Hace unas semanas estuve en Ciudad del Cabo, Sudáfrica, donde colaboro en un proyecto que intenta mirar con ojos del Sur Global cómo la inteligencia artificial puede transformar el mundo del trabajo. En el vuelo de ida repasé el material que tenía que presentar: una revisión de los principales índices que miden la exposición ocupacional a la IA y qué dicen sobre la brecha entre los países ricos y el resto. La conclusión que emerge de esa literatura es clara. Los trabajadores de alta calificación (profesionales, técnicos, managers) son los más expuestos a la IA, para bien y para mal. El resto del mercado laboral apenas aparece en el mapa. Dado que en los países de bajos ingresos ese grupo representa entre el 7 y el 12% del empleo total, y en el Norte Global alrededor del 45%, la conclusión implícita es que las discusiones sobre la IA y su impacto en el mercado laboral tienen que ver con lo que ocurre en los países ricos.
Ya aterrizado en Ciudad del Cabo, hice lo que hace todo viajero de bien: salir a recorrer la ciudad. Caminando por Greenmarket Square -una plaza que en 1696 era mercado de verduras y hoy es feria urbana- vi lo mismo una y otra vez. Un vendedor consultando precios con un asistente de voz. Una comerciante fotografiando su stock con el celular y dejando que la aplicación registrara qué se vendió y qué no, y así. Reconocí la escena de inmediato, porque es algo que veo seguido en América Latina. El plomero que usa ChatGPT para preparar un presupuesto. La costurera que maneja el Instagram de su negocio con texto generado por IA. Según los índices que yo mismo iba a presentar, ninguno de esos trabajadores está expuesto a la IA. Pero según cualquier evidencia observacional, lo están. Algo no cerraba.
Esa aparente paradoja me recordó a El reino de este mundo, de Alejo Carpentier. En ese libro, lo que al observador externo le parece anómalo o maravilloso es, simplemente, el orden natural de las cosas para quienes habitan ese mundo. La anomalía no está en los hechos: está en los ojos de quien los mira desde afuera. Un trabajador de baja calificación usando IA de frontera en su trabajo cotidiano parece, desde la literatura estándar, una pieza de realismo mágico. Desde el Sur Global es la realidad de todos los días.
¿Por qué los índices de exposición a la IA no captan este tipo de realidades? El mercado de trabajo cristaliza rasgos básicos del desarrollo de cada país, y uno de los más visibles es el nivel de especialización laboral. En los países de ingreso medio y bajo, las tareas periféricas a la ocupación básica -gestión, administración, atención a clientes, finanzas- son absorbidas por los trabajadores como parte del día a día. En los países ricos, se tercerizan a segmentos especializados. En Colombia se les dice toderos a quienes, en su puesto, hacen de todo. En Sur Futuro nos asociamos con Cinve de Uruguay y estudiamos casi cinco millones de posteos online de empleo en la región: detectamos que el todero es un rasgo que afecta todos los niveles de calificación, no solo los trabajos elementales o de servicios, sino también los directivos. El todero no es una anomalía en nuestro mercado laboral: es un rasgo estructural.
Ahí, donde las métricas no llegan, la IA puede tener un rol transformacional. Los usos más frecuentes de estas herramientas en el trabajo involucran las tareas periféricas que el todero absorbe por necesidad: lo cognitivo -análisis, síntesis, redacción-, la gestión de proyectos, la coordinación organizacional, la atención a clientes y las finanzas. Son justamente esas categorías donde la capacidad de la IA crece año a año.
Frente a tanto pesimismo, a veces justificado, sobre el impacto de la tecnología en nuestras vidas, acá existe una oportunidad real para que la IA aumente el bienestar de las personas. Aprovecharla requiere, primero, mirar mejor: no sabemos con precisión qué herramientas de IA usan los trabajadores de calificación media y baja, ni qué tareas realizan en el día a día de su trabajo. Despejar esa incógnita abriría un rico espacio de diseño y construcción de futuro: desde pensar tecnologías mobile-first con conectividad intermitente y lenguajes locales, hasta la formación y capacitación específica a escala para las funciones que realiza el todero (y no cursos genéricos sobre la IA en general).
Me traje una premisa para mi trabajo cotidiano: la IA puede ser una gran oportunidad para transformar los empleos de abajo, y hay mucho que hacer para aprovechar la oportunidad. Para los índices globales de exposición a la IA, estas reflexiones, así como las escenas que vi en Greenmarket Square, parecen realismo mágico. Pero como advierte Carpentier, la anomalía puede estar en los ojos del observador.
Hay un fenómeno en los países de bajos ingresos que las métricas y los estudios no registran
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