W niniejszym artykule opracowano dostosowaną do różnic w zadaniach zawodowych krajową miarę ekspozycji pracowników na sztuczną inteligencję (SI) w 108 krajach, obejmujących 89% globalnego zatrudnienia. Opierając się na indeksie ekspozycji zawodowych na sztuczną inteligencję Feltena i in. (2021), mapujemy umiejętności związane ze sztuczną inteligencją na zadania zawodowe na poziomie pracownika, wykorzystując dane ankietowe z PIAAC, STEP i CULS. Następnie szacujemy ekspozycje zawodowe na SI w krajach, w których brakuje danych ankietowych. Nasze wyniki pokazują, że uwzględnienie różnic w zadaniach zawodowych znacząco zwiększa znaczenie krajowego poziomu rozwoju w ekspozycji na SI. Około 49% zróżnicowania między krajami można wyjaśnić różnicami w zadaniach zawodowych, szczególnie wśród zawodów wymagających wysokich kwalifikacji. Różnice te przypisujemy przede wszystkim różnicom w intensywności wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych w poszczególnych krajach, a następnie kapitałowi ludzkiemu i charakterystykom firm. Pokazujemy również, że ekspozycja pracowników na sztuczną inteligencję wzrosła ciągu ostatniej dekady, głównie z sprawą zmian w strukturze zadań zawodowych. Nasze wyniki podkreślają kluczową rolę infrastruktury cyfrowej i wykorzystania umiejętności w kształtowaniu globalnej ekspozycji na sztuczną inteligencję.
Dziękujemy Du Yangowi i Jia Pengowi z „The Institute of Population and Labor Economics Chinese Academy of Social Sciences” za pomoc z „China Urban Labor Survey” oraz Omarowi Ariasowi za cenne komentarze. Wszystkie błędy są nasze.
