América Latina, entre las regiones con menor exposición juvenil a la IA
Solo 16% de los trabajadores jóvenes de la región ocupa puestos de alta exposición al cambio de tareas provocado por la IA.
Un nuevo informe global del Foro Económico Mundial y PwC mide, por primera vez a esta escala, cuánto transforma la IA las tareas que componen cada ocupación.
La métrica no evalúa cuántos empleos se pierden, sino cuánto cambia el contenido del trabajo: cuánto de lo que hace una persona en su puesto coincide con tareas que la IA ya puede ejecutar o asistir, como procesar información, redactar textos o responder consultas.
América Latina y el Caribe aparecen entre las regiones con menor exposición del mundo. Mientras que en Asia Oriental tres de cada cuatro trabajadores jóvenes ocupan puestos de alta exposición, y en Europa y América del Norte la proporción ronda dos de cada tres, en la región latinoamericana ese número cae a 16,3%. Solo Asia Central, el Sudeste Asiático, Asia Meridional, Medio Oriente y Norte de África, y África Subsahariana registran niveles más bajos.
El informe atribuye esta diferencia a la composición sectorial: las economías con mayor peso de agricultura y construcción quedan menos expuestas, mientras que los sectores intensivos en conocimiento -servicios financieros, tecnología, servicios profesionales- concentran la mayor exposición a nivel global.
Sin embargo, la baja exposición no despeja las tensiones sobre el talento en la región.
Según el mismo relevamiento, 38% de los CEOs de América Latina considera que la disponibilidad de habilidades clave representa una amenaza moderada para su empresa en los próximos doce meses, y 21% la considera una amenaza alta o extrema para sus resultados financieros.
Es decir: aunque la IA reconfigura menos tareas en la región que en otras partes del mundo, la escasez de capacidades sigue estando entre las principales preocupaciones de quienes lideran las empresas.
Para el liderazgo empresarial y educativo de la región, el dato invita a una lectura en dos planos. Por un lado, la exposición comparativamente baja da margen de tiempo antes de que la IA reconfigure masivamente las tareas de nivel inicial.
Por otro, la brecha de talento ya está instalada como preocupación, independientemente de cuánto avance la automatización.