Metodología

Una profesión está «expuesta» cuando una gran parte de sus tareas son del tipo que la IA generativa (los grandes modelos de lenguaje y las herramientas construidas sobre ellos) puede realizar o acelerar de forma considerable, o para el que se observa que se usa. El índice sitúa cada profesión que analizamos en una escala de 0 a 100 en relación con las demás: una cifra más alta significa que una mayor parte del trabajo es de ese tipo.

La exposición no es pérdida de empleo. El BLS, la Organización Internacional del Trabajo (OIT), Microsoft y Anthropic —los editores de los datos que usamos— lo afirman explícitamente. La exposición puede significar que un empleo se automatiza, que se complementa con la IA y cambia de forma, o que crece porque la IA abarata el trabajo. Las proyecciones de EE. UU. que se muestran junto al índice lo hacen visible: varias de las profesiones más expuestas tienen un crecimiento proyectado.

Dos fuentes describen lo que la IA podría hacer con las tareas de una profesión (exposición teórica), y dos describen para qué usa realmente la gente la IA (exposición observada):

Cada fuente usa su propia escala, así que primero cada una se convierte en percentiles entre todas las profesiones que abarca esa fuente (no solo las nuestras); los valores empatados comparten el rango medio. El componente teórico es la media de los percentiles de Eloundou y de la OIT; el componente observado es la media de los percentiles de Microsoft y de Anthropic. El índice es la media de los dos componentes. Cuando una fuente no tiene valor para una profesión, la media usa las fuentes que sí lo tienen; cada página de profesión muestra ambos componentes por separado.

Nuestras profesiones se corresponden con la Clasificación Estándar de Ocupaciones de EE. UU. (SOC 2018) y con la CIUO-08 (ISCO-08). Cuando las estadísticas oficiales no tienen una categoría exacta para uno de nuestros títulos, la página lo indica y usa la categoría oficial más cercana; cuando los conjuntos de datos de exposición carecen de un código (por ejemplo, cirujanos, profesores universitarios o mineros), el valor promedia los códigos estrechamente relacionados que sí abarcan. Las profesiones militares no están cubiertas por ninguna fuente, así que esas páginas no muestran ninguna cifra.

La posición que se muestra en cada página compara la profesión con las demás que cubrimos. Las cifras de los sectores son el índice medio de las profesiones de un sector, ponderado por el empleo de EE. UU. (BLS 2025) cuando todas sus profesiones tienen datos del BLS. Las cifras de los países se calculan por separado: el empleo de cada país por gran grupo ocupacional de la ISCO-08 (ILOSTAT, estimaciones modelizadas de la OIT) multiplicado por la puntuación media del Documento de trabajo 140 de la OIT de las profesiones de ese grupo. Usan la escala 0–1 de la OIT, no el índice 0–100 de este sitio.

El recuadro «Mercado laboral de EE. UU.» de cada página de profesión cita sin cambios las proyecciones de empleo del BLS para 2025–35 (Employment Projections, publicadas el 27 de agosto de 2026): el empleo en 2025, el cambio proyectado hasta 2035, el promedio anual de vacantes, el salario anual mediano y la formación habitual para acceder. También muestra la propia categoría de exposición a la IA del BLS (baja, moderada, alta, muy alta), que el BLS elabora a partir de cinco estudios, entre ellos tres de nuestras fuentes.

Las proyecciones del BLS suponen que la tecnología sigue avanzando a su ritmo histórico y solo tienen en cuenta la IA cuando el BLS dispone de evidencia para una profesión concreta; no son un pronóstico del efecto de la IA por sí sola. Describen Estados Unidos. Las páginas en otros idiomas muestran las mismas cifras de EE. UU., identificadas como datos de EE. UU.

No. No es la probabilidad de que un empleo desaparezca, y una cifra alta no significa un riesgo porcentual alto de perder el empleo. Ningún método publicado puede asignar con honestidad una única probabilidad a toda una profesión, porque el resultado depende de los empleadores, la regulación, los precios y la forma en que se reorganiza el trabajo. Para una pregunta como «¿qué probabilidad hay de que la IA reemplace a los contadores?», la página de la profesión es la mejor respuesta: muestra qué tareas están expuestas, cuáles siguen en manos de personas y qué dicen las proyecciones oficiales.

Las definiciones de tareas en las que se basan tres de las cuatro fuentes son estadounidenses (O*NET), y los datos de uso proceden de usuarios de dos productos que no representan al conjunto de la población trabajadora. Las valoraciones teóricas reflejan las capacidades de la IA en el momento en que se hizo cada estudio. Los percentiles son relativos: una cifra intermedia significa «en la mitad entre estas profesiones», no «la mitad del trabajo». La automatización física —vehículos autónomos, robots de almacén— queda fuera de lo que miden estos indicadores de IA generativa; cuando el BLS menciona esos factores para una profesión, los recogemos, y actualmente el BLS no aplica ningún ajuste por vehículos autónomos a los conductores.

Cada página de profesión incluye además una guía escrita a mano: qué tareas están cambiando, qué sigue siendo trabajo humano, qué habilidades conviene desarrollar y qué cambios de carrera tienen sentido. Las guías se elaboran investigando fuentes públicas, se revisan con un calendario fijo y nunca las escribe un proceso automatizado. Los cambios de carrera sugeridos se ocultan cuando la profesión de destino está más expuesta y, además, tiene una disminución proyectada.