Transformación digital y automatización en el mercado laboral colombiano: riesgos y oportunidades para grupos socioeconómicamente marginados

Abstract

El rápido avance de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y la automatización ha generado preocupaciones sobre su posible impacto en el mercado laboral. En particular, la IA ha expandido la frontera de ocupaciones automatizables, afectando de manera desigual a grupos socioeconómicamente marginados. En este trabajo se realiza un análisis de la exposición ocupacional, industrial y geográfica a la IA en Colombia, con énfasis en los riesgos y oportunidades para las mujeres y grupos étnicos. A partir de los datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) se realizan estimaciones de modelos de efectos fijos para: i) analizar cómo la IA afecta a diferentes ocupaciones en términos de indicadores laborales, teniendo en cuenta diferencias entre niveles de ingresos; ii) revisar la relación de la exposición con la prevalencia o ausencia de habilidades digitales que permitan aprovechar los beneficios de la IA; y iii) evaluar los efectos heterogéneos de la exposición ocupacional según la diversidad de género y étnica de las ocupaciones. Los resultados sugieren que la adopción de este tipo de tecnologías no es neutral a las desigualdades preexistentes. Comprender cómo estas disparidades inciden en la exposición a la automatización de los grupos socioeconómicamente marginados es crucial para facilitar la transición de estas personas hacia los empleos emergentes del futuro. (Texto tomado de la fuente).

The rapid advancement of artificial intelligence (AI) and automation technologies has generated concerns about their potential impact on the labor market. Particularly, AI has expanded the frontier of automatable occupations, affecting socioeconomically marginalized groups in an unequal manner. This work carries out an analysis of occupational, industrial, and geographical exposure to AI in Colombia, with a focus on the risks and opportunities for women and ethnic groups. Using data from the Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), estimates from fixed effects models are made to: i) analyze how AI affects different occupations in terms of labor indicators, considering differences in income levels; ii) examine the relationship of exposure with the prevalence or absence of digital skills that enable the leveraging of AI benefits; and iii) evaluate the heterogeneous effects of occupational exposure based on the gender and ethnic diversity of occupations. The results suggest that the adoption of such technologies is not neutral to pre-existing inequalities. Understanding how these disparities impact the exposure to automation of socioeconomically marginalized groups is crucial for facilitating the transition of these individuals towards the emerging jobs of the future.