La automatización es importantísima para el crecimiento económico de la Unión Europea, aunque también puede dar lugar a volatilidad social, a un aumento de la desigualdad, a una reducción de la movilidad social y a nuevos conflictos sociales

Una investigación específica en el ámbito de las tareas que requieren calificación elevada fue elaborada por ^{Frey & Osborne (2017}), quienes investigan qué tan susceptibles son los trabajos a la computarización. Existen diversas dificultades que las máquinas aún no pueden superar a la hora de desarrollar labores humanas y son divididas en tres categorías o tareas: las de percepción o manipulación, de inteligencia social y de inteligencia creativa. A medida que estas habilidades pueden ser sujetas a algoritmos y estandarizaciones, más cercano estará el capital robotico de reemplazar el trabajo no rutinario humano.

Utilizando la base de datos laboral norteamericana O*NET les permitió rankear las ocupaciones basadas en las habilidades y conocimientos requeridos. Con la información descriptiva pudieron clasificar 70 ocupaciones asignando 1 si es automatizable y 0 de caso contrario. Luego, mediante un modelo de clasificación probabilística la transforman a una variable continua. Con estos porcentajes, a mayor valor, mayor será la probabilidad de computarización. También se analizó funciones de probabilidad no paramétricas por medio de procesos gaussianos para lograr mayor precisión.

Los resultados nos llevan a la siguiente gráfica (Figura 2), el que separa las ocupaciones por su nivel de riesgo de ser computarizado en alta, media y baja. En el eje x tenemos las probabilidades de computarización, siendo 0.3 y 0.7 los umbrales.

La Comisión Nacional de Productividad ha utilizado un Índice de Intensidad de Rutina (IIR) para desglosar el impacto de la automatización a nivel sectorial por medio de su informe “Formación de Competencias para el Trabajo en Chile” (^{Carrillo, 2018}). Sobre la base de la encuesta PIACC 2015 y con datos de la Nueva Encuesta Nacional de Empleo (NENE) y CASEN han podido determinar que 61% del empleo tiene riesgo medio y alto de automatización, concentrándose a 24% con IIR alto. El sector de agricultura, silvicultura y pesca posee el índice más alto de rutina (3,07 puntos), sin embargo, el sector comercio tiene mayor participación en el empleo, lo que lo vuelve altamente susceptible a procesos de automatización por su rutina en los procesos. Los operadores de instalaciones y máquinas obtienen el puntaje más alto de intensidad de rutina (3,20 puntos), mientras que los directores y gerentes están dentro de los promedios más bajos (1,89 puntos).

Para medir el efecto de reemplazo de trabajadores por tecnología robótica, tendremos dos importantes elementos a considerar: la elasticidad de sustitución entre trabajador y capital robòtico 6 y los costos de ajuste. Los costos de ajuste se definen como el costo en reemplazar e implementar nueva maquinaria, o para estos efectos, en capital robòtico. Para este trabajo se determinará que un valor pequeño implica mucho costo de ajuste, mientras que cantidades altas significarán poco costo de ajuste. Para elasticidades de sustitución bajas, es decir, poca sustitución entre capital robòtico y trabajo y además altos costos de ajuste, no se produciría un efecto de caída de empleo y salarios, ya que no se deseará reemplazar maquinaria robótica por trabajadores. Por tanto, para reemplazar de forma rápida capital robótico por trabajadores se necesitaría reducir los costos de ajuste y aumentar la elasticidad de sustitución. Estos supuestos se verán sujetos a los shocks de precio y de TFP, de los que analizaremos sus efectos.

(S/f). Scielo.cl. Recuperado el 8 de mayo de 2025, de https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-88702019000100003