punto las tareas que componen cada ocupación pueden verse afectadas por la tecnología.
El índice fue elaborado por el Consejo Económico y Social de la Ciudad de Buenos Aires (CEBA) con una metodología de la Organización Internacional del Trabajo, y trabajó junto con la OIT y la CGT para adaptar el análisis a la estructura laboral porteña.
Se trata de la primera aplicación de esta metodología a una ciudad: la OIT suele medir países.
El índice usa una escala de cero a uno, donde el valor más bajo representa ausencia de exposición y el más alto el máximo nivel posible. Determina qué tareas pueden ser automatizadas, complementadas o transformadas por la IA.
Manuel Socías, del CEBA, explicó el objetivo del enfoque: "Tratamos de salir un poco de las dos narrativas antinómicas", en referencia a las visiones que presentan la tecnología como solución universal y las que anticipan destrucción masiva del empleo.
El experto fue explícito sobre el punto que más se malinterpreta: "Exposición no significa pérdida de puesto de trabajo".
Por qué Buenos Aires quedó segunda en el ranking mundial
Por la composición de su economía, no por su nivel de adopción tecnológica.
En la comparación que utilizó el CEBA, Buenos Aires aparece detrás de Singapur y por encima de los Estados Unidos, Francia, el Reino Unido y Australia.
La explicación está en un dato estructural, casi el 88% del empleo de la Ciudad corresponde al sector servicios, donde pesan mucho las actividades administrativas, profesionales y vinculadas con el procesamiento de información.
Esas son precisamente las tareas que la IA generativa puede abordar con mayor facilidad.
Socías aclaró que la comparación tiene una limitación metodológica, se está midiendo una ciudad contra países completos, y las ciudades concentran empleos de servicios que en un promedio nacional quedan diluidos por la industria y el agro.
Qué ocupaciones están más expuestas a la IA
El relevamiento analizó 40 ocupaciones y desagregó cada una en las tareas que realizan sus trabajadores.
Entre las de mayor exposición aparecen:
- Oficinistas
- Trabajadores de atención directa al público
- Personal de apoyo administrativo
- Contadores
- Abogados
- Profesionales de tecnología de la información
- Periodistas
- Diseñadores
Los oficinistas representan cerca de 112.000 trabajadores en la Ciudad.
El factor común lo identificó Socías: "Todas las ocupaciones que tienen un conjunto de tareas de base cognitiva tienen un nivel de exposición alto a la inteligencia artificial".
Entre las de menor exposición figuran las que dependen de presencia física, destreza manual o trato interpersonal:
- Trabajadores de cuidado
- Personal de salud
- Empleo doméstico
- Construcción
- Plomeros y electricistas
Hay una paradoja en esa distribución que conviene señalar: las ocupaciones que durante décadas se consideraron "seguras" por requerir formación universitaria son hoy las más expuestas, mientras los oficios manuales aparecen como los más protegidos.
Cómo cambia el trabajo si no desaparece el puesto
El impacto se produce dentro de cada ocupación: algunas tareas podrían desaparecer, otras modificarse y otras adquirir mayor importancia, pero no hay forma de sustituir dimensiones del trabajo que dependen del vínculo interpersonal, como explicó Socías usando el ejemplo de un docente que puede usar IA para preparar una clase pero no para reemplazar el trato con los alumnos.
Para el ecosistema fintech y financiero local, esa distinción tiene aplicación directa.
Las tareas de análisis de riesgo, redacción de informes, atención al cliente de primer nivel y procesamiento documental son exactamente el tipo de trabajo cognitivo que el índice identifica como más expuesto.
Pero la relación con el cliente, la negociación y la decisión final sobre casos complejos permanecen del lado humano.
Bruno Cattaneo, consultor en transformación organizacional, plantea qué deberían estar haciendo las empresas hoy: "El error más caro es tratar esto como un problema de recursos humanos cuando es un problema de diseño de procesos. La pregunta no es a quién reemplazo, sino qué tareas de cada puesto puedo automatizar para que esa persona haga otra cosa de mayor valor."
Cattaneo explica a iProUP que "las compañías que arranquen por el despido van a perder el conocimiento operativo que necesitan justamente para implementar bien la tecnología".
Quién se queda con las ganancias de productividad
Ahí está el debate que el CEBA plantea como el verdadero eje de la discusión.
Socías advirtió que un aumento de la productividad no se traduce automáticamente en mayores ingresos para los trabajadores: "Si no interviene la política, probablemente el resultado sea mayor concentración de la riqueza, porque se lo va a apropiar el capital".
El CEBA propone discutir programas de formación profesional y nuevas reglas para acompañar la transformación tecnológica, con participación de sindicatos, empresas y trabajadores. La agenda incluye capacitación, salarios y distribución de las ganancias derivadas de la mayor productividad.
El próximo paso del organismo es medir qué sectores de la economía porteña ya están adoptando IA y de qué manera esa incorporación está modificando las tareas y la organización laboral.
Hay además un problema de método que el propio autor reconoce: la velocidad del cambio tecnológico. Los modelos de IA amplían sus capacidades en períodos muy cortos. Por eso Socías admitió sobre su propio trabajo: "Este es un índice que ya nace obsoleto".
Su conclusión sobre el proceso fue igual de directa: "El cambio va a venir, es inevitable". La discusión, agregó, pasa por cómo gestionar esa transición.
Florencia Ibarguren, economista, contextualiza el dato para la Argentina: "Este índice mide potencial de exposición, no adopción efectiva. Y ahí Argentina tiene una particularidad: la restricción de capital y la baja inversión hacen que la adopción real sea mucho más lenta que en países con acceso a financiamiento. Eso da tiempo para preparar la transición, pero también significa que el país puede quedar rezagado en productividad mientras el resto avanza".
