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EL IMPACTO DE LA AUTOMATIZACIÓN Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL EMPLEO DEL SECTOR AGROALIMENTARIO ESPAÑOL

viviendo en la actualidad, especialmente desde 2022, momento en el que se introdujo la

tecnologı́a Chat GPT, es su incidencia en trabajos de alta cuali icación.

Aunque es una preocupación creciente en la sociedad española, prácticamente no existen

estudios que evalúen el impacto potencial de los efectos de la automatización y IA en las
relaciones laborales para España en general y, para el sector agroalimentario español, en

particular.

En este contexto, esta investigación tiene por objetivo realizar un análisis de la exposición

potencial de ocupaciones y tareas a la automatización y la IA Generativa (IA Gen), ası́

como las posibles implicaciones de dicha exposición para la cantidad y calidad del empleo
del sector agroalimentario español.

Los estudios previos que tratan de analizar el impacto de estas transformaciones
tecnológicas en el empleo y en las relaciones laborales de la economı́a española resultan

muy escasos, sobre todo en análisis sectoriales, como es el caso del sector
agroalimentario, objeto del estudio en cuestión. Se ha analizado una muestra

representativa de 54 ocupaciones tı́picas del sector y 405 tareas relativas a esas

ocupaciones.

Desde el punto de vista metodológico, el estudio utiliza dos metodologı́as

complementares para estimar, por un lado, el impacto en la automatización y, por el otro,
el impacto de la IA, en concreto de la tecnologı́a GPT. Cabe destacar que los resultados

dependen en gran medida de la tecnologı́a estudiada.

Con relación a la primera aproximación, es decir, la medición del impacto de la

automatización; se ha recurrido a una metodologı́a de análisis del texto de patentes,

materializada en los verbos asociados a las tareas y las palabras de las ocupaciones. En
cuanto a los resultados obtenidos, el análisis indica que los valores más elevados, es decir,

asociados con una mayor probabilidad de reemplazo, se asocian habitualmente a tareas
manuales, como agricultura, producción o mecánica, indicando que aquellas profesiones

intensivas en mano de obra son más susceptibles de ser reemplazadas por la

automatización. En cambio, los valores más bajos, asociados a una menor probabilidad de
reemplazo por automatización, se concentran habitualmente en labores de supervisión y

gerencia, que suelen conllevar una mayor intensidad en capital humano.

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