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Durante años se repitió una idea casi automática sobre la automatización. El riesgo parecía concentrarse en los empleos menos cualificados, pero la inteligencia artificial generativa está dibujando otra geografía y coloca arriba a médicos, ingenieros y directivos.
Eso es lo que certifica un estudio del Centro Común de Investigación de la Comisión Europea publicado en la revista Structural Change and Economic Dynamics, que incorpora el efecto de la inteligencia artificial generativa desde la llegada de ChatGPT en noviembre de 2022.
La exposición ya no se concentra donde se esperaba
En 2013, Carl Benedikt Frey y Michael Osborne situaron en el 47% el empleo estadounidense supuestamente automatizable, con el foco puesto sobre todo en oficios menos cualificados. El nuevo análisis europeo desplaza esa intuición hacia ocupaciones apoyadas en tareas cognitivas, justo donde hoy avanzan los sistemas generativos.
En 2024 los profesionales mantienen aproximadamente el doble de exposición que los trabajadores elementales del mismo año.
La comparación tiene otra arista incómoda. En 2024, las ocupaciones elementales ya presentan un nivel de exposición superior al que tenían las ocupaciones profesionales en 2018.
Desde 2015, además, la exposición ocupacional ha crecido en todas las categorías laborales. La tendencia no describe un salto aislado, sino una presión sostenida que ha ido escalando a medida que estas herramientas mejoraban su rendimiento y ampliaban sus usos cotidianos.
Las habilidades más expuestas son justo las que sostienen muchos trabajos de oficina
El estudio no mira primero profesiones, sino capacidades. Las cuatro habilidades que lideran la exposición son la atención y búsqueda, la comprensión y expresión, la conceptualización y aprendizaje, y el razonamiento cuantitativo y lógico.
Visto así, la imagen cambia bastante.
La inteligencia artificial apenas roza, en cambio, las tareas físicas que dependen de fuerza, destreza manual, orientación espacial o coordinación corporal. Ahí los niveles de exposición quedan próximos a cero, una distancia que ayuda a entender por qué la sacudida golpea antes una pantalla que una obra o un taller.
También aparece una relación social muy nítida. La correlación entre la exposición de 2024 y la renta media de cada ocupación alcanza 0,85, de modo que el impacto potencial crece precisamente en los trabajos mejor pagados.
Ese cruce entre salario y exposición conecta con la brecha salarial ligada a la IA, donde el debate ya no gira solo en torno a cuántos empleos desaparecen, sino a qué tipo de conocimiento conserva valor cuando una máquina resume, compara o redacta en segundos.
El mapa sale de conectar pruebas de IA con tareas reales
La metodología del trabajo parte de 352 pruebas estandarizadas de inteligencia artificial, entre ellas ImageNet y SQuAD, que los autores vincularon a 14 habilidades cognitivas. Después conectaron esas habilidades con 108 tareas laborales concretas y, a partir de ahí, distribuyeron el resultado entre 127 ocupaciones clasificadas con la taxonomía ISCO-3.
Para levantar ese mapa, el equipo recurrió a la Encuesta Europea de Condiciones de Trabajo, la encuesta PIAAC de la OCDE y la base de datos O*NET italiana. No es una fotografía tomada desde una sola fuente, sino un cruce entre rendimiento técnico y trabajo cotidiano.
Esa forma de medir recuerda que el problema no consiste en preguntar qué profesión desaparecerá de un golpe, sino qué parte de cada jornada ya puede asumir un sistema entrenado para buscar, comprender, relacionar y responder. Por eso el cambio alcanza también a la supervisión algorítmica del trabajo, allí donde una tarea automatizada deja de ser una ayuda y empieza a influir en decisiones laborales.
La paradoja final cabe en dos datos. Las tareas físicas siguen casi fuera del radar de la inteligencia artificial, pero médicos, ingenieros y directivos encabezan la exposición en el mismo momento en que esa exposición guarda una correlación de 0,85 con la renta media de cada ocupación.