OpenAI publica marco para anticipar el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral europeo

Qué pasó

OpenAI Economic Research difundió esta semana el informe 'The AI Jobs Transition Framework for the EU', una extensión del marco desarrollado originalmente para Estados Unidos en abril de 2026. La investigación aplica la taxonomía europea ESCO —sigla en inglés de Competencias, Cualificaciones y Ocupaciones— junto con datos de empleo de Eurostat para analizar cómo las capacidades de inteligencia artificial podrían traducirse en cambios ocupacionales en los países miembros durante el corto plazo.

El documento identifica cuatro arquetipos de transición ocupacional: ocupaciones que podrían crecer con la inteligencia artificial, ocupaciones con mayor potencial de automatización, ocupaciones propensas a reorganizarse y ocupaciones con menor cambio inmediato. Según los cálculos del estudio, aproximadamente un 12% del empleo europeo se concentra en ocupaciones que podrían expandirse a medida que la reducción de costos amplía el acceso a servicios o viabiliza nuevos proyectos. Un 14% corresponde a ocupaciones con un potencial de automatización relativamente alto en el corto plazo, mientras que un 27% se ubica en ocupaciones que probablemente se reorganizarán, donde la IA modificará flujos de trabajo y requerimientos de competencias aun cuando las personas sigan siendo centrales en la entrega de servicios. El 47% restante se distribuye en ocupaciones con menor cambio inmediato.

El informe destaca que la composición ocupacional varía de manera significativa entre los países de la Unión Europea. Luxemburgo, Suecia y Países Bajos presentan una mayor proporción de empleo en ocupaciones que podrían crecer con la adopción de inteligencia artificial. En contraste, Alemania, Grecia e Italia concentran una proporción más alta de empleo en ocupaciones clasificadas como de mayor potencial de automatización. Estas diferencias reflejan las estructuras productivas dispares de cada economía y refuerzan la necesidad de respuestas diferenciadas.

Desde una perspectiva comparada, el estudio señala que la Unión Europea tiene una proporción menor de empleo en ocupaciones con alto potencial de automatización que Estados Unidos, un dato que los autores atribuyen a la estructura ocupacional europea, más orientada a servicios profesionales, educación y salud. OpenAI subraya que las estadísticas agregadas de empleo solo revelarán los cambios una vez que empresas, trabajadores e instituciones ya hayan comenzado a adaptarse, lo que justifica una planificación anticipatoria a nivel sectorial y ocupacional.

Contexto

El informe se inscribe en una línea de trabajo creciente sobre los efectos de la inteligencia artificial en el empleo, un tema que ha ganado relevancia en la agenda pública y empresarial desde la masificación de los modelos generativos a partir de 2022. Organismos internacionales como la Organización Internacional del Trabajo, el Fondo Monetario Internacional y la OCDE han publicado estudios con conclusiones divergentes: mientras algunos proyectan pérdidas netas de puestos de trabajo, otros estiman que la IA generará ocupaciones nuevas en magnitudes equivalentes o superiores a las desplazadas. Lo distintivo del marco de OpenAI es su pretensión de granularidad ocupacional, alejándose de las proyecciones macroeconómicas agregadas.

La utilización de la taxonomía ESCO es relevante porque es la clasificación oficial adoptada por la Comisión Europea para describir competencias, cualificaciones y ocupaciones en el mercado laboral del bloque. Su uso otorga al estudio un anclaje institucional que facilita la comparación entre países y la eventual traducción de los hallazgos en política pública. La combinación con datos de Eurostat permite que los porcentajes reportados puedan contrastarse con estadísticas oficiales y replicarse por investigadores independientes.

El estudio forma parte de una serie más amplia de publicaciones de OpenAI Economic Research, una unidad creada para producir evidencia sobre el impacto económico de la inteligencia artificial. Anteriormente, el equipo publicó análisis sobre productividad, adopción empresarial y efectos en mercados específicos. La aplicación del marco al contexto europeo responde, según los autores, a las particularidades institucionales del bloque: sistemas de licencias profesionales, marcos regulatorios laborales y estructuras de servicios públicos que median la velocidad con que la tecnología se traduce en cambios ocupacionales.

Impacto para empresas chilenas

Aunque el informe se centra en la Unión Europea, su metodología es replicable para Chile, donde la Dirección del Trabajo y el Sence han comenzado a actualizar las clasificaciones de ocupaciones y competencias para responder a los cambios tecnológicos. Un ejercicio similar en el país permitiría identificar los sectores con mayor potencial de crecimiento, aquellos expuestos a automatización acelerada y las ocupaciones llamadas a reorganizarse, entregando a policymakers y cámaras empresariales una hoja de ruta para anticipar ajustes.

Para el ecosistema de empresas y pymes chilenas, el mensaje central es que la adopción de inteligencia artificial no puede planificarse a nivel agregado. Sectores como minería, retail, servicios financieros, logística y salud —donde Chile tiene presencia relevante— presentan estructuras ocupacionales distintas y requerirán estrategias diferenciadas. El caso europeo ilustra que países con estructuras productivas similares pueden enfrentar impactos muy diferentes según la composición de su fuerza laboral, lo que refuerza la utilidad de contar con análisis locales.

Adicionalmente, el estudio subraya la importancia de invertir en reconversión de competencias y en formación técnica antes de que la presión del cambio se materialice. Empresas que hoy exportan servicios profesionales desde Chile —como las dedicadas a desarrollo de software, contabilidad, traducción y atención al cliente— deberían monitorear la evolución de las ocupaciones con mayor potencial de automatización, ya que la exposición a mercados globales amplifica el efecto de la competencia internacional mediada por inteligencia artificial.

Qué sigue

OpenAI Economic Research anticipa que publicará análisis complementarios para mercados específicos y posiblemente para economías emergentes, lo que permitiría una lectura más precisa del contexto latinoamericano. En paralelo, la Comisión Europea evalúa cómo incorporar este tipo de evidencia en su estrategia de actualización de competencias digitales, donde se juegan recursos presupuestarios significativos para el periodo 2027-2030.

Para Chile, el desafío inmediato es construir capacidad analítica propia, articulando datos del INE, la Encuesta Nacional de Empleo y clasificaciones ocupacionales actualizadas, con el fin de generar diagnósticos comparables que orienten la política pública, la inversión en capital humano y las decisiones de adopción tecnológica en el sector privado.