As ferramentas de IA estão eliminando os empregos? Estudo de Yale diz não

Os profissionais de marketing estão entre os mais vulneráveis ​​à interrupção da IA, com o fato de estar recentemente colocando o marketing em quarto lugar para a exposição à IA.

Mas os dados de emprego contam uma história diferente.

Novas pesquisas do Laboratório de Orçamento da Universidade de Yale encontram “o mercado de trabalho mais amplo não experimentou uma interrupção discernível desde o lançamento do ChatGPT há 33 meses”, reduzindo os temores de perdas de empregos em toda a economia.

A diferença entre o risco previsto e o impacto real sugere que as pontuações de “exposição” podem não prever o deslocamento do trabalho.

Yale observa as duas medidas que analisa, a exposição da OpenAI e o uso do Antrópico, capturam coisas diferentes e correlacionam -se apenas fracamente na prática.

As pontuações de exposição não correspondem à realidade

Os pesquisadores de Yale examinaram como o mix ocupacional mudou desde novembro de 2022, comparando -o com mudanças de tecnologia anteriores, como computadores e internet inicial.

A mistura ocupacional mede a distribuição de trabalhadores em diferentes empregos. Ele muda quando os trabalhadores mudam de carreiras, perdem empregos ou entram em novos campos.

Os empregos estão mudando apenas cerca de um ponto percentual mais rápido do que durante a adoção inicial da Internet, de acordo com a pesquisa:

“As mudanças recentes parecem estar em um caminho apenas 1 ponto percentual superior ao que estava na virada do século XXI com a adoção da Internet”.

Setores com alta exposição à IA, incluindo informações, atividades financeiras e serviços profissionais e comerciais, mostram mudanças maiores, mas “os dados sugerem novamente que as tendências nessas indústrias começaram antes do lançamento do ChatGPT”.

Teoria vs. Prática: a lacuna de uso

A pesquisa compara os dados teóricos da “exposição” do OpenAI com o uso real do Antrópico de Claude e encontra alinhamento limitado.

O uso real está concentrado: “É claro que o uso é fortemente dominado por trabalhadores em ocupações de computador e matemática”, com artes/design/mídia também super -representadas. Isso ilustra por que as pontuações de exposição não mapeiam perfeitamente para a adoção.

Dados de emprego mostram estabilidade

A equipe rastreou trabalhadores desempregados por duração para procurar sinais de deslocamento de IA. Eles não os encontraram.

Trabalhadores desempregados, independentemente da duração, “estavam em ocupações onde cerca de 25 a 35 % das tarefas, em média, poderiam ser realizadas por IA generativa”, com “sem tendência ascendente clara”.

Da mesma forma, ao analisar o uso de “Automação/Aumentação” no nível da ocupação, os autores resumem que essas medidas “não mostram sinal de estar relacionado a mudanças no emprego ou no desemprego”.

Timel de interrupção histórica

As interrupções passadas levaram anos, não meses. Como Yale coloca:

“Historicamente, a perturbação tecnológica generalizada nos locais de trabalho tende a ocorrer ao longo de décadas, em vez de meses ou anos. Os computadores não se tornaram comuns nos escritórios até quase uma década após sua libertação ao público, e demorou ainda mais para eles transformarem os fluxos de trabalho do escritório”.

Os pesquisadores também enfatizam que seu trabalho não é preditivo e será atualizado mensalmente:

“Nossa análise não é preditiva do futuro. Planejamos continuar monitorando essas tendências mensalmente para avaliar como os impactos no trabalho da IA ​​podem mudar”.

O que isso significa

Uma abordagem medida supera o pânico. De fato, e Yale enfatizam que os resultados realizados dependem da adoção, design do fluxo de trabalho e resgate, não apenas a exposição bruta.

Vale a pena assistir aos efeitos da carreira em primeira carreira: Yale observa “evidências nascentes” de possíveis impactos para os trabalhadores em primeira carreira, mas adverte que os dados são limitados e as conclusões são prematuras.

Olhando para o futuro

As organizações devem integrar a IA deliberadamente, em vez de reestruturar reativamente.

Até que os dados de uso abrangente e de plataforma cruzada estejam disponíveis, as tendências de emprego continuam sendo o indicador mais confiável. Até agora, eles apontam para a estabilidade sobre a transformação.