El informe examina el futuro del trabajo en Europa y Estados Unidos, centrándose en el impacto de la IA, la automatización y otros factores en los mercados laborales hasta 2030. Entre los hallazgos clave se destacan las continuas dificultades por la escasez de mano de obra y el crecimiento lento de la productividad en ambas regiones. Se prevé que hasta un 30% de las horas de trabajo actuales podrían ser automatizadas para 2030, impulsadas por la IA generativa. Aumentará la demanda de profesiones en STEM, atención médica y habilidades especializadas, mientras que disminuirá para los trabajadores de oficina, producción y atención al cliente. Europa podría requerir hasta 12 millones de transiciones ocupacionales para 2030, el doble de la tasa pre-pandemia, mientras que Estados Unidos podría ver casi 12 millones, consistente con los niveles pre-pandemia.  Asimismo, los negocios necesitarán mejoras significativas en habilidades, con una mayor demanda de habilidades tecnológicas, sociales y emocionales. Los trabajadores con salarios más bajos enfrentarán desafíos para la transición a empleos mejor remunerados, lo que podría polarizar el mercado laboral. La adopción proactiva de tecnologías y la redistribución de trabajadores podrían ayudar a Europa a lograr un crecimiento de la productividad anual de hasta el 3% para 2030. Sin embargo, una adopción lenta y una redistribución insuficiente limitarían el crecimiento al 0,3%. El ritmo de cambio ocupacional es similar en los países europeos, aunque la mezcla específica refleja variaciones económicas. Los ejecutivos reportan una necesidad de habilidades avanzadas en TI, análisis de datos, pensamiento crítico, creatividad y enseñanza, que actualmente escasean. Las empresas planean enfocarse en la capacitación de trabajadores, además de la contratación y subcontratación, para satisfacer las necesidades de habilidades. El informe enfatiza que las decisiones tomadas hoy podrían revitalizar el crecimiento de la productividad y crear mejores resultados sociales, pero una lenta redistribución de trabajadores podría dejar a millones sin participar productivamente en el futuro del trabajo.

El informe analiza los cambios proyectados en los mercados laborales de Europa y Estados Unidos desde 2022 hasta 2030, enfocándose en las transiciones ocupacionales impulsadas por factores como la automatización, la inteligencia artificial (IA), el comercio electrónico y los cambios demográficos. Entre los puntos clave se incluye que el envejecimiento de la población aumentará la demanda y el gasto en salud en ambas regiones. De igual forma, el crecimiento del comercio electrónico podría incrementar los empleos en logística mientras reduce las posiciones en el comercio minorista tradicional. Aunque la escala de las transiciones ocupacionales es similar entre países (6-7,4% del empleo), la mezcla de ocupaciones afectadas varía. Las diferencias en la estructura de empleo, niveles salariales y preparación para la IA influyen en el impacto sobre ocupaciones específicas en cada país. En la mayoría de los países europeos estudiados, los trabajos de apoyo administrativo verán la mayor parte de las transiciones. En contraste, las transiciones en el trabajo de producción son más prominentes en países como la República Checa y Polonia debido a las industrias intensivas en carbono, mientras que las transiciones en la agricultura son especialmente significativas en Polonia debido a su mayor participación de empleo en este sector. La preparación para la IA varía entre países, destacándose Alemania y el Reino Unido. Además, las concentraciones geográficas de la actividad económica dentro de los países también afectan los resultados del mercado laboral. Paralelamente, se proyectan cambios significativos en las habilidades y demandas laborales debido a los avances tecnológicos, particularmente la IA y la automatización, para 2030. Se espera que las habilidades tecnológicas y socioemocionales vean un aumento en la demanda, mientras que las habilidades cognitivas básicas pueden disminuir. En Europa y Estados Unidos, la demanda de habilidades tecnológicas podría crecer un 25% y un 29% respectivamente, mientras que las habilidades socioemocionales podrían aumentar un 11% y un 14%. Las habilidades cognitivas básicas, a menudo utilizadas en roles de apoyo administrativo y servicio al cliente, podrían ver una disminución del 14% en demanda debido a la automatización. Por otro lado, las habilidades físicas y manuales solo podrían ver una disminución del 1% en Europa, manteniendo la mayor proporción de horas laborales. Las empresas enfrentan desafíos en la capacitación del personal, la contratación de nuevos talentos o la búsqueda de estrategias alternativas para asegurar las habilidades necesarias. Habilidades específicas como la empatía, el liderazgo y la creatividad se espera que vean aumentos significativos en la demanda. Estos cambios en la demanda de habilidades están vinculados a transformaciones en diversos sectores, incluyendo la salud, el comercio electrónico y la sostenibilidad. La capacidad de las empresas para navegar estos cambios determinará si Europa puede beneficiarse plenamente de las ventajas de productividad y capital humano en el futuro del trabajo.

El informe proyecta cambios significativos en la demanda de empleo en varios sectores de Europa para 2030, particularmente debido a la adopción de IA generativa. En el sector del comercio mayorista y minorista, se anticipa un impacto considerable en la demanda de empleo, con un aumento en la necesidad de habilidades tecnológicas, sociales y emocionales, mientras que disminuirá la demanda de habilidades cognitivas básicas y físicas/manuales. En los servicios financieros, se proyecta una disminución en la demanda laboral, con las mayores reducciones esperadas en roles de apoyo administrativo y servicio al cliente. Sin embargo, habrá un incremento en la demanda de profesionales STEM, científicos de datos e ingenieros de software, con aproximadamente 600.000 empleados bancarios necesitando cambiar de ocupación. En la manufactura, se espera un descenso neto en la demanda de empleo, siendo el trabajo de producción y los roles de apoyo administrativo los más afectados. No obstante, habrá un aumento en la demanda de trabajadores en posiciones STEM y de gestión. En términos generales, se observa una tendencia hacia roles que requieren educación superior y habilidades especializadas, con un incremento en la demanda de habilidades tecnológicas, sociales y emocionales, y una disminución en la demanda de habilidades cognitivas básicas y físicas/manuales, lo que resultará en transiciones ocupacionales significativas para muchos trabajadores. Este análisis se basa en un escenario de adopción rápida de IA, comparando proyecciones para 2022 y 2030 en varios países europeos. Por otro lado, el sector manufacturero europeo verá una disminución neta en la demanda de empleo para 2030, con aproximadamente 2,1 millones de trabajadores potencialmente necesitando cambiar de ocupación. Este cambio es impulsado por avances tecnológicos, automatización y la transición hacia emisiones netas cero. Aunque algunas industrias dentro de la manufactura, como la energía renovable y los vehículos de bajas emisiones, crecerán, otras como la producción de motores de combustión interna se contraerán. El trabajo de producción será el más afectado, mientras que los roles especializados en gestión, negocios y profesiones legales tendrán menos transiciones. El sector salud en Europa se prevé que experimente el mayor crecimiento en la demanda laboral para 2030, con la adición potencial de 3,7 millones de empleos, impulsado por la creciente demanda de asistentes de salud y profesionales de la salud, debido al envejecimiento de la población y el aumento de problemas de salud mental y enfermedades crónicas. Ambos sectores verán cambios significativos en su mezcla de habilidades, con un incremento en la importancia de las habilidades tecnológicas, sociales y emocionales. El sector manufacturero puede experimentar un cambio más dramático en la composición de su fuerza laboral en comparación con el sector salud, que proyecta un crecimiento general, pero aún enfrentará una reestructuración interna significativa.

El impacto de la IA y la automatización en el futuro del trabajo en Europa se proyecta como una transformación significativa en la productividad y las transiciones laborales. La adopción de IA y automatización presenta diferentes escenarios basados en la velocidad de adopción tecnológica y la reubicación de horas de trabajo automatizadas. Las empresas y los responsables políticos deben decidir cómo abordar esta adopción, lo cual influirá en los resultados económicos y sociales. Una postura proactiva implica implementar cambios tecnológicos mientras se apoya la formación y atracción de talento. Por otro lado, una postura reactiva puede tener beneficios a corto plazo, pero conlleva riesgos para las empresas y la sociedad. El análisis cuantitativo muestra que el crecimiento anual de la productividad en Europa puede variar entre 0,2% y 3,1%, dependiendo de la rapidez de la adopción tecnológica y la reubicación de horas de trabajo automatizadas. El mayor crecimiento (3,1% anual) se logra con una adopción rápida y plena reubicación de horas automatizadas. Una adopción más lenta o una reubicación parcial de trabajadores conduce a un menor crecimiento de la productividad y puede tener implicaciones sociales significativas, como el desempleo. El análisis enfatiza que las decisiones tomadas hoy tienen un impacto a largo plazo en la productividad y los resultados sociales futuros. Las empresas deben centrarse en transformar y capacitar a su fuerza laboral para adaptarse al cambiante panorama laboral, lo que podría impulsar tanto el crecimiento como el desarrollo del capital humano. Es importante equilibrar el avance tecnológico con el desarrollo de la fuerza laboral para lograr resultados económicos y sociales óptimos. Los líderes empresariales deben entender el impacto de la IA y la IA generativa en su fuerza laboral, incluyendo cómo estas tecnologías pueden aumentar y automatizar el trabajo, y estimar la capacidad que podrían liberar.

Planificar un cambio estratégico en la fuerza laboral implica dimensionar las necesidades de fuerza laboral y habilidades basadas en los casos de uso identificados, evaluar las brechas de talento futuras y determinar las necesidades de reclutamiento, capacitación o recapacitación. Las empresas deben priorizar el desarrollo de personas estableciendo «salas de victoria» de talento dedicadas a identificar y reclutar líderes en IA, acelerar la construcción de capacidades de IA en la fuerza laboral y adaptar las estrategias de recursos humanos a la fuerza laboral posterior a la IA. Además, los líderes necesitan emprender su propio viaje de aprendizaje sobre tecnologías de automatización para maximizar sus contribuciones durante la transformación. El estudio sobre el futuro del trabajo y el potencial económico de la IA generativa utiliza datos de diversas agencias nacionales de estadísticas y emplea un modelo que considera factores como proyecciones de empleo, potencial de automatización y escenarios de adopción. El modelo descompone las ocupaciones en actividades constituyentes y evalúa el potencial de automatización para cada actividad según la disponibilidad tecnológica actual y futura. Utiliza el modelo de difusión de Bass para simular escenarios de adopción tecnológica, considerando factores como viabilidad económica, preparación organizativa y entorno regulatorio. También examina el impacto de la automatización en la productividad, midiendo el PIB por empleado equivalente a tiempo completo. En otra instancia, la metodología incorpora los efectos de la transición a cero emisiones netas en los trabajos, considerando los compromisos internacionales para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. A su vez, considera tendencias a largo plazo del mercado laboral, como el aumento de ingresos, la atención médica y el envejecimiento, la innovación tecnológica y otros catalizadores macroeconómicos. El estudio también tiene en cuenta las tendencias aceleradas por la pandemia de COVID-19, como el aumento del trabajo remoto y el comercio electrónico. Analiza la demanda y las transiciones de habilidades, categorizando las habilidades laborales en cinco categorías amplias y mapeándolas a actividades laborales específicas. El estudio se complementa con una encuesta propia de ejecutivos de nivel C de cinco países, que brinda información sobre la demanda actual y futura de habilidades, el impacto de la adopción de IA y las estrategias para abordar las brechas de habilidades. En resumen, la metodología combina modelos cuantitativos con datos de encuestas para proporcionar un análisis integral de las tendencias futuras de la fuerza laboral, considerando factores como la automatización, la adopción de IA y los cambios en los requisitos de habilidades.

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