Anthropic Economic Index

Sendo coerente, o resumo foi feito por uma IA, no caso o GPT:

O mais recente relatório do Anthropic Economic Index apresenta uma nova forma de analisar o impacto econômico da inteligência artificial ao introduzir medidas básicas chamadas “economic primitives”. Essas métricas capturam cinco dimensões fundamentais de uso da IA: complexidade das tarefas, habilidades humanas e de IA envolvidas, propósito do uso (trabalho, educação, pessoal), nível de autonomia concedido à IA, e sucesso da tarefa concluída. Os dados são derivados de milhões de interações reais com o modelo Claude, oferecendo uma visão detalhada de como diferentes tipos de conversas refletem efeitos econômicos potenciais. O relatório revisita padrões de uso observados em edições anteriores, destacando que o uso de IA permanece concentrado em certas tarefas, especialmente programação, e que a adoção global ainda é desigual. Ao fornecer estes primitives e os conjuntos de dados correspondentes, a Anthropic cria uma base mais rica para pesquisadores explorarem como a IA está sendo incorporada na economia e como isso pode moldar produtividade e mercados ao longo do tempo. 

Mas veja que a IA não mostra a melhor parte do texto. Destaco o seguinte trecho:

O uso do Claude se diversifica com maior adoção e renda
Embora o uso mais comum do Claude seja para trabalho, o uso em atividades educacionais é mais elevado em países com menor PIB per capita [1], enquanto países mais ricos apresentam as maiores taxas de uso pessoal. Isso é consistente com uma narrativa simples de curva de adoção: em países menos desenvolvidos, os primeiros adotantes tendem a ser usuários técnicos, com aplicações específicas de alto valor, ou utilizam o Claude para educação; já em mercados mais maduros, o uso se diversifica para finalidades mais casuais e pessoais.

Claude tem bom desempenho na maioria das tarefas, mas menos nas mais complexas
Constatamos que o Claude, em geral, é bem-sucedido nas tarefas que recebe, e que o nível educacional de suas respostas tende a corresponder ao nível do input do usuário. No entanto, o Claude enfrenta dificuldades em tarefas mais complexas: à medida que aumenta o tempo que um humano levaria para realizá-las, a taxa de sucesso do Claude diminui [2], de forma semelhante aos principais testes que medem as tarefas mais longas que IAs conseguem executar de maneira confiável.

A exposição das ocupações à IA muda quando se consideram as taxas de sucesso
Também utilizamos a métrica de taxa de sucesso para compreender melhor a exposição das ocupações à IA, calculando a parcela de cada ocupação que o Claude consegue desempenhar ao ponderar a cobertura das tarefas tanto pelas taxas de sucesso quanto pela importância de cada tarefa dentro do trabalho. Em algumas ocupações, como digitadores de dados e arquitetos de banco de dados, o Claude demonstra proficiência em grandes porções das atividades.

Claude é usado em tarefas de maior qualificação do que as da economia em geral
As tarefas observadas no uso do Claude tendem a exigir mais educação do que aquelas predominantes na economia como um todo. Se assumirmos que tarefas assistidas por IA passam a representar uma parcela menor das responsabilidades dos trabalhadores [3], sua remoção deixaria para trás atividades menos qualificadas. Contudo, esse deslocamento simples de tarefas não afeta os trabalhadores de escritório de maneira uniforme: em algumas ocupações, elimina as tarefas mais intensivas em habilidades; em outras, as menos qualificadas.

 [1] É interessante isso e motivo de preocupação dos educadores brasileiros. 

[2] Parece razoável e isso mostra um limite da IA 

[3] Em um dos trechos do relatório, a empresa destaca que o Brasil usa muito a IA em situações de trabalho, conforme o gráfico a seguir