Il y a une nouvelle contribution optimiste de Lukas Althoff et Hugo Reichardt :

L’intelligence artificielle change les tâches que les travailleurs effectuent et la manière dont ils les accomplissent. Prédire les impacts sur le marché du travail nécessite de comprendre comment les changements technologiques affectent la productivité des travailleurs dans l’ensemble des tâches, comment les travailleurs s’adaptent en changeant de métier et en acquérant de nouvelles compétences, et comment les salaires s’ajustent à l’équilibre général. Nous introduisons un modèle dynamique basé sur les tâches dans lequel les travailleurs acquièrent des compétences multidimensionnelles qui façonnent leur avantage comparatif et donc leurs choix de carrière. Nous développons ensuite une stratégie d'estimation qui détermine (i) l'association des compétences avec la productivité spécifique à une tâche, (ii) la loi du mouvement pour l'accumulation de compétences et (iii) les déterminants du choix de carrière. Nous utilisons le modèle quantifié pour examiner l’impact de l’IA générative à travers l’augmentation, l’automatisation et un troisième et nouveau canal – la simplification – qui capture la manière dont les technologies modifient les capacités requises pour effectuer des tâches. Notre principale conclusion est que l’IA réduit considérablement les inégalités salariales tout en augmentant les salaires moyens de 21 %. L’effet égalisateur de l’IA repose entièrement sur la simplification, permettant aux travailleurs de tous niveaux de compétences de concourir pour les mêmes emplois. Nous montrons que les prévisions du modèle sont cohérentes avec les données actuelles du marché du travail.

À propos de Kris Gulati.

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