La IA ya tiene capacidad técnica para asumir el 11,7% del trabajo en EEUU, según el MIT

La inteligencia artificial ya posee capacidad técnica para realizar tareas equivalentes al 11,7% de la fuerza laboral de Estados Unidos, según un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) que amplía de forma sustantiva el diagnóstico habitual sobre el impacto de estas tecnologías en el empleo. El informe, concluido en octubre y publicado este miércoles, estima que ese porcentaje representa 1,2 billones de dólares en salarios, sobre todo en los sectores financiero, sanitario y de servicios profesionales, donde abundan las tareas cognitivas y administrativas susceptibles de automatización.

La investigación se apoya en el Iceberg Index, un nuevo indicador desarrollado por el MIT y el Laboratorio Nacional de Oak Ridge para medir la exposición técnica del trabajo a la IA. A diferencia de los análisis tradicionales basados en previsiones de empleo o en la presencia efectiva de estas tecnologías en las empresas, este índice identifica qué proporción de las habilidades necesarias para cada ocupación puede ser desempeñada por herramientas de IA ya existentes. El modelo representa a 151 millones de trabajadores, distribuidos en 923 ocupaciones y 3.000 condados, y compara sus perfiles de habilidades con las capacidades de más de 13.000 herramientas de IA en uso empresarial, desde asistentes de programación hasta sistemas de procesamiento de documentos y plataformas de automatización de flujos de trabajo.

El estudio subraya que estas cifras no equivalen a pérdidas de empleo: el Iceberg Index no proyecta despidos ni plazos de implantación, sino la superposición entre tareas humanas y capacidades técnicas de la IA. Los autores insisten en que el impacto final dependerá de factores como la velocidad de adopción, la estrategia de cada empresa, la disponibilidad de formación, la regulación y la aceptación social. Lo que ofrece el índice es un mapa anticipado de dónde podría sentirse antes la transformación del trabajo.

"La punta del iceberg"

El contraste más llamativo del documento aparece al comparar la capacidad técnica de la IA con la adopción visible en el mercado laboral. El análisis identifica un Surface Index –una medida de la implementación actual, basada sobre todo en ocupaciones tecnológicas– que se sitúa en apenas el 2,2% del valor salarial del empleo estadounidense. Es decir: la presencia perceptible de la IA en puestos vinculados a la informática, la analítica o el desarrollo de software representa una fracción mínima frente a su potencial técnico de 11,7%. O, en palabras de los autores, lo observable hasta ahora es “la punta del iceberg”.

Ese diferencial resulta relevante para cualquier país que debate cómo orientar sus políticas públicas ante la automatización. El informe apunta que la mayor parte de la exposición técnica se concentra en tareas rutinarias –gestión documental, análisis financiero básico, procesamiento administrativo– que se reparten por prácticamente todas las regiones y sectores, no solo en los grandes polos tecnológicos de la costa oeste estadounidense. Los mapas incluidos en el estudio muestran que estados sin un peso destacado en industrias tecnológicas –como Dakota del Sur o Tennessee– presentan niveles elevados de exposición debido a la abundancia de funciones administrativas en sus sectores financieros, manufactureros o logísticos.

El valor añadido del Iceberg Index es que permite identificar estas áreas “invisibles” de automatización antes de que aparezcan en las estadísticas tradicionales. El documento recuerda que indicadores como el PIB, el desempleo o la renta per cápita explican menos del 5% de la variación que detecta el índice en la exposición al trabajo automatizable, lo que para sus autores evidencia un vacío en los sistemas de medición actuales. Que un estado tenga un alto PIB no significa necesariamente que esté mejor preparado: su estructura laboral puede estar concentrada en sectores donde la IA tiene mayor capacidad técnica. Del mismo modo, un territorio con baja adopción actual de IA en empresas puede presentar una exposición elevada, si una parte significativa de sus tareas administrativas es automatizable con herramientas ya disponibles.

Anticipar y planificar

El estudio sintetiza así una brecha doble. Por un lado, entre capacidad técnica y adopción real de la IA: los usos visibles representan una porción muy limitada del potencial. Por otro, entre lo que las estadísticas económicas captan hoy y la estructura de tareas que la IA podría transformar mañana. Para los investigadores, este desfase justifica dotar a los responsables públicos de herramientas que permitan simular escenarios, anticipar necesidades de formación y ajustar inversiones antes de que los cambios se manifiesten en el empleo.

El documento no formula recomendaciones políticas concretas, pero sí insiste en que la planificación laboral debe incorporar métricas prospectivas si quiere evitar respuestas tardías. En un contexto internacional donde la adopción de la IA avanza a ritmos muy distintos según el país y el sector, el trabajo del MIT ofrece una señal sobre la magnitud de la transformación: parte de las tareas que sustentan las economías avanzadas –incluida la española– ya pueden ser realizadas por sistemas automatizados. La cuestión, concluye el informe, no es si la IA reemplazará empleos, sino qué tipo de tareas redefinirá primero y cómo se preparan las economías para ese proceso.