Page 81 - 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


                  proceso y evitar errores de medición  realizamos este ejercicio 20 veces,

                  obteniendo 20 puntuaciones y calculando el resultado final a partir de la media
                  aritmética. El hecho de obtener una desviación típica muy pequeña indicaría que la

                  medición se realiza de una manera correcta. Este indicador de robustez se
                  encuentra representado en la Figura 4.1. Como se puede observar el valor medio se

                  centra en torno a ±0,05, siendo este un valor muy pequeño, indicando que la

                  estimación realizada por la tecnología  GPT resulta congruente en sí misma, y
                  arroja resultados válidos e interpretables, tal y como mostraba Elondou (2023).

                  Además de que la desviación típica media es muy baja, existe poca variación en los

                  valores obtenidos para cada ocupación, siendo el valor máximo ±0,08. Este hecho
                  es otro aval para defender la adecuación del método utilizado para esta estimación.


                  Figura 4.1. Desviación típica del cálculo por descripción de ocupaciones según la
                  clasificación ISCO-08

                   0,08


                   0,07


                   0,06


                   0,05

                   0,04


                   0,03


                   0,02  1211  1213  1221  1223  1312  1324  2132  3122  3142  6111  6113  6121  6123  6130  6221  6223  6310  6330  7233  7513  7515  9211  9213  9215  9321  9331  9333



                   Fuente: elaboración propia con información de la clasificación ISCO-08 y OpenAI

                  Una vez que ya hemos probado la robustez de la estimación, es hora de analizar los

                  resultados obtenidos. Se observa que dentro de la muestra se obtienen niveles muy
                  distintos de automatización potencial, lo que demuestra que el cálculo captura la

                  heterogeneidad de la muestra de ocupaciones seleccionada. Las ocupaciones más
                  susceptibles a ser automatizadas por la tecnología GPT son los “Supervisores de

                  manufacturas” y los “Gerentes de suministro, distribución y afines”, que registran

                  un valor cercano al 50% en términos de automatización. Estas ocupaciones tienen
                  diversos puntos en común, puesto que sus tareas se centran  en la gestión y la





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