Estructura productiva i vulnerabilitat digital: Com afecta l’automatització de les tasques als municipis del Perfil de la Ciutat

El mercat de treball es troba immers en un procés de transformació accelerat per la digitalització, l'automatització i la intel·ligència artificial. L’automatització forma part d’un procés de canvi tecnològic de llarg recorregut, però la combinació actual de digitalització, robotització i intel·ligència artificial amplia el nombre de tasques susceptibles de ser executades o assistides per sistemes automàtics. Això no implica, però, que una ocupació exposada hagi de desaparèixer. Les ocupacions estan formades per conjunts de tasques heterogènies: algunes poden automatitzar-se, mentre que d’altres continuen requerint judici, interacció humana, responsabilitat, creativitat o adaptació al context.

L’Organització Internacional del Treball (OIT), a la seva publicació “Inteligència artificial generativa y empleo: edición actualizada de 2025”, estima que aproximadament una de cada quatre persones treballadores al món desenvolupa una ocupació amb algun grau d’exposició, però també conclou que, en la majoria dels casos, la conseqüència més probable és la transformació de les feines i no la seva substitució completa.

L’OCDE arriba a una conclusió similar: la intel·ligència artificial pot eliminar tasques repetitives, millorar la productivitat i canviar la composició interna dels llocs de treball, però també pot generar riscos relacionats amb l’ocupació, la intensificació del treball, la privacitat, els biaixos o l’autonomia de les persones treballadores. La qüestió central, per tant, no és només quants llocs de treball estan exposats, sinó com es reorganitzen les tasques, quins perfils professionals es veuen més afectats i quina capacitat tenen empreses, persones i institucions per adaptar-s’hi.

La transformació tecnològica no afecta tots els territoris ni totes les activitats de la mateixa manera.A partir de les dades del Registre de les noves contractacions, que utilitza la informació dels registres del Servei Públic d’Ocupació de Catalunya (SOC) amb dades de la contractació acumulada entre el febrer de 2025 i el gener de 2026, aquest article analitza els patrons dels dotze municipis que integren la Xarxa Perfil de la Ciutat. Pel que fa al risc d’automatització, el quadre aplica la metodologia de l’Observatori de la Indústria utilitzada a l’estudi “L’impacte laboral de la Indústria 4.0 a Catalunya”.

Per a aquest article s’han seleccionat, per cada municipi, les tres activitats amb un risc d’automatització més elevat entre aquelles que superen un llindar mínim de 250 contractes dins la visualització analitzada. El volum s’utilitza únicament com a criteri de rellevància per evitar que activitats amb una presència contractual molt reduïda condicionin la lectura.

 

Una exposició generalitzada, però amb estructures locals diferenciades

El percentatge global de contractes en ocupacions amb risc d’automatització de les tasques se situa, en el conjunt de Catalunya, en el 64,1%, mentre que la mitjana del municipis de la xarxa,  és del 60,1%, amb valors que oscil·len entre el 52,9% i el 68,0%

 

El gràfic mostra una majoria de municipis que se situen al voltant del 60% en quant al risc d’automatització de les ocupacions més contractades. Dos dels municipis, Cerdanyola del Vallès (52,9%) i Santa Coloma de Gramenet (55,4%) se situen com els municipis amb la contractació més protegida davant l'automatització, mentre que a l’altre costat de la balança els més exposats són Barberà del Vallès (68,0%) i Vic (64,6%). Aquesta comparació serveix per contextualitzar, però cal tenir en compte que municipis amb un valor global similar poden presentar estructures sectorials i perfils de risc molt diferents. D’altra banda, i com ja s’ha comentat, Un risc del 70,0% no significa que desaparegui el 70,0% de l’ocupació d’un sector. Indica que les tasques associades a les ocupacions contractades presenten un grau elevat de potencial d’automatització segons la metodologia de referència. Quan s’analitzen el risc d’automatització de les tasques associades a l’ocupació segons l’activitat econòmica, que acumula més volum de contractació anual (amb un límit de més de 250 contractes),es pot identificar algunes dels motius pels quals algunes ciutats del Perfil estan més protegides que d’altres.

 

Perfils de contractació dels municipis del Perfil de la ciutat davant l’automatització de les tasques

Es pot observar una correlació directa i positiva entre la vulnerabilitat tecnològica de l’activitat econòmica d'un municipi i el risc global del seu mercat laboral. Els municipis dependents de sectors altament tecnificables, com el comerç (Barberà del Vallès i Viladecans), registren els índexs de risc mitjà més elevats de la mostra. A l'extrem oposat, el predomini de l'educació posiciona Cerdanyola del Vallès com el municipi més resilient davant el procés d'automatització, mentre que el sector de la salut i els serveis socials actua com a element estabilitzador a la franja central per a la majoria de localitats analitzades, ja que són feines t vinculades a la interacció humana, el diagnòstic complex i l'empatia.

 

 

La tipologia permet distingir dos mecanismes especialment rellevants. D’una banda, l’efecte amortidor de sectors com salut, serveis socials o educació: poden coexistir activitats molt exposades sense que aquestes defineixin per si soles el conjunt del mercat de treball local. De l’altra, l’efecte de coincidència: quan el mateix sector que concentra la contractació també presenta risc elevat, com passa amb el comerç o la logística en alguns municipis, l’exposició adquireix un caràcter més estructural.

 

Activitats de risc més recurrents als municipis del Perfil de la Ciutat

L'anàlisi sectorial de les tres activitats amb més de 250 contractes acumulats i major risc d’automatització dels 12 municipis de la xarxa constata de manera que el risc més agut es troba en l'anomenat sector serveis de proximitat.

 

Activitats com el comerç i hostaleria superen amb escreix el 75% o 80% de vulnerabilitat tecnològica en pràcticament tot els municipis. Manresa, Sabadell i Terrassa no presenten entre les tres principals activitats segons nombre de contractes l’hostaleria, però es pot veure al gràfic següent que també presenten un elevat risc d’automatització. Per què aquesta transformació afecta amb tanta contundència aquests sectors? El risc d’automatització s’avalua en funció de les tasques diàries que executa un persona treballadora. Comerç i hostaleria tenen una presència transversal. La transformació de tasques rutinàries pot afectar especialment perfils amb trajectòries laborals més fràgils o amb menor qualificació formal. Conseqüentment, les persones amb menys qualificació, menor competència digital o menor accés a formació poden tenir més dificultats per beneficiar-se de la transformació tecnològica.

 

Conclusions

Les dades mostren que l’exposició a l’automatització és un fenomen transversal, però no homogeni. Comerç i hostaleria apareixen de manera recurrent com a activitats de risc elevat, mentre que la indústria química i l’alimentària tenen un pes destacat en diversos municipis.

Les diferències territorials no depenen només de quines activitats presenten més risc, sinó de com aquestes conviuen amb sectors que poden actuar com a amortidors. La presència de salut i serveis socials o educació pot reduir l’exposició global, mentre que en altres perfils el sector principal de contractació ja presenta un risc elevat.

El risc d’automatització no equival a destrucció d’ocupació: assenyala on és més probable que canviï el contingut de les feines. La resposta pública, empresarial i formativa pot determinar si aquesta transformació es tradueix en desplaçament laboral o en augment de productivitat, qualitat i oportunitats professionals. Una resposta local efectiva no hauria de consistir només a oferir formació digital genèrica. Les polítiques han d’estar connectades amb l’estructura sectorial de cada territori i amb les tasques que previsiblement canviaran.

Per als municipis, l’objectiu no hauria de ser predir quines ocupacions desapareixeran, sinó anticipar quines tasques canviaran, quines competències esdevindran més valuoses i quins col·lectius necessitaran més suport per fer la transició.