133 millions de nouveaux emplois via la robotique et l'IA? Ce qui est vraiment derrière les prévisions controversées – et ce que cela signifie pour elle

Votre travail est-il en danger? C'est ainsi que vous êtes apte au changement sur le marché du travail avec les bonnes stratégies – une analyse complète de la transformation du marché du travail: les prévisions et sa classification

Que disent les prévisions à grande échelle du Forum économique mondial d'environ 133 millions de nouveaux emplois?

En 2018, le Forum économique mondial (WEF) a publié son rapport "The Future of Jobs", qui contenait une prévision de grande et très disposée. Le cœur de la déclaration était que 75 millions d'emplois seraient déplacés par des changements technologiques d'ici 2022, mais en même temps, 133 millions de nouveaux rôles se produiraient. Cela entraînerait un bénéfice net de 58 millions d'emplois. Cette transformation a été située dans le contexte de la «quatrième révolution industrielle» (4ir), motivée par des technologies clés telles que Internet mobile rapide, intelligence artificielle (IA), analyse des mégadonnées et technologie cloud.

Une conclusion centrale du rapport était l'évolution de la division du travail entre l'homme et la machine. Alors que 71% des personnes travaillaient toujours en 2018, le rapport a prédit une baisse de cette part à 58% d'ici 2022, dans l'attente que des tâches de travail plus actuelles seraient effectuées d'ici 2025. Le point de vue du rapport de 2018 était plus positif que celui des opportunités précédents. Le rapport se considérait comme un «appel à l'action» des gouvernements, des entreprises et des particuliers pour faire sagement cette transformation afin d'éviter de resserrer les lacunes de la compétence et des inégalités sociales croissantes.

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Comment ces prévisions ont-elles développé et changé dans les rapports ultérieurs du Forum économique mondial?

La prévision initialement optimiste du WEF a considérablement changé au cours des années suivantes et est devenue plus complexe. Le développement des prédictions montre un écart significatif d'une vision purement axée sur la technologie vers une vision qui prend plus d'attention aux conditions macroéconomiques et sociales.

Le «Rapport d'avenir des emplois 2023» a attiré une image beaucoup plus sobre pour la période jusqu'en 2027. Il a prédit la création de 69 millions de nouveaux emplois, qui, cependant, faisaient face à la destruction de 83 millions de postes. Cela entraînerait une perte nette de 14 millions d'emplois ou 2% de l'emploi global à ce moment-là. Ce changement d'un bénéfice net prévu à une perte nette marque une réévaluation importante de la situation.

Avec le "Rapport d'avenir des emplois 2025", qui examine la période jusqu'en 2030, le WEF est revenu à une évaluation optimiste, bien qu'avec des locaux modifiés. Ce rapport prévoit la création de 170 millions de nouveaux emplois avec une perte de 92 millions, ce qui correspondrait à un bénéfice net de 78 millions de postes.

Cependant, le changement dans les moteurs du changement est crucial. Alors que le rapport 2018 s'est concentré presque exclusivement sur la révolution technologique, les rapports ultérieurs nomment un plus large éventail de facteurs d'influence. La technologie, en particulier l'IA et les mégadonnées, restent un moteur central. Cependant, la transformation verte, les facteurs macroéconomiques tels que l'augmentation du coût de la vie et la croissance économique lente, les normes ESG (environnement, gestion sociale et d'entreprise) ainsi que des changements démographiques sont donnés comme grands ou encore plus importants.

Ce développement des prévisions révèle une conclusion importante: l'hypothèse initiale selon laquelle les progrès technologiques conduisent automatiquement à la croissance nette des emplois ont été réfutés par la réalité. Les rapports montrent que le potentiel de la technologie pour créer des emplois dépend fortement du cadre économique et politique. Le rapport de 2025 identifie la croissance économique lente comme principal moteur de l'anéantissement des emplois, tandis que les investissements dans la transformation verte sont considérés comme un moteur essentiel pour créer de nouveaux spots. Donc, la promesse de la technologie n'est pas absolument, elle est conditionnellement. Un résultat positif n'est pas un résultat inévitable de l'innovation, mais dépend d'un environnement macroéconomique sain et favorable.

Changement du marché du travail: comment la technologie et la transformation verte créent des emplois

Changement du marché du travail: comment la technologie et la transformation verte créent des emplois – Image: xpert.digital

Développement des prévisions nettes pour les emplois de WEF. Le tableau illustre le changement de prévisions d'un optimisme purement axé sur la technologie vers une vision plus complexe qui comprend des facteurs économiques et écologiques.

Le marché du travail est en train de changer, motivé par les influences de la technologie et de la transformation verte. Depuis 2018 à 2022, les développements technologiques tels que l'intelligence artificielle, les mégadonnées et les technologies cloud ont créé 133 millions de nouveaux emplois, tandis que 75 millions d'emplois ont été remplacés, ce qui a conduit à une augmentation nette de 58 millions. De 2023 à 2027, cependant, 69 millions d'emplois se produiront, mais 83 millions seront perdus, ce qui est dû à des changements technologiques, à la pression économique et à l'augmentation des coûts de vie et à l'acceptation nette de 14 millions d'emplois. Pour la période de 2025 à 2030, une forte augmentation de l'emploi avec 170 millions de nouveaux postes, contre 92 millions, avec la technologie, la transformation verte, les critères ESG et les facteurs macroéconomiques sont les principaux moteurs du changement, ce qui conduit à une augmentation nette de 78 millions d'emplois.

Sur quelle méthodologie ces chiffres sont-ils basés et quelles sont les critiques de cette approche?

Le nombre important de WEF est basé sur le "Future of Jobs Survey", une enquête destinée aux gestionnaires des domaines du personnel, de la stratégie et de la gestion de grandes sociétés multinationales. Par exemple, 313 entreprises mondiales ont été interrogées pour le rapport de 2018, qui représentent ensemble plus de 15 millions d'employés dans 20 économies, qui représentent à leur tour 70% du produit intérieur brut mondial.

Il est crucial de comprendre que les chiffres souvent cités tels que "75 millions déplacés" et "133 millions de nouveaux" emplois sont le résultat d'une extrapolation. Les entreprises interrogées ont prédit une baisse de 984 000 emplois et une augmentation de 1,74 million pour leur propre main-d'œuvre. Ces tendances internes de l'entreprise ont ensuite été extrapolées à la population mondiale d'emplois non agricoles dans les grandes entreprises, selon lesquelles les données de l'Organisation internationale du travail (OIT) ont servi de base. La méthodologie exclut explicitement les petites et moyennes entreprises (PME) et le secteur informel, qui est une restriction significative, car celles-ci constituent une grande partie de l'emploi mondial.

Il y a bien des critiques fondées sur cette approche méthodologique:

Premièrement, les rapports sont accusés d'un trop-optimisme trop trop et d'un biais narratif. Les critiques soutiennent que les histoires de WEF ont tendance à soutenir les objectifs de l'organisation pour promouvoir la coopération mondiale, ce qui peut conduire à une représentation positive. La fluctuation entre les avertissements sombres de 2016, le fort optimisme de 2018 et l'image plus complexe des années suivantes indique un modèle de correction excessive au lieu d'une analyse stable et cohérente.

Deuxièmement, l'accent mis sur un «bénéfice net» des emplois est critiqué comme trompeur. Cette approche par rapport à la "Fallacy du Gambler" (joueur de jeu) ignore les obstacles massifs pendant la transition. Il suggère à tort qu'un employé réprimé peut facilement passer à l'un des nouveaux rôles. Cependant, d'énormes lacunes de qualification – un caissier n'est pas négligé du jour au lendemain en tant qu'inégalités géographiques – , ainsi que des différences de qualité et de paiement du travail. Le nombre net obscurcit les immenses coûts humains et sociaux de la transition.

Troisièmement, les prévisions sont basées sur des hypothèses douteuses. Les rapports impliquent que les réductions de coûts par l'IA entraîneront une multiplication des rôles "Mensch + Ki" qui compensent la perte d'emplois dans des équipes entières. Les critiques considèrent cette hypothèse comme irréaliste, d'autant plus que la croissance des prévisions dans des secteurs tels que l'économie verte et le secteur des soins, qui sont sous-financés ou politiquement controversés dans de nombreuses grandes économies, doit avoir lieu.

Enfin, l'échec des prévisions antérieures en question la crédibilité des hypothèses. La prédiction du WEF de 2018 qu'une énorme «révolution du recyclage» aurait lieu d'ici 2022 n'a pas été fidèle à l'étendue attendue. Les efforts sont souvent restés inadéquats, sous-financés et rencontrés des obstacles logistiques, ce qui rend la faisabilité des hypothèses sur lesquelles les prévisions d'emploi sont fondées.

Le changement dans le paysage professionnel: gagnant et perdant de l'automatisation

Quels domaines et rôles professionnels spécifiques sont déplacés par l'IA et l'automatisation?

La transformation du marché du travail par l'IA et l'automatisation conduit à une polarisation importante, dans laquelle certaines professions sont exposées à un risque élevé de déplacement. Surtout, les activités basées sur les routines sont affectées à la fois dans la zone commerciale (collier blanc) et en production (collier bleu). Les groupes démographiques les plus menacés sont les employés de bureau, les employés ayant une faible compétence numérique et des travailleurs plus âgés.

Une liste cohérente des professions est mentionnée dans divers rapports de WEF, dont la demande baisse fortement. Cela comprend:

• Personnel en entrée de données (commis de saisie de données)
• Greffier en comptabilité et à la paie (comptabilité, comptabilité et commis de paie)
• Forces administratives et de secrétariat (secrétaires administratifs et exécutifs)
• Assemblés et travailleurs d'usine (dans certaines industries)
• Caissier et personnel de commutation (caissiers et commis de billets)
• Employé de la banque au comptoir (bancs de banque)
• Employé des services postaux (commis de service postal).

Des rapports récents, tels que le "Rapport d'avenir des emplois 2025", élargissent cette liste avec de nouvelles professions du domaine de travail des connaissances. Les graphistes et les avocats sont désormais comptés parmi les domaines professionnels en rétrécissement. Ceci est explicitement attribué aux compétences progressives de l'IA générative, qui est de plus en plus capable d'assumer des tâches cognitives exigeantes.

Quelles professions nouvelles et croissantes surviennent au cours de cette révolution technologique?

Parallèlement au déplacement des tâches de routine, il existe une forte demande de domaines professionnels nouveaux et en développement. Ces domaines de croissance ne sont pas exclusivement de nature technique, mais comprennent également des rôles qui nécessitent spécifiquement des compétences humaines.

Les professions axées sur la technologie sont au centre de la croissance. Les rôles à la croissance la plus rapide sont régulièrement:

• Ki et spécialistes de l'apprentissage automatique
• Spécialistes du Big Data
• Experts en automatisation des processus
• Analystes pour la sécurité de l'information
• Développeurs de logiciels et d'applications
• Ingénieurs en robotique
• Ingénieurs fintech.

Dans le même temps, la demande d'occupations basée sur des compétences "humaines" prononcées augmente. Ceux-ci incluent:

• Experts en vente et en marketing
• Spécialistes du personnel et de la culture d'entreprise (spécialistes des personnes et de la culture)
• Experts en développement organisationnel
• Gestionnaire de l'innovation
• Superviseur client.

Un autre secteur en croissance rapide est l'économie verte. Les rapports ultérieurs soulignent la forte croissance des professions telles que:

• Ingénieurs pour les énergies renouvelables
• Ingénieurs pour les systèmes d'énergie solaire
• Gestionnaires de durabilité.

Le secteur de l'éducation et des soins enregistre également une croissance robuste. Les professions telles que les médecins, les infirmières et les enseignants devraient augmenter, motivées par des développements démographiques tels que le vieillissement de la société et le fait que ces activités sont difficiles à automatiser.

Il est important de faire la distinction entre le pourcentage de croissance la plus rapide et la plus grande croissance en nombre absolu. Bien que les professions technologiques se développent le plus rapidement en pourcentage, la plus grande croissance absolue des professions de première ligne telles que les travailleurs terrestres, les conducteurs de livraison et les travailleurs de la construction sont attendus.

Avenir du travail: ces professions gagnent et perdent de l'importance

Avenir du travail: ces professions gagnent et perdent de l'importance – Image: xpert.digital

Aperçu consolidé des domaines professionnels de la croissance et du rétrécissement. Le tableau résume les prévisions de différents rapports et montre les gagnants et les perdants de la transformation du marché du travail.

L'avenir du travail montre des changements importants: dans les domaines de la technologie et des données, des professions telles que l'IA et les spécialistes de l'apprentissage automatique, les spécialistes des mégadonnées, les développeurs de logiciels et les analystes de la sécurité de l'information gagnent en importance, tandis que des activités simples telles que l'entrée de données et les techniciens de soutien informatique sont en baisse. Dans le domaine de l'économie et de la gestion, les gestionnaires de durabilité, les gestionnaires de l'innovation, les experts de l'automatisation des processus ainsi que les experts des ventes et du marketing sont de plus en plus demandés, tandis que les forces administratives et de secrétariat ainsi que la comptabilité de comptabilité et de paie sont perdues dans la pertinence. Dans l'économie verte, les ingénieurs des énergies renouvelables, les spécialistes des véhicules électriques et les ingénieurs environnementaux augmentent, les professions disparaissent en même temps dans l'industrie de l'énergie fossile. Dans le secteur des soins infirmiers et de l'éducation, le personnel infirmier, les médecins, les enseignants et les consultants pour le travail social deviennent plus importants, par laquelle aucune profession ne perd leur importance. Dans le domaine des bureaux et de l'administration, les employés de la banque, les employés des services postaux, les caissiers, les graphistes et les avocats sont en particulier en baisse, tandis que dans le métier et la production, les travailleurs agricoles, les conducteurs de livraison et les travailleurs de la construction se développent en chiffres absolus, tandis que les travailleurs de l'assemblage et de l'usine sont moins demandés par l'automatisation.

Quelles tendances globales, telles que la transformation verte, influencent également le développement et le déclin des emplois?

La dynamique sur le marché du travail n'est pas déterminée uniquement par l'automatisation. Un certain nombre de macrotrences interagissent et forment le paysage professionnel de l'avenir.

La transformation verte, c'est-à-dire les investissements dans la protection du climat et l'adaptation au changement climatique, est considérée comme l'un des plus grands moteurs de travail nets. Cette tendance stimule la demande d'ingénieurs pour les énergies renouvelables et la protection de l'environnement ainsi que les spécialistes de la durabilité.

Les conditions du cadre économique ont un effet tout aussi fort mais souvent opposé. La croissance économique lente et la hausse des coûts de vie sont classées comme déchiqueteuses nettes d'emplois et peuvent parfois détruire les bénéfices créés par la technologie et la transformation verte.

L'adoption de la technologie elle-même est une épée à double tranchant. L'expansion de l'accès numérique devrait créer le plus d'emplois (19 millions), mais aussi beaucoup (9 millions). KI et Big Data suivent le deuxième plus grand conducteur, avec 11 millions de postes créés et 9 millions de postes réprimés.

Les changements démographiques jouent également un rôle crucial. Une population vieillissante dans les pays à revenu élevé entraîne une demande dans le secteur de la santé et des soins. Dans le même temps, une population employable croissante dans les pays à faible revenu entraîne un besoin accru de travailleurs du secteur de l'éducation.

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L'écart de compétence: quelles compétences sont nécessaires à l'avenir

Quel est le «fossé des compétences» (écart de compétences) et quelle est la taille de ce défi?

L '«écart de compétence» ou «écart de compétences» décrit l'écart entre les compétences dont les employeurs ont besoin pour leurs postes vacants et les qualifications réellement existantes des travailleurs disponibles. Cet écart est l'un des défis centraux de la transformation actuelle du marché du travail.

L'ampleur de ce défi est énorme. Le rapport du WEF 2018 a prédit qu'en 2022, 54% de tous les employés auraient besoin de mesures de recyclage et d'éducation supplémentaires considérables (Reskilling et Upsky). Les rapports ultérieurs confirment et resserrent cette évaluation: le "Future of Jobs Report 2025" note que les compétences de base de 44% des employés changeront au cours des cinq prochaines années, et d'ici 2030, près de 40% des compétences requises pour un emploi seront dépassées.

Cette réalité statistique se reflète dans la perception des chefs d'entreprise. Aux États-Unis, 70% des gestionnaires indiquent qu'il existe une lacune critique dans la compétence dans leur organisation qui a un impact négatif sur l'innovation et la croissance. Près de 40% de ces managers croient que cet écart s'aggrave même.

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  Leadership technologique contre le leadership des compétences: une analyse de la compétitivité nationale et de la résilience – Image: Xpert.Digital

Quelles compétences techniques et numériques spécifiques sont les plus urgentes?

Du côté des compétences techniques, également appelées "compétences difficiles", il existe une hiérarchie claire de la demande. À l'avant-garde, il existe des compétences directement liées aux technologies de conduite de la quatrième révolution industrielle.

Au sommet des compétences les plus recherchées, il y a une IA constante et un Big Data. La capacité de gérer de grandes quantités de données et d'utilisation ou de développement de systèmes d'IA est considérée comme cruciale. D'autres compétences de base de la numérisation sont étroitement liées à cela: les compétences technologiques de base (littératie technologique), le réseau et la cybersécurité, le développement des logiciels et des applications, l'analyse des données et le cloud computing sont également extrêmement demandés.

Fait intéressant, la gestion de projet est souvent mentionnée comme l'une des compétences techniques les plus importantes. Cela souligne la nécessité de combiner la compétence technique de mise en œuvre avec la planification des entreprises stratégiques et de contrôler avec succès des projets de numérisation complexes.

Pourquoi les compétences «humaines» telles que la pensée analytique, la créativité et la résilience sont-elles considérées comme encore plus importantes?

À un moment où les machines assument de plus en plus de tâches techniques, un paradoxe est créé: les compétences techniques sont les compétences la plus rapide mais cognitives et socio-émotionnelles sont souvent classées comme les plus importantes. Cela peut s'expliquer par la logique économique de la rareté et des avantages. Étant donné que les tâches de routine d'IA – qu'elles soient de nature technique ou cognitive – la rend disponible en abondance et en faibles coûts, les compétences utilisées exclusivement pour effectuer ces tâches perdent de la valeur.

Dans le même temps, les tâches restent difficiles pour automatiser les tâches qui nécessitent une nouvelle résolution de problèmes, une pensée stratégique, un jugement éthique et des interactions interpersonnelles complexes. Lorsque les machines affrontent les "quoi" et "comment" beaucoup d'activités, le rôle humain se déplace vers le "pourquoi" et le "quoi suivant". Cela nécessite la capacité de définir des problèmes, d'interpréter les résultats de l'IA de manière créative, de convaincre les groupes d'intérêt et de gérer des équipes humaines complexes. C'est exactement ce pour quoi les compétences "humaines" si appelées sont essentielles.

Un «bonus d'automatisation» pour les compétences non automatiques est créé. La valeur économique et la demande pour ces compétences humaines uniques augmentent de manière disproportionnée. Les plus importantes de ces compétences sont:

• Pensée analytique et créative: celles-ci sont toujours au sommet des compétences les plus demandées par les employeurs.
• Adaptabilité: La résilience, la flexibilité et l'agilité sont de la plus haute importance, car les employés doivent être en mesure de trouver leur chemin dans un environnement en constante évolution.
• Leadership et compétence sociale: les compétences en leadership, l'influence sociale, l'intelligence émotionnelle ainsi que la curiosité et l'apprentissage tout au long de la vie sont également cruciaux, car l'IA peut difficilement reproduire ces compétences.

L'écart de compétence n'est donc pas seulement un manque de compétences techniques. Il s'agit d'une division du marché des compétences: la valeur des compétences de routine se décompose, tandis que la valeur des compétences non routinières et profondément humaines monte en flèche. Les stratégies les plus efficaces pour le développement du personnel enseigneront donc non seulement la programmation, mais combineront également cela avec une formation dans la pensée critique et la créativité.

Durable dans le travail: l'équilibre des compétences générales et le savoir-faire technologique

Durable dans le travail: l'équilibre des compétences générales et du savoir-faire technologique – Image: xpert.digital

Compétences clés pour le monde futur du travail. Le tableau montre la double importance des compétences techniques et humaines et les ordonne en fonction de leur importance perçue par les employeurs.

Être à l'épreuve du travail signifie trouver le bon équilibre entre les compétences générales et le savoir-faire technique. En premier lieu, les compétences humaines telles que la pensée analytique et créative sont. Densifié par les connaissances techniques dans les domaines de l'intelligence artificielle, des mégadonnées et des compétences technologiques de base. La résilience, la flexibilité et l'agilité sont également importantes en tant que nouvelles compétences humaines. Du côté technique, les réseaux, la cybersécurité et l'analyse des données deviennent de plus en plus importants. La curiosité, l'apprentissage tout au long de la vie ainsi que le leadership et l'influence sociale sont également parmi les capacités humaines décisives. Ceci est complété par une expertise technique dans le développement des logiciels et des applications ainsi que par la gestion de projet.

Stratégies pour faire face au changement: recyclage, éducation supplémentaire et nouveaux modèles de travail

Quelles stratégies poursuivent des entreprises pour préparer leurs effectifs pour l'avenir?

Compte tenu de l'écart approfondi dans les compétences, les entreprises développent des stratégies proactives pour préparer leurs effectifs pour l'avenir. Ces stratégies vont au-delà des simples mesures de formation et visent un réalignement fondamental du développement du personnel.

Une approche centrale est la planification stratégique du personnel. Les entreprises analysent leurs compétences actuelles par rapport aux exigences futures et développent des programmes ciblés pour le recyclage (reskilling) et une formation ultérieure (Upsky). L'objectif est de construire une "architecture de compétence durable", ce qui rend la main-d'œuvre résistante aux chocs futurs.

L'objectif stratégique passe du remplacement pur des travailleurs à travers la technologie à l'augmentation, c'est-à-dire le renforcement ciblé des compétences humaines à travers des outils technologiques. Cela se manifeste dans le concept de collaboration humaine-machine, dans laquelle les forces des deux côtés sont combinées.

Les investissements dans une formation plus approfondie sont une expression concrète de cette stratégie. 60% des entreprises investissent activement dans des programmes de formation pour leurs employés, en mettant l'accent sur l'IA, les compétences numériques et les compétences en leadership. Dans le même temps, les entreprises promeuvent la mobilité interne en créant des chemins de carrière clairs pour maintenir les talents au sein de l'organisation et pour les développer davantage.

Les entreprises innovantes intègrent également l'apprentissage directement dans le travail quotidien. Les pratiques éprouvées comprennent la formation des cadres sur les entraîneurs qui dirigent leurs employés, ainsi que l'utilisation de modèles d'apprentissage entre pairs, dans lesquels des collègues expérimentés transmettent leurs connaissances.

Quelles sont les initiatives de recyclage réussies dans la pratique? Un regard sur les programmes d'Amazon, AT&T et Siemens.

Certaines entreprises de premier plan à l'échelle mondiale ont déjà commencé des initiatives approfondies et étendues pour qualifier leurs employés, ce qui peut servir d'études de cas à des stratégies réussies.

Avec son initiative «UPSkilling 2025», Amazon a fourni un budget de 1,2 milliard de dollars pour former des centaines de milliers d'employés. Les programmes de base comprennent la "Amazon Technical Academy", qui forme les employés sans expérience technique, "Machine Learning University" pour Advanced et le programme "Choix de carrière" qui prend en charge les frais de scolarité. Les résultats sont mesurables: 75% des participants ont enregistré une ascension de carrière et leur salaire a augmenté en moyenne de 8,6%.

Avec son programme «Future Ready», AT&T a investi environ 1 milliard de dollars pour recycler son travail. L'entreprise a constaté que la moitié de ses employés n'avaient pas les compétences nécessaires pour l'avenir et ont délibérément choisi une offensive de qualification interne au lieu de remises de masse et de nouveaux paramètres. Le programme se concentre sur des domaines tels que la science des données et la cybersécurité et utilise des plateformes en ligne ainsi que des portails de carrière personnalisés pour offrir aux employés des opportunités d'apprentissage flexibles.

Siemens suit une approche dans laquelle la transformation numérique et la qualification des employés vont de pair. L'entreprise utilise des technologies cloud telles que Amazon Web Services (AWS) pour une modernisation complète, de l'infrastructure de données à l'utilisation de l'IA générative. Un exemple exceptionnel est le travail électronique Siemens à Erlangen. Là, une solution industrielle 4.0 a été mise en œuvre, ce qui a réduit le temps opérationnel de l'apprentissage automatique de 80%. Dans le même temps, la main-d'œuvre en production a été formée à l'analyse des données en temps réel et à l'Internet des objets (IoT). Cela montre comment la mise à jour peut être intégrée directement dans la transformation opérationnelle.

Quel rôle joue l'État? Une analyse de la loi sur les chances de qualification allemande.

En plus des initiatives entrepreneuriales, les conditions du cadre de l'État jouent également un rôle crucial dans la gestion du changement structurel. La loi sur les chances de qualification allemande est un exemple de politique étatique proactive.

La loi vise à aider les entreprises à former davantage leurs employés, en particulier dans les domaines professionnels qui sont affectés par des changements technologiques ou structurels. Il offre des incitations financières importantes: l'agence fédérale d'emploi peut couvrir jusqu'à 100% des coûts de formation supplémentaires et subventionner jusqu'à 75% des frais de travail de l'employé pendant la mesure de qualification. Le montant du financement dépend de la taille de l'entreprise, les petites entreprises étant plus soutenues.

Le but de la loi est de renforcer la compétitivité de l'économie allemande, de garantir les emplois des employés et de contrer activement la pénurie de travailleurs qualifiés dans de futurs domaines tels que la conception de l'UX, la science des données et la gestion des produits.

Des approches plus radicales pourraient-elles une semaine de quatre jours ou un revenu de base inconditionnel (BGE) faire partie de la solution?

Les changements profonds sur le marché du travail soulèvent également des questions sur la refonte fondamentale du travail et de la sécurité sociale. Deux modèles intensément discutés sont la semaine de quatre jours et le revenu de base inconditionnel (BGE). Ces approches peuvent être comprises comme deux réponses différentes, mais potentiellement complémentaires aux défis de l'automatisation.

La semaine de quatre jours vise à améliorer la qualité des travaux existants en transmettant des gains de productivité aux employés sous forme de temps. De grandes études pilotes internationales avec 141 entreprises et plus de 2 800 employés ont montré des résultats impressionnants. Les entreprises ont déclaré des ventes stables ou même augmentées (parfois jusqu'à 35%), tandis que les employés ont déclaré une baisse drastique de l'épuisement professionnel (jusqu'à 70%), du stress et de l'anxiété ainsi qu'une amélioration de la santé mentale et de la qualité du sommeil. La fluctuation du personnel a chuté et plus de 90% des sociétés participantes ont gardé le modèle après la phase de test. Le succès est basé sur le modèle "100-80-100" (100% de salaires, 80% de temps, 100% de productivité), qui est réalisé en refonquant les processus de travail et en réduisant les réunions inutiles.

Le revenu de base inconditionnel (BGE), en revanche, vise à créer la sécurité sociale en dehors de l'emploi rémunéré en découplant un revenu de base de l'emploi. Il aborde principalement le problème de ceux qui pourraient être déplacés par le marché du travail ou qui sont dans des relations de travail précaires. Les résultats des projets pilotes mondiaux sont mitigés et dépendent fortement du contexte. Des effets positifs tels qu'une incertitude nutritionnelle plus faible, une meilleure santé, des taux de visite à l'école supérieure et une augmentation des start -UP ont été observés au Kenya et en Inde. Le projet pilote à Stockton, en Californie, a montré des effets psychologiques positifs sans effets négatifs sur la motivation au travail. D'autres études, telles que les premières expériences aux États-Unis dans les années 1970 ou dans l'expérience finlandaise, ont montré une légère réduction des incitations au travail ou pas de changement significatif dans le taux d'emploi, mais une amélioration du bien-être. Une restriction importante de plusieurs de ces études est leur durée limitée et sa petite portée, ce qui rend difficile le transfert dans un système universel permanent.

Ces deux modèles ne s'excluent pas mutuellement. Ils pourraient plutôt aborder différentes facettes de la même transformation. Une stratégie future pourrait établir la semaine de quatre jours comme norme pour l'emploi à temps plein afin d'améliorer la qualité de vie des employés. Dans le même temps, un BGE pourrait servir de base sociale pour ceux qui sont en transition dans l'économie des concerts ou dont les travaux ont été complètement remplacés par l'automatisation. Cela permettrait une réponse sociale plus résistante et plus juste au changement que toutes ces mesures par elles-mêmes.

Des bars au mondial: les PME conquérir le marché mondial avec une stratégie intelligente – Image: Xpert.Digital

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Conséquences socio-économiques: inégalité, disparités régionales et qualité du travail

L'intelligence artificielle intensifie-t-elle les revenus et les actifs ou peut-il le réduire?

La question de savoir comment l'IA affecte l'inégalité est l'un des débats socio-économiques les plus urgents du présent, et la recherche fournit des résultats nuancés et partiellement contradictoires.

D'une part, il y a des arguments selon lesquels l'IA pourrait réduire les inégalités salariales. Contrairement aux vagues d'automatisation précédentes, qui concernent principalement les travaux de routine à faible qualification, la vague d'IA actuelle vise à des professions de «col blanc» très rémunérées. Des études au niveau des tâches montrent que les employés à faible qualification subissent souvent les plus grandes augmentations de productivité par les outils d'IA au sein d'une profession (par exemple dans le service client ou dans le développement de logiciels). Cela pourrait potentiellement renforcer le salaire de la classe moyenne et réduire les ciseaux salariaux.

D'un autre côté, les arguments pour une augmentation de la précision totale l'emportent sur. Premièrement, les avantages de la productivité de l'IA pourraient principalement bénéficier aux travailleurs des connaissances hautement rémunérés qui ont accès et des compétences pour utiliser ces outils, tandis que les bas salariés de service et de professions artisanales demeurent. Deuxièmement, l'automatisation contrôlée par l'IA a tendance à entraîner un transfert des actions de revenu du travail au capital. Étant donné que moins de travail humain est requis pour la même production, les propriétaires bénéficient de capital (par exemple les actionnaires) de manière disproportionnée, ce qui exacerbe les inégalités en faveur des riches déjà riches.

Un document de travail du Fonds monétaire international (FMI) rassemble ces deux aspects et affecte une distinction décisive: l'IA pourrait facilement réduire les inégalités de Walness (en supprimant les hauts salaires), mais augmentant considérablement l'inégalité de l'atout. Le mécanisme qui le derrière est que les mêmes employés très rémunérés qui subissent la pression des salaires sont également les plus grands propriétaires de capitaux. Vous bénéficiez donc le plus de la hausse des rendements en capital causée par l'automatisation. En outre, les primes salariales élevées pour les personnes ayant des compétences d'IA recherchées – une étude PWC a trouvé un bonus de 56% – écart entre ceux qui ont et sans ces compétences.

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• Investissements dans les technologies d'avenir en matière d'intelligence artificielle et d'IA : les États-Unis sont en tête, la Chine rattrape son retard, et l'Europe et l'Allemagne se battent pour rattraper leur retard.

Comment la transformation technologique affecte-t-elle les différences régionales en Europe et aux États-Unis?

La transformation technologique a également une forte dimension géographique et menace de resserrer les inégalités régionales existantes.

La croissance et les nouveaux emplois se concentrent de plus en plus dans les centres urbains et les capitales. Ces régions ont une densité plus élevée de travaux accessibles au travail (télescope) à forte intensité de connaissances et à longue distance. Dans l'UE, les principaux accidents vasculaires cérébraux de la ville ont enregistré la croissance de l'emploi la plus forte. Aux États-Unis, McKinsey a déjà prédit que les zones urbaines connaîtraient une croissance nette des lieux de travail, tandis que les districts ruraux pourraient être confrontés à des décennies de perte d'emploi.

Cette tendance conduit à une spirale auto-renforcée: les villes attirent les employeurs, les spécialistes et les investissements avec leurs marchés du travail dynamiques et leur bonne infrastructure, tandis que les zones rurales doivent lutter contre la perte d'emplois et une infrastructure plus faible. Les disparités régionales dans l'UE ont augmenté depuis la Grande Récession, une tendance qui pourrait encore être exacerbée par l'automatisation pandémique et progressive, car les régions les plus pauvres ont souvent un quota plus faible de travaux à longue distance. Les centres technologiques garantiront à l'avenir leur force économique moins grâce à la croissance de l'emploi que par une augmentation de la productivité, qui continue de concentrer le pouvoir économique.

L'automatisation améliore-t-elle la qualité du travail grâce à l'élimination des tâches monotones ou vous mène à plus de surveillance et de stress?

Les effets de l'IA sur l'expérience de travail quotidienne sont ambivalents et dépendent fortement du type de mise en œuvre.

Dans une perspective positive, l'IA peut améliorer considérablement la qualité du travail. En automatisant la monotonique et les tâches répétitives, les employés peuvent se concentrer sur des activités plus créatives, stratégiques et attrayantes. Dans certains secteurs, les employés qui utilisent l'IA se rendent sur une plus grande satisfaction au travail et plus de plaisir dans leur travail. De plus, l'IA peut améliorer la sécurité au travail, en particulier dans les activités physiquement épuisantes.

Cependant, la perspective négative met l'accent sur les risques d'aliénation et de contrôle accru. L'IA permet une nouvelle étendue de la surveillance des employés, ce qui peut entraîner une augmentation de l'intensité du travail, plus de stress et de perte d'autonomie. La pression pour être plus productive dans un environnement de travail comprimé ou basé sur l'IA peut conduire à l'épuisement professionnel s'il n'est pas soigneusement géré. Parmi les travailleurs, ont donc également des craintes de perte d'emploi, la perte de pouvoir de négociation dans les salaires et le contrôle croissant par la direction.

Contexte et perspectives historiques: la révolution de l'IA en comparaison

Quels sont les parallèles et les différences fondamentales entre la révolution actuelle de l'IA et la révolution industrielle?

Pour classer la transformation d'aujourd'hui, un regard sur l'histoire est utile. La révolution de l'IA a à la fois des parallèles et des différences fondamentales avec la révolution industrielle.

L'un des parallèles comprend que les deux révolutions se caractérisent par des bouleversements technologiques, la refonte des marchés du travail, déplacent les anciennes professions et en créent de nouvelles. Les deux ont conduit à des bouleversements sociaux considérables, à l'urbanisation (ou à leur équivalent numérique) et à des débats intensifs sur les inégalités et la distribution des gains de productivité.

Cependant, les différences sont plus graves:

• Force musculaire par rapport à la force mentale: la révolution industrielle, automatisée et élargie principalement la force musculaire humaine (travail physique). La révolution de l'IA, en revanche,, automatiquement et élargir la cognition humaine (pensée). Il s'agit d'un saut qualitatif, pas seulement d'un changement progressif.
• Vitesse et étendue: la révolution de l'IA se déroule beaucoup plus rapidement et comprimée en quelques décennies. L'adaptation sociale et réglementaire a du mal à suivre ce rythme.
• La nature des nouveaux emplois: pendant la révolution industrielle, les travailleurs agricoles réprimés ont pu passer aux usines, dont le travail était toujours basé sur le travail humain. Il est moins clair aujourd'hui si les travailleurs cognitifs réprimés peuvent facilement passer aux nouveaux rôles liés à l'IA, qui nécessitent souvent un niveau beaucoup plus élevé de compétences abstraites.
• L'objectif final de la technologie: les machines de la révolution industrielle étaient des outils exploités par des humains. Cependant, l'objectif déclaré de certains principaux développeurs d'IA est de créer des systèmes qui peuvent effectuer toutes les tâches économiquement précieuses. Cela comporte le risque de rendre le travail humain superflu dans de nombreux domaines – un danger qui n'existait pas auparavant sous cette forme.

Que pouvons-nous apprendre de l'histoire sur l'adaptabilité de la société et du marché du travail?

L'histoire de la révolution industrielle offre de précieuses leçons pour faire face à la révolution de l'IA d'aujourd'hui.

L'expérience des travailleurs textiles au début du 19e siècle montre que les augmentations massives de la productivité dans une industrie ne conduisent pas automatiquement à des salaires plus élevés pour les travailleurs, surtout si leur pouvoir de négociation est faible. Les salaires réels de nombreux travailleurs ont stagné pendant des décennies, bien que l'économie ait augmenté.

La qualité du travail et l'autonomie sont cruciales. La transition du travail d'usine a signifié une détérioration drastique des conditions de travail et de vie pour beaucoup et a été une cause principale de troubles sociaux. Il s'agit d'un enseignement important pour la mise en œuvre d'aujourd'hui des systèmes de gestion et de surveillance contrôlés par l'IA.

L'adaptation sociale est un processus lent et douloureux. L'entreprise s'est finalement adaptée à la révolution industrielle – avec de nouvelles lois sur le travail, des systèmes éducatifs et des programmes sociaux – mais ce processus a été long, conflifié et façonné par la souffrance.

L'une des leçons les plus importantes, cependant, est que la direction de la technologie n'est pas un sort, mais un choix. Les décisions peuvent être prises consciemment pour développer des technologies qui élargissent les compétences humaines et créent de nouvelles tâches significatives au lieu de simplement automatiser et déplacer les travaux.

Quels domaines d'action centraux surviennent pour la politique, les entreprises et chaque individu afin de concevoir avec succès le changement?

L'analyse de la transformation du marché du travail se traduit par des champs d'action clairs pour tous les acteurs impliqués.

Pour la politique:

• Investissements dans l'éducation: les gouvernements doivent investir massivement dans l'éducation et l'apprentissage tout au long de la vie et intégrer à la fois les compétences en IA et les compétences "humaines" telles que la pensée critique.
• Promotion de la transformation: vous devez créer un environnement qui soutient le changement de travailleurs, par exemple par le biais d'instruments politiques tels que la loi sur les chances de qualification allemande.
• Renforcement de la sécurité sociale: les systèmes de sécurité sociale doivent être renforcés et de nouveaux modèles tels qu'un BGE doivent être pris en compte pour soutenir les employés réprimés et combattre les inégalités.
• Réglementation: Un règlement intelligent est nécessaire pour garantir que l'IA est développée et utilisée éthiquement, les droits des employés sont protégés et que la surveillance excessive est empêchée.

Pour les entreprises :

• Rôle actif dans la qualification: les entreprises doivent assumer un rôle actif dans le recyclage et l'enseignement supérieur à leur propre main-d'œuvre et se concentrer sur l'expansion des compétences humaines (augmentation) au lieu d'être remplacées.
• Approche basée sur les compétences: vous devez poursuivre une approche basée sur les compétences en gestion des talents qui favorise les cheminements de carrière internes et la mobilité.
• Culture de l'apprentissage: La création d'une culture d'apprentissage continu et de sécurité psychologique est cruciale pour faciliter l'adaptation des employés pour le changement.

Pour tout le monde:

• Apprentissage proactif tout au long de la vie: chaque individu doit poursuivre une approche proactive de son propre apprentissage tout au long de la vie et accepter une façon de penser agile.
• Construire un portefeuille de compétences: La meilleure sécurité contre l'automatisation est de créer un portefeuille qui comprend des compétences techniques et des compétences humaines uniques telles que la créativité, la pensée critique et l'adaptabilité.

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