Штучний інтелект по-різному впливає на професійні групиМатеріал Labor Market Exposure to AI аналізує, як ШІ впливає на зайнятість через склад робочих завдань усередині професій.Дослідження охоплює 427 професій і 3 265 робочих завдань. Кожне завдання оцінюється за шкалою від 0 до 1 з урахуванням частки робочого часу, після чого розраховується середній показник впливу для професії. Значення до 0,4 свідчать про підвищення ефективності роботи за допомогою ШІ, понад 0,6 – про високу ймовірність автоматизації, проміжні значення – про поєднання сценаріїв.Середній рівень впливу ШІ:• країни з високим доходом – 0,453• країни з середнім доходом – 0,427• країни з низьким доходом – 0,404Ці значення відповідають помірному рівню впливу.Частка професій за сценаріямиКраїни з високим доходом:• 6,1% – автоматизація• 8,0% – підвищення ефективності роботи за допомогою ШІКраїни з середнім доходом:• 4,2% – автоматизація• 6,3% – підвищення ефективностіКраїни з низьким доходом:• 3,3% – автоматизація• 6,8% – підвищення ефективностіПоказники підвищення ефективності перевищують показники автоматизації.Які завдання найбільш уразливі• Значення до 0,95 мають стандартизовані офісні завдання: введення даних, обробка дзвінків, фіксація результатів• Значення 0,00 – завдання з фізичною присутністю та рішеннями в реальному часіГендерний аспект (приклад Brunei)• 13,5% зайнятих жінок перебувають у зоні автоматизації• 2,6% – серед чоловіківАвтор пов’язує різницю з концентрацією жінок в адміністративних ролях.Вплив штучного інтелекту концентрується у повторюваних, стандартизованих завданнях. Адміністративні ролі мають вищі показники впливу. Сценарій підвищення ефективності роботи трапляється частіше за автоматизацію.Джерело: Xianguo Huang, Labor Market Exposure to AI: From GenAI to Future AGI, AMRO Working Paper WP/25-12