Uno de los puntos más recurrentes cuando se habla de inteligencia artificial es el del impacto de la automatización en los mercados laborales. El uso cada vez más generalizado de esta tecnología y las nuevas capacidades que incorpora han abierto un debate sobre cómo se está reconfigurando la forma en la que se trabaja actualmente.
Sin embargo, el impacto de la IA no es homogéneo para toda la fuerza laboral y frente a eso surgen varios interrogantes: ¿qué ocupaciones tienen más potencial de automatizarse?, ¿tiene algo que ver el nivel educativo y la remuneración?, ¿cuáles son los sectores económicos con mayor exposición?
Pues bien, para resolver esos interrogantes, el Centro Javeriano de Competitividad (CJC) de la Pontificia Universidad Javeriana desarrolló el estudio, ‘Inteligencia Artificial y Empleo en Colombia’, a partir de la combinación de dos indicadores internacionales: el Artificial Intelligence Occupational Exposure (Aioe) y el OIT-Nask, desarrollado por la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y la Red Informática Científica y Académica de Polonia (Nask); los cuales se contrastaron con la Gran Encuesta Integrada de Hogares (Geih) de 2025 del Dane.
El ejercicio académico clasificó las ocupaciones según su potencial relativo de automatización, es decir, qué tan alto o bajo es su potencial frente al de otras ocupaciones. Como primer gran hallazgo, se identificó que el 27% de los trabajadores analizados está en ocupaciones con alto potencial, el 54% en ocupaciones con bajo potencial y el 19% en ocupaciones cuyo potencial se clasifica como incierto.
“Es importante mencionar que un alto potencial de automatización no necesariamente constituye un pronóstico de pérdida del empleo, pues las tareas que desarrolla la IA en una ocupación pueden complementar y no necesariamente sustituir al trabajador”, explicó Óliver Pardo, director del Centro Javeriano de Competitividad.
A mayor ingreso y educación, mayor potencial relativo de automatización
Entre los trabajadores del grupo de menores ingresos, el 12% está en ocupaciones con alto potencial relativo de automatización. Entre los del grupo de mayores ingresos, la proporción alcanza el 67%.
La educación también muestra un comportamiento similar. Solo 5% de los trabajadores sin educación formal se ubica en ocupaciones con alto potencial relativo de automatización. La proporción alcanza 14% entre quienes tienen educación media y 60% entre quienes cuentan con educación superior o universitaria. Entre las personas sin educación formal, por su parte, 85% se encuentra en ocupaciones de bajo potencial relativo.
Mujeres y trabajadores formales presentan una mayor proporción
Por su parte, el estudio identifica diferencias según género y formalidad laboral. 34% de las mujeres trabaja en ocupaciones con alto potencial relativo de automatización, frente a 22% de los hombres. La diferencia es todavía mayor según la condición de formalidad: 44% de los trabajadores formales se encuentra en ocupaciones de alto potencial relativo, frente a 12% de los informales.
Los sectores con mayor potencial relativo
“Las diferencias también son pronunciadas entre actividades económicas. En información y comunicaciones, el 85% de los trabajadores se encuentra en ocupaciones con alto potencial relativo de automatización, porcentaje que alcanza el 84% en actividades financieras y de seguros”, agregó el director del CJC.
En contraste, en agricultura, ganadería, silvicultura y pesca el 94% de los trabajadores está en ocupaciones con bajo potencial relativo de automatización. En algunos sectores existe, además, una incertidumbre considerable sobre el potencial de automatización. En comercio y reparación, por ejemplo, el 43% de los trabajadores pertenece a la categoría de potencial incierto, mientras que en alojamiento y servicios de comida la proporción es del 41%.
El contraste por territorios
Desde el lente territorial, Bogotá registra la mayor proporción de trabajadores en ocupaciones con alto potencial relativo de automatización, con el 44%; seguida por Antioquia, con el 29%.
En el otro extremo aparecen Cauca y Chocó con 15% y 14%, respectivamente. El bajo potencial relativo predomina en todos los territorios analizados, excepto Bogotá. El potencial incierto alcanza su mayor participación en Caquetá (29%) y la menor en Nariño (13%).
Las ocupaciones con mayor potencial relativo
Los analistas de préstamos y créditos encabezan la clasificación de ocupaciones con mayor potencial relativo de automatización. Les siguen los auxiliares de recursos humanos, los asesores financieros y de inversiones, los diseñadores y administradores de bases de datos y los contadores.
Entre las ocupaciones con menor potencial relativo de automatización se encuentran los obreros de la construcción de edificios, los lavadores de vehículos, los albañiles, los barrenderos y afines, y los obreros de obras públicas y mantenimiento.
Para consultar estos resultados por ocupación, el CJC ofrece una herramienta en línea de acceso público. Cualquier persona puede buscar su ocupación y conocer si se clasifica con alto potencial relativo de automatización, bajo potencial relativo o potencial incierto.
Automatizar no significa eliminar empleos
Finalmente, la capacidad de la IA para realizar determinadas tareas no permite concluir automáticamente que desaparecerán los empleos asociados a ellas. De hecho, la evidencia internacional revisada por el informe muestra que la IA ha permitido aumentar la productividad en tareas de atención al cliente, desarrollo de software y escritura profesional, y que experimentos realizados en comercio electrónico han registrado aumentos en ventas al incorporar esta tecnología.
Una mayor productividad puede permitir a las empresas producir más y reducir costos, y la expansión de la producción puede incrementar la demanda laboral, aunque se necesiten menos trabajadores por unidad producida.
“Las empresas en actividades económicas con mayor potencial de automatización tienen una oportunidad para aumentar su productividad y sus utilidades. Los trabajadores también pueden beneficiarse con mejores salarios si aprenden a combinar sus habilidades con las capacidades de la IA”, concluyó Óliver Pardo, director del Centro Javeriano de Competitividad.