Encuesta de usos de ChatGPT en Argentina: Resultados preliminares sobre frecuencia de uso, productividad en el trabajo y sustitución de tareas

Mariano Zukerfeld; Andrés Rabosto; Mariano Fredes; Celeste DeMarco

doi:10.24215/23143924e075

Autores

Mariano Zukerfeld CONICET, e-TCS, Centro de Ciencia, Tecnología y Sociedad, Universidad Maimónides
Andrés Rabosto Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación, e-TCS, Centro de Ciencia, Tecnología y Sociedad, Universidad Maimónides
Mariano Fredes Instituto Nacional de Estadística y Censos, e-TCS, Centro de Ciencia, Tecnología y Sociedad, Universidad Maimónides
Celeste DeMarco Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación

DOI:

https://doi.org/10.24215/23143924e075

Palavras-chave:

encuesta, trabajo, productividad, automatización, chatGPT

Resumo

Desde a difusão do ChatGPT, as discussões sobre os impactos da inteligência artificial generativa (IAG) tornaram-se generalizadas. Na Argentina, tais debates têm sido desenvolvidos importando quadros analíticos e sem apoio empírico. Portanto, este artigo procura divulgar resultados parciais de uma pesquisa em andamento sobre o uso do ChatGPT na Argentina. Teoricamente, o artigo começa entendendo que a IAG é parte da fase de plataformas do capitalismo digital, onde a tendência à plataforma e à automação digital do trabalho prevalecem, e onde o modelo de acumulação de capital de lucro a partir da abertura se destaca. ChatGPT representa ambas as tendências. As principais descobertas apresentadas aqui indicam uma alta penetração do ChatGPT em áreas produtivas: 75% daqueles que o usaram pelo menos uma vez afirmam usá-lo para tarefas de trabalho. Mais relevante, 85% daqueles que o usaram acreditam que alcançam ganhos de produtividade por hora. No entanto, 60% acreditam que seu trabalho não será automatizado no futuro. Assim, os dados sugerem que a prioridade não está tanto nos desafios da substituição completa, mas nos desafios impostos pela complementaridade e pela distribuição dos ganhos de produtividade.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Acemoglu, D. y Autor, D. (2011). Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings. Handbook of labor economics, 4, 1043-1171.

Alvarado Retamal, E. C. y Veramendi, M. (2023). Significaciones de los jóvenes sanjuaninos en torno a las nuevas modalidades de trabajo. 9° Encuentro de Investigadores de Ciencias Sociales región Centro Oeste (InReCo) 6° Binacional con la IV Región de la República de Chile [Ponencia].

Autor, D., Levy, F. y Murnane, R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. The Quarterly journal of economics, 118(4), 1279-1333.

Autor, D. (2013). The task approach to labor markets: an overview. Journal Labour Mark Res 46(3),185–199.

Autor, D. (2014). Polanyi’s Paradox and the Shape of Employment Growth. Working Paper w20485, National Bureau of Economic Research.

Autor, D., Katz, L. y Krueger, A. (1998). Computing Inequality: Have Computers Changed the Labor Market. The Quarterly Journal of Economics, 113 (4), 1169-1213.

Arntz, M., Gregory, T. y Zierahn, U. (2016). The risk of automation for jobs in OECD countries: a comparative analysis. OECD Social, Employment, and Migration Working Papers, 189.

Basco, A. y Lavena, C. (2019). Un potencial con barreras: la participación de las mujeres en el área deficiencia y tecnología en Argentina. BID.

Baum, G., Lepratte, L., Yoguel, G. y Cahais, H. (2023). Los procesos de co-producción y emergencia de innovaciones en Grandes Sistemas Informáticos del sector público: el caso e-Sidif. CIECTI.

Blondeau, O., Whiteford, N. D., Vercellone, C., Kyrou, A., Corsani, A., Rullani, E., Boutang, M. y Lazzarato, M. (2004). Capitalismo cognitivo, propiedad intelectual y creación colectiva. Traficantes de sueños.

Brynjolfsson, E., Li, D. y Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work (No. w31161). National Bureau of Economic Research.

Brynjolfsson, E. y Mitchell, T. (2017). What Can Machine Learning, Do? Workforce Implications. Science, 358, 1530-1534.

Castells, M. (2006). La sociedad red: una visión global. La era de la información. Alianza.

Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P. y Rock, D. (2023). Gpts are gpts: An early look at the labor market impact potential of large language models. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.10130

Eisfeldt, A. L., Schubert, G. y Zhang, M. B. (2023). Generative ai and firm values (No. w31222). National Bureau of Economic Research.

Felten, E., Raj, M. y Seamans, R. (2021). Occupational, industry, and geographic exposure to artificial intelligence: A novel dataset and its potential uses. Strategic Management Journal, 42(12), 2195-2217.

Felten, E., Raj, M. y Seamans, R. (2023). How will Language Modelers like ChatGPT Affect Occupations and Industries?. General Economics. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.01157

Franco, S. F., Graña, J. M., Rikap, C. y Robert, V. (2022). Industria 4.0 como sistema tecnológico. Argentina Productiva 2023, Documento Nro 37. Ministerio de Economía Secretaría de industria y desarrollo productivo.

Frey, C.B. y Osborne, M.A. (2013). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?. Technol Forecast Soc Change, 114, 254–280.

Guitart, V., Rabosto, A. y Segal, N. (2022). Brechas de género en el sector de software en Argentina. Integración y Comercio, (48), 125-167.

Lund, A. y Zukerfeld, M. (2020). Corporate Capitalism's Use of Openness: Profit for Free? Springer Nature.

Noy, S. y Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. SSRN 4375283. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4375283

Palermo, H. M., Radetich, N. y Reygadas, L. (2020). Trabajo mediado por tecnologías digitales: sentidos del trabajo, nuevas formas de control y trabajadores ciborg. Revista Latinoamericana de Antropología del Trabajo, 4 (7), 1-35.

Pawel, G., Janine, B. y David, B. (2023). Generative AI and jobs a global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization.

Peng, S., Eirini K., Peter C. y Mert, D. (2023). The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. Software Engineering. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06590

Rabosto, A. (2023). El ChatGPT y la última milla del humanismo. Revista Nuso. https://nuso.org/articulo/chat-gpt-inteligencia-artificial-capitalismo-humanismo/

Srnicek, N. (2018). Capitalismo de plataformas. Caja Negra.

Yansen, G. (2020). Género y tecnologías digitales: ¿qué factores alejan a las mujeres de la programación y los servicios informáticos?. Teknokultura, 17(2), 239-249.

Yoguel, G., Chanders, V. y Mochi, S. (2021). Innovación por coproducción en industria 4.0: un estudio de caso de inteligencia artificial aplicadas a imágenes médicas. CIECTI.

Zarifhonarvar, A. (2023). Economics of chatgpt: A labor market view on the occupational impact of artificial intelligence. SSRN 4350925. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4350925

Zukerfeld, M. (2010). Cinco Hipótesis sobre el Trabajo Informacional. Aproximaciones a la caracterización del mundo laboral en el Capitalismo Cognitivo. Revista Electrónica Gestión de las Personas y Tecnología (9), 76-85.

Zukerfeld, M. (2014). Inclusive Appropriation and the Double Freedom of Knowledge: On the Capitalist exploitation of non-for profit software, contents and data producers. Sociologia del Lavoro, 133, 144-158.

Zukerfeld, M. (2020). Bits, plataformas y autómatas: las tendencias del trabajo en el capitalismo informacional. Revista Latinoamericana de Antropología del Trabajo, 4 (7), 1-50.