Page 88 - El impacto de la automatización y la IA en empleo del sector Agroalimentario español

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

debajo del 10%, es decir, que la tecnología GPT difícilmente podría cubrir este tipo

de trabajos. Sin embargo, las personas trabajadoras tipificadas con esta misma
ocupación también deben realizar tareas muy distintas, como el “Cobro de tarifas o

tasas”. Esta tarea se basa en un trabajo organizativo mayoritariamente, a la hora de
ordenar los cobros, tener en cuenta los tributos a pagar y mantener la información

actualizada. De esta manera, el score obtenido es del 30%, muy por encima del

resto de tareas presentes en la ocupación. Aun así, al incluir también aptitudes
sociales de relación con clientes y proveedores, el valor se mantiene en niveles

relativamente bajos, algo que se repetirá a lo largo de toda la distribución de la

muestra. En términos generales, los resultados esperados deben ser similares a lo
obtenido anteriormente para probar la robustez del cálculo.

4.5. Comparación entre cálculo con tareas y
descripción

Cuando nos fijamos en los resultados, vemos que la distribución es similar a la
encontrada en el epígrafe anterior. De hecho, al hacer el análisis de nuevo en

función del nivel formativo requerido en las distintas ocupaciones, observamos

que existe una clara relación; los trabajos más formados serán los que más
fácilmente se podrán sustituir por la tecnología GPT.

Figura 4.5. Scores de automatización por tecnología GPT calculados por tareas de
cada ocupación según el nivel de formación

0,50
0,45

0,40
0,35

0,30
0,25

0,20
0,15

0,10
0,05
0,00
0,5 1 1,5 2 2,5 3

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

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