Page 120 - El impacto de la automatización y la IA en empleo del sector Agroalimentario español
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EL IMPACTO DE LA AUTOMATIZACIÓN Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL EMPLEO DEL SECTOR AGROALIMENTARIO ESPAÑOL
Las dos ocupaciones que presentan una alta probabilidad de reemplazo tanto por
IA como por robotización son los códigos 1223, correspondiente a “Gerentes de
investigación y desarrollo” y 6123, que corresponde, a su vez, a “Apicultores y
sericultores”. En este caso, se encuentran dos ejemplos muy distintos, que por su
composición de tareas resultan ser altamente automatizables. Este hecho puede
responder a que son dos campos que han sido más estudiados que el resto dentro
de sus correspondientes familias de ocupaciones afines, quizá porque ha habido un
mayor interés en su actividad económica o porque se han identificado más puntos
de mejora a través de la tecnología.
5.2. Impacto sobre el volumen de nuevos contratos
laborales
Por otro lado, para entender estos resultados en un contexto socioeconómico con
énfasis en las relaciones laborales, presentados en términos relativos, es
importante trasladarlos al contexto actual de contratación del sector
agroalimentario español y cuantificar su posible impacto sobre el número de
contratos que se pueden dejar de firmar en un contexto automatizado. Para
calcular este impacto, se utilizará como referencia el último dato anual disponible
(2023) de contratos firmados desagregados a 4 dígitos. De esta forma, eligiendo un
periodo anual, evitamos caer en errores de estacionalidad, fenómeno que está muy
presente dentro del sector agroalimentario al depender en gran medida de
factores externos como por ejemplo el clima. Por último, al obtener resultados
procedentes de dos metodologías diferentes, la aproximación se realizará de forma
distinta en cada caso.
En términos de sustitución por tecnología GPT utilizaremos los resultados
relativos a la proporción de horas de jornada laboral ahorradas. Al contar con el
porcentaje de jornada semanal sustituible, aplicaremos este valor al número de
contratos firmados en 2023, que son los últimos datos anuales disponibles en el
SEPE, y, de esta manera, llegaremos al número de contratos que se dejaría de
ejecutar en cada una de las ocupaciones de nuestra muestra. Cuando tratamos la
metodología propuesta por Webb (2020), no contamos con resultados en términos
de horas, pero sí en porcentaje de sustituibilidad, por lo que utilizaremos estos
cálculos para realizar un ejercicio similar al explicado en el caso anterior. En
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