Desplazamiento laboral por AGI
This paper tests whether the productive structure of a national economy (cognitive-intensive vs. physical-intensive) systematically predicts its vulnerability to AGI-driven labor displacement, using the United States and Argentina as polar cases on the cognitive-physical spectrum. The cognitive-physical composition of an economy's productive structure systematically predicts its employment vulnerability to AGI. Physical-intensive economies exhibit greater structural resilience, but converting this positioning into sustained outcomes requires specific institutional conditions documented through comparative case analysis.
Mateo Cafferata Pardina es Ingeniero en Innovación y Desarrollo (Universidad Siglo 21) con un Diploma en Data Engineering (Universidad Nacional de Córdoba / ICARO). Se desempeña como AI Strategist en Eguía Marcas y Patentes, donde diseña e implementa sistemas de inteligencia artificial aplicados a vigilancia marcaria, inteligencia comercial y automatización de procesos en propiedad intelectual. Su investigación independiente se centra en el impacto macroeconómico de la inteligencia artificial general sobre los mercados laborales y la política económica.
Doctor en Economía, University of California at Berkeley. Director de la Licenciatura en Artes Liberales y Ciencias, un bachillerato universitario (BA). Fue presidente de la Asociación Argentina de Economía Política y editor en jefe del Journal of Applied Economics. Publicó en Ensayos Económicos, Económica, Journal of Development Economics, Estudios de Economía, Journal of International Economics, Journal of Public Economic Theory, Public Choice, Kyklos, Economics & Politics, Economía LACEA Journal y History of Economic Ideas, entre otras revistas académicas. Trabaja en un libro sobre el BA para flexibilizar la educación universitaria en Iberoamérica. Ciclista urbano y corredor.