Kiran Tomlinson1, Sonia Jaffe1, Will Wang1, Scott Counts2 y Siddharth Suri11microsoft Research2MicrosoftResumen La rápida adopción de la IA generativa y su potencial para impactar una amplia gama de tareas, comprender los efectos de la IA en la economía es una de las preguntas más importantes de la sociedad. En este trabajo, damos un paso hacia ese objetivo analizando las actividades laborales que las personas hacen con IA, cuán exitoso y ampliamente se realizan esas actividades, y combinamos eso con datos sobre qué ocupaciones hacen esas actividades. Analizamos un conjunto de datos de 200k conversaciones anónimas y redactadas por privacidad entre los usuarios y Microsoft Bing Copilot, un sistema de IA generativo disponible públicamente. Encontramos las actividades laborales más comunes para las personas para la IA para la ayuda de la recopilación de información y la escritura, mientras que las actividades más comunes que la IA está realizando es proporcionar información y asistencia, escritura, enseñanza y asesoramiento. Combinando estas clasificaciones de actividad con las mediciones del éxito de la tarea y el alcance del impacto, calculamos un puntaje de aplicabilidad de IA para cada ocupación. Encontramos los puntajes de aplicabilidad de IA más altos para los grupos de ocupación de trabajo de conocimiento, como informática y matemática, y apoyo administrativo y de oficina, así como ocupaciones como ventas cuyas actividades laborales implican proporcionar y comunicar información. Además, caracterizamos los tipos de actividades laborales realizadas con mayor éxito, Howwage y la educación se correlacionan con la aplicabilidad de la IA, y cómo el uso del mundo real se compara con las predicciones del impacto de la IA ocupacional.
Publicado Originalme en TheInternetOfthings.eu El 3 de agosto de 2025.
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