Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/86474
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dc.contributor.advisorSimões, Marta Cristina Nunes-
dc.contributor.advisorBação, Pedro Miguel Avelino-
dc.contributor.authorLopes, Vanessa Gaudêncio Borges-
dc.date.accessioned2019-04-17T22:22:36Z-
dc.date.available2019-04-17T22:22:36Z-
dc.date.issued2019-02-15-
dc.date.submitted2019-04-17-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10316/86474-
dc.descriptionTrabalho de Projeto do Mestrado em Economia apresentado à Faculdade de Economia-
dc.description.abstractAvanços tecnológicos passados geraram preocupações relacionadas com o facto de a automação poder substituir os indivíduos nas suas tarefas. Recentemente, no seguimento de desenvolvimentos verificados no campo da Inteligência Artificial (IA), tem vindo a ressurgir uma preocupação generalizada de que a automação possa destruir um número significativo de postos de trabalho. Este projecto estuda o impacto da automação no emprego em 37 sectores da economia portuguesa, considerando o período 1995-2016, e destacando o papel da procura, tendo como objectivo construir um quadro de análise que permita compreender o modo como a IA poderá impactar o emprego nos próximos anos. Para tal, foi considerado um modelo que contempla efeitos de produtividade e procura resultantes da introdução de novas tecnologias. Os resultados da estimação do impacto da produtividade no emprego sectorial revelam que o emprego não é afectado significativamente pela automação em cerca de metade dos sectores analisados. Nos restantes sectores, a automação contribui para a redução do emprego (especialmente no caso dos sectores de manufatura, onde o efeito se faz sentir de forma mais intensa). A única excepção refere-se ao caso das actividades de apoio social, onde a tecnologia tem contribuído para o aumento do emprego. O projecto conclui que, apesar de existir margem para uma situação de desemprego tecnológico em determinados sectores da economia portuguesa, a introdução de tecnologias de IA não conduzirá necessariamente a uma diminuição do emprego. Para além disso, o projecto alerta para o facto de poder ser necessário um período de tempo significativo para acomodar processos de reestruturação associados à AI, o que poderá levar a que os efeitos reais da IA na produtividade e emprego se façam sentir numa fase posterior.por
dc.description.abstractPast technological developments raised concerns that automation could replace labour. Recent advances in automation induced by Artificial Intelligence (AI) have been reinforcing these concerns, giving rise to a widespread belief that AI will destroy a significant proportion of jobs. This work project investigates the impact of AI and automation on employment in the context of the Portuguese economy considering the mediating role of demand, focusing on 37 sectors of activity over the period 1995-2016 in order to provide an adequate framework to analyse how AI is likely to affect employment over the next years. For that, a model that accommodates productivity and demand effects deriving from the introduction of new technologies was considered. The results of the estimation of the impact of productivity on sectoral employment reveal that employment is not being impacted by automation in half of the sectors considered. In the remaining sectors, automation is contributing to employment reduction (especially in manufacturing sectors, where the effect is more intense). The only exception refers to the case of social work activities, in which technology has been contributing to an increase in employment. This project concludes that although there is potential for technological unemployment in certain sectors of the Portuguese economy, the introduction of AI technologies will not necessarily result in unemployment. Additionally, it is highlighted that a significant period of time might be needed to accommodate restructuring processes associated with the introduction of AI which can cause a delay between the recognition of AI’s potential and its measurable effects on productivity and employment.eng
dc.language.isoeng-
dc.rightsopenAccess-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectAutomaçãopor
dc.subjectProdutividadepor
dc.subjectProcurapor
dc.subjectEmpregopor
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.subjectAutomationeng
dc.subjectProductivityeng
dc.subjectDemandeng
dc.subjectEmploymenteng
dc.titleAI, demand and employment: A sectoral analysis for the Portuguese economyeng
dc.title.alternativeIA, procura e emprego: Uma análise sectorial para a economia portuguesapor
dc.typemasterThesis-
degois.publication.locationFaculdade de Economia da Universidade de Coimbra-
degois.publication.titleAI, demand and employment: A sectoral analysis for the Portuguese economyeng
dc.peerreviewedyes-
dc.identifier.tid202223167-
thesis.degree.disciplineEconomia-
thesis.degree.grantorUniversidade de Coimbra-
thesis.degree.level1-
thesis.degree.nameMestrado em Economia-
uc.degree.grantorUnitFaculdade de Economia-
uc.degree.grantorID0500-
uc.contributor.authorLopes, Vanessa Gaudêncio Borges::0000-0003-3372-8850-
uc.degree.classification19-
uc.degree.presidentejuriSebastião, Hélder Miguel Correia Virtuoso-
uc.degree.elementojuriRamos, Luís Filipe Gens Moura-
uc.degree.elementojuriSimões, Marta Cristina Nunes-
uc.contributor.advisorSimões, Marta Cristina Nunes-
uc.contributor.advisorBação, Pedro Miguel Avelino-
uc.controloAutoridadeSim-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1en-
item.openairetypemasterThesis-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextCom Texto completo-
crisitem.advisor.researchunitGroup for Monetary and Financial Studies-
crisitem.advisor.researchunitCeBER – Centre for Business and Economics Research-
crisitem.advisor.researchunitGroup for Monetary and Financial Studies-
crisitem.advisor.researchunitCeBER – Centre for Business and Economics Research-
crisitem.advisor.orcid0000-0003-1046-2551-
crisitem.advisor.orcid0000-0002-3340-1068-
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado
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