Artificial intelligence and job automation

: an EU analysis using online job vacancy data

Autor(es):
Pouliakas, Konstantinos
Centro Europeo para el Desarrollo de la Formación Profesional | Unión Europea
Series ; Cedefop working paperEditor: Luxembourg : Publications Office of the European Union, October 2021Descripción: 38 p. : gráf. ; 1 documento PDFTipo de contenido: texto (visual)
Tipo de medio: electrónico
Tipo de soporte: recurso en línea
ISBN: 978-92-896-3275-1Serie normalizada: Cedefop working paperTema(s): Empleo | Inteligencia Artificial | automatización | trabajo | IA | datos | oferta empleo en línea | UERecursos en línea: Acceso al documento Resumen: This study utilises a novel big data set based on online job advertisements – Cedefop’s Skills OVATE – with information on the skills and work activities required by EU employers. The data provide insight into the task profiles of detailed occupations faced with higher automation risk or those relying on alternative digital technologies (robots, computer software, AI). The paper explores suitable machine and deep learning models to test how well a parsimonious set of task indicators can predict occupational automatability. Work activities associated with greater occupational automation risk and robot exposure (e.g. inspecting equipment, performing physical activities), typically concentrated in routine or manual jobs, differ from those prominent in occupations with higher AI exposure (e.g. thinking creatively, evaluating standards).
Lista(s) en las que aparece este ítem: Novedades Noviembre 2021
Etiquetas de esta biblioteca: Ingresar para agregar etiquetas.
    Valoración media: 0.0 (0 votos)
Tipo de ítem Ubicación actual Colección Signatura Estado Notas Fecha de vencimiento Código de barras
Libros Libros CDO

El Centro de Documentación del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (CDO) os da la bienvenida al catálogo bibliográfico sobre recursos digitales en las materias de Tecnologías de la Información y telecomunicaciones, Servicios públicos digitales, Administración Electrónica y Economía digital. 

 

 

Colección digital Acceso libre online pdf 1000020177029

This study utilises a novel big data set based on online job advertisements – Cedefop’s Skills OVATE – with information on the skills and work activities required by EU employers. The data provide insight into the task profiles of detailed occupations faced with higher automation risk or those relying on alternative digital technologies (robots, computer software, AI). The paper explores suitable machine and deep learning models to test how well a parsimonious set of task indicators can predict occupational automatability. Work activities associated with greater occupational automation risk and robot exposure (e.g. inspecting equipment, performing physical activities), typically concentrated in routine or manual jobs, differ from those prominent in occupations with higher AI exposure (e.g. thinking creatively, evaluating standards).

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

No hay comentarios en este titulo.

para colocar un comentario.

Haga clic en una imagen para verla en el visor de imágenes

Copyright© ONTSI. Todos los derechos reservados.
x
Esta web está utilizando la política de Cookies de la entidad pública empresarial Red.es, M.P. se detalla en el siguiente enlace: aviso-cookies. Acepto