Econoom Jon Hartley vestigde onlangs in een thread op X de aandacht op een nieuw werkinstrument over generatieve AI en de arbeidsmarkt: thread van Jon Hartley. Het paper, beschikbaar op SSRN, is geschreven door Jolevski, Melo en Moore.

Samenvattend schrijft Hartley: "Generative AI adoption is widespread, but substantial aggregate labor-market disruption is not yet visible. Workers nevertheless perceive substantial displacement risk, especially when firsthand use reveals that AI can perform key tasks for their job."

De studie sluit aan bij een groeiend onderzoekslijn die onderzoekt hoe generatieve AI-tools binnen de beroepsbevolking worden overgenomen en of die adoptie vertaalt naar meetbare veranderingen in de werkgelegenheid. Tot die literatuur behoort eerder experimenteel werk van Erik Brynjolfsson, Danielle Li en Lindsey Raymond onder klantenservicemedewerkers — dat productiviteitswinst vooral bij minder ervaren werknemers vaststelde — evenals enquêtes zoals de Business Trends and Outlook Survey van het Census Bureau, die de snelle verspreiding van AI-gebruik onder bedrijven volgt. Hoewel grote taalmodellen en vergelijkbare tools sinds hun introductie snel zijn verspreid onder werknemers, laten aggregate werkgelegenheidsdata tot dusver beperkt bewijs zien van wijdverbreide verdringing, aldus de bevindingen van het paper zoals samengevat in Hartleys thread.

Het onderzoek wijst bovendien op een opvallende kloof tussen perceptie en waargenomen uitkomsten: ook waar aggregate verstoring nog niet meetbaar is, geven individuele werknemers aan zich significante zorgen te maken over verdringing, en die zorg lijkt het sterkst onder hen die AI rechtstreeks hebben gebruikt en hebben gezien dat het taken uitvoert die centraal staan in hun eigen werk. Die kloof tussen perceptie en uitkomst is relevant voor beleidsmakers, omdat angsten over verdringing van invloed kunnen zijn op beslissingen over training, baanwisselingen en loisonderhandelingen — nog voordat aggregate statistieken enige verandering laten zien — en omdat eerdere episodes van technologische verandering, zoals computerisering, historisch werden gevolgd door vertraagde aanpassingen op de arbeidsmarkt die met grove aggregate data moeilijk in realtime te detecteren zijn.

Voor verdere context publiceerde Alex Tabarrok van Marginal Revolution de dag ervoor een gerelateerd bericht over AI en werkgelegenheid, gebaseerd op wat bedrijven zelf rapporteren over de effecten van AI op werving en personeelsbezetting. Samen weerspiegelen het paper en het bijbehorende commentaar het lopende debat onder economen over de vraag of de effecten van generatieve AI op de arbeidsmarkt simpelweg nog niet op grote schaal zijn gemanifesteerd, of dat de bestaande data nog niet gedetailleerd genoeg zijn om ze vast te leggen. Een voor de hand liggende vraag voor vervolgonderzoek is of datasets op taak- en beroepsniveau effecten zullen gaan tonen die nationale aggregaten tot nu toe onzichtbaar hebben gelaten.

Bron: Marginal Revolution