📘Leélo completo: 🔗https://www.cedlas.econo.unlp.edu.ar/wp/no-361/
(También como WP de BID: publications.iadb.org/en/potential... ) [11/11]

💡 La IA puede impulsar la productividad, pero también desplazar trabajadores. En la región, los más calificados son los más expuestos, aunque también quienes más se complementan con la IA. El impacto final depende de factores contextuales y puede ser regresivo. [10/11]

🌎 Factores como la informalidad, la sindicalización y los bajos salarios relativos, característicos de los mercados laborales en AL, pueden aminorar el impacto de la IA. Los autores incorporan estos ajustes y encuentran que las pérdidas de ingresos son algo menores. [9/11]

📉 Ejercicio central: desplazar al 10% de los trabajadores más expuestos y simular el ingreso en el sector informal. Desplazando por exposición (AIOE), las pérdidas de ingreso se concentran en deciles más altos; por sustituibilidad (C-AIOE) la distribución es más uniforme. [8/11]

💻Para analizar el impacto distributivo de la IA, se realizan microsimulaciones: usando encuestas de hogares, se desplaza a los trabajadores más expuestos y se estima su nuevo ingreso en el sector informal/desempleo. Luego, se vuelve a calcular la distribución del ingreso. [7/11]

No obstante, los trabajadores de mayor educación también son los que más se complementan con la IA (izq.). En consecuencia, son los trabajadores de calificación media los más expuestos al desplazamiento (der.). [6/11]

📈 A medida que los trabajadores son más calificados, su exposición (AIOE) aumenta, porque utilizan habilidades más relacionadas con la IA. [5/11]

📊 El estudio utiliza medidas de exposición a la IA por ocupación en base a las habilidades requeridas y la relevancia de la IA en ellas. Aplican índices que miden exposición general (AIOE) y otros que miden sustituibilidad (C-AIOE). [4/11]

🤖 El avance de la IA implica un trade-off: aumenta la productividad de algunos trabajadores, pero puede incrementar la desigualdad. En AL, una región de productividad baja y desigualdad alta, esta dicotomía es particularmente importante. [3/11]

💼 ¿Quiénes son los trabajadores más expuestos a la inteligencia artificial en América Latina? ¿Cómo puede impactar en la distribución del ingreso? El estudio analiza este fenómeno combinando índices de exposición a la IA y encuestas armonizadas de 14 países. [2/11]

You should be able to read the full article in this link: rdcu.be/eQfFb
The working paper is available at: cedlas.econo.unlp.edu.ar/wp/no-327/

📘 Leélo completo 👇
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(También como WP del CAF: scioteca.caf.com/handle/12345...)
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💡 En resumen, la transformación estructural no basta.
Las políticas de cuidado y la infraestructura doméstica son clave, pero también un cambio en la organización del trabajo dentro del hogar para que el desarrollo sea realmente inclusivo.
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🏠 Evidencia complementaria para México sugiere que las mayores cargas domésticas y normas de género más tradicionales ayudan a explicar por qué las mujeres rurales se benefician menos de las nuevas oportunidades que genera la transformación estructural.
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👶 La maternidad amplía las brechas.
En las zonas rurales, ser madre implica aún más penalidades: reduce la participación laboral y refuerza patrones de empleo tradicionales que la transformación estructural no logró revertir.
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🚧 El empleo asalariado formal creció, pero 68 % de las trabajadoras rurales sigue en la informalidad, muchas sin remuneración.
La flexibilidad de estos trabajos ayuda a conciliar familia y empleo, pero bajo condiciones precarias.
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⚖️ Doble desventaja: ser mujer y vivir en zona rural.
En 2023, solo 56 % de las mujeres rurales tenía empleo (vs. 64 % urbanas y 89 % hombres rurales). Además, trabajan menos horas en el mercado y ganan 20-30 % menos.
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🌾 La transformación estructural — del agro hacia servicios — trajo nuevas oportunidades laborales, pero ¿benefició por igual a las mujeres rurales?
Usando encuestas armonizadas de 14 países (2000-2023), el estudio muestra que las brechas de género y ruralidad persisten.
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