133 milionů nových pracovních míst díky robotice a umělé inteligenci? Co se skutečně skrývá za kontroverzní prognózou – a co to pro vás znamená

Je vaše práce v ohrožení? Zde je návod, jak se připravit na měnící se trh práce pomocí správných strategií – Komplexní analýza transformace trhu práce: Prognóza a její klasifikace

Co vlastně říká tolik diskutovaná prognóza Světového ekonomického fóra o 133 milionech nových pracovních míst?

V roce 2018 zveřejnilo Světové ekonomické fórum (WEF) svou zprávu „Budoucnost pracovních míst“, která obsahovala dalekosáhlou a hojně diskutovanou prognózu. Hlavním sdělením bylo, že ačkoli technologické změny do roku 2022 nahradí 75 milionů pracovních míst, současně vytvoří 133 milionů nových pozic. To by vedlo k čistému nárůstu o 58 milionů pracovních míst. Tato transformace byla zasazena do kontextu „čtvrté průmyslové revoluce“ (4IR), poháněné klíčovými technologiemi, jako je vysokorychlostní mobilní internet, umělá inteligence (AI), analýza velkých dat a cloudové technologie.

Klíčovým zjištěním zprávy byla měnící se dělba práce mezi lidmi a stroji. Zatímco v roce 2018 stále vykonávali lidé 71 % pracovní doby, zpráva předpovídala pokles tohoto podílu na 58 % do roku 2022 s očekáváním, že do roku 2025 budou stroje vykonávat více běžných pracovních úkolů než lidé. Výhled zprávy z roku 2018 byl znatelně pozitivnější než u jejího předchůdce z roku 2016. To bylo přičítáno skutečnosti, že firmy si od té doby lépe uvědomily příležitosti, které nové technologie nabízejí. Zpráva byla koncipována jako „výzva k akci“ pro vlády, podniky a jednotlivce, aby tuto transformaci moudře řídili a zabránili tak prohlubující se propasti v dovednostech a rostoucí sociální nerovnosti.

Souvisí s tím:

• Ničitelé pracovních míst, nebo ti, co je vytvářejí? Pravda o automatizaci, umělé inteligenci a robotice – od montážní linky k „myšlenkové lince“?

Jak se tyto prognózy vyvíjely a měnily v pozdějších zprávách Světového ekonomického fóra?

Původně optimistická prognóza Světového ekonomického fóra (WEF) se v následujících letech značně změnila a stala se komplexnější. Vývoj předpovědí ukazuje jasný posun od čistě technologicky orientované perspektivy k perspektivě, která více zohledňuje makroekonomické a sociální podmínky.

„Zpráva o budoucnosti pracovních míst za rok 2023“ vykreslila pro období do roku 2027 mnohem střízlivější obraz. Předpovídala vytvoření 69 milionů nových pracovních míst, ale to by bylo vyváženo ztrátou 83 milionů pracovních míst. To by vedlo k čisté ztrátě 14 milionů pracovních míst, což představuje 2 % celkové zaměstnanosti v té době. Tento obrat od předpokládaného čistého zisku k čisté ztrátě představuje významné přehodnocení situace.

Ve své „Zprávě o budoucnosti pracovních míst 2025“, která se zabývá obdobím do roku 2030, se WEF vrátil k optimističtějšímu výhledu, i když s revidovanými předpoklady. Tato zpráva předpovídá vytvoření 170 milionů nových pracovních míst, zatímco 92 milionů jich bude ztraceno, což povede k čistému nárůstu 78 milionů pracovních míst.

Zásadní je, že se hybné síly změn posunuly. Zatímco zpráva z roku 2018 se zaměřovala téměř výhradně na technologickou revoluci, následné zprávy identifikují širší škálu ovlivňujících faktorů. Technologie, zejména umělá inteligence a velká data, zůstávají klíčovým faktorem. Zelená transformace, makroekonomické faktory, jako jsou rostoucí životní náklady a pomalý hospodářský růst, standardy ESG (environmentální, sociální a správní) a demografické změny jsou nyní považovány za stejně důležité, nebo dokonce důležitější.

Tento vývoj prognóz odhaluje důležitý poznatek: původní předpoklad, že technologický pokrok téměř automaticky povede k čistému nárůstu pracovních míst, byl realitou vyvrácen. Zprávy ukazují, že potenciál technologií vytvářet pracovní místa je vysoce závislý na ekonomickém a politickém rámci. Například zpráva z roku 2025 označuje pomalý hospodářský růst za hlavní hnací sílu ztráty pracovních míst, zatímco investice do zelené transformace jsou považovány za klíčový motor pro vytváření nových pracovních míst. Příslib technologií proto není absolutní, ale podmíněný. Pozitivní výsledek není nevyhnutelným důsledkem inovací, ale závisí na zdravém a podpůrném makroekonomickém prostředí.

Měnící se trh práce: Jak technologie a zelená transformace vytvářejí pracovní místa

Trh práce se mění: Jak technologie a zelená transformace vytvářejí pracovní místa – Obrázek: Xpert.Digital

Vývoj prognóz čistého počtu pracovních míst Světového ekonomického fóra (WEF). Tabulka ilustruje posun v prognózách od čistě technologicky motivovaného optimismu ke komplexnější perspektivě, která zahrnuje ekonomické a environmentální faktory.

Trh práce prochází transformací, která je poháněna dopady technologií a zelené transformace. Mezi lety 2018 a 2022 technologický vývoj, jako je umělá inteligence, velká data a cloudové technologie, vytvořil 133 milionů nových pracovních míst a zároveň vytlačil 75 milionů, což vedlo k čistému nárůstu o 58 milionů. V letech 2023 až 2027 se však očekává vytvoření 69 milionů pracovních míst, ale 83 milionů bude ztraceno v důsledku technologických změn, ekonomických tlaků a rostoucích životních nákladů, což povede k čistému poklesu o 14 milionů pracovních míst. Pro období od roku 2025 do roku 2030 se předpokládá výrazný nárůst zaměstnanosti, a to o 170 milionů nových pracovních míst oproti 92 milionům vytlačených. Technologie, zelená transformace, kritéria ESG a makroekonomické faktory jsou hlavními hnacími silami této změny, která povede k čistému nárůstu o 78 milionů pracovních míst.

Na jaké metodologii jsou tato čísla založena a jaké existují kritiky tohoto přístupu?

Významné osobnosti WEF vycházejí z průzkumu „Future of Jobs Survey“, což je průzkum mezi vedoucími pracovníky v oblasti lidských zdrojů, strategie a managementu ve velkých nadnárodních společnostech. Například pro zprávu z roku 2018 bylo zkoumáno 313 globálních společností, které představují více než 15 milionů zaměstnanců ve 20 ekonomikách, jež se podílejí na 70 % světového HDP.

Je zásadní si uvědomit, že často uváděná čísla jako „75 milionů ztracených pracovních míst“ a „133 milionů nových pracovních míst“ jsou výsledkem extrapolace. Dotazované společnosti předpokládaly pokles o 984 000 pracovních míst a nárůst o 1,74 milionu v rámci své vlastní pracovní síly. Tyto interní trendy byly následně extrapolovány na globální nezemědělskou pracovní sílu ve velkých společnostech s využitím údajů Mezinárodní organizace práce (MOP). Metodika výslovně vylučuje malé a střední podniky (MSP) a neformální sektor, což je značné omezení vzhledem k tomu, že tyto podniky tvoří velký podíl na globální zaměstnanosti.

Tento metodologický přístup má opodstatněnou kritiku:

Zaprvé, zprávy jsou obviňovány z tendence k přehnanému optimismu a narativnímu zaujatosti. Kritici tvrdí, že narativy Světového ekonomického fóra (WEF) mají tendenci podporovat cíle organizace v oblasti podpory globální spolupráce, což může vést k příliš pozitivnímu zobrazení. Kolísání mezi hrozivými varováními z roku 2016, silným optimismem z roku 2018 a komplexnějším obrazem pozdějších let naznačuje spíše vzorec překorekce než stabilní a konzistentní analýzy.

Za druhé, zaměření na „čistý zisk“ v počtu pracovních míst je kritizováno jako zavádějící. Tento přístup, často přirovnávaný k „hadzovacímu omylu“, ignoruje obrovské překážky spojené s přechodem. Mylně naznačuje, že propuštěný pracovník se může snadno přesunout do jedné z nových rolí. Přehlíží však obrovské nedostatky v dovednostech – pokladní se nestane DevOps inženýrem přes noc – geografické nerovnosti a rozdíly v kvalitě práce a platech. Čistý zisk zakrývá obrovské lidské a sociální náklady spojené s přechodem.

Za třetí, prognózy jsou založeny na sporných předpokladech. Zprávy naznačují, že snížení nákladů prostřednictvím umělé inteligence povede k rozšíření rolí „člověk + umělá inteligence“, což vykompenzuje ztrátu pracovních míst v celých týmech. Kritici považují tento předpoklad za nerealistický, zejména proto, že se očekává, že k předpokládanému růstu dojde v odvětvích, jako je zelená ekonomika a zdravotnictví, která jsou v mnoha velkých ekonomikách nedostatečně financována nebo politicky zpochybňována.

A konečně, selhání předchozích prognóz zpochybňuje důvěryhodnost předpokladů. Předpověď WEF z roku 2018, že do roku 2022 dojde k masivní „rekvalifikační revoluci“, se nenaplnila v očekávaném rozsahu. Úsilí bylo často nedostatečné, nedostatečně financované a naráželo na logistické překážky, což vrhá pochybnosti na proveditelnost předpokladů, na nichž jsou prognózy pracovních míst založeny.

Měnící se profesní prostředí: Vítězové a poražení automatizace

Které konkrétní profese a role budou nahrazeny umělou inteligencí a automatizací?

Transformace trhu práce prostřednictvím umělé inteligence a automatizace vede k významné polarizaci, přičemž některá povolání čelí vysokému riziku vytěsnění. To se týká zejména rutinních pracovních míst, a to jak v administrativním, tak v dělnickém sektoru. Nejzranitelnějšími demografickými skupinami jsou kancelářští pracovníci, zaměstnanci s nízkými digitálními dovednostmi a starší pracovníci.

V různých zprávách WEF se uvádí konzistentní seznam profesí, jejichž poptávka prudce klesá. Patří mezi ně:

• Úředníci pro zadávání dat
• Účetní, účetní a mzdoví úředníci
• Administrativní a výkonní tajemníci
• Montážní a tovární dělníci (v některých odvětvích)
• Pokladní a prodejci jízdenek
• Bankovní pokladník/pokladní u přepážky (bankovní pokladníci)
• Úředníci poštovních služeb.

Novější zprávy, jako například „Zpráva o budoucnosti pracovních míst 2025“, rozšiřují tento seznam o další profese založené na znalostech. Grafičtí designéři a právní asistenti jsou nyní také zahrnuti mezi zmenšující se kategorie pracovních míst. To je výslovně přičítáno rostoucím schopnostem generativní umělé inteligence, která je stále více schopna zvládat náročné kognitivní úkoly.

Jaké nové a rostoucí profese vznikají v důsledku této technologické revoluce?

Spolu s únikem rutinních úkolů existuje vysoká poptávka po nových a rozvíjejících se profesních oblastech. Tyto oblasti růstu nejsou výhradně technické povahy, ale zahrnují i ​​role, které vyžadují specificky lidské dovednosti.

Technologicky orientované profese jsou jádrem tohoto růstu. Mezi nejrychleji rostoucí pozice trvale patří:

• Specialisté na umělou inteligenci a strojové učení
• Specialisté na velká data
• Odborníci na automatizaci procesů
• Analytici informační bezpečnosti
• Vývojáři softwaru a aplikací
• Robotičtí inženýři
• FinTech inženýři.

Zároveň roste poptávka po profesích, které jsou založeny na výrazně „lidských“ dovednostech. Patří mezi ně:

• Profesionálové v prodeji a marketingu
• Specialisté na lidi a kulturu
• Odborníci na organizační rozvoj
• Manažer inovací
• Zástupce zákaznického servisu.

Dalším rychle rostoucím sektorem je zelená ekonomika. Pozdější zprávy zdůrazňují silný růst v profesích, jako například:

• Inženýři v oblasti obnovitelných zdrojů energie
• Inženýři solární energie
• Manažer udržitelnosti.

Sektory vzdělávání a péče také zažívají silný růst. Očekává se, že počet povolání, jako jsou lékaři, zdravotní sestry a učitelé, vzroste, a to v důsledku demografických trendů, jako je stárnoucí populace a skutečnost, že tato pracovní místa je obtížné automatizovat.

Je důležité rozlišovat mezi nejrychlejším procentuálním růstem a největším růstem v absolutních číslech. Zatímco pracovní místa v technologickém sektoru rostou procentuálně nejrychleji, největší absolutní růst se očekává u pracovních míst v první linii, jako jsou zemědělští dělníci, řidiči rozvážejících služeb a stavební dělníci.

Budoucnost práce: Tato povolání získávají a ztrácejí na významu

Budoucnost práce: Tato povolání získávají a ztrácejí na významu – Obrázek: Xpert.Digital

Konsolidovaný přehled rostoucích a zmenšujících se oblastí povolání. Tabulka shrnuje prognózy z různých zpráv a ukazuje vítěze a poražené z transformace trhu práce.

Budoucnost práce ukazuje jasné změny: V technologickém a datovém sektoru nabývají na významu profese, jako jsou specialisté na umělou inteligenci a strojové učení, specialisté na velká data, vývojáři softwaru a analytici informační bezpečnosti, zatímco jednodušší úkoly, jako je zadávání dat a technici IT podpory, ubývají. V obchodním a manažerském sektoru jsou stále více žádaní manažeři udržitelnosti, manažeři inovací, odborníci na automatizaci procesů a odborníci na prodej a marketing, zatímco administrativní a sekretářský personál, stejně jako účetní a mzdový personál, ztrácejí na významu. V zelené ekonomice rostou inženýři obnovitelných zdrojů energie, specialisté na elektromobily a environmentální inženýři, zatímco pracovní místa v odvětví fosilních paliv se zmenšují. Ve zdravotnictví a vzdělávání nabývají na významu zdravotní sestry, lékaři, učitelé a poradci v sociální práci, ačkoli žádná profese neztrácí na významu. V kancelářském a administrativním sektoru jsou poklesem poptávky postiženi zejména bankovní zaměstnanci, poštovní pracovníci, pokladní, grafičtí designéři a právní asistenti, zatímco v řemeslech a výrobě roste absolutní počet zemědělských pracovníků, řidičů rozvozu a stavebních dělníků, zatímco montážní a tovární dělníci jsou kvůli automatizaci méně žádaní.

Jaké zastřešující trendy, jako je zelená transformace, také ovlivňují vytváření a úbytek pracovních míst?

Dynamiku trhu práce neurčuje pouze automatizace. Řada makrotrendů se vzájemně ovlivňuje a utváří profesní krajinu budoucnosti.

Zelená transformace, tedy investice do ochrany klimatu a adaptace na změnu klimatu, je považována za jeden z největších tvůrců pracovních míst. Tento trend zvyšuje poptávku po inženýrech v oblasti obnovitelných zdrojů energie a životního prostředí, stejně jako po specialistech na udržitelnost.

Ekonomické podmínky mají stejně silný, ale často protichůdný vliv. Pomalý hospodářský růst a rostoucí životní náklady jsou považovány za čisté ničitele pracovních míst a mohou částečně negovat zisky vytvořené technologiemi a zelenou transformací.

Zavádění technologií samo o sobě je dvousečná zbraň. Očekává se, že rozšíření digitálního přístupu do roku 2030 vytvoří nejvíce pracovních míst (19 milionů), ale také mnoho lidí vytlačí z práce (9 milionů). Druhým největším tahounem je umělá inteligence a velká data, které vytvoří 11 milionů pracovních míst a vytlačí z práce 9 milionů lidí.

Demografické změny hrají také klíčovou roli. Stárnoucí populace ve vysoce příjmových zemích zvyšuje poptávku ve zdravotnictví a pečovatelském sektoru. Zároveň rostoucí populace v produktivním věku v nízkopříjmových zemích vede ke zvýšené potřebě pracovní síly ve vzdělávání.

Využijte rozsáhlé, pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Společnost Xpert.Digital disponuje hlubokými znalostmi napříč různými odvětvími. To nám umožňuje vyvíjet strategie na míru, které přesně odpovídají požadavkům a výzvám vašeho specifického segmentu trhu. Díky neustálé analýze tržních trendů a sledování vývoje v odvětví můžeme jednat proaktivně a nabízet inovativní řešení. Kombinace zkušeností a odborných znalostí vytváří přidanou hodnotu a poskytuje našim klientům rozhodující konkurenční výhodu.

Více informací zde:

• Využijte 5 oblastí odbornosti Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 €/měsíc

Nedostatek dovedností: Které dovednosti budou v budoucnu žádané?

Co se rozumí pojmem „mezera v dovednostech“ a jak velká je tato výzva?

„Mezera v kvalifikované pracovní síle“ označuje nesoulad mezi dovednostmi, které zaměstnavatelé požadují pro svá volná pracovní místa, a skutečnou kvalifikací dostupné pracovní síly. Tato mezera je jednou z ústředních výzev současné transformace trhu práce.

Rozsah této výzvy je obrovský. Již v roce 2018 zpráva Světového ekonomického fóra (WEF) předpovídala, že do roku 2022 bude 54 % všech pracovníků potřebovat rozsáhlou rekvalifikaci a zvyšování kvalifikace. Následné zprávy toto hodnocení potvrzují a prohlubují: „Zpráva o budoucnosti pracovních míst 2025“ uvádí, že se v příštích pěti letech změní základní dovednosti 44 % pracovníků a do roku 2030 bude téměř 40 % dovedností potřebných pro dané zaměstnání zastaralých.

Tato statistická realita se odráží ve vnímání vedoucích pracovníků. V USA 70 % vedoucích pracovníků uvádí, že jejich organizace má kritický nedostatek dovedností, který negativně ovlivňuje inovace a růst. Téměř 40 % těchto vedoucích pracovníků se domnívá, že se tento nedostatek zhoršuje.

Souvisí s tím:

• Technologické vedení versus kompetenční vedení: Analýza národní konkurenceschopnosti a odolnosti
  

  Technologické vedení versus kompetenční vedení: Analýza národní konkurenceschopnosti a odolnosti – Obrázek: Xpert.Digital

Jaké specifické technické a digitální dovednosti jsou nejvíce potřebné?

Pokud jde o technické dovednosti, známé také jako „tvrdé dovednosti“, existuje jasná hierarchie poptávky. V popředí stojí dovednosti přímo spojené s hnacími technologiemi čtvrté průmyslové revoluce.

Umělá inteligence a velká data se trvale řadí mezi nejvyhledávanější dovednosti. Schopnost zpracovávat velké datové sady a používat nebo vyvíjet systémy umělé inteligence je považována za klíčovou. S tím úzce souvisí i další klíčové kompetence digitalizace: technologická gramotnost, síťová a kybernetická bezpečnost, vývoj softwaru a aplikací, analýza dat a cloud computing jsou také velmi žádané.

Je zajímavé, že projektový management je také často uváděn jako jedna z nejdůležitějších technických dovedností. To zdůrazňuje potřebu kombinovat odborné znalosti technické implementace se strategickým obchodním plánováním a úspěšně řídit složité digitalizační projekty.

Proč jsou „lidské“ dovednosti, jako je analytické myšlení, kreativita a odolnost, považovány za ještě důležitější?

V době, kdy stroje stále více přebírají technické úkoly, vzniká paradox: Zatímco technické dovednosti jsou nejrychleji rostoucími, kognitivní a socioemoční kompetence jsou zaměstnavateli často považovány za nejdůležitější. To lze vysvětlit ekonomickou logikou nedostatku a užitečnosti. Protože umělá inteligence zpřístupňuje rutinní úkoly – ať už technické nebo kognitivní – v hojném množství a za nízkou cenu, dovednosti, které slouží výhradně k plnění těchto úkolů, ztrácejí na hodnotě.

Zároveň je stále obtížné automatizovat úkoly vyžadující nové způsoby řešení problémů, strategické myšlení, etický úsudek a složité mezilidské interakce. Vzhledem k tomu, že stroje přebírají otázky „co“ a „jak“ v mnoha činnostech, lidská role se přesouvá k otázkám „proč“ a „co bude dál“. To vyžaduje schopnost definovat problémy, kreativně interpretovat výsledky umělé inteligence, přesvědčovat zainteresované strany a vést složité lidské týmy. Právě pro tyto tzv. „lidské“ dovednosti jsou tyto dovednosti nezbytné.

To vytváří „prémii za automatizaci“ pro dovednosti, které automatizovat nelze. Ekonomická hodnota a poptávka po těchto jedinečně lidských kompetencích neúměrně roste. Nejdůležitější z těchto dovedností jsou:

• Analytické a kreativní myšlení: Tyto dovednosti se trvale umisťují na předních příčkách mezi nejvyhledávanějšími dovednostmi zaměstnavatelů.
• Adaptabilita: Odolnost, flexibilita a agilita jsou nanejvýš důležité, protože zaměstnanci se musí být schopni přizpůsobit neustále se měnícímu prostředí.
• Vůdčí a sociální dovednosti: Důležité jsou také vůdčí schopnosti, sociální vliv, emoční inteligence, zvědavost a celoživotní učení, protože umělá inteligence tyto schopnosti jen stěží dokáže napodobit.

Nedostatek dovedností tedy není jen nedostatkem technických dovedností. Jde o rozdělení trhu s dovednostmi: hodnota rutinních dovedností prudce klesá, zatímco hodnota nerutinních, hluboce lidských dovedností prudce roste. Nejúčinnější strategie rozvoje talentů proto nejen učí programování, ale také ho kombinují s tréninkem kritického myšlení a kreativity.

Příprava na budoucnost ve vaší práci: Rovnováha mezi měkkými dovednostmi a technickým know-how

Příprava na budoucnost ve vaší práci: Rovnováha mezi měkkými dovednostmi a technickým know-how – Obrázek: Xpert.Digital

Klíčové dovednosti pro budoucí svět práce. Tabulka ukazuje dvojí význam technických a lidských dovedností a seřazuje je podle toho, jak je zaměstnavatelé vnímají jako důležité.

Být připraven na budoucnost ve vaší práci znamená najít správnou rovnováhu mezi měkkými dovednostmi a technickým know-how. V první řadě jsou to lidské dovednosti, jako je analytické a kreativní myšlení. Těsně za nimi následují technické znalosti v oblasti umělé inteligence, velkých dat a základních technologických kompetencí. Důležité jsou také odolnost, flexibilita a agilita. Z technického hlediska nabývají na významu sítě, kybernetická bezpečnost a analýza dat. Zvědavost, celoživotní vzdělávání, vůdčí schopnosti a společenský vliv jsou také klíčové lidské dovednosti. To je doplněno technickou odborností ve vývoji softwaru a aplikací a také v projektovém řízení.

Strategie pro zvládání změn: rekvalifikace, další vzdělávání a nové pracovní modely

Jaké strategie firmy používají k přípravě svých zaměstnanců na budoucnost?

Vzhledem k rostoucímu nedostatku dovedností vyvíjejí společnosti proaktivní strategie, jak připravit svou pracovní sílu na budoucnost. Tyto strategie jdou nad rámec jednoduchých vzdělávacích opatření a jejich cílem je zásadní restrukturalizace rozvoje personálu.

Klíčovým přístupem je strategické plánování pracovní síly. Společnosti analyzují své současné dovednosti ve srovnání s budoucími požadavky a vyvíjejí cílené programy rekvalifikace (rekvalifikace) a zvyšování kvalifikace. Cílem je vybudovat „architekturu udržitelných dovedností“, která učiní pracovní sílu odolnou vůči budoucím otřesům.

Strategické zaměření se přesouvá od pouhého nahrazování pracovníků technologiemi k augmentaci, tj. cílenému posilování lidských schopností prostřednictvím technologických nástrojů. To se projevuje v konceptu spolupráce člověka a stroje, která kombinuje silné stránky obou stran.

Investice do profesního rozvoje jsou konkrétním vyjádřením této strategie. 60 % společností aktivně investuje do vzdělávacích programů pro své zaměstnance se zaměřením na umělou inteligenci, digitální dovednosti a vůdčí kompetence. Zároveň společnosti podporují interní mobilitu vytvářením jasných kariérních cest pro udržení a rozvoj talentů v rámci organizace.

Inovativní společnosti také integrují vzdělávání přímo do každodenní práce. Mezi osvědčené postupy patří školení manažerů, aby se stali kouči, kteří vedou své zaměstnance, a využívání modelů vzájemného učení, kde zkušení kolegové sdílejí své znalosti.

Jak vypadají úspěšné rekvalifikační iniciativy v praxi? Pohled na programy společností Amazon, AT&T a Siemens.

Několik předních světových společností již zahájilo komplexní a dalekosáhlé iniciativy pro kvalifikaci svých zaměstnanců, které mohou sloužit jako případové studie pro úspěšné strategie.

Společnost Amazon vyčlenila na svou iniciativu „Upskilling 2025“ rozpočet ve výši 1,2 miliardy dolarů, jehož cílem je rekvalifikovat stovky tisíc zaměstnanců. Mezi klíčové programy patří „Amazon Technical Academy“, která školí zaměstnance bez technického vzdělání, aby se stali vývojáři softwaru; „Machine Learning University“ pro pokročilé studenty; a program „Career Choice“, který hradí školné. Výsledky jsou měřitelné: 75 % účastníků zažilo kariérní postup a jejich platy se zvýšily v průměru o 8,6 %.

Společnost AT&T investovala přibližně 1 miliardu dolarů do svého programu „Future Ready“ na rekvalifikaci svých zaměstnanců. Společnost zjistila, že polovina jejích zaměstnanců postrádá dovednosti potřebné pro budoucnost, a proto se vědomě rozhodla pro interní iniciativu rozvoje dovedností namísto hromadného propouštění a najímání nových zaměstnanců. Program se zaměřuje na oblasti, jako je datová věda a kybernetická bezpečnost, a využívá online platformy a personalizované kariérní portály, aby zaměstnancům nabídl flexibilní vzdělávací příležitosti.

Společnost Siemens prosazuje přístup, kde digitální transformace a vzdělávání zaměstnanců jdou ruku v ruce. Společnost využívá cloudové technologie, jako je Amazon Web Services (AWS), pro komplexní modernizaci, od datové infrastruktury až po využití generativní umělé inteligence. Ukázkovým příkladem je závod Siemensu na výrobu elektroniky v Erlangenu. Zde bylo implementováno řešení Průmyslu 4.0, které zkrátilo dobu využití strojového učení o 80 %. Současně výrobní pracovníci absolvovali školení na místě v oblasti analýzy dat v reálném čase a internetu věcí (IoT). To ukazuje, jak lze zvyšování kvalifikace přímo integrovat do provozní transformace.

Jakou roli hraje stát? Analýza německého zákona o kvalifikačních možnostech.

Kromě podnikatelských iniciativ hrají v řízení strukturálních změn klíčovou roli také vládní rámce. Německý zákon o kvalifikačních příležitostech je příkladem proaktivní vládní politiky.

Zákon si klade za cíl podpořit firmy v poskytování dalšího vzdělávání svým zaměstnancům, zejména v profesích ovlivněných technologickými nebo strukturálními změnami. Nabízí značné finanční pobídky: Federální úřad práce může pokrýt až 100 % nákladů na vzdělávání a navíc dotovat až 75 % mzdy zaměstnance během vzdělávacího programu. Výše ​​financování závisí na velikosti firmy, přičemž menší firmy dostávají větší podporu.

Cílem zákona je posílit konkurenceschopnost německé ekonomiky, zajistit pracovní místa zaměstnanců a aktivně bojovat proti nedostatku kvalifikovaných pracovníků v budoucích oblastech, jako je UX design, datová věda a produktový management.

Mohly by být součástí řešení radikálnější přístupy, jako je čtyřdenní pracovní týden nebo univerzální základní příjem (UBI)?

Hluboké změny na trhu práce také vyvolávají otázky ohledně zásadnějších změn v pojetí práce a sociálního zabezpečení. Dva modely, které jsou intenzivně diskutovány, jsou čtyřdenní pracovní týden a nepodmíněný základní příjem (UBI). Tyto přístupy lze chápat jako dvě různé, ale potenciálně se doplňující odpovědi na výzvy automatizace.

Čtyřdenní pracovní týden si klade za cíl zlepšit kvalitu stávající práce tím, že se zvýšení produktivity přenese na zaměstnance ve formě dodatečného času. Rozsáhlé mezinárodní pilotní studie zahrnující 141 společností a více než 2 800 zaměstnanců ukázaly působivé výsledky. Společnosti vykázaly stabilní nebo dokonce zvýšené tržby (v některých případech až o 35 %), zatímco zaměstnanci hlásili dramatické snížení syndromu vyhoření (až o 70 %), stresu a úzkosti, stejně jako zlepšení duševního zdraví a kvality spánku. Fluktuace zaměstnanců se snížila a více než 90 % zúčastněných společností si model ponechalo i po zkušební době. Úspěch je založen na modelu „100-80-100“ (100 % plat, 80 % čas, 100 % produktivita), kterého bylo dosaženo přepracováním pracovních postupů a omezením zbytečných schůzek.

Naproti tomu univerzální základní příjem (UBI) si klade za cíl vytvořit sociální zabezpečení mimo placené zaměstnání oddělením základního příjmu od zaměstnání. Primárně řeší problém těch, kteří by mohli být vytlačeni z trhu práce nebo kteří jsou v nejistém zaměstnání. Výsledky pilotních projektů po celém světě jsou smíšené a vysoce závislé na kontextu. Pozitivní účinky, jako je snížení potravinové nejistoty, zlepšení zdraví, vyšší míra školní docházky a nárůst podnikání, byly pozorovány v Keni a Indii. Pilotní projekt ve Stocktonu v Kalifornii prokázal pozitivní psychologické účinky bez negativních dopadů na pracovní motivaci. Jiné studie, jako například rané experimenty v USA v 70. letech 20. století nebo finský experiment, ukázaly mírné snížení pracovních motivací nebo žádnou významnou změnu v míře zaměstnanosti, ale zlepšení blahobytu. Hlavním omezením mnoha z těchto studií je jejich omezené trvání a malý rozsah, což ztěžuje jejich extrapolaci na trvalý, univerzální systém.

Tyto dva modely se vzájemně nevylučují. Spíše by mohly řešit různé aspekty téže transformace. Budoucí strategie by mohla zavést čtyřdenní pracovní týden jako standard pro zaměstnání na plný úvazek, aby se zlepšila kvalita života pracovníků. Zároveň by základní příjem mohl sloužit jako sociální záchranná síť pro ty, kteří procházejí transformací, pro ty, kteří pracují v gig ekonomice, nebo pro ty, jejichž pracovní místa byla zcela nahrazena automatizací. To by umožnilo odolnější a spravedlivější společenskou reakci na změnu než kterékoli z těchto opatření samostatně.

Z lokálního na globální: Malé a střední podniky dobývají světový trh chytrou strategií - Obrázek: Xpert.Digital

V době, kdy digitální přítomnost společnosti určuje její úspěch, spočívá výzva ve vytvoření autentické, personalizované a dalekosáhlé prezentace. Xpert.Digital nabízí inovativní řešení, které se pozicionuje jako průnik průmyslového centra, blogu a ambasadora značky. Spojuje výhody komunikačních a prodejních kanálů v jedné platformě a umožňuje publikaci v 18 různých jazycích. Spolupráce s partnerskými portály a možnost publikovat články na Google News a v distribučním seznamu tisku s přibližně 8 000 novináři a čtenáři maximalizuje dosah a viditelnost obsahu. To představuje klíčový faktor v externím prodeji a marketingu (SMarketing).

Více informací zde:

• Autentické. Individuální. Globální: Strategie Xpert.Digital pro vaši společnost

Socioekonomické důsledky: nerovnost, regionální rozdíly a kvalita pracovních míst

Zhorší umělá inteligence nerovnost příjmů a bohatství, nebo ji může snížit?

Otázka, jak umělá inteligence ovlivňuje nerovnost, je jednou z nejnaléhavějších socioekonomických debat naší doby a výzkum na toto téma poskytuje nuancované a někdy protichůdné výsledky.

Na jedné straně existují argumenty, že umělá inteligence by mohla snížit nerovnost v odměňování. Na rozdíl od předchozích vln automatizace, které primárně postihovaly rutinní práci s nízkou kvalifikací, se současná vlna umělé inteligence silně zaměřuje na vysoce placené úřednické pozice. Studie zaměřené na úkoly ukazují, že nejvíce nárůstu produktivity díky nástrojům umělé inteligence zažívají často méně kvalifikovaní zaměstnanci v rámci dané profese (např. v zákaznickém servisu nebo vývoji softwaru). To by mohlo potenciálně posílit mzdy střední třídy a zmenšit rozdíly v odměňování žen a mužů.

Na druhou stranu argumenty pro zvýšení celkové nerovnosti převažují nad argumenty pro ni. Zaprvé, zvýšení produktivity díky umělé inteligenci by mohlo být primárně přínosem pro vysoce placené pracovníky se znalostmi, kteří mají přístup k těmto nástrojům a dovednosti je používat, zatímco nízkopříjmoví pracovníci ve službách a řemeslech zůstanou pozadu. Zadruhé, automatizace řízená umělou inteligencí má tendenci přesouvat podíl příjmů z práce na kapitál. Vzhledem k tomu, že pro stejný výstup je zapotřebí méně lidské práce, vlastníci kapitálu (např. akcionáři) z toho neúměrně profitují, což zhoršuje nerovnost ve prospěch již tak bohatých.

Pracovní dokument Mezinárodního měnového fondu (MMF) spojuje tyto dva aspekty a rozlišuje mezi nimi zásadní rozdíl: umělá inteligence by mohla mírně snížit mzdovou nerovnost (nahrazením vysoce příjmových pracovníků), ale mohla by drasticky zvýšit nerovnost bohatství. Základním mechanismem je, že titíž vysoce placení pracovníci, kteří čelí tlaku na mzdy, jsou zároveň největšími vlastníky kapitálu. Proto nejvíce těží ze zvýšených výnosů z kapitálu generovaných automatizací. Vysoké mzdové prémie pro jednotlivce s žádanými dovednostmi v oblasti umělé inteligence – studie PwC zjistila prémii 56 % – navíc prohlubují rozdíl mezi těmi, kteří tyto dovednosti mají, a těmi, kteří je nemají.

Souvisí s tím:

• Investice do umělé inteligence a AI v budoucích technologiích: USA vedou, Čína dohání a Evropa a Německo se jen s obtížemi snaží držet krok

Jak technologická transformace ovlivňuje regionální rozdíly v Evropě a USA?

Technologická transformace má také silný geografický rozměr a hrozí zhoršením stávajících regionálních nerovností.

Růst a nová pracovní místa se stále více koncentrují v městských centrech a hlavních městech. Tyto regiony mají vyšší hustotu znalostně náročných a telepracovatelných pracovních míst. V EU zaznamenaly regiony hlavních měst nejsilnější růst zaměstnanosti. V USA společnost McKinsey již předpověděla, že městské oblasti zaznamenají čistý růst pracovních míst, zatímco venkovské oblasti by mohly čelit desetiletím ztráty pracovních míst.

Tento trend vytváří samoposilující spirálu: města s dynamickými trhy práce a vynikající infrastrukturou přitahují zaměstnavatele, kvalifikované pracovníky a investice, zatímco venkovské oblasti se potýkají se ztrátou pracovních míst a slabší infrastrukturou. Regionální rozdíly v EU se od velké recese prohloubily, což by mohla pandemie a postupující automatizace ještě zhoršit, jelikož chudší regiony mají často nižší míru pracovních míst pracujících na dálku. Technologická centra si svou ekonomickou sílu zajistí méně růstem zaměstnanosti a více zvyšováním produktivity, což dále koncentruje ekonomickou sílu.

Zlepšuje automatizace kvalitu práce eliminací monotónních úkolů, nebo vede k většímu monitorování a stresu?

Dopad umělé inteligence na každodenní pracovní zkušenost je ambivalentní a silně závisí na typu implementace.

Z pozitivního hlediska může umělá inteligence výrazně zlepšit kvalitu práce. Automatizací monotónních a opakujících se úkolů se zaměstnanci mohou soustředit na kreativnější, strategičtější a poutavější činnosti. V některých odvětvích zaměstnanci používající umělou inteligenci uvádějí vyšší spokojenost s prací a větší radost z práce. Umělá inteligence může navíc zlepšit bezpečnost na pracovišti, zejména u fyzicky náročných prací.

Negativní perspektiva však zdůrazňuje rizika odcizení a zvýšené kontroly. Umělá inteligence umožňuje novou úroveň monitorování zaměstnanců, což může vést ke zvýšené intenzitě práce, většímu stresu a ztrátě autonomie. Tlak na vyšší produktivitu v komprimovaném nebo umělou inteligencí řízeném pracovním prostředí může vést k vyhoření, pokud není pečlivě řízen. V důsledku toho se zaměstnanci také obávají ztráty zaměstnání, ztráty vyjednávací síly ohledně mezd a zvýšené kontroly ze strany managementu.

Historický kontext a výhled: Revoluce umělé inteligence ve srovnání

Jaké jsou paralely a zásadní rozdíly mezi současnou revolucí umělé inteligence a průmyslovou revolucí?

Abychom pochopili dnešní transformaci, je užitečné podívat se do historie. Revoluce umělé inteligence vykazuje jak paralely, tak zásadní rozdíly s průmyslovou revolucí.

Mezi paralely patří to, že obě revoluce se vyznačují technologickými otřesy, které přetvářejí trhy práce, vytlačují staré profese a vytvářejí nové. Obě vedly k významným sociálním narušením, urbanizaci (nebo jejímu digitálnímu ekvivalentu) a intenzivním debatám o nerovnosti a rozdělování zisků produktivity.

Rozdíly jsou však výraznější:

• Svalová síla vs. mentální síla: Průmyslová revoluce primárně automatizovala a rozšířila lidskou svalovou sílu (fyzickou práci). Revoluce umělé inteligence naopak automatizuje a rozšiřuje lidské poznávání (myšlení). Jedná se o kvalitativní skok, nikoli jen o postupnou změnu.
• Rychlost a rozsah: Revoluce umělé inteligence probíhá mnohem rychleji a změny, které dříve trvaly staletí, se zkracují do pouhých několika desetiletí. Společenská a regulační adaptace s tím jen stěží drží krok.
• Povaha nových pracovních míst: Během průmyslové revoluce se mohli vystěhovaní zemědělskí dělníci přesunout do továren, jejichž práce byla stále založena na lidské práci. Dnes je méně jasné, zda vystěhovaní kognitivní pracovníci mohou snadno přejít do nových rolí souvisejících s umělou inteligencí, které často vyžadují mnohem vyšší úroveň abstraktních dovedností.
• Konečným cílem technologie: Stroje průmyslové revoluce byly nástroje ovládané lidmi. Uváděným cílem některých předních vývojářů umělé inteligence je však vytvoření systémů schopných vykonávat všechny ekonomicky cenné úkoly. To s sebou nese riziko, že se lidská práce v mnoha oblastech stane zastaralou – nebezpečí, které dříve v této podobě neexistovalo.

Co se můžeme z historie naučit o adaptabilitě společnosti a trhu práce?

Historie průmyslové revoluce nabízí cenné ponaučení pro zvládání dnešní revoluce umělé inteligence.

Zkušenosti textilních dělníků na počátku 19. století ukazují, že masivní nárůst produktivity v rámci odvětví nevede automaticky k vyšším mzdám pro dělníky, zejména pokud je jejich vyjednávací síla slabá. Reálné mzdy mnoha dělníků stagnovaly po celá desetiletí, a to i přes růst ekonomiky.

Kvalita práce a autonomie jsou klíčové. Přechod od řemeslné k tovární práci znamenal pro mnohé drastické zhoršení pracovních a životních podmínek a byl hlavní příčinou sociálních nepokojů. To je důležité ponaučení pro současné zavádění systémů řízení a monitorování řízených umělou inteligencí.

Společenská adaptace je pomalý a bolestivý proces. Společnost se nakonec přizpůsobila průmyslové revoluci – s novými pracovními zákony, vzdělávacími systémy a sociálními programy – ale tento proces byl zdlouhavý, konfliktní a poznamenaný utrpením.

Jedním z nejdůležitějších ponaučení však je, že směřování technologií není otázkou osudu, ale volby. Lze činit uvážená rozhodnutí o vývoji technologií, které rozšiřují lidské schopnosti a vytvářejí nové, smysluplné úkoly, spíše než aby se pouze automatizovaly a nahrazovaly stávající pracovní místa.

Jaké klíčové oblasti činnosti se objevují pro politiku, podniky a každého jednotlivce, aby bylo možné úspěšně formovat změnu?

Analýza transformace trhu práce odhaluje jasné oblasti činnosti pro všechny zúčastněné strany.

Pro politiky:

• Investice do vzdělávání: Vlády musí masivně investovat do vzdělávání a celoživotního učení a integrovat jak kompetence v oblasti umělé inteligence, tak i „lidské“ dovednosti, jako je kritické myšlení.
• Podpora transformace: Měli byste vytvořit prostředí, které podporuje transformaci pracovní síly, například prostřednictvím politických nástrojů, jako je německý zákon o kvalifikačních příležitostech.
• Posílení sociálního zabezpečení: Je nutné posílit systémy sociálního zabezpečení a zvážit nové modely, jako je základní příjem, na podporu propuštěných pracovníků a boj proti nerovnosti.
• Regulace: Inteligentní regulace je nezbytná k zajištění etického vývoje a používání umělé inteligence, ochrany práv pracovníků a zabránění nadměrnému sledování.

Pro firmy:

• Aktivní role v kvalifikaci: Firmy se musí aktivně podílet na rekvalifikaci a dalším vzdělávání svých vlastních pracovníků a zaměřit se na rozšiřování lidských dovedností, nikoli na jejich nahrazování.
• Přístup založený na kompetencích: Měli byste uplatňovat přístup k řízení talentů založený na kompetencích, který podporuje interní kariérní dráhy a mobilitu.
• Kultura učení: Vytvoření kultury neustálého učení a psychologického bezpečí je klíčové pro usnadnění adaptace zaměstnanců na změny.

Pro každého jednotlivce:

• Proaktivní celoživotní vzdělávání: Každý jednotlivec musí k celoživotnímu vzdělávání přistupovat proaktivně a osvojit si agilní myšlení.
• Vytvoření portfolia dovedností: Nejlepší ochranou před automatizací je vytvoření portfolia, které zahrnuje jak technické dovednosti, tak i jedinečně lidské kompetence, jako je kreativita, kritické myšlení a adaptabilita.

☑️ Podpora malých a středních podniků v oblasti strategie, poradenství, plánování a implementace

☑️ Vytvoření nebo restrukturalizace digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální B2B obchodní platformy

☑️ Průkopnický rozvoj podnikání

Konrad Wolfenstein

Rád/a bych sloužil/a jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním níže uvedeného kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolat na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším komplexním řešením pro rozvoj podnikání 360° podporujeme renomované společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Součástí našich digitálních nástrojů jsou analýzy trhu, s-marketing, marketingová automatizace, vývoj obsahu, PR, mailové kampaně, personalizované sociální sítě a péče o leady.

Více informací naleznete na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus