Primera encuesta argentina sobre chat gpt

Resultados parciales de una encuesta en curso sobre la utilización de ChatGPT en Argentina elaborada por Mariano Zukerfeld, investigador del Centro de Ciencia, Tecnología y Sociedad (CCTS) de nuestra Universidad junto a Andrés Rabosto, Mariano Fredes y Celeste De Marco.

Desde la difusión de ChatGPT las discusiones sobre los impactos de la inteligencia artificial generativa (IAG) se han masificado. Tales debates, en Argentina se han desarrollado importando marcos de análisis y sin apoyo empírico.

Por ello, el presente artículo -publicado en la Revista Hipertextos- busca difundir resultados parciales de una encuesta en curso sobre la utilización de ChatGPT en nuestro país. En términos teóricos, el artículo parte de entender que la IAG es parte de la fase de las plataformas del capitalismo digital, donde priman la tendencia a la plataformización y a la automatización digital del trabajo, y donde sobresale el modelo de acumulación  de  capital  de profit from openness. ChatGPT  representa  ambas  tendencias.

Los  principales hallazgos que se presentan aquí indican una alta penetración de ChatGPT en ámbitos productivos: 75% de quienes lo han usado alguna vez, declara usarlo en tareas laborales. Más relevante, el 85% de quienes lo han usado considera que obtiene ganancias de productividad horaria. Sin embargo, un 60% evalúa que su empleo no será automatizado en el futuro. Así, los datos sugieren que la prioridad no está tanto en los desafíos  que  traería  la  sustitución  completa,  sino  en  los  que  impone  la  complementariedad  y  la distribución de ganancias de productividad.

Aquí podés acceder a la primera Encuesta  de  usos  de  ChatGPT  en  Argentina: Resultados  preliminares  sobre  frecuencia  de  uso, productividad en el trabajo y sustitución de tareas.

Sobre el artículo

Zukerfeld, M; Rabosto, A; Fredes, M. y De Marco, C. (2023). Encuesta de usos de ChatGPT en Argentina: Resultados preliminares sobre frecuencia de uso, productividad en el trabajo y sustitución de tareas. Revista Hipertextos, 11 (20), e075. https://doi.org/10.24215/23143924e075