La inteligencia artificial (IA) está generando una reconfiguración acelerada en el mercado laboral global, según un nuevo informe de McKinsey & Company. El estudio proyectó que, para el año 2030, las horas de trabajo en Estados Unidos quedarán sujetas a la automatización.
Las proyecciones del informe fueron categóricas: la IA tiene el potencial de reemplazar hasta 300 millones de empleos a nivel mundial. Adicionalmente, el estudio destacó que el 41% de las empresas planearon disminuir su personal antes de 2030, una medida directamente relacionada con la adopción de la automatización, informó El Diario NY.
En este contexto, la organización LiveCareerUK publicó una lista de siete profesiones con alto riesgo de ser sustituidas por la IA en los próximos años. El informe ofreció, además, alternativas de reconversión profesional para que los trabajadores pudieran adaptarse a esta nueva realidad.
¿Qué empleos están en riesgo para los próximos años?
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Empleados de carga de datos: Se recomendó formarse en análisis y gestión de datos, con el aprendizaje de herramientas como Excel, SQL o Python.
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Teleoperadores: La propuesta de adaptación se centró en la especialización en marketing digital o atención al cliente estratégica.
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Representantes de servicio al cliente básico: La sugerencia fue capacitarse en soporte técnico o en atención especializada para problemas complejos.
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Cajeros de comercios minoristas: Se instó a enfocarse en gestión de comercios y operaciones de cadena de suministro.
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Correctores y editores de estilo: La reconversión propuesta fue hacia la estrategia de contenido, SEO y narrativa de marca.
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Asistentes legales y paralegales: Se sugirió combinar el conocimiento jurídico con la tecnología legal y herramientas de automatización documental.
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Contadores: Se planteó avanzar hacia el análisis financiero y la asesoría estratégica para ofrecer perspectivas aplicables más allá de los números.
El estudio de McKinsey & Company señaló que la inteligencia artificial generativa añadirá un 8% adicional de automatización sobre los niveles existentes, alcanzando un total de cerca del 30% del volumen de horas de trabajo automatizadas.
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