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245 _aInteligencia artificial y capital humano: ¿pueden estar en peligro sus complementariedades?
_c/ Jimeno, Juan F. ; Lamo, Ana
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490 _aFuncas, Papeles de Economía Española
_vN.º 180 (2024)
520 _aEn este artículo se plantean cuáles son las principales características de un nuevo entorno tecnológico determinado por los avances en robótica e inteligencia artificial (IA), que podrían modificar el sesgo de cualificación observado en cambios tecnológicos anteriores. Asimismo, se indican cuáles son las ocupaciones más expuestas a los nuevos avances tecnológicos propiciados por estas tecnologías. Por último, se señala qué tipo de inversión en educación es necesaria para explotar plenamente las complementariedades entre las nuevas tecnologías y el trabajo humano. Para el análisis se recurre a la citación y estudio de documentos de fuentes de autoridad, como la Comisión Europea y el Parlamento Europeo, así como a informes de referencia en el ámbito que abarca el artículo, procedentes de autores reconocidos. Durante el auge del aprendizaje profundo en la década de 2010, las ocupaciones que estaban potencialmente más expuestas a las tecnologías basadas en IA aumentaron su cuota de empleo en Europa. Las ocupaciones con una proporción relativamente más alta de personas trabajadoras jóvenes y cualificadas fueron las que ganaron más presencia. En cuanto a los salarios, los datos son menos claros y sugieren que la relación con la exposición a la IA es neutral o ligeramente negativa. Estos resultados no equivalen a una absolución: las tecnologías basadas en la IA siguen desarrollándose y adoptándose. La mayor parte de su impacto en el empleo y los salarios y, por ende, en el crecimiento y la igualdad, aún está por ver. Hay razones para esperar que la IA generativa sea más significativa como tecnología de propósito general y más disruptiva en los mercados laborales que las versiones anteriores de las tecnologías de IA. En cualquier caso, los sistemas educativos tendrán que adaptarse. Será de vital importancia vigilar los datos de cerca para observar los cambios rápidos que se producen y para garantizar que los sistemas educativos cuentan con suficiente flexibilidad para responder tan rápido como se observen dichos cambios; de este modo se podrá aprovechar todo el potencial de la IA y mitigar sus consecuencias negativas.
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