Un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) revela que la inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad técnica para llevar a cabo funciones que equivalen al 11,7% del empleo en Estados Unidos. Publicado recientemente, el análisis indica que este porcentaje corresponde a 1,2 billones de dólares en salarios, principalmente en áreas como finanzas, salud y servicios profesionales, sectores caracterizados por una alta concentración de tareas cognitivas y administrativas susceptibles a la automatización.
La base de este estudio es el Índice Iceberg, una herramienta analítica creada por el MIT y el Laboratorio Nacional de Oak Ridge, que mide la exposición técnica de los trabajos frente a la IA. A diferencia de otros estudios que se enfocan en predicciones de empleo o en la presencia actual de tecnologías en las empresas, este índice evalúa qué fracción de las habilidades requeridas en cada empleo pueden ser ejecutadas por tecnologías de IA existentes. El modelo analiza 151 millones de empleados distribuidos en 923 ocupaciones y 3.000 condados, comparando sus habilidades con las capacidades de más de 13.000 herramientas de IA utilizadas en el ámbito empresarial, desde asistentes de programación hasta sistemas de procesamiento de documentos y plataformas de automatización de procesos.
El informe aclara que estos datos no implican directamente pérdidas de empleos: el Índice Iceberg no pronostica despidos ni tiempos de implementación, sino que muestra la superposición entre tareas humanas y habilidades técnicas de la IA. Los investigadores subrayan que el impacto definitivo dependerá de aspectos como la velocidad de adopción, las estrategias empresariales, la capacitación disponible, las regulaciones y la aceptación por parte de la sociedad. El índice proporciona un mapa preliminar de las áreas donde los cambios podrían sentirse primero.
«La punta del iceberg»
Uno de los hallazgos más destacados del estudio es la discrepancia entre la capacidad técnica de la IA y su implementación actual en el mercado laboral. Se introduce el Índice de Superficie, que mide la implementación actual y que alcanza apenas el 2,2% del valor salarial total del empleo en EE. UU. Esto significa que la presencia tangible de la IA en trabajos relacionados con la informática y el desarrollo de software es solo una pequeña parte de su potencial técnico del 11,7%. Como lo describen los autores, lo que se observa hasta ahora es solo “la punta del iceberg”.
Esta diferencia es crucial para cualquier país que esté evaluando cómo ajustar sus políticas públicas frente a la automatización. El estudio señala que la mayor exposición técnica se encuentra en tareas rutinarias como la gestión documental, el análisis financiero básico y el procesamiento administrativo, que están presentes en casi todas las áreas y sectores, no solo en los centros tecnológicos de la costa oeste de EE. UU. Los mapas incluidos en el informe muestran que estados con menos presencia en industrias tecnológicas, como Dakota del Sur o Tennessee, tienen altos niveles de exposición debido a la cantidad de funciones administrativas en sus sectores financieros y de manufactura.
El valor del Índice Iceberg radica en su capacidad para identificar estas zonas “invisibles” de automatización antes de que sean evidentes en las estadísticas convencionales. El estudio resalta que indicadores tradicionales como el PIB, el desempleo o la renta per cápita explican menos del 5% de la variabilidad que el índice detecta en la exposición al trabajo automatizable. Esto sugiere una laguna en los actuales sistemas de medición. Que un estado tenga un PIB alto no necesariamente indica que esté mejor preparado: su estructura laboral puede estar dominada por sectores donde la IA tiene una capacidad técnica superior. Igualmente, un área con baja adopción actual de IA puede tener una alta exposición si muchas de sus tareas administrativas son automatizables con herramientas ya disponibles.
Anticipar y planificar
El análisis del MIT destaca una doble brecha: entre la capacidad técnica y la adopción real de la IA, y entre lo que las estadísticas económicas reflejan hoy y lo que la IA podría transformar en el futuro. Este desfase justifica la necesidad de proporcionar a los responsables políticos herramientas que les permitan simular escenarios, prever necesidades de capacitación y ajustar inversiones antes de que los cambios se materialicen en el mercado laboral.
Aunque el informe no ofrece recomendaciones políticas específicas, enfatiza que la planificación laboral debe incluir métricas de futuro para evitar reacciones tardías. En un panorama internacional donde la adopción de la IA varía mucho entre países y sectores, el estudio del MIT destaca la magnitud de la transformación: muchas de las tareas fundamentales para las economías avanzadas, incluida la española, ya pueden ser ejecutadas por sistemas automatizados. La pregunta, según concluye el informe, no es si la IA reemplazará empleos, sino qué tipo de tareas transformará primero y cómo se prepararán las economías para enfrentar este proceso.
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