In sintesi
- Fonte
- Felten, Raj and Seamans (2021). Occupational, industry, and geographic exposure to artificial intelligence: A novel dataset and its potential uses. Strategic Management Journal, 42(12), 2195–2217. doi:10.1002/smj.3286
- Come è stato condotto
- Gli autori hanno collegato le capacità che ogni professione richiede ai campi in cui l’IA ha fatto progressi. Poi hanno costruito misure corrispondenti per settori e territori. Analisi di dati. Costruisce una misura a partire da dati esistenti, come registri di professioni e attività.
- Chi ha partecipato
- Professioni, settori e contee.
- Dove
- Stati Uniti.
“We create and validate a new measure of an occupation's exposure to AI that we call the AI Occupational Exposure (AIOE).” [Creiamo e convalidiamo una nuova misura dell’esposizione di una professione all’IA, che chiamiamo AI Occupational Exposure (AIOE).]
Che cosa ha trovato
Lo studio ha prodotto un insieme di dati pubblico con un punteggio di esposizione all’IA per ogni professione. Mostra anche come costruire un punteggio per una singola azienda a partire dal mix di professioni che impiega.
Quando vale il risultato
“Esposizione” qui significa che un lavoro si basa su capacità in cui l’IA è diventata brava. Non dice se l’IA sostituirà il lavoro, lo aiuterà o lo lascerà com’è. Gli autori presentano la misura come un punto di partenza per lo studio, non come una previsione.
Limiti
- Assegna un punteggio a professioni intere. Due persone con la stessa qualifica possono svolgere attività diverse.
- È stata costruita prima degli attuali strumenti di chat con l’IA.
Pratiche che usano questo studio
Questo studio sostiene: