Exposición de las ocupaciones ecuatorianas a la inteligencia artificial generativa: una réplica adaptada del indicador Anthropic con ENEMDU 2025
| dc.contributor.advisor | Arcos Naranjo, Edwin Vinicio | |
| dc.contributor.author | Arequipa Lamingo, Luis Fernando | |
| dc.contributor.author | Sánchez Panimboza, Miguel Angel | |
| dc.date.accessioned | 2026-08-28T21:05:14Z | |
| dc.date.available | 2026-08-28T21:05:14Z | |
| dc.date.issued | 2026-08-21 | |
| dc.description | El presente estudio construyó un índice de exposición ocupacional a la inteligencia artificial generativa (IAG) para Ecuador y lo vinculó con los microdatos de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) de 2025. Se empleó un diseño cuantitativo, transversal, no experimental y de alcance descriptivo-correlacional. La medición de la exposición ocupacional se construyó a partir de información de O*NET y de un procedimiento de correspondencia entre clasificaciones ocupacionales CIUO, ISCO y SOC, con el propósito de estimar el grado de exposición teórica de las ocupaciones ecuatorianas a las capacidades de la IAG. Posteriormente, el índice se vinculó con indicadores de ingreso laboral e informalidad mediante los microdatos de la ENEMDU 2025. Los resultados mostraron que una mayor exposición ocupacional estimada no se concentró exclusivamente en segmentos laborales de mayor productividad o ingreso, sino que también estuvo presente en ocupaciones asociadas con contextos rurales e informales. Asimismo, se observó una asociación negativa entre el nivel de exposición estimada y el ingreso laboral, y una asociación positiva con la informalidad. Estos resultados sugieren que los indicadores internacionales de exposición a la IAG requieren procesos de adaptación y validación contextual antes de ser utilizados para caracterizar mercados laborales de economías con heterogeneidad productiva y limitada penetración tecnológica. La principal contribución del estudio radica en proponer un marco de medición ocupacional reproducible y contextualizado para Ecuador, que permite aproximar la exposición potencial a la IAG a partir de fuentes internacionales y microdatos laborales nacionales. | |
| dc.format.extent | 21–41 Páginas | |
| dc.identifier.citation | Arequipa Lamingo, L. F., Sánchez Panimboza, M. Ángel, & Arcos Naranjo, V. (2026). Exposición de las ocupaciones ecuatorianas a la inteligencia artificial generativa: una réplica adaptada del indicador Anthropic con ENEMDU 2025. Revista De Investigación Enlace Universitario, 25(2), 21-41. https://doi.org/10.33789/enlace.25.2.187 | |
| dc.identifier.issn | 2631-245X | |
| dc.identifier.other | UTC-CAYE-ECO-2026-019-ART | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.33789/enlace.25.2.187 | |
| dc.identifier.uri | https://enlace.ueb.edu.ec/index.php/enlaceuniversitario/article/view/483 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.utc.edu.ec/handle/123456789/15839 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC). Ciencias Administrativas y Económicas. Carrera Economía | |
| dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA | |
| dc.subject | EXPOSICIÓN OCUPACIONAL | |
| dc.subject | MERCADO LABORAL | |
| dc.title | Exposición de las ocupaciones ecuatorianas a la inteligencia artificial generativa: una réplica adaptada del indicador Anthropic con ENEMDU 2025 | |
| dc.type | Article |