La inteligencia artificial y el futuro laboral en la construcción
12 February 2024
El FMI predice que la inteligencia artificial afectará a casi el 40% de los empleos en todo el mundo. ¿Qué empleos de la construcción podrían ser reemplazados por robots y cuáles se beneficiarán?
Los trabajadores de la industria de la construcción con habilidades especializadas o un alto grado de responsabilidad son algunos de los que tienen menos probabilidades de ver sus trabajos reemplazados por inteligencia artificial y los que tienen más probabilidades de beneficiarse de la tecnología, según un nuevo estudio.
Un informe publicado por el Fondo Monetario Internacional (FMI), encontró que si bien es probable que la IA afecte a casi el 40% de todos los empleos en todo el mundo, aquellos en el sector de la construcción tendrían, en general, más probabilidades de encontrar en la tecnología una complementariedad más que un reemplazo.
El análisis del FMI encontró que alrededor del 60% de los empleos en economías avanzadas, como Estados Unidos, están expuestos a la IA y la mitad de esos empleos pueden verse afectados negativamente. Pero la tecnología también ayudará a mejorar la productividad de los trabajadores calificados con altos grados de responsabilidad, como los gerentes de construcción y los ingenieros civiles.
Utilizando la Clasificación Internacional Estándar de Ocupaciones diseñada por ISO, la investigación clasificó los trabajos tanto por su exposición a la automatización mediante IA como por cuán complementaria podría ser la tecnología para completar tareas.
El informe encontró que, aunque las ocupaciones administrativas en la industria de la construcción, como ingenieros civiles y gerentes de construcción, que en su mayoría caen en las categorías ISO de profesionales, gerentes y técnicos, estaban altamente expuestas al impacto de la IA, también podrían beneficiarse más de la tecnología, mejorando la eficiencia humana.
Por otro lado, los trabajos manuales de la construcción estaban mucho menos expuestos a la posibilidad de perturbaciones causadas por la IA y, sin embargo, se beneficiarán aún más de la tecnología complementaria.
La tecnología podría profundizar las desigualdades en todo el mundo, aumentando los salarios entre quienes pudieron aprovechar las capacidades de la IA de aquellos afectados por una menor demanda laboral, salarios más bajos y una reducción de la contratación. Es decir, la revolución tecnológica por una parte podría impulsar la productividad, impulsar el crecimiento y aumentar los ingresos en todo el mundo, sin embargo, también podría reemplazar empleos y profundizar la desigualdad.
La investigación se hace eco de la de los tecnólogos Mubashar Iqbal y Dimitar Raykov, quienes crearon el sitio web WillRobotsTakeMyJob.com para clasificar la exposición de cientos de trabajos específicos a la disrupción de la IA, siguiendo un modelo establecido por los académicos Benedikt Frey y Michael A. Osborne de la Universidad de Oxford.
Según el sitio de Iqbal y Raykov, que enumera 702 ocupaciones detalladas y asigna una puntuación a cada una de ellas en función del nivel de riesgo previsto por el modelo para la interrupción de la IA, así como datos de encuestas de los visitantes del sitio web y predicciones de la Oficina de Estadísticas Laborales con sede en EE.UU. sobre proyecciones de crecimiento.
¿Por qué la construcción está menos expuesta a la disrupción de la IA que otras industrias?
Ningún puesto importante dentro de la industria de la construcción obtuvo una puntuación inferior a tres sobre diez, lo que los hace menos expuestos a las perturbaciones que casi 200 otros empleos y profesiones.
Las razones de esto entre los trabajos manuales son bastante claras. Si bien Chat GPT y otras inteligencias artificiales pueden procesar datos o generar informes escritos más rápido que un humano, las máquinas actualmente son mucho menos capaces de manipular objetos en 3D en lugares de cambio continuo.
Aunque los equipos de construcción autónomos se utilizan regularmente en operaciones mineras a gran escala, hasta ahora, las perspectivas de que se utilicen en sitios de construcción convencionales parecen estar a muchos años de distancia.
No obstante, la investigación es una lectura sorprendente, ya que algunos trabajos administrativos y administrativos dentro de la industria están mucho más expuestos a la disrupción que otros.
Según WillRobotsTakeMyJob.com, algunos de los trabajos de la industria de la construcción más expuestos incluían soldadores, ayudantes de electricistas, trabajadores de aislamiento y operadores de grúas.
Mientras tanto, entre los trabajadores de la construcción que tenían menos probabilidades de ser reemplazados por la tecnología se encontraban los gerentes de construcción, los ingenieros civiles y los electricistas.
¿Los trabajos administrativos o manuales de la construcción son los más expuestos a las interrupciones de la IA?
Un estudio de McKinsey publicado en julio de 2023 predijo que la demanda de trabajadores de la construcción aumentaría un 12% entre 2022 y 2030 a pesar del mayor uso de tecnología de inteligencia artificial durante el período, mientras que la demanda de trabajadores de apoyo de oficina caería un 18% durante el mismo período y los clientes Los empleos en servicios y ventas disminuirían un 13%.
Para los trabajadores administrativos de la construcción, el futuro parece cada vez más optimista. Aunque los investigadores en general están divididos sobre hasta qué punto la IA perturbará los empleos de oficina calificados, incluso aquellos que predicen una gran agitación esperan que los efectos se sientan principalmente en campos como los medios de comunicación, el marketing, las tecnologías de la información y el derecho.
“El impacto de la IA genética por sí solo podría automatizar casi el 10% de las tareas en la economía estadounidense”, afirma Kweilin Ellingrud, socio principal de McKinsey. “Eso afecta a todos los espectros de empleos. Está mucho más concentrado en empleos con salarios más bajos, que son aquellos que ganan menos de 38.000 dólares. De hecho, si estás en uno de esos trabajos, tienes 14 veces más probabilidades de perder tu trabajo o necesitar hacer la transición a otra ocupación que aquellos con salarios en el rango más alto, por encima de 58.000 dólares, por ejemplo”.
Clasificación de trabajos de construcción de WillRobotsTakeMyJob.com:
Occupation | Median wage (US$) | Projected growth by 2031 (%) | Risk level (%)* | Voted risk level (%)** | Job score (out of 10)*** |
Welders, cutters, solderers |
47,540 |
1.6 | 88 | 57 | 3.1 |
Electricians’ helpers | 37,070 | -2.8 | 52 | 46 | 3.2 |
Insulation workers | 45,380 | 3.8 | 57 | 57 | 3.4 |
Crane operators | 61,340 | 0.4 | 72 | 50 | 3.6 |
Cement masons | 48,300 | -3.4 | 58 | 38 | 3.8 |
Plasterers | 49,730 | 4 | 28 | 50 | 3.9 |
Glaziers | 48,720 | 4 | 56 | 48 | 4 |
Riggers | 54,680 | 4 | 54 | 44 | 4.2 |
Labourers | 40,750 | 5.3 | 53 | 55 | 4.3 |
Drywall and ceiling tile installers | 50,440 | 3.7 | 57 | 48 | 4.3 |
Painters | 40,090 | 1.3 | 54 | 48 | 4.3 |
Equipment operators | 51,430 | 4.6 | 65 | 54 | 4.6 |
Roofers | 47,920 | 1.4 | 32 | 41 | 4.6 |
Civil engineering technicians | 59,630 | -0.2 | 43 | 41 | 4.8 |
Surveyors | 63,080 | 0.9 | 25.35 | 42 | 4.9 |
Brick masons | 59,000 | 2.2 | 33 | 39 | 4.9 |
Construction and building inspectors | 64,480 | -4.4 | 26.85 | 36 | 5.3 |
Carpenters | 51,390 | 2.2 | 17.73 | 35 | 5.9 |
Tile and stone setters | 48,340 | 9 | 43 | 27.8 | 6 |
First line supervisors of construction trades | 74,080 | 4.1 | 13.94 | 33 | 6.3 |
Plumbers | 60,090 | 1.9 | 20.63 | 21.27 | 6.4 |
Mechanical engineers | 96,310 | 2.2 | 21.35 | 33 | 6.5 |
Architects | 82,840 | 2.7 | 0 | 34 | 6.7 |
Heating, airconditioning and refrigeration mechanics | 51,390 | 5.1 | 19.26 | 19.48 | 6.9 |
Architectural and engineering managers | 159,920 | 2.3 | 8.48 | 31 | 7.2 |
Electricians | 60,240 | 7.1 | 4.69 | 20.80 | 7.7 |
Civil engineers | 89,940 | 6.9 | 0 | 34 | 7.8 |
Construction managers | 101,480 | 7.6 | 4.05 | 22.34 | 8.7 |
Fuente: WillRobotsTakeMyJob.com
*Los niveles de riesgo se calculan en función de las capacidades, conocimientos, destrezas y actividades necesarias para realizar cada trabajo proporcionado por la base de datos en línea O*Net patrocinada por el gobierno de EE. UU. Cuanto más alto es, mayor riesgo corre cada ocupación de automatizarse. Los investigadores calculan cada puntuación ingresando los diferentes atributos de cada ocupación en un sistema de aprendizaje automático que entrena un modelo que luego puede usarse para proporcionar una puntuación. Luego, las puntuaciones se verifican comparándolas con los votos de los usuarios del sitio.
**Los niveles de riesgo votados se compilan a partir de los comentarios de más de 100.000 votos de los usuarios del sitio web hasta la fecha.
***Los puntajes laborales se calculan utilizando una combinación de los niveles de riesgo calculados del sitio web, sus niveles de riesgo votados y alguna información adicional de la Oficina de Estadísticas Laborales.