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Este evento está organizado como parte de la serie AI for Good de la UIT.

fundamentales sobre cómo esta tecnología podría transformar el trabajo, el empleo y las competencias. Una nueva ola de estudios empíricos comienza a arrojar luz sobre estos procesos, aunque la evidencia sigue siendo temprana e incompleta. Algunos de los primeros hallazgos a gran escala, como los del estudio Canaries in the Coal Mine en los Estados Unidos y un análisis similar realizado en el Reino Unido, sugieren que la exposición a las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) ya podría estar influyendo en los patrones de empleo, los comportamientos de contratación y la estructura de las oportunidades laborales.

Esta sesión toma estos resultados emergentes como punto de partida para un debate más amplio sobre el estado del conocimiento en materia de inteligencia artificial y mercados de trabajo. Tras examinar la evidencia sobre los primeros impactos en el mercado laboral, la conversación se centrará en la cuestión de la adopción de la IA: qué significa realmente para las empresas y los trabajadores adoptar la IA, cómo se mide dicha adopción y por qué estas distinciones son importantes para interpretar los efectos económicos. A continuación, la sesión explorará cómo están evolucionando las capacidades de la IA, cómo esta evolución puede modificar la relación entre tareas y tecnología, y qué implicaciones tiene ello en términos de riesgos de sustitución frente al potencial de una auténtica ampliación del trabajo y de las capacidades humanas.

De cara a 2026, la sesión abordará las principales prioridades de investigación, desde la mejora de la medición hasta la comprensión de efectos económicos más amplios en distintos tipos de economías.

Video
Kaltura entry
AI and labour markets in early 2026
Kaltura ID
1_63w44lvp
Duration
1h 7s
Stream Status
recorded
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Participants
Published
True
Date
- Europe/Zurich
Location
Sede de la OIT
Topic
Inteligencia artificial
Futuro del trabajo
Tecnología
Economía de plataformas digitales
Brecha digital
Event series
Event group --
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UUID
1b003461-4b5a-4327-a2b8-1683445dfc66
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