ILO index of occupational exposure to generative AI

En resumen

Una puntuación pública de hasta qué punto la IA generativa podría hacer las tareas de cada ocupación, y de si lo más probable es que sustituya o que ayude a quien la ejerce. Úsela para elegir dónde mirar primero. No es una decisión.

Para quien dirija la evaluación: una persona responsable de RR. HH. u operaciones, un equipo de proyecto interno o una consultoría externa.

Qué mide

Para cada ocupación de la lista estándar internacional (ISCO-08), el índice mira las tareas que forman el puesto y puntúa hasta qué punto la IA generativa podría hacer cada una. A partir de esas puntuaciones separa dos casos:

• Potencial de automatización: la IA podría hacer la mayoría de las tareas del puesto.
• Potencial de ayuda: la IA podría hacer algunas tareas, y el resto sigue necesitando a la persona.

El estudio en que se basa se describe en su propia página. Su resultado principal es que ayudar a las personas es el caso habitual, y sustituirlas, el raro.

Cómo usarlo

1. Haga corresponder sus puestos con la lista de ocupaciones.
2. Use las puntuaciones para elegir dos o tres puestos que mirar de cerca.
3. Después trace el mapa de las tareas reales de esos puestos con las personas que las hacen. Vea haga un mapa de las tareas antes de decidir qué automatizar.
4. Decida quién ve las puntuaciones por puesto y cómo se explican. Decirle a alguien que su puesto está “expuesto” aumenta el miedo, y el miedo se ha relacionado con que el personal oculte lo que sabe.

Qué no mide

• El uso. La exposición es lo que la IA podría hacer. Para qué se usa la IA es otra cosa, y predice mejor la demanda de trabajadores.
• Sus puestos. Las puntuaciones describen una ocupación típica. Su planificador o su contable pueden hacer otras tareas.
• El conocimiento difícil de poner por escrito. La experiencia, el criterio y las relaciones no están en las listas de tareas.

Cómo se probó

Las puntuaciones del estudio de 2023 las produjo un modelo de IA (GPT-4) que valoró cada tarea. Una versión nacional posterior, hecha con el instituto de investigación polaco NASK, va más allá:

• cubre más de 2500 ocupaciones y cerca de 30.000 tareas de la clasificación nacional de empleos;
• añade valoraciones de las tareas hechas por personas y una encuesta a trabajadores;
• da a cada tarea una puntuación de 0 a 1, y publica el índice completo.

Eso hace el método transparente y mejor fundamentado. Sigue siendo un juicio sobre lo que la tecnología podría hacer.

Licencia y acceso

El informe de la ILO es abierto, con licencia CC BY 4.0. La versión nacional para Polonia se publica con licencia CC BY-NC 4.0: se puede usar y adaptar gratis citando la fuente, pero el uso comercial, como vender una evaluación construida sobre ella, exige el consentimiento de quienes la publican.

Alternativas

Otras evaluaciones con un fin parecido, y cuándo conviene cada una.

• ¿Cuáles de nuestros puestos podría tocar más la IA? AI Occupational Exposure measure (AIOE) Prefiérala cuando trabaje con los códigos de ocupación de Estados Unidos, o quiera también puntuaciones para sectores y regiones. No se encuesta a nadie · Usted hace corresponder sus puestos con los códigos de ocupación de Estados Unidos Uso libre; pregunte antes de modificarla Pruebas: Moderada Mapas de tareas y puestos
• ¿Cuáles de nuestras propias tareas podría hacer la IA, o en cuáles podría ayudar? TPAH task analysis Considérela cuando quiera puntuar las tareas de su propia empresa, no las de una ocupación típica. No se encuesta a nadie. Los responsables de cada proceso revisan los resultados · Un análisis a partir de una descripción de la empresa y de sus puestos Servicio de pago Pruebas: Emergente Mapas de tareas y puestos

Prácticas que la usan

• Haga un mapa de las tareas antes de decidir qué automatizar Divida los puestos en tareas y examine cada una. Hay puntuaciones publicadas que miden cuánto de un puesto podría hacer la IA, su “exposición”. Trate una puntuación alta como un lugar donde mirar, no como una decisión de automatizar. Hacer primero · Esfuerzo: bajo (días, una persona) Evidencia: Moderada Controvertida Rediseño de procesos · Explorar

Los detalles

Pruebas

Emergente El método está publicado y se ha ampliado en una versión nacional que añade valoraciones de personas y una encuesta a trabajadores. Ningún estudio muestra que las puntuaciones predigan lo que pasa con los empleos o las tareas dentro de una empresa.

Qué examina

Puesto y sus tareas

Cómo se recogen las respuestas

Puntuaciones dadas a las tareas de cada ocupación. No hace falta tiempo del personal.

Duración

Sin encuesta. Usted hace corresponder sus puestos con una lista estándar de ocupaciones.

Costo

Gratis

Licencia

CC BY 4.0Puede usar y adaptar el índice si cita la fuente. Una versión nacional para Polonia tiene una licencia no comercial: vea más abajo.

Idiomas

Inglés. Existe una versión nacional en polaco.

Autores

Gmyrek, Berg and Bescond, International Labour Organization, 2023

Fuentes

1. Gmyrek, Berg and Bescond (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization. doi:10.54394/fhem8239
2. Troszyński, Berg, Gmyrek, Kamiński, Konopczyński and colleagues (2025). Generatywna sztuczna inteligencja a polski rynek pracy. Raport badawczy. NASK – National Research Institute. nask.pl

Estudios relacionados en este sitio

• IA generativa y empleo: una estimación mundial de la ILO Gmyrek, Berg and Bescond (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization.
• Exposición no es adopción: lo que la IA podría hacer frente a aquello para lo que se usa Sedai (2026). Exposure Is Not Adoption: Measuring Generative AI and Labor Demand. SSRN working paper.
• Cuándo una persona con IA supera a cada una por separado: 106 experimentos Vaccaro, Almaatouq and Malone (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293–2303.