Automatización laboral: Se refiere a máquinas y tecnología que asumen tareas que normalmente realizan las personas. Por ejemplo, en la industria manufacturera, los robots de inteligencia artificial pueden realizar tareas repetitivas en una línea de ensamblaje, como el ensamblaje, el empaquetado y el control de calidad, que de otro modo serían realizadas por trabajadores humanos.

Cambio tecnológico sesgado hacia habilidades (SBTC): Cuando nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, crean una mayor demanda de ciertas habilidades mientras hacen que otras habilidades sean menos necesarias.

Fuerza laboral aumentada: El concepto de combinar el trabajo humano con tecnologías de inteligencia artificial para aumentar, o mejorar, la productividad y eficiencia en el lugar de trabajo. Un ejemplo común de dónde veremos esto será en el servicio al cliente, donde los chatbots impulsados por inteligencia artificial (IA) manejarán preguntas rutinarias de los clientes y los agentes humanos trabajarán en problemas más complejos.

Desigualdades digitales: Se crearán desigualdades cuando algunas poblaciones adopten nuevas herramientas de inteligencia artificial mientras que otras no lo hagan debido a la falta de conciencia. Por ejemplo, solo algunos propietarios de pequeñas empresas descargarán una aplicación de IA en sus dispositivos para gestionar el inventario mientras que otros perderán la oportunidad.

Ética de la IA y empleo: Reglas y pautas para el uso de la inteligencia artificial en contextos laborales, asegurando que sea justo, transparente, responsable y respete la privacidad. Por ejemplo, las plataformas de redes sociales recopilan grandes cantidades de datos de usuario e información personal utilizando IA. Es importante considerar cómo las empresas de redes sociales recopilan, almacenan y utilizan los datos, así como considerar las consecuencias para la privacidad del usuario.

Polarización del mercado laboral: La división del mercado laboral en trabajos de alta cualificación y alta remuneración y trabajos de baja cualificación y baja remuneración, con menos oportunidades para ocupaciones de nivel intermedio. El impacto de la inteligencia artificial en el empleo puede contribuir a esta polarización.

Brecha de habilidades digitales: Se refiere a la diferencia entre la oferta de trabajadores que tienen habilidades digitales, como saber cómo usar la inteligencia artificial, y la demanda de estos trabajadores por parte de los empleadores. Cerrar la brecha de habilidades digitales es importante para garantizar que los trabajadores estén preparados para trabajar en lugares de trabajo impulsados por la inteligencia artificial.

Trabajos rutinarios: Tareas en un trabajo que son repetitivas y siguen un patrón. No requieren creatividad ni resolución de problemas. La inteligencia artificial a menudo puede realizar estas tareas porque son predecibles. Ejemplos incluyen la entrada de datos, tareas administrativas básicas y análisis de datos básicos.