Automatización del trabajo y desafíos para la inclusión laboral en América Latina: estimaciones de riesgo mediante aprendizaje automático ajustadas a la región

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cepal.bibLevelDocumento Completo
cepal.callNumberLC/TS.2023/121
cepal.divisionEngSocial Development Division
cepal.divisionSpaDivisión de Desarrollo Social
cepal.docTypeSeries
cepal.jobNumberS2300702_es
cepal.projectProject "Stratification and social mobility in middle-income countries. Challenges facing an uncertain future"
cepal.projectProyecto Mecanismo Regional para el Desarrollo en Transición
cepal.regionalOfficeSantiago
cepal.sdg8
cepal.topicEngEMPLOYMENT
cepal.topicEngLABOUR INCLUSION
cepal.topicSpaEMPLEO
cepal.topicSpaINCLUSIÓN LABORAL
cepal.workareaEngSOCIAL DEVELOPMENT
cepal.workareaSpaDESARROLLO SOCIAL
dc.contributor.authorEspíndola, Ernesto
dc.contributor.authorSuárez, José Ignacio
dc.contributor.institutionUnión Europea
dc.coverage.spatialEngLATIN AMERICA
dc.coverage.spatialSpaAMERICA LATINA
dc.date.accessioned2023-10-02T12:20:21Z
dc.date.available2023-10-02T12:20:21Z
dc.date.issued2023-10-02
dc.description.abstractEn las últimas décadas, el acelerado avance tecnológico ha generado un creciente interés en la transformación del mundo del trabajo. Esta inquietud se basa en la potencialidad de que las tecnologías emergentes reemplacen parcial o completamente las tareas y roles laborales tradicionalmente desempeñados por seres humanos. Por ello, es esencial examinar y comprender las implicaciones sociales, económicas y éticas de este proceso, así como la necesidad de buscar soluciones para aprovechar los beneficios asociados a la automatización de procesos productivos y mitigar los posibles impactos negativos. Este documento busca estimar las probabilidades y riesgos de automatización de los puestos de trabajo, y analizar sus potenciales impactos para la inclusión laboral en América Latina. Con este fin, se utilizó una metodología basada en machine learning adaptada a las características específicas de la región con datos de encuestas PIAAC y encuestas de hogares. De este modo, se busca construir un vector de probabilidad de automatización de las ocupaciones adaptado a la región, que puede ser reutilizado en cualquier fuente de información que contenga códigos ocupacionales homologables internacionalmente, tales como las encuestas de hogares o las encuestas de empleo.
dc.formatTexto
dc.format.extent66 páginas.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.unSymbolLC/TS.2023/121
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11362/68574
dc.language.isospa
dc.publisherCEPAL
dc.publisher.placeSantiago
dc.relation.isPartOfSeriesSerie Políticas Sociales
dc.relation.isPartOfSeriesNo245
dc.relation.translationLanguageeng
dc.relation.translationRecordLabour automation and challenges in labour inclusion in Latin America: regionally adjusted risk estimates based on machine learning
dc.relation.translationUrihttps://hdl.handle.net/11362/69088
dc.subject.unbisEngEMPLOYMENT
dc.subject.unbisEngLABOUR MARKET
dc.subject.unbisEngAUTOMATION
dc.subject.unbisEngLABOUR POLICY
dc.subject.unbisEngRIGHT TO WORK
dc.subject.unbisSpaEMPLEO
dc.subject.unbisSpaMERCADO DE TRABAJO
dc.subject.unbisSpaAUTOMATIZACION
dc.subject.unbisSpaPOLITICA LABORAL
dc.subject.unbisSpaDERECHO AL TRABAJO
dc.titleAutomatización del trabajo y desafíos para la inclusión laboral en América Latina: estimaciones de riesgo mediante aprendizaje automático ajustadas a la región
dc.type.coarlibro
dc.usergrouppubweb
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication03f35c4f-ccdf-4763-922b-2614e68ca0d4
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