Inteligencia Artificial y su Implementación en los Trabajos

Análisis Exploratorio de Datos

Resumen del Análisis

En este análisis exploratorio exhaustivo, examinamos cinco aspectos fundamentales sobre el impacto de la IA en el ámbito laboral. Utilizamos múltiples conjuntos de datos que incluyen información sobre despidos tecnológicos, patentes de IA, inversiones corporativas, y patrones de adopción en diferentes sectores y regiones. Este análisis nos permite comprender la transformación actual del mercado laboral y sus implicaciones futuras.

Impacto de la IA en Sectores Laborales

Sectores Más Afectados:

Retail (Comercio Minorista):
- Mayor número absoluto de despidos
- Impacto significativo en automatización de procesos
- Transformación de cadenas de suministro
Infrastructure:
- 85% de impacto porcentual - el más alto
- Reestructuración masiva de operaciones
Consumer y Transportation:
- Impacto significativo en ambas métricas
- Transformación hacia modelos automatizados

Sectores con Mayor Resistencia:

Semiconductores: Menor tasa de despidos por alta especialización
SaaS: Adaptación natural a la tecnología
Gaming: Alta demanda de creatividad humana


    # Visualización sectorial detallada
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    sns.barplot(data=sector_summary, 
                x='Industry', 
                y='porcentaje_medio',
                palette='RdYlBu_r')
    plt.title('Impacto Porcentual de Despidos por Sector')
    plt.xlabel('Sector')
    plt.ylabel('Porcentaje Medio de Despidos')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.show()

Evolución de Habilidades en la Era de la IA

Pilares Fundamentales:

1. Roles con Presencia Humana Indispensable:

Educación: Requiere interacción y adaptación personalizada
Real Estate: Necesita negociación y comprensión contextual
Aerospace: Demanda expertise técnico especializado
Fitness: Énfasis en interacción personal y motivación

2. Roles con Integración de IA:

Data: Análisis y procesamiento avanzado
Crypto: Innovación tecnológica continua
Marketing: Automatización y personalización
Sales: Combinación de IA y habilidades interpersonales

Tendencias Emergentes:

Aumento en demanda de habilidades híbridas
Valoración de capacidad de adaptación tecnológica
Énfasis en pensamiento crítico y resolución de problemas


    # Análisis de tendencias en habilidades
    # Graficamos como es el comportamiento de los despidos por industria al pasar los anios 2021 a 2024
    import matplotlib.pyplot as plt

    df_promedio.set_index('Industry').T.plot(kind='line', figsize=(10, 6))
    plt.ylabel('Promedio de despidos')
    plt.xlabel('Anios')
    plt.title('Promedio de despidos por industria de 2020 a 2024')
    plt.show()

Patrones de Inversión y su Impacto en el Empleo

El análisis revela una correlación significativa entre el pico de inversión en IA y los patrones de despidos:

Inversión en IA:

Pico máximo en 2021 con 670 mil millones USD
Crecimiento exponencial 2018-2021
Descenso post-2021

Impacto en Despidos (2021):

Educación: 70% - mayor tasa de reestructuración
Transporte: 40% - segunda más afectada
Sectores tecnológicos (Data): 27% - impacto moderado


            # Código para el gráfico de inversión
            
            investment_trend = investment_data.groupby('Year')['Global corporate investment in AI'].sum()
            plt.figure(figsize=(10, 6))
            plt.plot(investment_trend.index, 
                     investment_trend.values, 
                     marker='o', 
                     linestyle='-', 
                     label='Inversión en IA (en miles de millones)')
            plt.title('Tendencia de la Inversión Global en IA', fontsize=16)
            plt.xlabel('Año', fontsize=12)
            plt.ylabel('Inversión en IA (miles de millones)', fontsize=12)
            plt.grid(True)
            plt.legend()
            plt.show()
            
            # Código para el gráfico de despidos

            # Visualización: Relación de despidos e inversión en el año pico (datos filtrados)
            plt.figure(figsize=(12, 6))
            industry_layoffs_peak_filtered.head(10).plot(kind='bar', color='red')
            plt.title(f'Despidos por industria en el año {investment_peak_year} (Año pico de inversión en IA, datos filtrados)', 
                      fontsize=16)
            plt.xlabel('Industria', fontsize=12)
            plt.ylabel('Porcentaje promedio de despidos', fontsize=12)
            plt.xticks(rotation=45, ha='right')
            plt.grid(axis='y')
            plt.tight_layout()
            plt.show()

Distribución Global y Sectorial de la Adopción de IA

Líderes en Patentes:

China: 84,608 patentes (dominancia global)
Estados Unidos: 68,757 patentes
Corea del Sur: 19,245 patentes

Distribución por Industria:

Dispositivos personales y computación: 171,638 patentes
Telecomunicaciones: 56,862 patentes
Negocios: 37,980 patentes


            # Gráfico de líderes globales
            country_patents = patent_summary.groupby('Entity')['Total Patents'].sum().sort_values(ascending=False)
            plt.figure(figsize=(12, 6))
            country_patents.head(10).plot(kind='bar', color='orange')
            plt.title('Top 10 Países con más Patentes Totales', fontsize=16)
            plt.xlabel('País', fontsize=12)
            plt.ylabel('Total de Patentes', fontsize=12)
            plt.grid(axis='y')
            plt.tight_layout()
            
            # Gráfico de distribución por industria
            plt.figure(figsize=(12, 8))
            industry_summary.plot(kind='bar', color='purple')
            plt.title('Distribución de Patentes por Industria', fontsize=16)
            plt.xlabel('Industria', fontsize=12)
            plt.ylabel('Total de Patentes', fontsize=12)
            plt.xticks(rotation=45, ha='right')
            plt.grid(axis='y')
            plt.tight_layout()

Automatización y Reestructuración Organizacional

Hallazgos Clave:

Correlación Tareas-IA:
- Alta correlación (0.93) entre tareas y modelos IA
- Correlación moderada (0.63) entre tareas y carga de trabajo
Distribución por Dominio:
- Data & IT: Mayor concentración de modelos IA
- Administrative & Clerical: Alta susceptibilidad
- Communication & PR: Carga de trabajo IA variable
Impacto en Industrias:
- Retail: Mayor volumen de despidos
- Consumer: Segunda posición en reestructuración
- Sectores especializados: Menor impacto


            # Gráfico de dispersión de carga de trabajo
            plt.figure(figsize=(10, 6))
            sns.scatterplot(data=dfs["df4"], 
                            x='AI_Workload_Ratio', 
                            y='Tasks',
                            hue='Domain',
                            size='AI models',
                            alpha=0.6)
            plt.title('Relación entre Carga de Trabajo IA y Tareas por Dominio')
            
            # Matriz de correlación
            correlation_matrix = dfs["df4"][['AI_Workload_Ratio', 'Tasks', 'AI models']].corr()
            plt.figure(figsize=(8, 6))
            sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
            plt.title('Correlación entre Factores de IA')
            
            # Despidos por industria
            plt.figure(figsize=(12, 6))
            sns.barplot(x=layoffs_by_industry.index, 
                        y=layoffs_by_industry['Laid_Off'])
            plt.title('Despidos por Industria')
            plt.xticks(rotation=85)

Síntesis de Resultados

Nuestro análisis exploratorio revela una transformación radical del mercado laboral impulsada por la inteligencia artificial, con impactos diversos según sector, región y nivel jerárquico. A través del análisis de múltiples datasets y variables, hemos identificado patrones significativos que responden a nuestras preguntas de investigación:

Hallazgos Clave por Área de Análisis:

1. Impacto Sectorial y Resistencia al Cambio

Los sectores más vulnerables muestran una clara división: Retail con mayor volumen de despidos y Infrastructure con el mayor impacto porcentual (85%)
Sectores como Semiconductores y SaaS demuestran resistencia por su naturaleza tecnológica y especialización
La automatización afecta principalmente roles con tareas repetitivas, evidenciado por la correlación de 0.93 entre tareas y modelos IA

2. Evolución de Habilidades y Competencias

Emerge una clara distinción entre roles que requieren presencia humana (Educación, Real Estate) y aquellos que integran IA (Data, Marketing)
Las habilidades más valoradas combinan conocimiento técnico con capacidad de adaptación
Se observa una transición hacia perfiles híbridos que pueden trabajar efectivamente con sistemas de IA

3. Inversión y Empleo

2021 marcó un hito con 670 mil millones USD en inversión IA
La correlación entre inversión y despidos sugiere un patrón de reestructuración organizacional
El impacto es más pronunciado en sectores con alta capacidad de automatización

4. Distribución Geográfica

Asia Oriental domina con 70% de patentes globales, liderado por China (84,608 patentes)
La concentración geográfica sugiere posibles disparidades futuras en desarrollo tecnológico
Sectores como dispositivos personales y telecomunicaciones lideran en innovación

5. Reconfiguración Organizacional

La automatización muestra un patrón selectivo, con mayor impacto en tareas estandarizadas
Las organizaciones están adoptando estructuras híbridas que combinan IA y talento humano
Los roles administrativos muestran mayor susceptibilidad a la automatización

Implicaciones Futuras:

El análisis sugiere una transformación continua del mercado laboral donde:

La adaptabilidad y el aprendizaje continuo serán cruciales para la empleabilidad
Las organizaciones necesitarán equilibrar automatización con retención de talento clave
La brecha entre sectores tecnológicos y tradicionales podría ampliarse sin estrategias de adaptación adecuadas
El desarrollo de habilidades híbridas será fundamental para la fuerza laboral futura
La inversión en IA continuará impulsando cambios estructurales en el empleo

Proceso ETL

Limpieza y procesamiento de datos

Ver Proceso

Introducción

Introducción y contexto

Ver Introducción y contexto

Discusión

Hallazgos y conclusiones

Ver Discusión