133 miljonit uut töökohta robootika ja AI kaudu? Mis on tegelikult vastuolulise prognoosi taga – ja mida see tema jaoks tähendab

Kas teie töö on ohus? Nii saate tööturul muutuste jaoks sobivaks õigete strateegiatega – tööturu ümberkujundamise põhjalik analüüs: prognoos ja selle klassifikatsioon

Mida ütleb Maailma majandusfoorumi palju arutatud prognoos umbes 133 miljonit uut töökohta?

2018. aastal avaldas maailma majandusfoorum (WEF) oma raporti "Töökohtade tulevik", mis sisaldas kaugeleulatuvat ja paljude raputatud prognoosi. Avalduse tuum oli, et 2022. aastaks tõrjub tehnoloogiliste muutustega 75 miljonit töökohta, kuid samal ajal tekkis 133 miljonit uut rolli. See tooks kaasa 58 miljoni töökoha puhaskasumi. See ümberkujundamine asus "neljanda tööstusrevolutsiooni" (4IR) kontekstis, mida ajendasid sellised peamised tehnoloogiad nagu kiire mobiilne Internet, tehisintellekt (AI), suurandmete analüüs ja pilvetehnoloogia.

Aruande keskne leid oli muutuv tööjaotus inimese ja masina vahel. Kui 71 % inimestest töötas endiselt 2018. aastal, ennustas aruanne selle aktsia langust 58 % -ni 2022. aastaks, eeldades, et 2018. aasta aruande vaade oli 2018. aasta aruandest rohkem kui 2016. aasta aruandes, oli praegused tööülesanded. Aruandes peeti end valitsuste, ettevõtete ja üksikisikute "tegevusele" üleskutseks, et muuta see ümberkujundamine targalt, et vältida kompetentsuse ja sotsiaalse ebavõrdsuse suurendamist.

Sobib selleks:

• Töö tapja või Joker? Tõde automatiseerimise, AI ja robootika kohta – montaažijoonest “mälestusrihmani”?

Kuidas need prognoosid arenesid ja muutusid maailma majandusfoorumi hilisemates aruannetes?

WEF -i algselt optimistlik prognoos on järgmistel aastatel märkimisväärselt muutunud ja muutunud keerukamaks. Prognooside arendamine näitab olulist lahkumist puhtalt tehnoloogiast lähtuvast vaatest, mis pöörab rohkem tähelepanu makromajanduslikele ja sotsiaalsetele raamistikutingimustele.

"Töökohtade tulevik aruanne 2023" tõi perioodil kuni 2027. aastani palju kainedama pildi. Ta ennustas 69 miljoni uue töökoha loomist, mis seisab silmitsi 83 miljoni positsiooni hävitamisega. See tooks toona 14 miljonit töökohta ehk 2 % kogu tööhõivest. See muutus prognoositud puhaskasumilt puhaskahjumiks tähistab olukorra olulist ümberhindamist.

"Töökohtade tuleviku aruandes 2025", mis vaadelda perioodi kuni 2030. aastani, jõudis WEF tagasi optimistliku hinnangu juurde, ehkki muutunud ruumide korral. Selles aruandes ennustatakse 170 miljoni uue töökoha loomist, kahjumiga 92 miljonit, mis vastaks puhaskasumile 78 miljonit ametikohta.

Muutuste mootorite muutus on siiski ülioluline. Kui 2018. aasta aruanne keskendus peaaegu eranditult tehnoloogilisele revolutsioonile, siis hiljem nimetavad aruanded laiemat mõjutavate tegurite ulatust. Tehnoloogia, eriti AI ja suurandmed, on endiselt keskne draiver. Kuid roheline ümberkujundamine, makromajanduslikud tegurid nagu kasvavad elukallilised ja aeglased majanduskasvu, ESG standardid (keskkond, sotsiaalne ja ettevõtete juhtimine) ning demograafilised nihked on antud kui suured või veelgi olulisemad.

Prognooside väljatöötamine näitab olulist järeldust: esialgne eeldus, et tehnoloogiline progress viib praktiliselt automaatselt töökohtade neto kasvuni, lükkas reaalsus ümber. Aruanded näitavad, et töökohtade loomise tehnoloogia potentsiaal sõltub suuresti majanduslikust ja poliitilisest raamistikust. 2025. aasta aruandes on määratletud aeglane majanduskasv töökohtade hävitamise peamiseks tõukejõuks, samas kui investeeringuid rohelisse ümberkujundamisse peetakse uute kohtade loomiseks hädavajalikuks mootoriks. Nii et tehnoloogia lubadus pole absoluutselt, see on tingimuslik. Positiivne tulemus ei ole innovatsiooni vältimatu tulemus, vaid sõltub tervislikust ja toetavast makromajanduslikust keskkonnast.

Tööturu muutused: kuidas tehnoloogia ja roheline ümberkujundamine töökohti loovad

WEF -i töökohtade netoprognooside väljatöötamine. Tabel illustreerib prognooside muutumist puhtalt tehnoloogiapõhisest optimismist keerukama vaate suunas, mis hõlmab majanduslikke ja ökoloogilisi tegureid.

Tööturg muutub, ajendatuna tehnoloogia ja rohelise muundamise mõjudest. Ajavahemikul 2018–2022 lõid sellised tehnoloogilised arengud nagu tehisintellekt, suurandmed ja pilvetehnoloogiad 133 miljonit uut töökohta, samal ajal kui asendati 75 miljonit töökohta, mis tõi kaasa neto suurenemise 58 miljonit. Aastatel 2023–2027 tekib aga 69 miljonit töökohta, kuid kaob 83 miljonit, mis on tingitud tehnoloogilistest muutustest, majanduslikust survest ja suurenevatest elamiskuludest ning põhjustab 14 miljoni töökoha netovõitlust. Ajavahemikul 2025–2030 on tööhõive tugev kasv 170 miljoni uue positsiooniga võrreldes 92 miljoniga, tehnoloogia, rohelise ümberkujundamise, ESG kriteeriumide ja makromajanduslike teguritega on muutuste peamised tõukejõud, mis viib 78 miljoni töökoha netotõusuni.

Millisel metoodikal need numbrid põhinevad ja millised on selle lähenemisviisi kriitika?

WEF -i silmapaistev arv põhineb "töökohtade uuringu tulevikul" - uuringus, mis on suunatud suurte rahvusvaheliste ettevõtete personali, strateegia ja juhtimise juhtidele. Näiteks küsitleti 2018. aasta raporti 313 ülemaailmset ettevõtet, mis esindavad koos üle 15 miljoni töötaja 20 majanduses, mis moodustavad omakorda 70 % kogu sisemajanduse kogutoodangust.

On ülioluline mõista, et sageli tsiteeritud numbrid nagu "75 miljonit ümberasustatud" ja "133 miljonit uut" töökohta on ekstrapoleerimise tulemus. Küsitletud ettevõtted ennustasid 984 000 töökoha langust ja oma tööjõu jaoks 1,74 miljonit suurendamist. Seejärel ekstrapoleeriti need ettevõtte sisemised suundumused suurte ettevõtete ülemaailmsele mittepõllumajanduslikule tööhõive elanikkonnale, kusjuures aluseks olid andmed rahvusvahelise tööorganisatsiooni (ILO). Metoodika välistab selgesõnaliselt väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted (VKEd) ja mitteametlik sektor, mis on märkimisväärne piirang, kuna need moodustavad suure osa ülemaailmsest tööhõivest.

Selle metodoloogilise lähenemisviisi kohta on hästi põhjendatud kriitika:

Esiteks süüdistatakse aruandeid liiga liiga optimismis ja narratiivses eelarvamuses. Kriitikud väidavad, et WEF -i lood toetavad organisatsiooni eesmärke edendada ülemaailmset koostööd, mis võib viia positiivse esindatuseni. 2016. aasta tumedate hoiatuste, 2018. aasta tugeva optimismi ja hilisemate aastate keerukama pildi kõikumine näitab stabiilse, järjepideva analüüsi asemel üle korrigeerimise mustrit.

Teiseks kritiseeritakse keskendumist töökohtade puhaskasumile eksitavana. See lähenemisviis võrreldes "mänguri eksituse" (mängija mängijaga) ignoreerib ülemineku ajal tohutuid takistusi. Ta soovitab valesti, et represseeritud töötaja saab hõlpsalt ühele uuele rollile minna. Kuid tohutud kvalifikatsioonilünkade – kassapidajat ei unustata üleöö DevOps – -geograafilise ebavõrdsusena, samuti erinevusi töökvaliteedi ja maksete osas. Netonumber varjab ülemineku tohutuid inimlikke ja sotsiaalseid kulusid.

Kolmandaks, prognoosid põhinevad küsitavatel eeldustel. Aruanded viitavad sellele, et AI kulude vähendamine toob kaasa rollide "Mensch + Ki" korrutamise, mis kompenseerivad töökohtade kaotust tervetes meeskondades. Kriitikud peavad seda eeldust ebareaalseks, eriti kuna prognoositavate sektorite kasv nagu roheline majandus ja hooldussektor, mis on paljudes suurtes riikides alarahastatud või poliitiliselt vastuolulised.

Lõpuks, varasemate prognooside ebaõnnestumine, mis on eelduste usaldusväärsus. WEF -i ennustamine alates 2018. aastast, et 2022. aastaks toimuv massiline ümberõppe revolutsioon ei olnud eeldataval määral true. Pingutused jäid sageli ebapiisavaks, alarahastatud ja ilmnenud logistiliste tõkkejooksudega, mis muudab tööprognooside aluseks olevate eelduste teostatavuse.

Professionaalse maastiku muutus: automatiseerimise võitja ja kaotaja

Millised konkreetsed professionaalsed valdkonnad ja rollid tõrjuvad AI ja automatiseerimisega?

Tööturu ümberkujundamine AI ja automatiseerimise kaudu viib olulise polarisatsiooni, milles teatud elukutsed puutuvad kokku kõrge nihkeriskiga. Ennekõike mõjutatakse rutiinidel põhinevaid tegevusi nii kommertspiirkonnas (valge krae) kui ka tootmises (sinine krae). Kõige ohustatumad demograafilised rühmad on kontoritöötajad, madala digitaalse kompetentsiga töötajad ja vanemad töötajad.

Erinevates WEF -i aruannetes mainitakse järjepidevat elukutsete nimekirja, mille nõudmine langeb järsult. See hõlmab järgmist:

• Andmesisestuse töötajad (andmesisestuse ametnikud)
• Arvestuse ja palgaarvestuse sekretär (raamatupidamise, raamatupidamise ja palgaarvestuse sekretärid)
• Haldus- ja sekretariaaljõud (haldus- ja tegevsekretärid)
• Assamblee ja tehase töötajad (teatud tööstusharudes)
• Kassapidaja ja vahetamise töötajad (kassapidajad ja piletikavarid)
• Pangatöötaja leti juures (pangatellerid)
• Postiteenistuse töötaja (postiteenuste ametnikud).

Värskeimad aruanded, näiteks "töökohtade tulevik aruanne 2025", laiendavad seda nimekirja täiendavate teadmiste tööpiirkonna elukutsetega. Graafilised disainerid ja juristid arvestatakse nüüd kahanevate professionaalsete valdkondade hulka. See on selgesõnaliselt omistatud generatiivse AI progressiivsetele oskustele, mis on üha enam võimelised võtma nõudlikke kognitiivseid ülesandeid.

Millised uued ja kasvavad kutsealad tekivad selle tehnoloogilise revolutsiooni käigus?

Paralleelselt rutiinsete ülesannete nihutamisega on suur nõudlus uute ja arenevate professionaalsete valdkondade järele. Need kasvupiirkonnad ei ole eranditult tehnilised, vaid hõlmavad ka rolle, mis nõuavad konkreetselt inimlikke oskusi.

Kasvu keskpunktis on tehnoloogia orienteeritud elukutse. Kiireimad kasvavad rollid on järjekindlalt:

• KI ja masinõppe spetsialistid
• Suurandmete spetsialistid
• Protsesside automatiseerimise eksperdid
• Infoturbe analüütikud
• Tarkvara- ja rakenduste arendajad
• Robootikainsenerid
• Fintechi insenerid.

Samal ajal kasvab nõudlus ametialaste järele, mis põhinevad väljendunud "inimlikul" oskustel. Nende hulka kuulub:

• Müügi- ja turunduseksperdid
• Personali ja korporatiivkultuuri spetsialistid (inimesed ja kultuurispetsialistid)
• Organisatsiooni arengu eksperdid
• Innovatsioonijuht
• Kliendijuhendaja.

Teine kiiresti kasvav sektor on roheline majandus. Hilisemad aruanded rõhutavad selliste elukutsete tugevat kasvu nagu:

• Taastuvate energiate insenerid
• Päikeseenergia süsteemide insenerid
• Jätkusuutlikkuse juhid.

Haridus- ja hooldussektor registreerib ka kindlat kasvu. Eeldatakse, et sellised kutsealad nagu arstid, õed ja õpetajad suurenevad, ajendavad demograafilisi arenguid nagu ühiskonna vananemine ja asjaolu, et neid tegevusi on keeruline automatiseerida.

Oluline on eristada kõige kiiremat kasvu ja absoluutarvude suurimat kasvu. Ehkki tehnikaalased kutsealad kasvavad protsentides kõige kiiremini, on oodata suurimat absoluutset kasvu eesliini kutsealadel nagu maatöötajad, kohaletoimetamise juhid ja ehitustöölised.

Töö tulevik: need kutsealad on omandamas ja kaotavad tähtsuse

Konsolideeritud ülevaade kasvavast ja kahanemisest professionaalsetest valdkondadest. Tabelis võetakse kokku erinevate aruannete prognoosid ning näitab tööturu ümberkujundamise võitjaid ja kaotajaid.

Töö tulevik näitab olulisi muudatusi: tehnoloogia ja andmete valdkondades on sellised elukutsed nagu AI ja masinõppe spetsialistid, suurandmete spetsialistid, tarkvaraarendajad ja infoturbe analüütikud olulised, samas kui lihtsad tegevused, näiteks andmete sisestamine ja IT -tugiteenused, vähenevad. Majanduse ja juhtimise valdkonnas on üha enam üha enam jätkusuutlikkuse haldurid, innovatsioonijuhid, protsesside automatiseerimise ja müügi- ja turunduse eksperdid, samas kui haldus- ja sekretariaaljõud ning raamatupidamis- ja palgaarvestus on asjakohane. Rohelises majanduses kasvavad taastuvenergia insenerid, elektrisõidukite spetsialistid ja keskkonnainsenerid, samal ajal kaovad kutsealad fossiilse energiatööstuses. Õendus- ja haridussektoris muutuvad õendustöötajad, arstid, õpetajad ja sotsiaaltöö konsultandid olulisemaks, kusjuures ükski kutseala ei kaota oma tähtsust. Kontori- ja halduspiirkonnas vähenevad eriti pangatöötajad, postiteenistuse töötajad, kassapidajad, graafilised disainerid ja juristid, samas kui käsitöös ja tootmises kasvavad põllumajandustöötajad, kohaletoimetamise juhid ja ehitustöölised absoluutsete andmetena, samas kui assamblee ja tehase töötajad on automatiseerimisel vähem nõudluse järgi.

Millised üleüldised suundumused, näiteks roheline ümberkujundamine, mõjutavad ka töökohtade arengut ja langust?

Tööturu dünaamikat ei määrata ainult automatiseerimine. Mitmed makrotrendid suhtlevad ja moodustavad tuleviku professionaalse maastiku.

Rohelist ümberkujundamist, s.o investeeringuid kliimakaitsesse ja kliimamuutustega kohanemisse, peetakse üheks suurimaks netotöömootoriks. See suundumus juhib inseneride nõudlust taastuvate energiate ja keskkonnakaitse järele ning jätkusuutlikkuse spetsialiste.

Majandusraamistiku tingimustel on võrdselt tugev, kuid sageli vastupidine mõju. Aeglane majanduskasv ja kasvavad elamiskulud klassifitseeritakse töökohtade netoharustajateks ning need võivad mõnikord hävitada tehnoloogia ja rohelise ümberkujundamise põhjustatud kasumi.

Tehnoloogia kasutuselevõtt ise on kahe teraga mõõk. Eeldatakse, et digitaalse juurdepääsu laiendamine loob kõige rohkem töökohti (19 miljonit), aga ka palju (9 miljonit). KI ja Big Data järgivad suuruselt teist draiverit, loodud 11 miljonit ja 9 miljonit represseeritud positsiooni.

Demograafilised nihked mängivad ka üliolulist rolli. Vananemine kõrge sissetulekuga riikides suurendab nõudlust tervishoiu- ja hooldussektoris. Samal ajal põhjustab madala sissetulekuga riikides kasvav töötav elanikkond suurenenud vajaduse haridussektori töötajate järele.

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis – 500 €/kuus

Pädevuse lõhe: milliseid oskusi on tulevikus vaja

Milline on „kompetentsuse lõhe” (oskuste lõhe) ja kui suur see väljakutse on?

"Pädevuslünga" või "oskuste lõhe" kirjeldab lahknevust nende oskuste vahel, mida tööandjad oma vabade töökohtade jaoks vajavad, ja olemasolevate töötajate olemasolevate kvalifikatsioonide vahel. See lõhe on praeguse tööturu ümberkujundamise üks keskseid väljakutseid.

Selle väljakutse ulatus on tohutu. 2018. aasta WEF -i aruanne ennustas, et aastaks 2022 vajaks 54 % kõigist töötajatest märkimisväärset ümberõppe- ja täiendusõppe meetmeid (Reskilling ja Upsky). Hilisemad aruanded kinnitavad ja pingutavad seda hinnangut: "Töökohtade tuleviku aruanne 2025" märgitakse, et 44 % töötajate põhipädevused muutuvad järgmise viie aasta jooksul ja 2030. aastaks on peaaegu 40 % töö jaoks vajalikest oskustest vananenud.

See statistiline reaalsus kajastub ettevõtte juhtide tajumisel. Ameerika Ühendriikides osutab 70 % juhtidest, et nende organisatsioonis on kriitiline lõhe, millel on negatiivne mõju innovatsioonile ja kasvule. Ligi 40 % neist juhtidest usub, et see lõhe isegi halveneb.

Sobib selleks:

• Tehnoloogia juhtimine versus pädevuse juhtimine: riikliku konkurentsivõime ja vastupidavuse analüüs
  

  Tehnoloogia juhtimine versus pädevuse juhtimine: riikliku konkurentsivõime ja vastupidavuse analüüs – pilt: Xpert.digital

Milliseid konkreetseid tehnilisi ja digitaalseid oskusi on kõige kiiremalt vaja?

Tehniliste oskuste poolel, mida nimetatakse ka "rasketeks oskusteks", on selge nõudluse hierarhia. Esipinnas on pädevused, mis on otseselt seotud neljanda tööstusrevolutsiooni sõidutehnoloogiatega.

Kõige ihaldatuimate kõige tipus on oskused pidevad AI ja suurandmed. Võimalust tegeleda suures koguses andmeid ja AI -süsteeme kasutada või arendada peetakse ülioluliseks. Digiteerimise täiendavad põhipädevused on sellega tihedalt seotud: põhiline tehnoloogiline kompetents (tehnoloogiline kirjaoskus), võrgu- ja küberturvalisus, tarkvara ja rakenduste arendamine, andmete analüüs ja pilvandmetöötlus on samuti eriti nõudlikud.

Huvitav on see, et projektijuhtimist nimetatakse sageli üheks olulisemaks tehnilisteks oskusteks. See rõhutab vajadust ühendada tehnilise rakendamise kompetents strateegilise äriplaneerimise ja keerukate digiteerimisprojektide edukalt juhtimisega.

Miks peetakse selliseid “inimlikke” oskusi nagu analüütiline mõtlemine, loovust ja vastupidavust veelgi olulisemaks?

Ajal, mil masinad võtavad vastu üha rohkem tehnilisi ülesandeid, luuakse paradoks: tehnilised oskused on kõige kiiremini kasvavad, kuid kõige olulisemaks klassifitseeritakse sageli kognitiivsed ja sotsiaalsed-emotsionaalsed oskused. Seda saab seletada nappuse ja eeliste majandusliku loogikaga. Kuna AI rutiinsed ülesanded – olgu need siis tehnilised või kognitiivsed – muudavad selle arvukuse ja madalate kuludega kättesaadavaks, kaotavad oskused, mida kasutatakse eranditult nende ülesannete täitmiseks.

Samal ajal on ülesanded endiselt keeruline automatiseerida ülesandeid, mis nõuavad uut probleemide lahendamist, strateegilist mõtlemist, eetilist otsustusvõimet ja keerulisi inimestevahelisi koostoimeid. Kui masinad võtavad vastu "mis" ja "kuidas" palju tegevusi, nihkub inimlik roll "miks" ja "mis järgmise". See nõuab võimalust probleeme määratleda, AI tulemusi loovalt tõlgendada, huvigruppe veenda ja keerukate inimmeeskondade haldamiseks. See on täpselt see, mille jaoks nii nimetatud "inimlikud" oskused on hädavajalikud.

Loodud mitteautomaatsete oskuste automatiseerimise boonus. Majanduslik väärtus ja nõudlus nende ainulaadsete inimoskuste järele suurenevad ebaproportsionaalselt. Nendest oskustest on kõige olulisem:

• Analüütiline ja loov mõtlemine: need on järjekindlalt nende oskuste tipus, mida tööandjad kõige rohkem taotlevad.
• Kohanemisvõime: vastupidavus, paindlikkus ja paindlikkus on ülimalt oluline, kuna töötajad peavad suutma pidevalt muutuvas keskkonnas ringi liikuda.
• Juhtimine ja sotsiaalne pädevus: üliolulised on ka juhtimisoskused, sotsiaalne mõju, emotsionaalne intelligentsus ning uudishimu ja elukestev õppimine, kuna AI suudab neid oskusi vaevalt korrata.

Pädevuse lõhe ei ole seetõttu mitte ainult tehniliste oskuste puudumine. See on kompetentsituru jagunemine: rutiinsete oskuste väärtus laguneb, samas kui mitterotiliste, sügavalt inimlike oskuste väärtus tõusta. Personali arendamise kõige tõhusamad strateegiad ei õpeta seetõttu mitte ainult programmeerimist, vaid ühendab seda ka kriitilise mõtlemise ja loovuse koolitusega.

Jätkusuutlik töös: pehmete oskuste ja tehniliste oskusteabe tasakaal

Tulevase töömaailma peamised oskused. Tabelis on toodud tehniliste ja inimlike oskuste kahesugust tähtsust ning tellib neid vastavalt nende olulisusele, mida tööandjad tajuvad.

Töös tulevikukindel olla tähendab õige tasakaalu leidmist pehmete oskuste ja tehnilise oskusteabe vahel. Esiteks on sellised inimoskused nagu analüütiline ja loov mõtlemine. Tihendatud tehniliste teadmiste tõttu tehisintellekti, suurandmete ja põhiliste tehnoloogiliste oskuste valdkonnas. Vastupidavus, paindlikkus ja paindlikkus on ka olulised kui inimlikud oskused. Tehnilise poole pealt muutuvad võrgud, küberturvalisus ja andmete analüüs üha olulisemaks. Ka uudishimu, eluaegne õppimine ning juhtimine ja sotsiaalne mõju on ka otsustavate inimlike võimete hulgas. Seda täiendab tarkvara ja rakenduste arendamise ning projektijuhtimise tehnilised teadmised.

Muutustega toimetuleku strateegiad: ümberõppe, täiendõppe ja uued töömudelid

Millised strateegiad jätkavad ettevõtteid oma tööjõu tulevikuks ettevalmistamiseks?

Pidades silmas ulatuslikku lõhet pädevuses, töötavad ettevõtted välja ennetavaid strateegiaid, et oma tööjõu tulevikuks ette valmistada. Need strateegiad ületavad lihtsaid koolitusmeetmeid ja on suunatud personali arendamise põhjalikule ümberkorraldamisele.

Keskne lähenemisviis on strateegiline personali planeerimine. Ettevõtted analüüsivad oma praeguseid oskusi võrreldes tulevaste nõuetega ja töötavad välja sihipärased programmid ümberõppe (ümberkorraldamise) ja edasise koolituse (UPSKY) jaoks. Eesmärk on ehitada "jätkusuutlik kompetentsiarhitektuur", mis muudab tööjõu tulevastele šokkidele vastupidavaks.

Strateegiline fookus nihkub töötajate puhtast asendamisest tehnoloogia kaudu suurendamiseni, st inimoskuste sihipärane tugevdamine tehnoloogiliste vahendite kaudu. See avaldub inimese-masina koostöö kontseptsioonis, kus mõlema poole tugevused ühendatakse.

Investeeringud edasisesse koolitustesse on selle strateegia konkreetne väljendus. 60 % ettevõtetest investeerib aktiivselt oma töötajate koolitusprogrammidesse, keskendudes AI, digitaalsetele ja juhtimisoskustele. Samal ajal edendavad ettevõtted sisemist liikuvust, luues selged karjääriteed, et hoida andeid organisatsioonis ja arendada neid edasi.

Uuenduslikud ettevõtted integreerivad ka õppimise otse igapäevasesse töösse. Tõestatud praktikate hulka kuuluvad juhtide koolitamine treeneriteks, kes juhivad oma töötajaid, samuti võrdsete õppimismudelite kasutamist, milles kogenud kolleegid annavad oma teadmised edasi.

Millised on praktikas edukad algatused? Pilk Amazoni, AT&T ja Siemensi programmidele.

Mõned ülemaailmselt juhtivad ettevõtted on juba alustanud oma töötajate kvalifitseerimiseks ulatuslikke ja kaugeleulatuvaid algatusi, mis võivad olla edukate strateegiate juhtumianalüüsid.

Oma algatusega “Upskilling 2025” on Amazon pakkunud sadade tuhandete töötajate koolitamiseks eelarvet 1,2 miljardit dollarit. Põhiprogrammide hulka kuulub "Amazoni tehniline akadeemia", mis koolitab töötajaid tehnilise taustata, "masinõppe ülikool" edasijõudnute jaoks ja programmi "karjäärivaliku" jaoks, mis võtab üle õppemaksu. Tulemused on mõõdetavad: 75 % osalejatest registreeris karjääri tõusu ja nende palk tõusis keskmiselt 8,6 %.

Programmi „Tuleviku valmis” investeeris AT&T oma tööjõu ümberõppimisse umbes miljard dollarit. Ettevõte leidis, et poolel tema töötajatest ei olnud tulevikuks vajalikke oskusi ja valisid teadlikult massiliste allahindluste ja uute seadete asemel sisemise kvalifikatsiooni rünnaku. Programm keskendub sellistele valdkondadele nagu andmeteadus ja küberturvalisus ning kasutab veebiplatvorme ning isikupärastatud karjääriportaale, et pakkuda töötajatele paindlikke õppimisvõimalusi.

Siemens järgib lähenemisviisi, milles digitaalne ümberkujundamine ja töötajate kvalifikatsioon käivad käsikäes. Ettevõte kasutab põhjalikuks moderniseerimiseks selliseid pilvetehnoloogiaid nagu Amazon Web Services (AWS), alates andmeinfrastruktuurist kuni generatiivse AI kasutamiseni. Silmapaistev näide on Siemensi elektroonikatöö Erlangenis. Seal rakendati tööstuslik 4.0 lahendus, mis vähendas masinõppe tööaega 80 %. Samal ajal koolitati tootmise tööjõud reaalajas andmete analüüsi ja asjade Interneti (IoT) alal. See näitab, kuidas tõusu saab manustada otse operatiivsesse muundumisse.

Millist rolli mängib riik? Saksa kvalifikatsiooni võimaluste seaduse analüüs.

Lisaks ettevõtlusalgatustele mängivad riiklikud raamistikud ka olulist rolli struktuurimuutustega toimetulemisel. Saksa kvalifikatsiooni võimaluste seadus on ennetava riigi poliitika näide.

Seaduse eesmärk on toetada ettevõtteid oma töötajate edasisel koolitamisel, eriti kutsealadel, mida mõjutavad tehnoloogilised või struktuurimuutused. See pakub märkimisväärseid rahalisi stiimuleid: föderaalne tööhõiveagentuur võib katta kuni 100 % edasiste koolituskuludest ja subsideerida ka kuni 75 % töötaja töötasudest kvalifikatsioonimeetodi ajal. Rahastamise maht sõltub ettevõtte suurusest, väiksemaid ettevõtteid toetatakse rohkem.

Seaduse eesmärk on tugevdada Saksamaa majanduse konkurentsivõimet, kindlustada töötajate töökohad ja aktiivselt võidelda kvalifitseeritud töötajate puudusele tulevastes valdkondades nagu UX disain, andmeteadus ja tootehaldus.

Kas lahenduse osa võiks olla rohkem radikaalseid lähenemisviise, näiteks neljapäevane nädal või tingimusteta põhitulu (BGE)?

Tööturu sügavad muudatused tõstatavad ka küsimusi töö ja sotsiaalkindlustuse põhimõttelise ümberkujundamise kohta. Kaks intensiivselt arutatud mudelit on neljapäevane nädal ja tingimusteta põhitulu (BGE). Neid lähenemisviise võib mõista kui kahte erinevat, kuid potentsiaalselt täiendavaid vastuseid automatiseerimise väljakutsetele.

Neljapäevase nädala eesmärk on parandada olemasoleva töö kvaliteeti, edastades töötajatele aja jooksul tootlikkuse kasvu. Suured rahvusvahelised pilootuuringud, kus on 141 ettevõtet ja üle 2800 töötaja, on näidanud muljetavaldavaid tulemusi. Ettevõtted teatasid stabiilsest või isegi suurenenud müügist (mõnikord kuni 35 %), samas kui töötajad teatasid läbipõlemise drastilisest langusest (kuni 70 %), stressi ja ärevuse ning paranenud vaimse tervise ja unekvaliteedi paranemisest. Personali kõikumine langes ja üle 90 % osalevatest ettevõtetest pidas mudelit pärast katsefaasi. Edu põhineb mudelil "100-80-100" (100 % palk, 80 % aeg, 100 % tootlikkus), mis saavutatakse tööprotsesside ümberkujundamise ja tarbetute kohtumiste vähendamisega.

Tingimusteta põhitulu (BGE) eesmärk on seevastu luua sotsiaalkindlustus väljaspool tasuvust, lahutades tööhõive põhitulu. See käsitleb peamiselt nende probleemi, keda saaks tööturu poolt ümberasustada või mis on ebakindlates töösuhetes. Ülemaailmsete pilootprojektide tulemused on segatud ja sõltuvad tugevalt kontekstist. Keenias ja Indias täheldati positiivseid mõjusid, nagu madalam toiteväärtus, paranenud tervis, kõrgema kooli visiidide määr ja stardi suurenemine. Californias Stocktonis asuv pilootprojekt näitas positiivset psühholoogilist mõju ilma negatiivse mõjuta töömotivatsioonile. Muud uuringud, näiteks varased katsed Ameerika Ühendriikides 1970. aastatel või Soome eksperimendil, näitasid tööstiimulite väikest vähenemist või tööhõive määra olulist muutust, kuid heaolu paranemist. Paljude nende uuringute märkimisväärne piirang on nende piiratud kestus ja väike ulatus, mis raskendab alalisse universaalsesse süsteemi ülekandmist.

Need kaks mudelit ei ole üksteist välistavad. Pigem võiksid nad käsitleda sama teisenduse erinevaid tahke. Tuleviku strateegia võiks kehtestada neljapäevase nädala täistööajaga tööhõive standardina, et parandada töötava elukvaliteeti. Samal ajal võiks BGE olla sotsiaalne alus neile, kes on üleminekul kontserdi majanduses või kelle töökohad on täielikult asendatud automatiseerimisega. See võimaldaks muutustele vastupidavamat ja õiglasemat sotsiaalset vastust kui ükski neist meetmetest üksi.

Ajal, mil ettevõtte digitaalne kohalolek otsustab oma edu üle, saab selle kohalolu kujundada autentselt, individuaalselt ja laialdaselt. Xpert.digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end ristmikuna tööstusliku sõlmpunkti, ajaveebi ja brändi suursaadiku vahel. See ühendab kommunikatsiooni- ja müügikanalite eelised ühe platvormiga ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ja võimalus avaldada Google Newsile kaastööd ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressi levitajat maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See kujutab endast olulist tegurit välise müügi ja turunduse (sümbolid).

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalselt. Globaalne: xpert.digitaalne strateegia teie ettevõtte jaoks

Sotsiaalmajanduslikud tagajärjed: ebavõrdsus, piirkondlikud erinevused ja töö kvaliteet

Kas tehisintellekt intensiivistab tulu ja vara või saab see seda vähendada?

Küsimus, kuidas AI mõjutab ebavõrdsust, on üks pakilisemaid sotsiaalmajanduslikke arutelusid olevikust ning uuringud annavad nüansseeritud ja osaliselt vastuolulised tulemused.

Ühest küljest on argumente, et AI võiks vähendada palga ebavõrdsust. Vastupidiselt varasematele automatiseerimislainetele, mis puudutasid peamiselt madala kvalifikatsiooniga rutiinset tööd, on praeguse AI-laine eesmärk kõrgelt tasustatud "valgekraede" kutsealadele. Uuringud ülesannete tasemel näitavad, et madala kvalifikatsiooniga töötajad kogevad AI-tööriistade kaudu sageli suurimat tootlikkust (nt klienditeeninduses või tarkvara arendamisel). See võib potentsiaalselt tugevdada keskklassi palku ja vähendada palgakäärisid.

Teisest küljest kaaluvad ületäpsuse suurenemise argumendid üles. Esiteks võiksid AI tootlikkuse eelised peamiselt kasu saada kõrgelt tasustatud teadmiste töötajatele, kellel on nende tööriistade kasutamiseks juurdepääsu ja oskusi, samal ajal kui jäävad töö- ja käsitööprofessionaalide vähesed teenijad. Teiseks kipub AI-juhitud automatiseerimine tooma sissetulekuosade vahetuse töölt kapitalile. Kuna sama lavastuse jaoks on vaja vähem inimtööd, saavad omanikud kapitali (nt aktsionärid) ebaproportsionaalselt kasu, mis süvendab ebavõrdsust niigi jõukate kasuks.

Rahvusvahelise Valuutafondi (IMF) töödokument koondab need kaks aspekti ja mõjutab otsustavat eristamist: AI võib hõlpsalt vähendada Walnessi ebavõrdsust (suurendades suure teenijat), kuid suurendades drastiliselt vara ebavõrdsust. Selle taga on mehhanism, et samad kõrgelt tasustatud töötajad, kellel on palgasurve, on ka suurimad kapitaliomanikud. Seetõttu on teile kõige rohkem kasu automatiseerimisest põhjustatud suurenevast kapitali saagist. Lisaks leidis kõrge palgapreemia inimestele, kellel on soovitud AI -oskused – -uuring leidis boonuse 56 % – nende oskustega ja ilma nende vahel.

Sobib selleks:

• Tulevane tehnoloogia tehisintellekt ja AI investeeringud: USA juhid, Hiina jõuab järele ning Euroopa ja Saksamaa võitlevad ühenduse eest

Kuidas mõjutab tehnoloogiline muundamine piirkondlikke erinevusi Euroopas ja USA -s?

Tehnoloogilisel muundumisel on ka tugev geograafiline mõõde ja see ähvardab olemasolevat piirkondlikku ebavõrdsust karmistada.

Kasv ja uued töökohad keskenduvad üha enam linnakeskustesse ja pealinnadesse. Nendes piirkondades on suurem teadmiste intensiivne ja pikaajaline töö tihedus, mis on võimelised (teleskoobi) töökohad. ELis registreerisid linna peamised löögid tööhõive tugevaima kasvu. Ameerika Ühendriikides on McKinsey juba ennustanud, et linnapiirkonnad kasvavad töökohtade netokasvu, samas kui maapiirkonnad võivad silmitsi seista aastakümnete pikkuse töö kaotusega.

See suundumus toob kaasa ise tugevdava spiraali: linnad meelitavad tööandjaid, spetsialiste ja investeeringuid oma dünaamiliste tööturgude ja hea infrastruktuuriga, samal ajal kui maapiirkonnad peavad võitlema töökohtade kaotamisega ja nõrgema infrastruktuuriga. ELi piirkondlikud erinevused on pärast suurt majanduslangust suurenenud -suundumus, mida pandeemiline ja progressiivne automatiseerimine võib endiselt süvendada, kuna vaesematel piirkondadel on sageli madalam pikkade töökohtade kvoot. Tehnikakeskused tagavad tulevikus oma majandusliku tugevuse vähem töökohtade kasvu kaudu kui tootlikkuse suurendamise kaudu, mis jätkub majandusjõu koondamisel.

Kas automatiseerimine parandab töö kvaliteeti monotoonsete ülesannete kõrvaldamise kaudu või viib teid suurema jälgimise ja stressi juurde?

AI mõju igapäevasele töökogemusele on ambivalentsed ja sõltuvad tugevalt rakendamise tüübist.

Positiivsest vaatenurgast saab AI töö kvaliteeti märkimisväärselt parandada. Monotoonika ja korduvate ülesannete automatiseerimisega saavad töötajad keskenduda loomingulisematele, strateegilisematele ja ahvatlevatele tegevustele. Mõnes sektoris teatavad töötajad, kes kasutavad AI -d suuremat tööga rahulolu ja suurema rõõmu oma tööst. Lisaks võib AI parandada tööohutust, eriti füüsiliselt kurnavate tegevuste korral.

Negatiivne perspektiiv rõhutab siiski võõrandumise ja suurenenud kontrolli riske. AI võimaldab töötajate järelevalve uut ulatust, mis võib põhjustada suurenenud tööjõu intensiivsust, suurema stressi ja autonoomia kadu. Surve surutud või AI-põhises töökeskkonnas produktiivsem võib põhjustada läbipõlemist, kui seda ei hallata hoolikalt. Seetõttu on töötajate seas ka kardetud töö kaotamise, palkade läbirääkimisjõu kaotamise ja juhtimise kaudu kontrolli suurenemise.

Ajalooline kontekst ja väljavaade: AI revolutsioon võrreldes

Millised on AI -revolutsiooni ja tööstusrevolutsiooni paralleelid ja põhilised erinevused?

Tänase ümberkujundamise klassifitseerimiseks on abi ajaloost. AI revolutsioonil on nii paralleele kui ka põhimõttelised erinevused tööstusrevolutsiooniga.

Üks paralleele hõlmab seda, et mõlemat revolutsiooni iseloomustavad tehnoloogilised murrangud, tööturud ümber kujundada, vanad elukutsed tõrjuda ja uusi luua. Mõlemad tõid kaasa märkimisväärsed sotsiaalsed murrangud, linnastumise (või nende digitaalse samaväärse) ja intensiivsete arutelude ebavõrdsuse ja tootlikkuse suurenemise levitamise üle.

Erinevused on aga tõsisemad:

• Lihasjõud vs vaimne jõud: tööstuslik revolutsioon, automatiseeritud ja laiendatud peamiselt inimese lihasjõu (füüsiline töö). AI revolutsioon seevastu automaatselt ja laiendab inimese tunnetust (mõtlemine). See on kvalitatiivne hüpe, mitte ainult järkjärguline muutus.
• Kiirus ja ulatus: AI -revolutsioon toimub mõne aastakümne jooksul palju kiiremini ja kokkusurutud. Sotsiaalsel ja regulatiivsel kohanemisel on raskusi selles tempos sammu pidamisega.
• Uute töökohtade olemus: Tööstusrevolutsiooni ajal suutsid represseeritud põllumajandustöötajad vahetada tehastele, mille töö põhines endiselt inimtööl. Täna on vähem selge, kas represseeritud kognitiivsed töötajad saavad hõlpsalt üle minna uutele AI-ga seotud rollidele, mis nõuavad sageli palju kõrgemat abstraktsete oskuste taset.
• Tehnoloogia lõppeesmärk: tööstusrevolutsiooni masinad olid tööriistad, mida inimesed haldasid. Mõne juhtiva AI arendaja deklareeritud eesmärk on aga luua süsteemid, mis suudavad teha kõik majanduslikult väärtuslikud ülesanded. Sellega kaasneb oht muuta inimtöö paljudes valdkondades üleliigseks – see on oht, mida varem sellisel kujul ei eksisteerinud.

Mida saaksime ajaloost õppida ühiskonna ja tööturu kohanemisvõime kohta?

Tööstusrevolutsiooni ajalugu pakub väärtuslikke õppetunde tänase AI revolutsiooniga tegelemiseks.

19. sajandi alguse tekstiilitöötajate kogemused näitavad, et tööstuses tootlikkuse massiline suurenemine ei põhjusta töötajatele automaatselt kõrgemat palka, eriti kui nende läbirääkimisjõud on nõrk. Paljude töötajate reaalpalk oli aastakümneid stagneerunud, ehkki majandus kasvas.

Töö kvaliteet ja autonoomia on üliolulised. Tehase tööst üleminek tähendas paljude jaoks töö- ja elutingimuste drastilist halvenemist ning oli sotsiaalsete rahutuste peamine põhjus. See on oluline õpetus AI-juhitud juhtimis- ja seiresüsteemide tänapäevaseks rakendamiseks.

Sotsiaalne kohanemine on aeglane ja valus protsess. Lõpuks kohanes ettevõte tööstusrevolutsiooniga – uute tööseaduste, haridussüsteemide ja sotsiaalsete programmidega – kuid see protsess oli pikk, konflikt ja kannatustega kujundatud.

Üks olulisemaid õppetunde on aga see, et tehnoloogia suund pole saatus, vaid valik. Otsuseid saab teadlikult teha tehnoloogiate laiendamise ja töö automatiseerimise ja ümberasumise asemel uute, sisukate ülesannete loomiseks.

Millised kesksed tegevusvaldkonnad tekivad poliitika, ettevõtete ja iga inimese jaoks, et muudatusi edukaks kujundada?

Tööturu ümberkujundamise analüüs põhjustab kõigi asjaosaliste selgeid tegevusalasid.

Poliitika jaoks:

• Investeeringud haridusse: valitsused peavad massiliselt investeerima hariduse ja elukestva õppimise ning integreerima nii AI kompetentsi kui ka "inimlike" oskusi, näiteks kriitilist mõtlemist.
• Ümberkujundamise edendamine: peaksite looma keskkonna, mis toetab töötajate muutust, näiteks poliitiliste instrumentide, näiteks Saksamaa kvalifikatsiooni võimaluste seaduse kaudu.
• Sotsiaalkindlustuse tugevdamine: sotsiaalkindlustussüsteeme tuleb tugevdada ja represseeritud töötajate toetamiseks ja ebavõrdsuse võitluseks tuleb kaaluda uusi mudeleid, näiteks BGE.
• Regulatsioon: AI eetiliselt väljatöötamise ja kasutamise tagamiseks on vaja nutikat määrust, töötajate õigused kaitstud ja ülemäärane jälgimine takistatakse.

Ettevõtetele:

• Aktiivne roll kvalifikatsioonis: Ettevõtted peavad aktiivse rolli oma tööjõu ümberõppe ja täiendõppega ning keskenduma asendamise asemel inimlike oskuste laienemisele (suurendus).
• Pädevuspõhine lähenemisviis: peaksite kasutama talentide juhtimises kompetentsipõhist lähenemist, mis edendab sisemisi karjääriteesid ja liikuvust.
• Õppimiskultuur: pideva õppimise ja psühholoogilise turvalisuse kultuuri loomine on ülioluline, et töötajatel muutustega kohaneda.

Kõigile:

• Ennetav elukestev õppimine: iga inimene peab oma elukestva õppimise ennetava lähenemisviisi järgima ja aktsepteerima vilgas mõtteviisi.
• Pädevusportfelli loomine: parim turvalisus automatiseerimise vastu on luua portfell, mis hõlmab tehnilisi oskusi ja ainulaadseid inimoskusi, nagu loovus, kriitiline mõtlemine ja kohanemisvõime.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

 

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

 

 

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus