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dc.contributor.advisorSouza, Kênia Barreiro de, 1987-pt_BR
dc.contributor.otherCardoso, Leonardo Chaves Borgespt_BR
dc.contributor.otherTsunoda, Denise Fukumi, 1972-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Econômicopt_BR
dc.creatorLopes, Heloisa Ribeiropt_BR
dc.date.accessioned2026-05-05T13:18:24Z
dc.date.available2026-05-05T13:18:24Z
dc.date.issued2026pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/101916
dc.descriptionOrientadora: Profª Kênia Barreiro de Souzapt_BR
dc.descriptionBanca: Kênia Barreiro de Souza (Presidente da Banca), Leonardo Chaves Borges Cardoso e Denise Fukumi Tsunodapt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Econômico. Defesa : Curitiba, 12/02/2026pt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.descriptionÁrea de concentração: Desenvolvimento Econômicopt_BR
dc.description.abstractResumo: O avanço da inteligência artificial (IA) tem transformado a dinâmica do mercado de trabalho ao criar novos requerimentos técnicos, ao mesmo tempo em que pode gerar substituição de tarefas, destruição de empregos, e efeitos de complementariedade. No caso das mulheres, não há consenso na literatura sobre qual seria o resultado sobre o emprego e os salários; por um lado, os efeitos de substituição e destruição de empregos podem ser intensificados, dado que as mulheres estão mais presentes em ocupações rotineiras e de menor qualificação e menos representadas em áreas STEM, por outro lado, a digitalização tem o potencial de ampliar suas oportunidades de inserção produtiva. Esta dissertação organiza-se em dois ensaios. O primeiro apresenta a construção pioneira de um índice nacional de exposição ocupacional à IA para as ocupações brasileiras, elaborado com técnicas de processamento de linguagem natural aplicadas às descrições da CBO e às patentes registradas no Brasil. A partir desse índice, desenvolveu-se também um índice regional de exposição à IA em nível municipal, obtido pela ponderação da exposição ocupacional pela estrutura de emprego e renda de cada município. Essa abordagem permitiu identificar diferenças regionais e potenciais efeitos de transbordamento entre municípios, além de viabilizar uma análise regional do impacto da IA sobre o emprego e a renda no Brasil, por meio da Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE). Por sua vez, utilizando o índice construído no primeiro ensaio, o segundo ensaio analisa, sob uma perspectiva de gênero, como a exposição inicial à IA afeta o emprego e a renda das mulheres no período 2010 e 2024, incluindo as diferenças entre mulheres brancas e negras e os impactos sobre os gaps de gênero e raça. Os resultados indicam que no Brasil o avanço da inteligência artificial tem produzido efeitos negativos relativamente mais intensos sobre o grupo feminino no mercado de trabalho formal, o que tende a intensificar os gaps de gênero. De forma conjunta, os resultados contribuem para compreender como a difusão da IA interage com desigualdades estruturais e com a organização do mercado de trabalho brasileiropt_BR
dc.description.abstractAbstract: The advancement of artificial intelligence (AI) has transformed labor market dynamics by creating new technical requirements, while simultaneously generating task substitu tion, job destruction, and complementarity effects. In the case of women, there is no consensus in the literature regarding the expected impacts on employment and wages. On the one hand, substitution and job destruction effects may be intensified, given that women are more concentrated in routine and lower-skilled occupations and are underrepresented in STEM fields; on the other hand, digitalization has the potential to expand their opportunities for productive labor market participation. This dissertation is organized into two essays. The first presents the pioneering construction of a national index of occupational exposure to AI for Brazilian occupations, developed using natural language processing techniques applied to the descriptions of the Brazilian Classifi cation of Occupations (CBO) and to patents registered in Brazil. Based on this index, a regional index of AI exposure at the municipal level was also developed, obtained by weighting occupational exposure by the employment and income structure of each municipality. This approach made it possible to identify regional differences and potential spillover effects across municipalities, as well as to enable a regional analysis of the impact of AI on employment and income in Brazil through Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA). In turn, using the index constructed in the first essay, the second essay analyzes, from a gender perspective, how initial exposure to AI affects women’s employment and income over the period 2010 and 2024, including differences between White and Black women and the impacts on gender and racial gaps. The results indicate that in Brazil the advancement of artificial intelligence has generated relatively more intense negative effects on women in the formal labor market, which tends to widen gender gaps. Taken together, the findings contribute to a better understanding of how the diffusion of AI interacts with structural inequalities and with the organization of the Brazilian labor marketpt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectDesenvolvimento econômicopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRendapt_BR
dc.subjectMulheres - Empregopt_BR
dc.subjectCrescimento e Desenvolvimento Econômicopt_BR
dc.titleEfeitos da inteligência artificial sobre a renda e o emprego no Brasil : perspectivas regional e de gêneropt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


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