Según arXiv q-fin, un estudio reciente analiza cómo las capacidades de inteligencia artificial se relacionan con el desempeño laboral en distintas ocupaciones, sin atribuir efectos directos a la tecnología. El trabajo evalúa 19.265 declaraciones de tareas del sistema O*NET mediante criterios fijos, generando indicadores de ejecución y potencial de automatización. Este índice de ejecución se mantiene estable a lo largo de diferentes versiones del catálogo O*NET y entre distintos codificadores, aunque no refleja una evaluación humana verificada. Se destaca que el indicador no supera en potencia las actividades ya existentes en el sistema O*NET, lo que sugiere que no aporta una nueva dimensión de diagnóstico laboral.
El análisis revela que, desde 2012, las ocupaciones de carácter blanco y con alta carga de ejecución han mostrado un crecimiento de empleo más lento. Este patrón se mantiene en cada periodo analizado, y las pendientes de crecimiento entre estas categorías no presentan diferencias significativas. Esto indica que la tendencia no surge específicamente con la llegada de inteligencia artificial, sino que es un fenómeno estructural que afecta a familias de empleos en conjunto. A partir de 2022, el gradiente de capacidad de automatización comienza a incrementarse, pero el estudio señala que esta variación es solo cronológicamente identificable, no necesariamente causada por el avance de la IA.
El hallazgo clave es que el trabajo no demuestra que la inteligencia artificial esté generando una transformación laboral significativa. En su lugar, presenta una herramienta de medición y un cronograma de cambios que pueden observarse en el mercado de trabajo. La evidencia no apoya una relación causal directa entre el desarrollo de la IA y la reducción del empleo en sectores específicos. Más bien, los datos sugieren que las tendencias laborales ya existían, y que su evolución se mantiene dentro de patrones previamente identificados.
Para el lector peruano, esta investigación ofrece un escenario de reflexión. Aunque la tecnología de IA está en crecimiento, el estudio indica que los cambios en la demanda laboral no son un efecto inmediato ni exclusivo de esa innovación. En el contexto peruano, donde muchos sectores —como servicios, manufactura y comercio— dependen de tareas repetitivas y estructuradas, este hallazgo podría ayudar a entender que las transformaciones laborales han sido parte de una evolución gradual, no un fenómeno acelerado por la inteligencia artificial. Así, los planes de formación, reestructuración y adaptación laboral deben centrarse en capacidades humanas y en procesos de gestión, más que en la mera expectativa de que la IA elimine empleos. La clave no está en resistir la tecnología, sino en redefinir qué habilidades valen más en un entorno que ya cambia, pero de forma progresiva.