{"id":46840,"date":"2024-08-08T12:50:57","date_gmt":"2024-08-08T17:50:57","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=46840"},"modified":"2024-08-08T12:52:01","modified_gmt":"2024-08-08T17:52:01","slug":"buffer-or-bottleneck","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/buffer-or-bottleneck\/","title":{"rendered":"Buffer or Bottleneck?"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"46840\" class=\"elementor elementor-46840\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr; font-family: 'Segoe UI', 'Segoe UI Web', Arial, Verdana, sans-serif; font-size: 12px;\"><div><div><div><div style=\"-webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; clear: both; cursor: text; overflow: visible; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"-webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; clear: both; cursor: text; overflow: visible; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 12.0pt;\">La evidencia emp\u00edrica sobre los posibles impactos de la inteligencia artificial generativa (GenAI) se centra principalmente en los pa\u00edses de altos ingresos. En contraste, se sabe poco sobre el papel de esta tecnolog\u00eda en las futuras trayectorias econ\u00f3micas de las econom\u00edas en desarrollo. Este documento contribuye a llenar este vac\u00edo estimando la exposici\u00f3n del mercado laboral latinoamericano a la GenAI. Proporciona estad\u00edsticas detalladas de la exposici\u00f3n a la GenAI entre y dentro de los pa\u00edses, aprovechando un conjunto rico de encuestas armonizadas de hogares y fuerza laboral. Para tener en cuenta el ritmo m\u00e1s lento de adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica en las econom\u00edas en desarrollo, ajusta las medidas de exposici\u00f3n a la GenAI utilizando la probabilidad de acceso a tecnolog\u00edas digitales en el trabajo. Esto se utiliza para evaluar hasta qu\u00e9 punto la brecha digital entre y dentro de los pa\u00edses ser\u00e1 una barrera para maximizar las ganancias de productividad entre las ocupaciones que de otro modo podr\u00edan ser aumentadas por las herramientas de GenAI. Los hallazgos muestran que ciertas caracter\u00edsticas est\u00e1n consistentemente correlacionadas con una mayor exposici\u00f3n. Espec\u00edficamente, los trabajos en \u00e1reas urbanas que requieren educaci\u00f3n superior, est\u00e1n situados en el sector formal y son desempe\u00f1ados por individuos con ingresos m\u00e1s altos tienen m\u00e1s probabilidades de interactuar con esta tecnolog\u00eda. Adem\u00e1s, hay una inclinaci\u00f3n pronunciada hacia los trabajadores m\u00e1s j\u00f3venes, que enfrentan una mayor exposici\u00f3n, incluido el riesgo de automatizaci\u00f3n de trabajos, particularmente en los sectores de finanzas, seguros y administraci\u00f3n p\u00fablica. Al ajustar por acceso a tecnolog\u00edas digitales, los hallazgos muestran que la brecha digital es una barrera importante para realizar los efectos positivos de la GenAI en los trabajos de la regi\u00f3n. En particular, casi la mitad de las posiciones que podr\u00edan beneficiarse potencialmente de la mejora est\u00e1n obstaculizadas por la falta de uso de tecnolog\u00edas digitales. Este efecto negativo de la brecha digital es m\u00e1s pronunciado en los pa\u00edses m\u00e1s pobres. La atenci\u00f3n p\u00fablica a la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) ha ido en aumento desde la introducci\u00f3n de los modelos conversacionales, como ChatGPT, Bard o Gemini. Las impresionantes capacidades de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), seguidas por otros sistemas de IA basados en redes neuronales capaces de generar im\u00e1genes e incluso videos a partir de simples indicaciones textuales, han planteado una serie de importantes preguntas \u00e9ticas y de seguridad para los responsables de pol\u00edticas nacionales y las estructuras de cooperaci\u00f3n internacional. Sin embargo, el tema que captura la mayor atenci\u00f3n diaria de los ciudadanos comunes es el posible impacto de estas herramientas en r\u00e1pida evoluci\u00f3n sobre los empleos. No es sorprendente que la posible transformaci\u00f3n que podr\u00eda resultar de la interacci\u00f3n de la GenAI con los mercados laborales tambi\u00e9n haya atra\u00eddo una creciente atenci\u00f3n entre los acad\u00e9micos. Las principales preguntas de investigaci\u00f3n se han centrado en el impacto sobre el empleo, las ocupaciones emergentes, la productividad y la calidad del trabajo. Un documento reciente del FMI proporciona una visi\u00f3n general completa de esta literatura, al mismo tiempo que destaca la escasez de estudios que van m\u00e1s all\u00e1 de los pa\u00edses de altos ingresos (HIC).<\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 12.0pt;\">\u00a0<\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 12.0pt;\">Llenando este vac\u00edo de investigaci\u00f3n, el estudio proporciona nueva evidencia sobre los posibles impactos de la GenAI en los mercados laborales de la regi\u00f3n de Am\u00e9rica Latina y el Caribe (LAC). Una contribuci\u00f3n importante de este estudio es proporcionar un primer intento de adaptar las medidas de exposici\u00f3n de los trabajos a la GenAI al contexto de los pa\u00edses en desarrollo, donde incluso los trabajadores en ocupaciones que generalmente se espera que se beneficien de la GenAI pueden no poder aprovechar sus beneficios debido al pobre acceso a la infraestructura digital. Se implementa un ajuste estimando medidas de uso de computadoras en el trabajo en ocupaciones ISCO de 2 d\u00edgitos, caracter\u00edsticas de los trabajadores y del pa\u00eds basadas en datos de PIAAC y posteriormente imput\u00e1ndolas en observaciones individuales en encuestas a nivel de pa\u00eds incluidas en la base de datos SEDLAC. Luego, se utiliza esta medida para crear dos categor\u00edas entre los trabajadores que se espera que se beneficien del uso de la GenAI debido a la naturaleza de sus ocupaciones: aquellos que tienen acceso a tecnolog\u00edas digitales y aquellos que no lo tienen. El tama\u00f1o de estos \u00faltimos es un indicador del n\u00famero de trabajadores que no podr\u00e1n disfrutar de los beneficios de productividad de la GenAI, aunque sus trabajos podr\u00edan beneficiarse te\u00f3ricamente de la transformaci\u00f3n. Tambi\u00e9n se discuten las caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas detalladas de los grupos que probablemente se ver\u00e1n m\u00e1s negativamente afectados por estas limitaciones infraestructurales. Los hallazgos indican que entre el 30 y el 40 por ciento del empleo en LAC est\u00e1 expuesto de alguna manera a la GenAI. Esta exposici\u00f3n est\u00e1 vinculada con el estatus econ\u00f3mico de los pa\u00edses, lo que sugiere que los niveles de ingresos son un fuerte correlato del impacto de la GenAI en los mercados laborales. Este nivel total de exposici\u00f3n incluye tres categor\u00edas: expuestos a la automatizaci\u00f3n, a la mejora y \u00ablo desconocido\u00bb. Este \u00faltimo incluye ocupaciones que, dependiendo del progreso de la tecnolog\u00eda y el uso de aplicaciones tecnol\u00f3gicas adyacentes, como los agentes basados en LLM, podr\u00edan acercarse m\u00e1s a la automatizaci\u00f3n o la mejora. Ciertas caracter\u00edsticas est\u00e1n consistentemente correlacionadas con una mayor exposici\u00f3n general a la GenAI. Espec\u00edficamente, los trabajos en \u00e1reas urbanas que requieren educaci\u00f3n superior, est\u00e1n situados en el sector formal y son desempe\u00f1ados por individuos con ingresos relativos m\u00e1s altos tienen m\u00e1s probabilidades de interactuar con esta tecnolog\u00eda. La proporci\u00f3n de trabajos expuestos a la automatizaci\u00f3n es relativamente peque\u00f1a, pero no trivial, aproximadamente del 2 al 5 por ciento del empleo total. Los trabajadores m\u00e1s j\u00f3venes y las mujeres tienden a enfrentar una mayor exposici\u00f3n a la automatizaci\u00f3n, particularmente en los sectores de finanzas, seguros y administraci\u00f3n p\u00fablica.<\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 12.0pt;\">\u00a0<\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 12.0pt;\">Al mismo tiempo, la proporci\u00f3n de trabajos que podr\u00edan beneficiarse de una transformaci\u00f3n productiva con la GenAI es consistentemente mayor que aquellos con riesgos de automatizaci\u00f3n en todos los pa\u00edses de LAC, oscilando entre el 8 y el 12 por ciento del empleo en los pa\u00edses. Este es particularmente el caso de los trabajos en educaci\u00f3n, salud y servicios personales. Adem\u00e1s, los sectores orientados al servicio al cliente (comercio minorista, comercio, hoteles, restaurantes, etc.) enfrentan una exposici\u00f3n elevada a \u00ablo desconocido\u00bb. Esta categor\u00eda abarca la mayor proporci\u00f3n (14-21 por ciento) del empleo en las estimaciones, lo que demuestra que, aunque el concepto de exposici\u00f3n ocupacional es m\u00e1s f\u00e1cil de establecer, los efectos precisos sobre c\u00f3mo pueden evolucionar muchas ocupaciones son m\u00e1s dif\u00edciles de predecir para una gran parte de los mercados laborales actuales. Finalmente, se encuentra que el acceso a tecnolog\u00edas digitales es un determinante cr\u00edtico del grado en que los trabajadores pueden aprovechar los beneficios potenciales de la GenAI. Casi la mitad de las posiciones que podr\u00edan beneficiarse potencialmente de la mejora est\u00e1n obstaculizadas por deficiencias digitales que les impedir\u00e1n realizar ese potencial. Espec\u00edficamente, el 6.24 por ciento de los trabajos ocupados por mujeres y el 6,22 por ciento de los trabajos ocupados por hombres se ven afectados por estas brechas. Limitaciones similares se aplican a los trabajos en la categor\u00eda de \u00ablo desconocido\u00bb: aunque algunos de ellos podr\u00edan pivotar potencialmente hacia la mejora mediante un aumento de la complementariedad entre la GenAI y el trabajador humano en estas ocupaciones, las brechas digitales impedir\u00e1n que una gran parte de estos trabajos siga este escenario. El resto de este estudio est\u00e1 estructurado de la siguiente manera: la secci\u00f3n 2 proporciona una visi\u00f3n general de la regi\u00f3n de LAC y elabora sobre los efectos te\u00f3ricos que se podr\u00edan esperar de la interacci\u00f3n de la GenAI con sus mercados laborales; la secci\u00f3n 3 discute los datos y m\u00e9todos aplicados a este an\u00e1lisis; la secci\u00f3n 4 proporciona un desglose detallado de los hallazgos; y la discusi\u00f3n final se presenta en la secci\u00f3n 5.<\/p><p><span style=\"font-family: inherit; color: var( --e-global-color-text );\"><b>P<\/b><\/span><span style=\"font-family: inherit; color: var( --e-global-color-text );\"><b>ara leer m\u00e1s ingrese a:<\/b><\/span><\/p><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><p lang=\"es-TRAD\" style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 11.0pt;\"><a href=\"https:\/\/openknowledge.worldbank.org\/entities\/publication\/f3137b32-f70f-4b88-bc61-5eeaf12303ec\">https:\/\/openknowledge.worldbank.org\/entities\/publication\/f3137b32-f70f-4b88-bc61-5eeaf12303ec<\/a><\/p><p lang=\"es-TRAD\">\u00a0<\/p><p lang=\"es-TRAD\" style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 11.0pt;\"><a href=\"https:\/\/openknowledge.worldbank.org\/bitstreams\/ea86eff2-4721-4656-9a93-32593adb80db\/download\">https:\/\/openknowledge.worldbank.org\/bitstreams\/ea86eff2-4721-4656-9a93-32593adb80db\/download<\/a><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><p lang=\"ES-CO\" style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow-wrap: break-word; vertical-align: baseline; font-kerning: none; background-color: transparent; color: windowtext;\" xml:lang=\"ES-CO\">\u00a0<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El siguiente informe examina el impacto potencial de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en el empleo en Am\u00e9rica Latina, destacando las diferencias con respecto a los pa\u00edses de altos ingresos. A medida que la tecnolog\u00eda avanza, se plantea la preocupaci\u00f3n de que la automatizaci\u00f3n y la digitalizaci\u00f3n puedan exacerbar las desigualdades existentes en el mercado laboral, especialmente en una regi\u00f3n donde la informalidad laboral es prevalente. El estudio se basa en datos emp\u00edricos y revisiones de literatura para evaluar c\u00f3mo la exposici\u00f3n a GenAI var\u00eda seg\u00fan las caracter\u00edsticas socio-demogr\u00e1ficas y el uso de computadoras en el lugar de trabajo. Uno de los hallazgos clave del informe es que los trabajadores en empleos formales son m\u00e1s susceptibles a la automatizaci\u00f3n por GenAI en comparaci\u00f3n con sus contrapartes en el sector informal. Esto plantea un dilema, ya que aunque los empleos formales suelen ofrecer cierta cobertura de los sistemas de protecci\u00f3n social, la automatizaci\u00f3n de estos puestos no garantiza que los trabajadores puedan encontrar f\u00e1cilmente nuevos empleos formales. Adem\u00e1s, el informe se\u00f1ala que la transici\u00f3n de los trabajadores del sector informal a empleos mejor remunerados y formales es poco com\u00fan, lo que sugiere que permitir que la automatizaci\u00f3n erosione lentamente el sector formal podr\u00eda expandir a\u00fan m\u00e1s la informalidad. El estudio tambi\u00e9n subraya la importancia de abordar la segmentaci\u00f3n del mercado laboral entre los sectores formal e informal. Se argumenta que las pol\u00edticas que buscan reducir esta segmentaci\u00f3n podr\u00edan mejorar las oportunidades de los trabajadores desplazados para regresar al sector formal. Adem\u00e1s, se menciona que la transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica podr\u00eda ofrecer oportunidades para la \u00abe-formalizaci\u00f3n\u00bb de empleos a trav\u00e9s de servicios gubernamentales innovadores.<\/p>","protected":false},"author":23,"featured_media":46841,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[55,53],"tags":[],"class_list":["post-46840","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitalizacion","category-tendencias"],"yasr_visitor_votes":{"number_of_votes":0,"sum_votes":0,"stars_attributes":{"read_only":false,"span_bottom":false}},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Buffer or Bottleneck? - Colombia Inteligente<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/buffer-or-bottleneck\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Buffer or Bottleneck? - Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El siguiente informe examina el impacto potencial de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en el empleo en Am\u00e9rica Latina, destacando las diferencias con respecto a los pa\u00edses de altos ingresos. 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