Inteligencia artificial y empleo: ¿qué competencias están cambiando?

Contexto y pregunta central

Desde la llegada de la IA generativa, la pregunta sobre qué empleos «desaparecerán» domina buena parte del debate público. Sin embargo, para decidir qué aprender o qué enseñar, la pregunta más útil es otra: ¿qué competencias están cambiando con la inteligencia artificial y qué sabemos realmente sobre su efecto en el empleo latinoamericano?

Para responderla revisamos tres documentos: el informe de la OIT Tendencias del mercado laboral en América Latina y el Caribe 2026 (OIT, 2026); el estudio Buffer or Bottleneck? Employment Exposure to Generative AI and the Digital Divide in Latin America, publicado por la OIT y el Banco Mundial (Gmyrek et al., 2024); y el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial (WEF, 2025). Incorporamos el estudio de la OIT y el Banco Mundial porque el informe de tendencias 2026 aborda la IA solo de forma cualitativa y no presenta cifras sobre el tema.

Hallazgos documentados

1. La OIT: perfiles combinados más que especialistas en IA

Interpretación del informe La OIT afirma que el cambio tecnológico, «en particular la creciente difusión de la inteligencia artificial», está modificando gradualmente la demanda de competencias (OIT, 2026, p. 17). Precisa que, «más que una demanda generalizada de conocimientos especializados en inteligencia artificial, los mercados de trabajo valoran cada vez más perfiles que combinan competencias técnicas con capacidades cognitivas, digitales y socioemocionales» (pp. 26-27).

Interpretación del informe La OIT advierte que el acceso a la formación es desigual, sobre todo para trabajadores informales y personas con menor nivel educativo, lo que «puede aumentar las brechas de acceso a empleos de calidad» si no se fortalecen sistemas inclusivos de aprendizaje permanente (OIT, 2026, p. 27).

Dato observado Como contexto, la desocupación regional fue de 5,3 % en 2025 y la informalidad de 47,4 % en 15 países, el nivel más bajo desde 2019 (OIT, 2026, pp. 17-18, 29-30). Entre jóvenes de 15 a 24 años, la desocupación fue de 11,3 % y la informalidad de 59,1 % (pp. 26, 34).

2. Exposición no es lo mismo que automatización

Estimación Según el estudio de la OIT y el Banco Mundial, entre el 30 % y el 40 % del empleo en América Latina y el Caribe está expuesto de algún modo a la IA generativa (Gmyrek et al., 2024, p. 7). Los propios autores advierten que este resultado no debe leerse como que «hasta el 40 %» del empleo está expuesto a la automatización (p. 22).

Estimación Solo entre el 2 % y el 5 % del empleo, según el país, tiene potencial de automatización. El potencial de aumento, es decir, de transformación de tareas con apoyo de la IA, es mayor: entre 8 % y 12 % del empleo según la introducción y las conclusiones del estudio (pp. 7, 36). La categoría más grande, de entre 14 % y 21 %, es una zona incierta cuyo resultado dependerá de cómo evolucione la tecnología (p. 7).

3. Quiénes están más expuestos

Estimación En promedio, la proporción de empleos de mujeres expuestos a la automatización duplica la de los hombres (Gmyrek et al., 2024, p. 24). El perfil típico de la persona expuesta es urbano, joven, con educación media o alta y con empleo formal en banca, finanzas, seguros o el sector público. En Colombia, por ejemplo, la exposición a la automatización es de 5,5 % en el empleo femenino y de 1,6 % en el masculino (p. 30).

4. La brecha digital como límite

Estimación Casi la mitad de los empleos con potencial de aumento no podría aprovecharlo por falta de acceso a infraestructura digital: unos 17 millones de empleos en 16 países, de los cuales alrededor de 7 millones son de mujeres y casi 10 millones de hombres (Gmyrek et al., 2024, p. 29).

5. Lo que esperan los grandes empleadores

Proyección El 86 % de los empleadores encuestados por el WEF espera que la IA y el procesamiento de información transformen su negocio hacia 2030 (WEF, 2025, p. 11). En las empresas con sede en América Latina y el Caribe, la cifra es de 93 % (p. 228). Los empleadores atribuyen a la IA la creación de unos 11 millones de empleos y el desplazamiento de unos 9 millones a nivel mundial, un saldo neto de alrededor de 1,8 millones (p. 25).

Proyección Ante la IA, el 77 % de los empleadores planea reconvertir o actualizar a su plantilla para trabajar junto a esta tecnología, el 69 % contratar personas capaces de diseñar herramientas de IA, el 62 % personas que sepan trabajar con ella y el 41 % reducir personal donde la IA pueda replicar tareas (WEF, 2025, p. 63). El 41 % es una proporción de empleadores, no de empleos.

Proyección Los empleadores estiman que hoy el 47 % de las tareas las realizan principalmente personas, el 22 % principalmente la tecnología y el 30 % ambas; para 2030 anticipan un reparto cercano a un tercio para cada categoría (WEF, 2025, p. 26).

Análisis de OLEE

Esta sección presenta la interpretación del equipo editorial de OLEE. No es un resultado de investigación de campo propia.

La pregunta correcta es «qué tareas», no «qué empleos». Las tres fuentes coinciden en que la IA actúa sobre tareas específicas dentro de las ocupaciones. Por eso, la estimación de exposición (30 % a 40 %) y la de automatización (2 % a 5 %) son tan distintas: estar expuesto no significa ser reemplazado. En estas estimaciones, la mayor parte del empleo expuesto no aparece en la categoría de automatización, sino en las de aumento o de resultado incierto.

Las competencias más valiosas son las que combinan. La observación de la OIT sobre perfiles mixtos coincide con lo que reportan los empleadores al WEF: crecen las competencias tecnológicas, pero también el pensamiento analítico, la creatividad y la capacidad de seguir aprendiendo. Saber usar herramientas de IA con criterio, verificar sus resultados e integrarlas en el propio campo profesional parece más relevante para la mayoría que convertirse en especialista en IA.

La IA puede ampliar brechas existentes. La exposición se concentra en el empleo formal, urbano y con más educación, mientras que la brecha digital limita el aprovechamiento de la IA en otros segmentos. A la vez, la formación necesaria para adaptarse es menos accesible para trabajadores informales. Si no se atienden estas condiciones, los beneficios de la IA podrían concentrarse en quienes ya tienen más ventajas.

Implicaciones para Latinoamérica

• Alfabetización en IA para todas las profesiones: integrar el uso crítico de herramientas de IA en la formación de distintas disciplinas, no solo en las carreras tecnológicas.
• Atención específica a las mujeres: la mayor exposición del empleo femenino a la automatización justifica programas de actualización con enfoque de género, como recomiendan Gmyrek et al. (2024, pp. 35-37).
• Infraestructura digital como política de empleo: cerrar la brecha de conectividad y acceso a dispositivos es condición para que la IA complemente el trabajo en lugar de excluir.
• Aprendizaje permanente accesible: la OIT insiste en sistemas de formación flexibles y vinculados a las necesidades productivas (OIT, 2026, p. 40).

Limitaciones de la evidencia

• El informe Tendencias del mercado laboral en América Latina y el Caribe 2026 trata la IA de forma cualitativa y no presenta cifras sobre exposición o adopción; sus afirmaciones sobre perfiles combinados se apoyan en otras publicaciones que no se revisaron para este análisis.
• El estudio de la OIT y el Banco Mundial mide exposición teórica, no impactos observados. Utiliza datos de 2023 o anteriores, supone la misma exposición para una ocupación en todos los países y estima el uso de computadoras a partir de una encuesta que cubre solo cuatro países de la región. Además, presenta dos rangos para el potencial de aumento (8 % a 12 % y 8 % a 14 %).
• Las cifras del WEF son expectativas de grandes empresas formales y excluyen a pequeñas empresas y al sector informal.
• Ninguna de las fuentes revisadas mide todavía el efecto real de la IA generativa sobre el empleo en la región.

Conclusiones

La evidencia disponible no respalda las predicciones de una sustitución masiva de empleos por la IA en América Latina en el corto plazo, pero sí indica que una parte relevante del trabajo cambiará. Las competencias que ganan valor combinan conocimiento técnico, capacidad digital, pensamiento analítico y habilidades socioemocionales. El reto regional es que esa transformación no amplíe las brechas existentes: entre hombres y mujeres, entre empleo formal e informal y entre quienes tienen acceso digital y quienes no. Medir cómo se adopta la IA en las organizaciones latinoamericanas y cómo cambian las tareas en la práctica es una línea de investigación prioritaria.