Um artigo de Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts e Siddharth Suri está chamando a atenção.
Dada a rápida adoção da IA generativa e seu potencial para impactar uma ampla gama de tarefas, compreender os efeitos da IA na economia é uma das questões mais importantes da sociedade. No estudo, os pesquisadores dão um passo em direção a esse objetivo analisando as atividades de trabalho que as pessoas realizam com IA, o quão bem-sucedidas e abrangentes essas atividades são realizadas e combinam isso com dados sobre quais ocupações as realizam.
Analisaram um conjunto de dados de 200 mil conversas anonimizadas e com privacidade removida entre usuários e o Microsoft Bing Copilot, um sistema de IA generativa disponível publicamente. Descobrimos que as atividades de trabalho mais comuns para as quais as pessoas buscam assistência de IA envolvem coletar informações e escrever, enquanto as atividades mais comuns que a própria IA realiza são fornecer informações e assistência, escrever, ensinar e aconselhar. Combinando essas classificações de atividades com medições de sucesso de tarefas e escopo de impacto, calculamos uma pontuação de aplicabilidade de IA para cada ocupação.
Encontramos as maiores pontuações de aplicabilidade de IA para grupos de ocupações de trabalho intelectual, como computação e matemática, e suporte administrativo e de escritório, bem como ocupações como vendas, cujas atividades de trabalho envolvem fornecer e comunicar informações. Além disso, caracterizamos os tipos de atividades de trabalho realizadas com mais sucesso, como o salário e a educação se correlacionam com a aplicabilidade da IA e como o uso no mundo real se compara às previsões do impacto ocupacional da IA.
