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Modelo PROVERIFICA, Mexico City (2025)

El estudio integral de los procesos de trabajo y las condiciones del medio ambiente laboral de las empresas representan un reto para las instituciones normativas, los especialistas del campo y los trabajadores. Para resolver esta problemática se propone el Modelo PROVERIFICA para la Verificación, Diagnóstico y Vigilancia de la Salud Laboral en las Empresas, que desde 1997 ha sido utilizado para la evaluación sistémica de la seguridad, higiene, medio ambiente, protección civil y servicios de salud de los trabajadores en las entidades productivas. Para la evaluación de los centros de trabajo, el Modelo utiliza la observación directa y la revisión documental. Consta de tres instrumentos de recolección de información: a) la Cédula de Información General de la Empresa (CIGE); b) los Diagramas Complejos de Salud en el Trabajo (DCST); y c) el Cuestionario de Verificación (CV). Para cuantificar el estado actual o grado de avance de las empresas en materia de salud en el trabajo, tiene un estimador principal: el Porcentaje de Eficacia (PE); y para realizar la vigilancia de los centros laborales, lo hace por medio de dos pruebas estadísticas: 1) las gráficas de control; y 2) la prueba de bondad de ajuste. La finalidad del modelo es simplificar las tareas de evaluación, análisis y monitoreo integral de las condiciones de salud en el trabajo a todas aquellas personas relacionadas con los aspectos de seguridad e higiene laboral, ecología, protección civil y servicios de salud de los trabajadores; ya sea en el ámbito práctico de los centros laborales, así como en la docencia, la investigación y las instituciones normativas y de seguridad social. En resumen, es una metodología cuyo objetivo central es conocer, medir e incrementar la eficacia de las empresas en materia de salud laboral, para prevenir los daños a la salud de los trabajadores.

24/11/2025

¿La tecnología está impulsando el trabajo por cuenta propia — o lo está imponiendo?

Este blog analiza cómo la IA y la automatización están transformando el trabajo por cuenta propia en Europa. Muestra que, si bien la tecnología puede generar nuevas oportunidades para algunos, también corre el riesgo de empujar a otros —especialmente a los trabajadores con bajos salarios— hacia formas precarias de trabajo autónomo.

Ya sea que seas un abogado que trabaja en un bufete y estás pensando en abrir tu propia práctica, una persona de limpieza que navega entre horarios impredecibles y busca un empleo más estable, o un programador que sopesa la libertad del trabajo freelance frente a la estabilidad de un puesto en el sector tecnológico, tu elección entre trabajar por cuenta propia o para otra persona está influida por muchos factores. La investigación muestra que las preferencias personales y las condiciones económicas y sociales más amplias desempeñan un papel importante. Lo que resulta menos evidente es cómo la tecnología que utilizas en tu trabajo —como las herramientas de inteligencia artificial o la automatización de tareas— puede estar inclinando la balanza.

Esto es lo que exploramos en nuestro estudio.¹ Queríamos entender cómo la tecnología —especialmente la inteligencia artificial (IA) y la automatización— afecta las decisiones reales de las personas de pasar del empleo asalariado al trabajo por cuenta propia, y si ciertos grupos de trabajadores (según sus habilidades, ingresos o edad) se ven afectados de manera diferente. Analizamos las transiciones de los trabajadores entre empleo asalariado, trabajo por cuenta propia en solitario y trabajo por cuenta propia con empleados, en 31 países europeos.² Esto nos permitió observar cómo la exposición a diferentes tipos de tecnología influye en las trayectorias profesionales: si las personas permanecen empleadas, se vuelven autónomas o alternan entre ambas situaciones a medida que avanza el progreso tecnológico.

Al definir el trabajo por cuenta propia, distinguimos entre el trabajo por cuenta propia en solitario (trabajar de manera independiente, sin empleados) y el trabajo por cuenta propia con empleados (dirigir un negocio con personal contratado). En cuanto a la tecnología, analizamos dos tipos: la IA —una tecnología que a menudo complementa el trabajo, ayudando a las personas a hacer más y mejor su labor— y la automatización —una tecnología que tiende a reemplazar tareas, especialmente las repetitivas.

Descubrimos que las personas expuestas a la IA en sus trabajos tienen más probabilidades de pasar al trabajo por cuenta propia en solitario, pero también más probabilidades de regresar al empleo asalariado. Esto sugiere que la IA puede crear nuevas oportunidades para el trabajo independiente, especialmente para quienes cuentan con las habilidades y la flexibilidad necesarias para aprovecharlas. Pero también podría implicar que el trabajo autónomo en solitario no siempre es deseable, especialmente a largo plazo. Nuestro análisis muestra que estos riesgos son especialmente pronunciados para los trabajadores con baja cualificación y salarios reducidos.

Por el contrario, los trabajadores en ocupaciones donde la automatización desempeña un papel importante tienen menos probabilidades de convertirse en trabajadores autónomos. Parece que cuando la automatización limita los tipos de tareas que requieren intervención humana, también reduce las posibilidades de establecer un negocio viable en solitario en esos sectores.

Esto sugiere que la tecnología puede abrir nuevas puertas para los trabajadores altamente cualificados, pero para otros puede significar perder seguridad laboral y verse obligados a emprender en solitario, a menudo con poco apoyo. Muchos de estos trabajadores no se vuelven autónomos por elección, sino porque no encuentran un empleo decente y estable.

Esto desafía la idea de que la tecnología siempre empodera. Más bien, existe el riesgo de que la tecnología aumente la desigualdad en cuanto a quiénes se benefician de ella. Sin políticas inteligentes, corremos el riesgo de que la transformación digital deje atrás a demasiadas personas.

Nuestros hallazgos apuntan a varias áreas en las que se necesita acción política:

- Competencias e inclusión digital: Los trabajadores necesitan apoyo para adaptarse a las nuevas tecnologías. Esto requiere formación específica —especialmente para aquellos en empleos vulnerables o de baja cualificación— que les ayude a mantenerse empleables o a emprender negocios sostenibles.
- Protección social moderna: Muchos trabajadores autónomos quedan fuera de las redes tradicionales de protección social. Los sistemas de protección deben reflejar la realidad de la fuerza laboral actual, incluyendo el empleo no estándar y el trabajo por cuenta propia en solitario.
- Apoyo al trabajo decente: No basta con celebrar la flexibilidad o el espíritu emprendedor. Es necesario garantizar que el trabajo por cuenta propia —especialmente en solitario— sea una vía hacia un empleo decente y seguro, y no simplemente una opción cuando no hay otras alternativas disponibles.

El trabajo por cuenta propia suele considerarse un signo de innovación y flexibilidad. Y a veces lo es. Pero esa no es toda la historia. Los trabajadores altamente cualificados que están expuestos a la IA pueden elegir entre seguir empleados o convertirse en emprendedores. Otros —a menudo en empleos mal remunerados o rutinarios— pueden verse empujados al trabajo autónomo en solitario por la falta de buenas alternativas en el mercado laboral convencional.

Actuar para garantizar que las políticas apoyen las transiciones laborales de los trabajadores es importante no solo para ellos individualmente, sino también para la cohesión social y la sostenibilidad a largo plazo de los mercados laborales y los sistemas de bienestar.

Las investigaciones futuras deberían analizar si las tendencias que hemos identificado con respecto a la IA continúan o incluso se intensifican a medida que su adopción se expande en la economía y el mercado laboral. En este contexto, los análisis que examinan los efectos de las diferencias normativas entre países parecen especialmente importantes.

¹ Bachmann, R., M. Gonschor, A. Mitra, S. Milasi (2025), Technological progress and the dynamics of self-employment: Worker-level evidence for Europe. International Labour Review 164(2): 1-23.

² Nuestros análisis se basan en datos de las Estadísticas de la Unión Europea sobre ingresos y condiciones de vida (EU-SILC) para el período 2014-2019.

Fuente: https://www.ilo.org/es/resource/articulo/technology-fueling-self-employment-or-forcing-it

21/11/2025

La inteligencia artificial ya desplaza trabajo

"Es, pues, desaconsejable boicotear la entrada de la inteligencia artificial. Sin embargo, funcionarios y reguladores harían bien en identificar los sectores propensos a perder empleo. Así podrían crear mecanismos compensatorios y rutas para desarrollar habilidades adaptativas."

En días recientes, músicos y artistas se congregaron en el Monumento a la Revolución para manifestarse contra el uso no regulado de la inteligencia artificial (IA) que clona sus voces. Fue la primera de muchas muestras de rechazo que brotarán conforme la tecnología alcance la masificación. Ciertamente, en la superficie millones de usuarios elevan su productividad y surgen nuevos puestos en industrias emergentes, como los centros de datos y la fabricación de chips. Pero en las profundidades del mundo laboral, miles de trabajadores temen desplazamientos. Múltiples casos de estudio son alertas tempranas para tomadores de decisiones desprevenidos por la conversión del futuro al presente o convencidos de que el laissez faire —dejar hacer, dejar pasar— es la mejor ruta de adaptación.

IBM es una de las empresas que comunica la sustitución directa de trabajadores por robots con mayor transparencia. En mayo, su director general declaró que 200 empleados del departamento de recursos humanos serán reemplazados por chatbots. El objetivo final es sustituir unos ocho mil de 26 mil puestos totales en tareas rutinarias y libres del contacto con los clientes. Las funciones del personal despedido incluyen la emisión de cartas de verificación de empleo, el procesamiento de solicitudes de vacaciones y licencias, la gestión de la documentación de los empleados y la respuesta a preguntas comunes de política interna, donde la inteligencia artificial logra tasas de éxito del 94 por ciento. Como parte del rebalanceo de recursos, IBM pretexta que una fracción de lo ahorrado permitirá la contratación de más programadores y vendedores. Y tiene cierta razón. No obstante, minimiza que (1) otra porción irá a capital y utilidades y (2) los puestos creados serían mejor pagados, pero de escasa cuantía en relación a los despidos.

Otro caso sonado es el de Klarna, empresa sueca de pagos digitales. A inicios del 2024, tras un desplome de su capitalización de mercado, Klarna anunció que su asistente de atención al cliente, desarrollado en colaboración con OpenAI, gestionaba una carga de trabajo equivalente a la de 700 empleados a tiempo completo. Esta medida, emparejada con una congelación de contrataciones por un año, se celebró inicialmente como un triunfo de la eficiencia. Ciertamente, el chatbot atendió millones de clientes, resolvió la mayoría de las consultas y mejoró el tiempo medio de resolución. No obstante, las métricas enmascararon un problema mayor. Si bien la inteligencia artificial logró manejar grandes volúmenes de consultas simples y estructuradas, tuvo dificultades con los matices, la empatía y la resolución de problemas complejos. Un deterioro en la calidad de la atención al cliente terminó por reactivar las contrataciones.

Existe también la sustitución indirecta de trabajo, donde el capital requerido para transitar a la inteligencia artificial detona despidos en áreas no estratégicas. Dropbox, empresa de almacenamiento en la nube, ejemplifica la intensa competencia por contratar talento escaso. En octubre de 2024, anunció un recorte del 20 por ciento de su plantilla global, medida que afectó a 528 empleados. En una carta pública, el director general explicó que la empresa se encontraba en un "período de transición" y buscaba evolucionar desde su negocio de sincronización de archivos, en plena madurez, hacia su siguiente fase de crecimiento centrada en productos basados en IA. Si bien la empresa era rentable, su crecimiento se había ralentizado y su estructura organizativa se había vuelto torpe.

También hay casos donde la inteligencia artificial destruye puestos sin beneficio compensatorio. En mayo del 2025, Business Insider recortó el 21 por ciento de su nómina. La directora general instruyó que el resto del personal adoptara la IA como herramienta fundamental de productividad. En un memorando, afirmó que más del 70 por ciento de los trabajadores ya utilizaban ChatGPT y que el objetivo era alcanzar la adopción total para ayudar a los empleados a "trabajar de forma más rápida, inteligente y eficaz". Detrás del pánico enmascarado, un factor externo influía. Los cambios en los algoritmos de los motores de búsqueda, en particular el auge de los resúmenes robotizados en plataformas como Google, han hundido el tráfico a los sitios de noticias. Ante el improbable escenario de que los medios tradicionales resistan la embestida sin daños mayores, las plantillas adelgazan.

Estos ejemplos más otros alejados del reflector apuntan a una reconfiguración laboral discreta. Para economías emergentes como la mexicana, la sustitución de trabajadores puede retrasarse por el menor peso salarial en el PIB versus economías desarrolladas, por la barrera del idioma en aplicaciones nuevas y por servicios de venta y posventa diseñados para las multinacionales. Sin embargo, los programadores contratados en el extranjero y los dividendos dispersados fuera del país reducirían las ganancias a nivel nacional. En el balance, algunos países podrían enfrentar tasas naturales de desempleo más altas, y una distribución más desigual del ingreso y la riqueza.

¿Qué hacer? La historia sugiere que obstruir la adopción de nuevas tecnologías es contraproducente. Mientras la globalización fomente la competencia entre naciones, vetar es suicida. Es, pues, desaconsejable boicotear la entrada de la inteligencia artificial. Sin embargo, funcionarios y reguladores harían bien en identificar los sectores propensos a perder empleo. Así podrían crear mecanismos compensatorios y rutas para desarrollar habilidades adaptativas.

Pero también es aconsejable la detección temprana y la mitigación de utilidades extraordinarias —nacionales o extranjeras— para procurar cancha pareja y redistribución oportuna. Solo así ganaría legitimidad el cambio tecnológico y se sofocaría por las buenas cualquier protesta laboral legítima en una era paradójica donde la igualdad se valora más a nivel popular, pero se resiste en clave cupular.

Mario Campa
Mario A. Campa Molina es economista político e industrial, graduado del MPA de la Universidad de Columbia (2013-2015). Colabora como columnista y panelista en diversos medios y es editor contribuyente en español de la revista de ideas Phenomenal World, del Jain Family Institute (NY). Tiene experiencia laboral en el sector financiero, energético, público y académico.

Fuente: https://www.sinembargo.mx/4679597/la-inteligencia-artificial-ya-desplaza-trabajo/

17/11/2025

El futuro del trabajo: ¿Cómo se verán afectados los programadores junior?

Muchos estudiantes actuales de informática y programadores junior abordan el debate actual sobre el impacto de la IA en el mercado laboral con una mezcla de incredulidad e incertidumbre. Mientras algunos anuncian una sustitución masiva de científicos informáticos en estos puestos de entrada, otros creen que las herramientas de IA podrían ayudar a navegar este periodo turbulento gracias a las capacidades aumentadas que ofrecen a los trabajadores que saben utilizarlas. Este artículo examina ambas caras de la moneda a partir de los datos disponibles.

Se trata de una ampliación, no de una sustitución

“Hacer predicciones es difícil, especialmente sobre el futuro”. Esta cita, atribuida al Nobel de Física Niels Bohr, refleja perfectamente la cautela con la que deben considerarse las afirmaciones sobre el impacto futuro de la IA. Por eso, resulta relevante basarse en datos provenientes de estudios rigurosos.

Al enfrentarnos al debate actual sobre el impacto de la IA Generativa (GenAI), deberíamos hablar más de empleos afectados por la IA que de empleos reemplazados por ella. De hecho, según el reciente informe de la OIT titulado “Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure”, 1 de cada 4 empleos en el mundo está potencialmente expuesto a la GenAI, pero es más probable que las tareas se transformen que que se automaticen por completo.

Es cierto que la llamada "inteligencia" de los modelos GenAI ha aumentado exponencialmente en los últimos años, hasta el punto de que existen Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) que superan el nivel humano en pruebas de rendimiento basadas en preguntas de nivel doctoral. Pero una cosa es la capacidad de resolver problemas específicos gracias al vasto conocimiento adquirido durante su entrenamiento, y otra muy distinta es la capacidad real, efectiva y práctica de sustituir por completo a un trabajador en el desempeño de todas sus funciones asignadas.

Además, el impacto real de la IA dependerá en gran medida de la velocidad con la que esta tecnología se implemente a nivel mundial. La falta de habilidades digitales, el coste tecnológico asociado a la implementación de tecnologías en constante evolución, o el simple acceso a una red eléctrica adecuada o a Internet de banda ancha, son barreras fundamentales que retrasarán necesariamente la adopción de la IA y, con ello, su impacto en el mercado laboral. En este contexto, un análisis preciso del efecto que podrían tener las brechas en infraestructura digital en América Latina se llevó a cabo en 2024 en un documento de trabajo conjunto entre la OIT y el Banco Mundial.

Programadores junior en el punto de mira

La discusión sobre los efectos de la IA en el mercado laboral no es nueva, aunque ha ganado fuerza tras las declaraciones recientes de Dario Amodei. El CEO de Anthropic (la empresa detrás de modelos como Claude 4) considera que la IA podría eliminar hasta la mitad de los puestos disponibles en trabajos administrativos y aumentar el desempleo entre un 10 y un 20 por ciento en los próximos 1 a 5 años.

Tradicionalmente, se creía que la automatización reemplazaría principalmente los trabajos industriales manuales y repetitivos, dejando intactos los roles intelectuales. Sin embargo, la explosión de modelos GenAI tras el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 marcó un cambio de paradigma significativo: los trabajadores de cuello blanco parecen ahora más vulnerables que sus homólogos de cuello azul.

Como señalaba el informe mencionado de la OIT, mientras que las ocupaciones administrativas muestran el mayor nivel de exposición a la IA, los trabajos cognitivos altamente digitalizados (como los desarrolladores web y las ocupaciones relacionadas con software) han experimentado un mayor aumento en sus puntuaciones medias desde 2023. Esta tendencia puede atribuirse a los rápidos avances de los LLM, que inicialmente fueron diseñados como generadores sofisticados de texto, pero ahora son capaces de realizar una gama más amplia de tareas con la llegada de la multimodalidad. La multimodalidad amplía las capacidades de los LLM mucho más allá del procesamiento de texto, permitiéndoles manejar imágenes, videos, audio y código como entradas y salidas.

Resulta paradójico que el campo de la informática, responsable de los grandes avances en IA, sea también uno de los sectores que más rápidamente está viendo crecer su exposición a su impacto. Esta tendencia es particularmente evidente en los puestos de entrada, ya que la cantidad de herramientas que simplifican las tareas de un programador junior (como escribir o depurar código simple) se ha multiplicado desde el año pasado. Esto ha despertado preocupaciones entre quienes ven estas herramientas como una amenaza competitiva directa, lo que podría llevar a una disminución en la contratación de jóvenes profesionales que inician su carrera con responsabilidades de bajo valor añadido. Estas preocupaciones se sienten aún más tangibles si consideramos el progreso de la tecnología basada en agentes, que permite la realización de tareas complejas y extensas de forma más autónoma.

Navegar la incertidumbre: Consejos para programadores junior

En primer lugar, si bien los despidos en empresas tecnológicas son una realidad, con noticias mensuales sobre “X empleados despedidos en la empresa Y”, eso no implica necesariamente la existencia de una tendencia hacia el desplazamiento masivo de trabajadores. Por el contrario, a medida que las empresas se digitalizan cada vez más, se necesitarán más perfiles técnicos con habilidades en TI, incluso si esas habilidades deben transformarse para abarcar nuevos campos como la IA o el big data. Y esta conclusión puede extraerse fácilmente de las proyecciones de empleo realizadas por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. Según estas proyecciones, el empleo de desarrolladores de software en EE.UU. aumentará un 17.9 por ciento entre 2023 y 2033, mucho más rápido que la media de todas las ocupaciones (4.0 por ciento), mientras que el empleo de administradores y arquitectos de bases de datos también crecerá por encima del promedio en el mismo período (8.2 y 10.8 por ciento respectivamente).

En segundo lugar, dado que habrá espacio para más perfiles técnicos con habilidades en TI, los programadores junior deben esforzarse por mejorar su competitividad para ofrecer mayor valor añadido a las tareas que normalmente se les asignan en los puestos de entrada.

La falta de experiencia profesional es un arma de doble filo: si bien puede ser un obstáculo para abordar tareas complejas y tomar decisiones importantes, también permite una adopción más rápida y orgánica de nuevas tecnologías, al no haber hábitos adquiridos que ralenticen la innovación. Esta ventaja debe ser aprovechada por los programadores junior, utilizando y explotando las mejoras que la IA está aportando al ámbito de la informática para mejorar su productividad y convertirse en recursos valiosos para cualquier empresa que los contrate.

Gracias a la IA, aprender nuevos lenguajes de programación o depurar el propio código es más fácil que nunca, lo que permite a los programadores junior adquirir experiencia profesional (necesaria para convertirse en seniors) de forma más rápida y eficaz. De hecho, e incluso si se necesitan menos programadores, habrá demanda de Especialistas en Big Data, Especialistas en IA y Aprendizaje Automático y Desarrolladores de Software y Aplicaciones, campos altamente relacionados que, como hemos visto, se espera que crezcan en los próximos años. El uso de la IA puede facilitar la adquisición de nuevas competencias y la transición profesional hacia diferentes roles y perfiles.

La principal influencia de tecnologías como la GenAI sobre las competencias puede derivarse de su capacidad para ampliar las habilidades humanas a través de la colaboración humano-máquina, más que de su sustitución completa, especialmente si se tiene en cuenta la importancia persistente de las habilidades centradas en el ser humano.

Si este es el caso, no hay excusas para no utilizar la IA para aprender, mejorar nuestra productividad y adquirir nuevas habilidades que aumenten el valor de nuestro perfil profesional.

Fuente: https://www.ilo.org/es/resource/articulo/el-futuro-del-trabajo-como-se-veran-afectados-los-programadores-junior

14/11/2025

El hombre que empezó lavando vidrios y creó un negocio multimillonario limpiando escenas de crimen

Advertencia: Esta historia contiene detalles de fluidos corporales, muerte y violencia que algunas personas pueden encontrar perturbadores.

No es un trabajo para aprensivos.

El limpiador extremo Ben Giles lleva 25 años perfeccionando la técnica de eliminar cualquier mancha causada por derrames, cortes y explosiones en escenas de crímenes.

Cuando Ben, de 49 años, empezó limpiando ventanas en un pequeño pueblo del oeste de Gales, jamás imaginó que se convertiría en un negocio multimillonario tras descubrir, por casualidad, que podía cobrar un precio muy alto por limpiar los rastros de un cuerpo destripado o una bañera llena de heces.

"La bañera estaba completamente al ras de la parte superior con heces, el inodoro estaba lleno de heces, la cocina estaba asquerosa, el suelo se movía con pulgas", dijo.

¿Y cómo empezó todo?

Ben estaba limpiando ventanas en Cardigan, Ceredigion, cuando uno de sus clientes le pidió que limpiara una propiedad que llevaba 10 años vacía.

Con apenas más protección que una mascarilla de poliéster, fue la limpieza lo que lo inició todo.

Ben describió que al abrir la puerta había un hedor tan fuerte que uno de los hombres que lo ayudaban vomitó dentro de la mascarilla.

"Tuvimos que quitarle la mascarilla, toda el vómito se fue al suelo, así que ahora teníamos que su vómito y el resto de la propiedad", bromeó Ben.

Ben le facturó al cliente US$2.664 y "nadie preguntó nada", y fue entonces cuando se dio cuenta de que había encontrado una mina de oro.

"Pensamos: 'Si pudiéramos ganar tanto dinero con esto, ¿qué sería lo peor que podríamos limpiar?'. Al final, limpiaríamos cualquier cosa".

De limpiar mugre a limpiar sangre

El primer trabajo que tuvieron fue una limpieza en una vieja casa de campo donde un hombre había mu**to y no fue encontrado hasta dos meses después.

Su cuerpo se había descompuesto a través de la alfombra, el suelo de madera y el hormigón.

"Abrimos la puerta y un enjambre de moscas azules pasó volando junto a nosotros. No teníamos ni idea de si portaban algún patógeno y tuvimos que intentar extraer fluido corporal de ocho semanas del hormigón".

"Fue un auténtico desastre, no teníamos ni idea.

"Recuerdo que nos estábamos poniendo Vicks debajo de la nariz; un chico tosió y dos trozos de cáscara de naranja salieron disparados de su mascarilla. Se había puesto cáscara de naranja para intentar disimular el olor."

Desechos biológicos

Advertencia: La siguiente imagen contiene restos de vida marina.

Ben, uno de los primeros en el sector, obtuvo su acreditación inicial en limpieza de riesgos biológicos limpiando salsa de tomate de un escritorio en el año 2000.

Lo describió como divertidísimo, ya que no reflejaba en absoluto el trabajo que realmente iba a desempeñar.

Ahora, 25 años después, su empresa no ha rechazado ningún encargo: desde limpiar el cadáver de una ballena de 20 toneladas hasta baños de sangre y las secuelas de una asfixia causada por el acaparamiento de cosas; Ben lo ha visto todo.

Pero la pregunta que se hacen las personas al descubrir lo que hace Ben es: ¿a qué huele?

El olor de un cuerpo varía según la grasa corporal, dijo, incluso si se ha descompuesto durante el mismo tiempo.

"Si es una mujer mayor, de unos 27 kilos, puedo entrar a la propiedad sin que huela a nada."

"Pero si es un hombre o una mujer de 100 kilos que lleva abandonado el mismo tiempo, puede olerlo desde la puerta."

Habiendo crecido en una familia de granjeros autosuficientes, Ben no era ajeno a estar hundido hasta las rodillas en estiércol ni a ayudar a su padre a parir un cordero podrido dentro de una oveja.

Dejó el colegio a los 16 años y, como no le interesaba la universidad y quería quedarse en el centro de Gales, empezó a limpiar ventanas.

Tras su inesperado cambio a lo macabro, cuando "veía algo terrible, veía signos de dinero".

Lo que empezó con dos o tres trabajos al mes ha crecido a entre 50 y 100 trabajos semanales, y su empresa es a la que acude la policía cuando necesita limpiar la escena de un crimen.

Mientras que la mayoría de las limpiezas se basan en numerosos disolventes y desinfectantes, para las manchas comunes de alfombra Ben recurre a lo básico: detergente en polvo o líquido y agua tibia.

"Aplica con toques suaves y luego coge un vaso de cristal y frota la mancha con movimientos circulares, sujetando la base del vaso con la palma de la mano y la boca abierta sobre la alfombra", dijo Ben.

"El movimiento de rotación levanta la mancha hacia el vidrio y se puede limpiar el interior del vidrio para eliminar los residuos acumulados".

Ben ha entrenado a unas 3.500 personas, pero admite que no es un trabajo para todos: es difícil dejarlo en la oficina y algunos casos lo han marcado durante años.

En uno, un hombre golpeó a su esposa y la dejó en su casa durante tres días hasta que su vecino la encontró, aún con vida, y murió camino al hospital.

"En toda mi vida, nunca había visto algo tan violento", dijo.

Una escena "bastante horrenda" lo recibió con sangre salpicada por todas partes.

"Para mí, fue trágico en muchos sentidos. Sentí mucha pena por esta mujer."

"Eran dos profesionales; todavía no sé qué llevó a alguien a reaccionar así y quitarle la vida a alguien.

"No puedo permitirme entrar en esa visión del mundo porque es bastante oscura".

Ben también se tuvo que enfrentar a la desgarradora perspectiva de tener que atender las secuelas después de que un perro matara a un bebé, "así que mientras limpiamos en una habitación, podemos oír sollozos y llantos en la habitación de al lado".

Añadió: "Ha habido momentos así en los que he tenido que ponerme la gorra de trabajo y hacerlo, sabiendo que es mi trabajo, simplemente tengo que hacer esto y poder irme."

"Lo aprieto y lo empujo hacia abajo".

Dentro de sus métodos para afrontar su trabajo están el pasear por la playa, jugar al golf o acariciar a sus vacas de las Highlands.

Fue solo al escribir su autobiografía, "La vida de un limpiador de escenas del crimen", que Ben abrió sus emociones a lo que había presenciado.

"Fue como si todas las emociones afloraran. No lo llamaría terapia, ya que no puedo decir que me siento mejor, pero las dejé salir", admitió.

"Tenía títulos en mente para cada historia y, al empezar a escribir sobre cada caso, me puse a llorar".

Ben agradece a su familia por apoyarlo en medio de la agitación emocional que le generó su trabajo.

"Sabía que, pasara lo que pasara en el trabajo, al llegar a casa me encontraba en un refugio con gente a la que quiero y que me quiere".

Fuente: https://www.bbc.com/mundo/articles/c30v78496njo

10/11/2025

Por qué grandes tecnológicas como Amazon están despidiendo a miles de trabajadores

El anuncio de Amazon de que recortará miles de puestos de trabajo ha avivado la alarma por el impacto de la inteligencia artificial (IA) y su uso para reemplazar a los trabajadores.

El gigante tecnológico se unió esta semana a una lista creciente de empresas de Estados Unidos que han señalado a la tecnología de IA como una de las razones detrás de sus planes de despidos.

Chegg, la empresa de educación en línea, citó las "nuevas realidades" de la IA al anunciar una reducción del 45% de su fuerza laboral el lunes. Cuando Salesforce recortó 4.000 puestos de servicio al cliente el mes pasado, su director ejecutivo dijo que los agentes de IA estaban haciendo el trabajo.

Y UPS dijo el martes que ha recortado 48.000 puestos de trabajo desde el año pasado, un recorte que el director ejecutivo de la empresa de paquetería ha atribuido en parte al aprendizaje automático.

Pero algunos cuestionan si la IA es la única culpable y han expresado escepticismo de que los recientes despidos en compañías de alto perfil sean de veras consecuencia del efecto de la tecnología en el empleo.

Martha Gimbel, directora ejecutiva del Budget Lab en la Universidad de Yale dijo que sacar conclusiones de los comentarios de los ejecutivos sobre los recortes es "posiblemente la peor manera" de determinar los efectos de la IA en el empleo.

La experta advierte que las dinámicas específicas de cada empresa entran a menudo en juego en cada caso.

"Como todo el mundo está tan asustado por el posible impacto futuro de la IA en el mercado laboral, hay una verdadera tendencia a reaccionar de forma exagerada ante los anuncios de compañías individuales", dijo Gimbel.

Ciertos sectores de la fuerza laboral como los recién graduados universitarios y los empleados de centros de datos son particularmente vulnerables a la adopción de esta tecnología.

Un estudio reciente del Banco de la Reserva Federal de St. Louis encontró una correlación entre las ocupaciones con una mayor prevalencia de IA y el aumento del desempleo desde 2022.

Pero Morgan Frank, profesor asistente en la Universidad de Pittsburgh, ha estudiado el riesgo de desempleo por ocupación y descubrió que los únicos trabajadores afectados por el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 fueron los del sector de apoyo administrativo y de oficina.

Frank dijo que la probabilidad de que estos solicitaran el subsidio de desempleo se disparó a principios de 2023 ,inmediatamente después de la irrupción del robot de conversación desarrollado por la compañía OpenAI.

Pero para los trabajos relacionados con la informática y las matemáticas, "no hay un cambio discernible en la tendencia", dijo.

"Tanto los trabajadores tecnológicos como los administrativos están en un mercado laboral más difícil que hace un par de años", indica Frank.

"Sin embargo, yo sería escéptico de que la IA sea la razón de todo", añadió.

Amazon y muchos de sus rivales en el sector tecnológico contrataron a un ritmo acelerado en los años previos a la pandemia de covid y en los primeros meses de esta, cuando la Reserva Federal de EE. UU. redujo las tasas de interés a casi cero.

Según los expertos, esta contratación preparó el terreno para eventuales reducciones de personal en estas empresas, una dinámica al margen del auge de la IA generativa de los últimos tres años.

Ciclos de contratación y despido

Otro elemento que influyó fue la subida de los tipos de interés por parte de la Reserva Federal en la época en que se lanzó ChatGPT.

"La gente percibe gran parte de esta conversación de modo muy diferente porque el término 'IA' está incluido", dijo Gimbel, del Budget Lab.

"Pero nada de lo que he visto hasta ahora es diferente de los patrones típicos de contratación y despido de empresas, particularmente en este punto de un ciclo económico".

Una gran pregunta, añadió, es cómo serán los patrones de contratación cuando la economía regrese a un período de crecimiento sólido.

A largo plazo, dijo Gimbel, será crucial desglosar las pérdidas de empleo cíclicas frente a las impulsadas por la IA. Si la economía de Estados Unidos cayera en una recesión, los puestos de recursos humanos y marketing serían probablemente los más afectados.

Pero esos trabajos también están expuestos a la IA, lo que complica la tarea de identificar si los recortes son el resultado de las condiciones macroeconómicas, de la adopción de la tecnología o de ambos.

Mayor impacto en las tecnológicas

Amazon confirmó esta semana sus planes de recortar aproximadamente 14.000 puestos de trabajo y dijo que necesita organizarse "de forma más austera" para aprovechar la oportunidad que ofrece la inteligencia artificial.

A la compañía le ha ido bien. En julio reportó resultados trimestrales que superaron las expectativas de Wall Street en varios aspectos, incluido un aumento interanual del 13% en las ventas, que alcanzaron los US$167.700 millones.

Enrico Moretti, profesor de Economía en la Universidad de California en Berkeley, dijo que las grandes empresas tecnológicas como Amazon destacan en los recortes de empleo relacionados con la IA, "en parte porque son productoras y consumidoras de IA".

Aun así, reconoció que la última ronda de despidos de la compañía también pudo deberse a una corrección tras las sólidas contrataciones durante la pandemia.

Es probable que Amazon pueda automatizar empleos más rápido que la mayoría de sus rivales debido a su escala, dijo Lawrence Schmidt, profesor asociado de Finanzas en la Escuela de Administración Sloan del MIT.

"No es nada descabellado pensar que Amazon pueda querer deshacerse de ciertos tipos de puestos, o abstenerse de contratar personal adicional para ciertas funciones, si pueden automatizarse rápidamente", dijo Schmidt.

El experto señala que "independientemente de lo que suceda con el número total de empleos, se esperaría que hubiera una reasignación (de personal)".

Fuente: https://www.bbc.com/mundo/articles/c70972nng5ko

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