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

Mas os dados de emprego contam uma história diferente.

Novo pesquisar do Laboratório de Orçamento da Universidade de Yale conclui que “o mercado de trabalho mais amplo não sofreu uma perturbação perceptível desde o lançamento do ChatGPT, há 33 meses”, minando os receios de perdas de empregos em toda a economia.

A lacuna entre o risco previsto e o impacto real sugere que as pontuações de “exposição” podem não prever a deslocação do emprego.

Yale observa as duas medidas que analisa, Métrica de exposição da OpenAI e Uso do Antrópicocapturam coisas diferentes e correlacionam 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 tecnológicas anteriores, como computadores e o início da Internet.

A combinação ocupacional mede a distribuição dos trabalhadores pelos diferentes empregos. Ela muda quando os trabalhadores mudam de carreira, perdem empregos ou ingressam em novas áreas.

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 num caminho apenas cerca de 1 ponto percentual superior ao que era na virada do século 21 com a adoção da Internet.”

Os sectores com elevada exposição à IA, incluindo informação, actividades financeiras e serviços profissionais e empresariais, mostram mudanças maiores, mas “os dados sugerem novamente que as tendências dentro destas indústrias começaram antes do lançamento do ChatGPT”.

Teoria versus prática: a lacuna de uso

A pesquisa compara os dados teóricos de “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 informática e matemática”, com Artes/Design/Mídia também sobrerrepresentados. Isso ilustra por que as pontuações de exposição não são mapeadas de forma clara para a adoção.

Dados de emprego mostram estabilidade

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

Os trabalhadores desempregados, independentemente da duração, “estavam em profissões onde cerca de 25 a 35 por cento das tarefas, em média, podiam ser realizadas por IA generativa”, sem “nenhuma tendência clara de aumento”.

Da mesma forma, ao analisar o uso de “automação/aumento” de IA em nível de ocupação, os autores resumem que essas medidas “não mostram sinais de estarem relacionadas a mudanças no emprego ou no desemprego”.

Cronograma de interrupção histórica

As interrupções anteriores levaram anos, não meses. Como diz Yale:

“Historicamente, a disrupção tecnológica generalizada nos locais de trabalho tende a ocorrer ao longo de décadas, em vez de meses ou anos. Os computadores só se tornaram comuns nos escritórios quase uma década após o seu lançamento ao público, e demorou ainda mais para transformarem os fluxos de trabalho dos escritórios.”

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

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

O que isso significa

Uma abordagem comedida vence o pânico. Tanto a Even quanto a Yale enfatizam que os resultados alcançados dependem da adoção, do design do fluxo de trabalho e da requalificação, e não apenas da exposição bruta.

Vale a pena observar os efeitos no início da carreira: Yale observa “evidências emergentes” de possíveis impactos para os trabalhadores em início de 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-se de forma reativa.

Até que estejam disponíveis dados abrangentes sobre a utilização de várias plataformas, as tendências do emprego continuam a ser o indicador mais fiável. Até agora, eles apontam para a estabilidade em vez da transformação.