La expansión de la inteligencia artificial comienza a tener un impacto concreto sobre el mundo del trabajo y la Ciudad de Buenos Aires aparece particularmente expuesta a esa transformación.
El Índice de Exposición Ocupacional a la IA Generativa (IEOIAG) desarrollado por el CESBA busca medir cuánto pueden verse afectadas por estas tecnologías las distintas ocupaciones de la Ciudad.
El resultado central muestra la magnitud del fenómeno: el 66,9% del empleo de CABA tiene algún grado de exposición a la inteligencia artificial generativa.
El índice porteño alcanza un puntaje de 0,353 sobre una escala de 0 a 1, tomando como referencia 39 ocupaciones. Según el estudio, se trata de un nivel elevado incluso en términos internacionales: supera los registros utilizados como referencia para Estados Unidos (0,322), Reino Unido (0,331) y Francia (0,318).
La diferencia es todavía mayor frente al promedio estimado para Argentina, de 0,292, y América Latina, de 0,257.

La explicación se encuentra, en buena medida, en la estructura del mercado laboral porteño.
El 88% de los ocupados de CABA trabaja en actividades vinculadas a servicios, frente al 78% registrado para el conjunto de la Argentina.
Comercio, salud, educación, finanzas, administración pública y actividades profesionales y técnicas tienen un peso particularmente importante en la economía de la Ciudad.
Y muchas de esas actividades concentran precisamente las tareas sobre las que las herramientas de inteligencia artificial generativa tienen mayor capacidad de intervención.
El segundo factor es la calificación de los trabajadores.
Según los datos utilizados por el CESBA, el 66% de los ocupados de la Ciudad tiene estudios superiores completos o en curso, mientras que a nivel nacional esa proporción alcanza el 39,5%.
Esta característica, que tradicionalmente constituye una fortaleza del mercado laboral porteño, también incrementa su contacto con la nueva tecnología.
La explicación es que la IA generativa tiene una capacidad creciente para realizar o asistir tareas cognitivas que históricamente necesitaron trabajadores altamente calificados, como escribir, analizar información, sintetizar contenidos o programar.

El impacto potencial tampoco se distribuye de manera uniforme.
La administración pública presenta un índice de exposición de 0,423, mientras que el conjunto integrado por finanzas, tecnologías de la información y servicios profesionales alcanza 0,420.
El comercio registra un nivel de 0,365.
En el extremo opuesto aparecen actividades en las que predominan las tareas físicas o presenciales. La construcción tiene un índice de exposición de 0,211 y el servicio doméstico, de apenas 0,149.
La diferencia permite identificar una de las características centrales de esta transformación: cuanto mayor es el peso del procesamiento de información dentro de una ocupación, mayor tiende a ser su exposición a las capacidades actuales de la inteligencia artificial generativa.
Oficinistas, profesionales de negocios y administración y trabajadores vinculados a tecnología se encuentran entre las ocupaciones con mayor exposición.


El estudio introduce, sin embargo, una distinción fundamental para interpretar los resultados.
Exposición no significa necesariamente reemplazo.
La inteligencia artificial generativa no elimina automáticamente una profesión completa, sino que puede intervenir sobre determinadas tareas que forman parte de ella.
Una misma ocupación puede incluir actividades altamente automatizables y otras donde la tecnología tenga una capacidad mucho menor de sustitución.
Por eso, la pregunta que empieza a plantearse en el mercado laboral deja de ser únicamente qué empleos podrían desaparecer.
El interrogante pasa a ser qué tareas cambiarán, cuáles podrán automatizarse, cuáles serán complementadas por inteligencia artificial y qué nuevas capacidades deberán incorporar los trabajadores.
En otras palabras, el impacto podría producirse primero dentro de los puestos de trabajo antes que sobre la existencia misma de esos puestos.

Los datos muestran además que la exposición cambia según el nivel de calificación y el género.
Entre las mujeres con empleos de calificación operativa, por ejemplo, el índice alcanza 0,430, el registro más alto dentro de esa comparación.
Entre los varones, los profesionales presentan una exposición de 0,407, mientras que entre las mujeres profesionales se ubica en 0,377.
Los resultados muestran que la transformación tecnológica no impactará de la misma manera sobre todos los trabajadores.
La ocupación, el tipo de tareas realizadas, el nivel de formación y el sector productivo pueden determinar niveles muy diferentes de exposición.

El relevamiento constituye la primera etapa de un proyecto más amplio.
El CESBA plantea avanzar posteriormente sobre la adopción efectiva de estas tecnologías dentro de las empresas y organizaciones.
Para eso prevé realizar entrevistas con cámaras empresariales, sindicatos y especialistas de los sectores con mayor exposición, con el objetivo de analizar cómo se está implementando la inteligencia artificial y qué decisiones están tomando las organizaciones frente a la transformación.
Una tercera etapa buscará incorporar al debate a empresas, sindicatos y gobierno para elaborar acuerdos y recomendaciones sobre buenas prácticas.
El desafío aparece entonces en dos niveles.
Por un lado, las empresas deberán determinar cómo incorporar tecnologías capaces de aumentar la productividad y automatizar tareas. Por otro, trabajadores, organizaciones y gobiernos deberán discutir cómo se distribuyen los beneficios, los costos y las nuevas oportunidades generadas por esa transformación.
Los datos del CESBA muestran que esa discusión dejó de pertenecer al terreno de las proyecciones futuras.
Con prácticamente 7 de cada 10 empleos porteños alcanzados en algún grado por las capacidades de la inteligencia artificial generativa, la transformación del mercado laboral ya está en marcha.
La cuestión central ya no parece ser si la IA modificará el trabajo, sino qué trabajos cambiarán primero, cómo se reorganizarán sus tareas y quiénes estarán mejor preparados para adaptarse a esa nueva economía.