論文の概要: Inteligencia Artificial y Empleo: perspectiva Territorial y de Género
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23059v1
- Date: Sun, 28 Dec 2025 19:54:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.345984
- Title: Inteligencia Artificial y Empleo: perspectiva Territorial y de Género
- Title（参考訳）: Inteligencia Artificial y Empleo: Perspectiva Territorial y de Género
- Authors: Antoni Mestre, Xavier Naya, Manoli Albert, Vicente Pelechano,
- Abstract要約: 本稿では,セクターベースデータを用いたAIへの雇用の潜在的露出を推定するための方法論的枠組みを提案する。
スペイン全土におけるAI暴露の領域的・ジェンダー的不合理な評価を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The diffusion of artificial intelligence, particularly generative models, is expected to transform labor markets in uneven ways across sectors, territories, and social groups. This paper proposes a methodological framework to estimate the potential exposure of employment to AI using sector based data, addressing the limitations of occupation centered approaches in the Spanish context. By constructing an AI CNAE incidence matrix and applying it to provincial employment data for the period 2021 to 2023, we provide a territorial and gender disaggregated assessment of AI exposure across Spain. The results reveal stable structural patterns, with higher exposure in metropolitan and service oriented regions and a consistent gender gap, as female employment exhibits higher exposure in all territories. Rather than predicting job displacement, the framework offers a structural perspective on where AI is most likely to reshape work and skill demands, supporting evidence based policy and strategic planning.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の拡散、特に生成モデルは、部門、領域、社会集団をまたいだ不均一な方法で労働市場を変革すると予想されている。
本稿では、スペインにおける職業中心のアプローチの限界に対処する手法として、セクターベースのデータを用いて、AIへの雇用の潜在的露出を推定するための方法論的枠組みを提案する。
2021年から2023年までの地方雇用データにAI CNAEの頻度行列を構築して適用することにより、スペイン全土におけるAI暴露の地域的・ジェンダー的非凝集評価を行う。
その結果, 都道府県とサービス業区の被曝が増加し, 男女差が一貫し, 女性の被雇用が全地域において高い被曝率を示すなど, 安定した構造パターンが明らかとなった。
このフレームワークは、仕事のずれを予測するのではなく、AIが仕事とスキルの要求を再形成し、エビデンスベースのポリシーと戦略的計画をサポートする構造的な視点を提供する。
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