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Artigos selecionados sobre IA e deslocamento de emprego

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Dado meu hiato de postar e restrições de tempo recentes (espaços vetoriais multidimensionais ocupam a maior parte do meu tempo agora que a sessão de verão começou), estou discutindo aqui alguns trabalhos interessantes, em vez de fornecer uma revisão aprofundada de um único tópico ou parte de literatura como eu costumo fazer. Mas não se preocupe, voltarei a discutir os detalhes econométricos em outro post em breve.

E um agradecimento à Intelligent Economist por mencionar este blog em seus “Top 100 Blogs de Economia de 2018” e um agradecimento a todos que estão visitando como resultado dessa publicação. Tentei agregar algum valor neste blog (tanto para mim quanto para meus leitores) e espero que você o tenha achado valioso. Muito obrigado pela leitura.

Automação e mão de obra
Em um post anterior de janeiro, discuti o artigo de Acemoglu e Restrepo (2017) que modela a relação entre automação e deslocamento da força de trabalho.

No post anterior, identifiquei os principais itens de política a serem focados em um futuro definido pela automação:

  1. Identificar falhas de mercado que contribuam para a automação “excessiva” ou a adoção de tecnologias que são apenas marginalmente mais econômicas que o trabalho e levam a pouco ganho de produtividade ou criação de empregos
  2. Determinar se e em que grau os empregos serão criados no processo de automação se a adoção de novas tecnologias levar a ganhos de produtividade marginais, mas limitados
  3. Abordar as implicações de desigualdade inerentes ao deslocamento de empregos que exigem habilidades específicas e à criação de empregos que exigem outro
  4. Identifique o tipo de trabalho que é criado e a qualidade desses trabalhos
  5. Preparar o mercado de trabalho para “novas habilidades” e uma cultura de aprendizagem ao longo da vida

Um artigo recente de Jason Furman e Robert Seamans discute muitos desses itens-chave e propostas de políticas mais tangíveis, incluindo renda básica universal e emprego garantido, que abordariam as implicações do mercado de trabalho de um futuro que dependerá fortemente da inteligência artificial. Um desafio associado à automação que eles mencionam no artigo é o declínio na taxa de participação da força de trabalho masculina, que discuti no meu post anterior sobre a crescente desigualdade nos resultados do mercado de trabalho masculino.

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O declínio na participação da força de trabalho masculina é um sinal de que, pelo menos em parte, as políticas existentes tiveram um impacto positivo limitado em (3) abordar as implicações da desigualdade inerentes ao deslocamento e criação de emprego – o impacto desproporcional no trabalho com baixa qualificação – e ( 5) preparar o mercado de trabalho para “novas habilidades” e uma cultura de aprendizagem ao longo da vida – falha na reintegração dos trabalhadores que foram deslocados pelo sistema em novos empregos que exigem novos conjuntos de habilidades. O artigo destaca que lidar com as transições do mercado de trabalho para indivíduos que foram deslocados de seus empregos é mais desafiador do que parece. Para uma discussão sobre habilidades no contexto da automação, consulte este novo relatório do McKinsey Global Institute.

O documento também discute questões políticas não relacionadas ao trabalho com a crescente automação, incluindo a necessidade de novas abordagens à regulamentação antitruste. Em particular, eles chamam a atenção para o fato de que grandes conjuntos de dados podem servir como uma barreira à entrada no campo da IA. Mencionei o papel do big data na competição em um post anterior no contexto da vantagem da Amazon em entrar no mercado de supermercados: o acesso da Amazon a dados de alta qualidade sobre as preferências do consumidor por meio do domínio do varejo de comércio eletrônico não é desprezível, uma vez que seus concorrentes no mercado de mercearias em que entrou, haverá muito menos desse tipo de dados. Ainda mais no caso da IA, os dados podem servir como um fator crucial para os participantes, o que significa que é preciso haver novas maneiras de pensar sobre a concorrência (ou a falta dela) nesses mercados devido a essa nova barreira à entrada. Também é interessante pensar em como instituições e leis, como o recente Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia, podem desempenhar um papel nessa área, limitando a retenção de dados.

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Outro ponto de uma leitura mais aprofundada é a “Análise do impacto dos sistemas robóticos no emprego na UE” da Comissão Europeia. Agrega valor à literatura existente porque é um dos primeiros estudos a utilizar dados no nível da empresa para avaliar o impacto da robótica na produtividade (encontrar um efeito significativo e positivo na produtividade do trabalho, mas não identificar um efeito no nível de emprego, o que é interessante) descobrindo que terá que se aprofundar em outro post). A alternativa comum – usando dados de nível macro sobre produtividade – tem um escopo mais limitado em termos de entendimento do que acontece em nível granular. Talvez isso não seja tão relevante para isolar um impacto causal quanto para o uso de estatísticas descritivas para explorar o tópico com mais detalhes e para fazer perguntas mais refinadas sobre os efeitos da automação no comportamento da empresa.

Um terceiro artigo na edição atual de Economia do Trabalho também merece uma menção, pois adiciona outra camada de complexidade à relação entre automação e deslocamento de trabalho. Lordan e Neumark (2018) descobrem que aumentos no salário mínimo levam a reduções significativas no emprego automatizado de trabalhadores com baixa qualificação e que, embora haja uma heterogeneidade significativa entre setores e demografia, leis bem-intencionadas de salário mínimo interagem com o aumento da automação. ter impactos adversos em uma população vulnerável. Uma questão importante para essa pesquisa econômica e de IA de maneira mais ampla: até que ponto as novas tecnologias podem ser agrupadas para analisar o impacto de sua adoção na força de trabalho? Este artigo baseia-se na Pesquisa de População de Consumidores dos EUA de 1980 a 2015, período em que uma série de novas tecnologias foi adotada com implicações e benefícios potencialmente diferentes da adoção para as empresas.

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Uma das principais conclusões de Acemoglu e Restrepo (2017) é que as novas tecnologias têm efeitos variados sobre a produtividade da empresa e a criação de novos empregos. Eles discutem as “tecnologias mais ou menos” que são apenas um pouco mais econômicas e levam a pouca criação de empregos. Isso implica que as nuances do tipo de tecnologia e em que medida elas aumentam a produtividade da empresa são extremamente importantes. As nuances são, no entanto, mais importantes na determinação da criação de empregos do que no seu deslocamento, com base em seu modelo.

Um novo relatório desmistificando mitos sobre agricultura na África

O Banco Mundial publicou uma publicação notável discutindo mitos e verdades comuns sobre agricultura na África para formuladores de políticas e profissionais. A publicação discute os mitos comuns na tabela abaixo e identifica se eles são verdadeiros ou não, com base em dados detalhados da Pesquisa de Medição de Padrões de Vida do Banco Mundial.

É notável, tanto como uma cartilha para os pesquisadores obter uma visão mais precisa e abrangente da agricultura de pequenos proprietários quanto porque seu formato combina efetivamente os detalhes técnicos com recomendações concisas de políticas, sem eliminar as nuances relevantes nos países e nas configurações.

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