Resumen:La inteligencia artificial (IA) está preparada para remodelar profundamente la forma en que se ejecuta y organiza el trabajo, pero aún no contamos con marcos profundos para comprender dónde se puede utilizar la IA. Aquí proporcionamos una ontología integral de las actividades laborales que puede ayudar a analizar y predecir sistemáticamente los usos de la IA. Para hacer esto, desagregamos y luego reorganizamos sustancialmente las aproximadamente 20.000 actividades en la base de datos ocupacionales O*NET ampliamente utilizada del Departamento de Trabajo de EE. UU. A continuación, utilizamos este marco para clasificar descripciones de 13.275 aplicaciones de software de IA y un recuento mundial de 20,8 millones de sistemas robóticos. Finalmente, utilizamos los datos sobre estos dos tipos de IA para generar presentaciones gráficas de cómo las unidades estimadas y los valores de mercado de todos los sistemas de IA en todo el mundo utilizados hoy en día se distribuyen entre las actividades laborales que estos sistemas ayudan a realizar. Encontramos una distribución muy desigual del valor de mercado de la IA entre las actividades: el 1,6% superior de las actividades representa más del 60% del valor de mercado de la IA. La mayor parte del valor de mercado se utiliza en actividades basadas en información (72%), especialmente en la creación de información (36%), y sólo el 12% se utiliza en actividades físicas. Las actividades interactivas incluyen tanto actividades físicas como basadas en información y representan el 48% del valor de mercado de la IA, gran parte del cual (26%) implica la transferencia de información. Estos resultados pueden verse como predicciones aproximadas de la aplicabilidad de la IA para todas las diferentes actividades laborales hasta niveles muy bajos de detalle. Por lo tanto, creemos que este marco sistemático puede ayudar a predecir a un nivel detallado dónde se pueden y no se pueden utilizar los sistemas de IA actuales y cómo las capacidades futuras de IA pueden cambiar esto.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 23 de marzo de 2026.
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