Transformación digital y automatización en el mercado laboral colombiano: riesgos y oportunidades para grupos socioeconómicamente marginados
ilustraciones, diagramas
- Autores:
-
Perea De Zubiría, Francisco
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Palabra clave:
- 330 - Economía::331 - Economía laboral
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Oportunidades de empleo
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Aboal, D., López, A., Maurizio, R., and Queraltó, P. (2021). Automation and employment in Uruguay. Desarrollo y Sociedad, 2021:33–72. Acemoglu, D., Manera, A., and Restrepo, P. (2021). Taxes, automation, and the future of labor. Autor, D. (2022). The labor market impacts of technological change: from unbridled enthusiasm to qualified optimism to vast uncertainty. Autor, D. H., and Dorn, D. (2012). The growth of low skill service jobs and the polarization of the U.S. labor market. Brougham, D., and Haar, J. (2018). Smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithms (STARA): Employees’ perceptions of our future workplace. Journal of Management and Organization, 24:239–257. Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., and Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models. Estlund, C. (2021). Automation anxiety. Felten, E., and Raj, M. (2023). Occupational heterogeneity in exposure to generative AI. Felten, E., Raj, M., and Seamans, R. (2019). The occupational impact of artificial intelligence: Labor, skills, and polarization. Felten, E., Raj, M., and Seamans, R. (2021). Occupational, industry, and geographic exposure to artificial intelligence: A novel dataset and its potential uses. Strategic Management Journal, 42:2195–2217. , 124. Felten, E. W., Raj, M., and Seamans, R. (2018). A method to link advances in artificial intelligence to occupational abilities. AEA Papers and Proceedings, 108:54–57. International Monetary Fund. (2023). Labor market exposure to AI: Cross-country differences and distributional implications, WP/23/216, October 2023. Kelan, E. K. (2022). Automation anxiety and augmentation aspiration: Subtexts of the future of work. British Journal of Management. Keynes, J. M. (1930). Economic possibilities for our grandchildren. (New York: Harcourt Brace, 1932), 358-373. Lehman, T. (2015). Countering the modern Luddite impulse. McKinsey Global Institute. (2019). The future of women at work transitions in the age of automation. Ministerio del Trabajo. (2021). Previsión del impacto de la automatización y de las tecnologías de la cuarta revolución industrial (4RI) en el mercado de trabajo colombiano. Retrieved from https://publicacionessampl.mintrabajo.gov.co/items/1b812722-d727-41b5-ba46-c431cc41c64b. OECD, Lane, M., and Saint-Martin, A. (2021). The impact of artificial intelligence on the labour market: What do we know so far? OIT. (2019). Seguridad y salud en el centro del futuro del trabajo. ONET. (2022). Task ratings - ONET 27.2 data dictionary at O*NET resource center. Accessed on 2022-03-24. Schumpeter, J. A. (1962). Capitalismo, Socialismo y Democracia. HarperCollins. 448 páginas. WEF. (2023). Future of Jobs Report. Zirar, A., Ali, S. I., and Islam, N. (2023). Worker and workplace artificial intelligence (AI) coexistence: Emerging themes and research agenda. Technovation |
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En este trabajo se realiza un análisis de la exposición ocupacional, industrial y geográfica a la IA en Colombia, con énfasis en los riesgos y oportunidades para las mujeres y grupos étnicos. A partir de los datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) se realizan estimaciones de modelos de efectos fijos para: i) analizar cómo la IA afecta a diferentes ocupaciones en términos de indicadores laborales, teniendo en cuenta diferencias entre niveles de ingresos; ii) revisar la relación de la exposición con la prevalencia o ausencia de habilidades digitales que permitan aprovechar los beneficios de la IA; y iii) evaluar los efectos heterogéneos de la exposición ocupacional según la diversidad de género y étnica de las ocupaciones. Los resultados sugieren que la adopción de este tipo de tecnologías no es neutral a las desigualdades preexistentes. Comprender cómo estas disparidades inciden en la exposición a la automatización de los grupos socioeconómicamente marginados es crucial para facilitar la transición de estas personas hacia los empleos emergentes del futuro. (Texto tomado de la fuente).The rapid advancement of artificial intelligence (AI) and automation technologies has generated concerns about their potential impact on the labor market. Particularly, AI has expanded the frontier of automatable occupations, affecting socioeconomically marginalized groups in an unequal manner. This work carries out an analysis of occupational, industrial, and geographical exposure to AI in Colombia, with a focus on the risks and opportunities for women and ethnic groups. Using data from the Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), estimates from fixed effects models are made to: i) analyze how AI affects different occupations in terms of labor indicators, considering differences in income levels; ii) examine the relationship of exposure with the prevalence or absence of digital skills that enable the leveraging of AI benefits; and iii) evaluate the heterogeneous effects of occupational exposure based on the gender and ethnic diversity of occupations. The results suggest that the adoption of such technologies is not neutral to pre-existing inequalities. Understanding how these disparities impact the exposure to automation of socioeconomically marginalized groups is crucial for facilitating the transition of these individuals towards the emerging jobs of the future.MaestríaMagíster en Ciencias Económicasix, 46 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias Económicas - Maestría en Ciencias EconómicasFacultad de Ciencias EconómicasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá330 - Economía::331 - Economía laboralJ7 Labor DiscriminationInteligencia artificialEmpleoOcupacionesMercados emergentesArtificial intelligenceEmploymentOccupationsEmerging marketsOportunidades de empleoInteligencia artificialExclusión socialEmployment opportunitiesArtificial intelligenceSocial exclusionTransformación digital y automatización en el mercado laboral colombiano: riesgos y oportunidades para grupos socioeconómicamente marginadosDigital transformation and automation in the Colombian labor market: risks and opportunities for socioeconomically marginalized groupsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiahttp://vocab.getty.edu/page/tgn/1000050Aboal, D., López, A., Maurizio, R., and Queraltó, P. (2021). Automation and employment in Uruguay. Desarrollo y Sociedad, 2021:33–72.Acemoglu, D., Manera, A., and Restrepo, P. (2021). Taxes, automation, and the future of labor.Autor, D. (2022). The labor market impacts of technological change: from unbridled enthusiasm to qualified optimism to vast uncertainty.Autor, D. H., and Dorn, D. (2012). The growth of low skill service jobs and the polarization of the U.S. labor market.Brougham, D., and Haar, J. (2018). Smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithms (STARA): Employees’ perceptions of our future workplace. Journal of Management and Organization, 24:239–257.Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., and Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models.Estlund, C. (2021). Automation anxiety.Felten, E., and Raj, M. (2023). Occupational heterogeneity in exposure to generative AI.Felten, E., Raj, M., and Seamans, R. (2019). The occupational impact of artificial intelligence: Labor, skills, and polarization.Felten, E., Raj, M., and Seamans, R. (2021). Occupational, industry, and geographic exposure to artificial intelligence: A novel dataset and its potential uses. Strategic Management Journal, 42:2195–2217. , 124.Felten, E. W., Raj, M., and Seamans, R. (2018). A method to link advances in artificial intelligence to occupational abilities. AEA Papers and Proceedings, 108:54–57.International Monetary Fund. (2023). Labor market exposure to AI: Cross-country differences and distributional implications, WP/23/216, October 2023.Kelan, E. K. (2022). Automation anxiety and augmentation aspiration: Subtexts of the future of work. British Journal of Management.Keynes, J. M. (1930). Economic possibilities for our grandchildren. (New York: Harcourt Brace, 1932), 358-373.Lehman, T. (2015). Countering the modern Luddite impulse.McKinsey Global Institute. (2019). 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TechnovationAdministradoresConsejerosGrupos comunitariosInvestigadoresMedios de comunicaciónPadres y familiasPúblico generalResponsables políticosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86287/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1019133553.2024.pdf1019133553.2024.pdfTesis de Maestría en Ciencias Económicasapplication/pdf914675https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86287/2/1019133553.2024.pdfdde5a987a0950d11bebcc7deb118008fMD52unal/86287oai:repositorio.unal.edu.co:unal/862872024-06-20 21:16:44.564Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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