133 מיליון משרות חדשות באמצעות רובוטיקה ו- AI? מה באמת עומד מאחורי התחזית השנויה במחלוקת – ומה המשמעות שלה

האם העבודה שלך בסכנה? כך אתה מתאים לשינוי בשוק העבודה עם האסטרטגיות הנכונות – ניתוח מקיף של טרנספורמציה של שוק העבודה: התחזית והסיווג שלו

מה אומר התחזית המובנית לפורום הכלכלי העולמי על 133 מיליון משרות חדשות?

בשנת 2018 פרסם הפורום הכלכלי העולמי (WEF) את הדו"ח שלו "עתיד המשרות", שהכיל תחזית רחוקה והרבה דיונים. ליבת ההצהרה הייתה כי 75 מיליון משרות יעקרו על ידי שינוי טכנולוגי עד שנת 2022, אך יחד עם זאת יתעוררו 133 מיליון תפקידים חדשים. זה יוביל לרווח נקי של 58 מיליון משרות. טרנספורמציה זו הייתה ממוקמת בהקשר של "המהפכה התעשייתית הרביעית" (4IR), מונעת על ידי טכנולוגיות מפתח כמו אינטרנט נייד מהיר, בינה מלאכותית (AI), ניתוח נתונים גדולים וטכנולוגיית ענן.

ממצא מרכזי של הדו"ח היה חלוקת העבודה המשתנה בין אדם למכונה. בעוד 71 % מהאנשים עדיין עבדו בשנת 2018, הדו"ח ניבא ירידה במניה זו ל -58 % עד שנת 2022, עם הציפייה כי משימות עבודה עדכניות יותר יבוצעו עד שנת 2025. השקפת הדו"ח של 2018 הייתה חיובית יותר מזו של הדו"ח הקודם החל משנת 2016. זה היה מוצדק על ידי העובדה שהחברות פיתחו כעת הבנה טובה יותר של ההזדמנויות שהציעו טכנולוגיות חדשות. הדו"ח ראה את עצמו כ"קריאה לפעולה "של ממשלות, חברות ואנשים פרטיים כדי להפוך את השינוי הזה בחוכמה על מנת להימנע מהידוק הפערים ביכולת ובאי -השוויון החברתי ההולך וגובר.

מתאים לכך:

• רוצח עבודה או ג'וקר? האמת על אוטומציה, AI ורובוטיקה – מפס הייצור ל"רצועת הזיכרון "?

כיצד התחזו התחזיות הללו והשתנו בדיווחים מאוחרים יותר מהפורום הכלכלי העולמי?

התחזית האופטימית בתחילה של ה- WEF השתנתה משמעותית בשנים שלאחר מכן והפכה למורכבת יותר. התפתחות התחזיות מראה על סטייה משמעותית מהשקפה מונעת טכנולוגית גרידא כלפי זו שלוקחת תשומת לב רבה יותר לתנאי המסגרת המקרו -כלכלית והחברתית.

"עתיד דו"ח ג'ובס 2023" גרם תמונה מפוכחת הרבה יותר לתקופה עד 2027. הוא ניבא את הקמתם של 69 מיליון משרות חדשות, אשר עם זאת התמודדו עם הרס של 83 מיליון תפקידים. זה יוביל להפסד נקי של 14 מיליון משרות או 2 % מהתעסוקה הכוללת באותה תקופה. שינוי זה מרווח נקי צפוי להפסד נטו מסמן הערכה מחודשת של המצב.

עם "עתיד דו"ח ג'ובס 2025", המתבונן בתקופה עד 2030, ה- WEF חזר להערכה אופטימית, אם כי עם הנחות שהשתנו. דוח זה צפה יצירת 170 מיליון משרות חדשות עם הפסד של 92 מיליון, מה שייתכם ברווח נקי של 78 מיליון תפקידים.

עם זאת, השינוי בנהגי השינוי הוא קריטי. בעוד שדוח 2018 התמקד כמעט אך ורק במהפכה הטכנולוגית, דיווחים מאוחר יותר מכנים מגוון רחב יותר של גורמים השפעה. טכנולוגיה, במיוחד AI ו- Big Data, נותרה נהג מרכזי. עם זאת, השינוי הירוק, גורמים מקרו -כלכליים כמו הגדלת יוקר המחיה וצמיחה כלכלית איטית, סטנדרטים של ESG (סביבה, ניהול חברתי ותאגידי) וכן משמרות דמוגרפיות ניתנות כגדולות או אפילו חשובות יותר.

פיתוח זה של התחזיות מגלה ממצא חשוב: ההנחה הראשונית כי ההתקדמות הטכנולוגית כמעט מביאה אוטומטית לצמיחה נטו במשרות הופרכה על ידי המציאות. מהדיווחים עולה כי הפוטנציאל של הטכנולוגיה ליצירת מקומות עבודה תלוי רבות במסגרת הכלכלית והפוליטית. הדו"ח משנת 2025 מזהה צמיחה כלכלית איטית כמניע עיקרי להשמדה של משרות, בעוד שהשקעות בטרנספורמציה הירוקה נתפסות כמנוע חיוני ליצירת נקודות חדשות. אז ההבטחה לטכנולוגיה אינה לחלוטין, היא תנונתית. תוצאה חיובית אינה תוצאה בלתי נמנעת של חדשנות, אלא תלויה בסביבה מקרו -כלכלית בריאה ותומכת.

שינוי בשוק העבודה: כיצד טכנולוגיה ושינוי ירוק יוצרים מקומות עבודה

פיתוח תחזיות נטו למשרות WEF. הטבלה ממחישה את שינוי התחזיות מאופטימיות מונעת טכנולוגיה גרידא לעבר השקפה מורכבת יותר הכוללת גורמים כלכליים ואקולוגיים.

שוק העבודה משתנה, מונע על ידי השפעות הטכנולוגיה והטרנספורמציה הירוקה. בתקופה משנת 2018 עד 2022, פיתוחים טכנולוגיים כמו בינה מלאכותית, ביג דאטה וטכנולוגיות ענן יצרו 133 מיליון משרות חדשות, ואילו 75 מיליון משרות הוחלפו, מה שהביא לגידול נטו של 58 מיליון. עם זאת, משנת 2023 עד 2027 ייווצרו 69 מיליון משרות, אך 83 מיליון יאבדו, מה שנובע משינויים טכנולוגיים, לחץ כלכלי והגדלת עלויות המחיה ומביא לקבלת נטו של 14 מיליון משרות. במשך התקופה משנת 2025 עד 2030, עלייה חזקה בתעסוקה עם 170 מיליון תפקידים חדשים לעומת 92 מיליון, עם טכנולוגיה, טרנספורמציה ירוקה, קריטריונים של ESG וגורמים מקרו -כלכליים הם המניעים העיקריים לשינוי, מה שמוביל לגידול נטו של 78 מיליון משרות.

על איזו מתודולוגיה מספרים אלה מבוססים ועל מה הביקורות על גישה זו?

המספרים הבולטים של WEF מבוססים על "סקר העתיד של המשרות", סקר שמטרתו מנהלים בתחומי כוח אדם, אסטרטגיה וניהול של חברות גדולות ורב -לאומיות. לדוגמה, 313 חברות גלובליות התראיינו לדו"ח 2018, המייצגות יחד למעלה מ -15 מיליון עובדים ב 20 כלכלות, אשר בתורם מהווים 70 % מהתוצר המקומי הגולמי העולמי.

חשוב להבין כי המספרים המצוטטים לעיתים קרובות כמו "75 מיליון עקורים" ו" 133 מיליון משרות חדשות "הם תוצאה של אקסטרפולציה. החברות שנסקרו חזו ירידה של 984,000 משרות וגידול של 1.74 מיליון עבור כוח העבודה שלהם. מגמות חברות פנימיות אלה הוחלפו לאחר מכן לאוכלוסיית התעסוקה העולמית הלא-חקלאית בחברות גדולות, לפיהם נתונים מארגון העבודה הבינלאומי (ILO) שימשו את הבסיס. המתודולוגיה מחרירה במפורש חברות קטנות ובינוניות (SME) ואת המגזר הבלתי פורמלי, המהווה מגבלה משמעותית, מכיוון שאלו מהווים חלק גדול מהתעסוקה העולמית.

יש ביקורת מבוססת היטב על גישה מתודולוגית זו:

ראשית, הדיווחים מואשמים באופטימיות יתר על המידה והטיה עלילתית. המבקרים טוענים כי סיפורי WEF נוטים לתמוך ביעדי הארגון לקידום שיתוף פעולה עולמי, מה שיכול להוביל לייצוג חיובי. התנודות בין האזהרות האפלות משנת 2016, האופטימיות החזקה של 2018 והדימוי המורכב יותר של השנים המאוחרות יותר מצביע על דפוס של תיקון יתר במקום על ניתוח יציב ועקבי.

שנית, ההתמקדות ב"רווח נקי "במשרות נמתחת ביקורת כמטעה. גישה זו בהשוואה ל"שגירה של המהמר "(שחקן משחק) מתעלמת מהמשוכות המסיביות במהלך המעבר. הוא מציע באופן שגוי שעובד מודחק יכול בקלות לעבור לאחד התפקידים החדשים. עם זאת, פערי הסמכה אדירים – קופאית אינה מוזנחת בין לילה כאי -שוויון מהנדס – - גיאוגרפי כמו גם הבדלים באיכות העבודה והתשלום. המספר הנקי מטשטש את העלויות האנושיות והחברתיות העצומות של המעבר.

שלישית, התחזיות מבוססות על הנחות מפוקפקות. מהדיווחים מרמזים כי הפחתת עלויות על ידי AI תוביל לכפל של תפקידי "Mensch + KI" שמפצים על אובדן המשרות בצוותים שלמים. המבקרים רואים בהנחה זו כבלתי מציאותית, במיוחד מכיוון שהצמיחה התחזית במגזרים כמו הכלכלה הירוקה ומגזר הטיפול, שאינם ממומנים או שנויים במחלוקת פוליטית בכלכלות גדולות רבות, היא להתקיים.

לבסוף, כישלון של תחזיות קודמות המדוברות את אמינות ההנחות. התחזית של ה- WEF משנת 2018 כי "מהפכה מסיבה" מאסיבית תתקיים עד שנת 2022 לא הייתה נאמנה במידה הצפויה. המאמצים נותרו לעתים קרובות לא מספקים, תחת מימון ומכשולים לוגיסטיים, מה שהופך את היתכנותה של ההנחות בהן מבוססות תחזיות העבודה.

השינוי בנוף המקצועי: זוכה ומפסיד האוטומציה

אילו שדות ותפקידים מקצועיים ספציפיים נעקרים על ידי AI ואוטומציה?

טרנספורמציה של שוק העבודה באמצעות AI ואוטומציה מובילה לקיטוב משמעותי, בו מקצועות מסוימים נחשפים לסיכון גבוה לעקירה. מעל לכל, פעילויות המבוססות על שגרות מושפעות הן באזור המסחרי (צווארון לבן) והן בייצור (צווארון כחול). הקבוצות הדמוגרפיות בסכנת הכחדה ביותר הן עובדי משרד, עובדים עם יכולת דיגיטלית נמוכה ועובדים מבוגרים.

רשימה עקבית של מקצועות מוזכרת על פני דוחות WEF שונים, שביקושם נופל בחדות. זה כולל:

• צוות קלט נתונים (פקידות הזנת נתונים)
• פקיד בחשבונאות ושכר (חשבונאות, הנהלת חשבונות ופקידות שכר)
• כוחות מינהליים ומזכירות (מזכירות מנהלי ומנהלים)
• עובדי הרכבה ומפעל (בענפים מסוימים)
• צוות קופאית ומיתוג (קופאיות ופקידות כרטיסים)
• עובד בנק בדלפק (מספרי בנקים)
• עובד שירות דואר (פקידות שירות דואר).

הדיווחים האחרונים, כמו "עתיד דו"ח ג'ובס 2025", מרחיבים רשימה זו עם מקצועות נוספים מתחום עבודת הידע. מעצבים ועורכי דין גרפיים נספרים כיום בין התחומים המקצועיים המצטמצמים. זה מיוחס במפורש לכישורים הפרוגרסיביים של AI גנוצרי, המסוגל יותר ויותר לקחת משימות קוגניטיביות תובעניות.

אילו מקצועות חדשים וגדלים מתעוררים במהלך המהפכה הטכנולוגית הזו?

במקביל לעקירה של משימות שגרתיות, יש ביקוש גבוה לשדות מקצועיים חדשים ומפתחים. אזורי צמיחה אלה אינם טכניים באופן בלעדי, אלא כוללים גם תפקידים הדורשים באופן ספציפי מיומנויות אנושיות.

המקצועות המכוונים לטכנולוגיה נמצאים במרכז הצמיחה. התפקידים הצומחים במהירות הם בעקביות:

• KI ומומחי למידת מכונות
• מומחי נתונים גדולים
• מומחים באוטומציה של תהליכים
• אנליסטים לאבטחת מידע
• מפתחי תוכנה ויישומים
• מהנדסי רובוטיקה
• מהנדסי פינטק.

יחד עם זאת, הביקוש לעיסוקים המבוססים על כישורי "אנושיים" בולטים הולך וגובר. אלה כוללים:

• מומחי מכירות ושיווק
• מומחים לאנשי צוות ותרבות ארגונית (מומחי אנשים ותרבות)
• מומחים בפיתוח ארגוני
• מנהל חדשנות
• מפקח לקוחות.

מגזר אחר שגדל במהירות הוא הכלכלה הירוקה. דיווחים מאוחרים יותר מדגישים את הצמיחה החזקה של מקצועות כמו:

• מהנדסים לאנרגיות מתחדשות
• מהנדסים למערכות אנרגיה סולארית
• מנהלי קיימות.

תחום החינוך והטיפול מתעד גם צמיחה חזקה. מקצועות כמו רופאים, אחיות ומורים צפויים לגדול, מונעים על ידי התפתחויות דמוגרפיות כמו הזדקנות החברה והעובדה שקשה לאוטומציה של פעילויות אלה.

חשוב להבחין בין אחוז הצמיחה המהירה ביותר לבין הצמיחה הגדולה ביותר במספרים המוחלטים. בעוד שמקצועות הטכנולוגיה צומחים במהירות באחוזים, צפויים הצמיחה המוחלטת הגדולה ביותר במקצועות החזית כמו עובדי קרקעות, נהגי משלוח ועובדי בניין.

עתיד העבודה: מקצועות אלה צוברים ומפסידים חשיבות

סקירה מאוחדת של שדות מקצועיים גידולים ומכווצים. הטבלה מסכמת את התחזיות מדוחות שונים ומציגה את הזוכים והמפסידים של טרנספורמציה של שוק העבודה.

עתיד העבודה מראה שינויים משמעותיים: בתחומי הטכנולוגיה והנתונים, מקצועות כמו AI ומומחי למידת מכונות, מומחי נתונים גדולים, מפתחי תוכנה ואנליסטים לאבטחת מידע צוברים בחשיבות, בעוד שפעילויות פשוטות כמו קלט נתונים וטכנאי תמיכה ב- IT יורדים. בתחום הכלכלה והניהול, מנהלי הקיימות, מנהלי חדשנות, מומחים באוטומציה של תהליכים כמו גם מומחי מכירות ושיווק הם יותר ויותר מבוקשים, בעוד שכוחות ניהול ומזכירות כמו גם חשבונאות ושכר חשבונאות הולכות לאיבוד ברלוונטיות. במשק הירוק, מהנדסים לאנרגיות מתחדשות, מומחים לרכבים חשמליים ומהנדסים סביבתיים הולכים וגדלים, ובמקביל נעלמים המקצועות בתעשיית האנרגיה המאובנים. במגזר הסיעודי והחינוכי, צוותי אחיות, רופאים, מורים ויועצים לעבודה סוציאלית הופכים חשובים יותר, לפיו אף מקצועות לא מאבדים את חשיבותם. בתחום המשרד והניהול, עובדי בנק, עובדי שירות דואר, קופאיות, מעצבים גרפיים ועורכי דין יורדים במיוחד, בעוד שבמלאכה ובייצור, עובדים חקלאיים, נהגי משלוחים ועובדי בניין צומחים בנתונים מוחלטים, ואילו עובדי ההרכבה והמפעל פחות בביקוש על ידי אוטומציה.

אילו מגמות כלליות, כמו הטרנספורמציה הירוקה, משפיעות גם על ההתפתחות והירידה במשרות?

הדינמיקה בשוק העבודה לא נקבעת אך ורק על ידי אוטומציה. מספר מקרו -טרנסות מקיימות אינטראקציה ויוצרים את הנוף המקצועי של העתיד.

הטרנספורמציה הירוקה, כלומר השקעות בהגנה על אקלים והתאמה לשינויי אקלים, נחשבת לאחד ממנועי העבודה הגדולים ביותר. מגמה זו מניעה את הביקוש למהנדסים לאנרגיות מתחדשות והגנה על הסביבה כמו גם מומחי קיימות.

לתנאי המסגרת הכלכלית יש השפעה חזקה לא פחות אך לעיתים קרובות הפוכה. צמיחה כלכלית איטית ועלויות המחיה הגוברות מסווגות כמגרסות משרות נטו ויכולות לפעמים להרוס את הרווחים שנוצרו על ידי טכנולוגיה ושינוי ירוק.

אימוץ הטכנולוגיה עצמו הוא חרב פיפיות. הרחבת הגישה הדיגיטלית צפויה ליצור הכי הרבה משרות (19 מיליון), אך גם רבות (9 מיליון). KI ו- Big Data עוקבים אחר הנהג השני בגודלו, עם 11 מיליון נוצרו ו -9 מיליון עמדות מודחקות.

משמרות דמוגרפיות ממלאות גם תפקיד מכריע. אוכלוסייה מזדקנת במדינות עם הכנסות גבוהות מניעה ביקוש בתחום הבריאות והטיפול. במקביל, אוכלוסייה מעסיקה הולכת וגדלה במדינות עם הכנסות נמוכות מובילה לצורך מוגבר לעובדים בתחום החינוך.

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת – מ- 500 € לחודש

הפער בכשירות: אילו מיומנויות נדרשות בעתיד

מהו "פער יכולת" (פער מיומנויות) וכמה גדול האתגר הזה?

"פער יכולת" או "פער מיומנויות" מתאר את אי ההתאמה בין הכישורים שעליהם המעסיקים זקוקים למשרותיהם הפנויות, לבין הכישורים הקיימים בפועל של העובדים הזמינים. פער זה הוא אחד האתגרים המרכזיים של טרנספורמציה הנוכחית בשוק העבודה.

היקף האתגר הזה הוא עצום. דו"ח WEF לשנת 2018 ניבא כי עד שנת 2022, 54 % מכלל העובדים יזדקקו להסבה רבה ואמצעי השכלה ניכרים (Rescilling ו- UPSKY). דיווחים מאוחרים יותר מאשרים והדקו הערכה זו: "עתיד דו"ח המשרות 2025" מציין כי יכולות הליבה של 44 % מהעובדים ישתנו בחמש השנים הבאות, ובשנת 2030 כמעט 40 % מהכישורים הנדרשים לתפקיד יהיו מיושנים.

מציאות סטטיסטית זו באה לידי ביטוי בתפיסת מנהיגי התאגידים. בארצות הברית, 70 % מהמנהלים מצביעים על כך שיש פער קריטי ביכולת בארגון שלהם שיש לו השפעה שלילית על חדשנות וצמיחה. כמעט 40 % מהמנהלים הללו מאמינים כי הפער הזה אפילו מחמיר.

מתאים לכך:

• מנהיגות טכנולוגית לעומת מנהיגות מיומנות: ניתוח התחרותיות הלאומית והחוסן
  

  מנהיגות טכנולוגית לעומת מנהיגות מיומנות: ניתוח התחרותיות הלאומית והחוסן – תמונה: xpert.digital

אילו מיומנויות טכניות ודיגיטליות ספציפיות נדרשות בדחיפות ביותר?

בצד של הכישורים הטכניים, המכונה גם "מיומנויות קשות", יש היררכיה ברורה של ביקוש. בחזית יש כישורים המחוברים ישירות לטכנולוגיות הנהיגה של המהפכה התעשייתית הרביעית.

בראש הכישורים המבוקשים ביותר -אחרי הם AI קבועים ו- Big Data. היכולת להתמודד עם כמויות גדולות של נתונים ולהשתמש או בפיתוח מערכות AI נחשבת מכריעה. גם כישורי ליבה נוספים של דיגיטציה קשורים זה לזה: יכולת טכנולוגית בסיסית (אוריינות טכנולוגית), אבטחת רשת וסייבר, תוכנה ופיתוח יישומים, ניתוח נתונים ומחשוב ענן הם גם מבוקשים מאוד.

מעניין לציין כי לניהול פרויקטים מוזכר לעתים קרובות כאחד המיומנויות הטכניות החשובות ביותר. זה מדגיש את הצורך בשילוב יכולת יישום טכני עם תכנון עסקי אסטרטגי ולשלוט בהצלחה בפרויקטים של דיגיטציה מורכבים.

מדוע מיומנויות "אנושיות" כמו חשיבה אנליטית, יצירתיות וחוסן נחשבים אפילו חשובים יותר?

בתקופה בה מכונות נוטלות יותר ויותר משימות טכניות, נוצר פרדוקס: מיומנויות טכניות הן הכישורים הצומחים ביותר אך קוגניטיביים וחברתיים-רגשיים מסווגים לעתים קרובות כחשובים ביותר. ניתן להסביר זאת על ידי ההיגיון הכלכלי של מחסור ויתרונות. מכיוון שמשימות שגרתיות של AI – בין אם הן טכניות או קוגניטיביות באופיות – הופכות אותו לזמין בשפע ובעלויות נמוכות, הכישורים המשמשים אך ורק לביצוע משימות אלה מאבדות ערך.

יחד עם זאת, המשימות נותרות קשה לאוטומציה של המשימות הדורשות פתרון בעיות חדש, חשיבה אסטרטגית, שיקול דעת אתי ואינטראקציות בין -אישיות מורכבות. כאשר מכונות מקבלות את "מה" ו"איך "פעילויות רבות, התפקיד האנושי עובר ל"מה" ול"מה הבא ". זה דורש את היכולת להגדיר בעיות, לפרש את תוצאות ה- AI באופן יצירתי, לשכנע קבוצות עניין ולנהל צוותים אנושיים מורכבים. זה בדיוק מה שהכישורים "האנושיים" שנקראו כל כך חיוניים.

נוצר "בונוס אוטומציה" למיומנויות לא אוטומטיות. הערך הכלכלי והביקוש למיומנויות אנוש ייחודיות אלה גדלים באופן לא פרופורציונאלי. החשוב ביותר מבין המיומנויות הללו הוא:

• חשיבה אנליטית ויצירתית: אלה נמצאים בעקביות בראש הכישורים המבוקשים ביותר על ידי המעסיקים.
• יכולת הסתגלות: חוסן, גמישות וזריזות הם בעלי חשיבות עליונה, מכיוון שהעובדים צריכים להיות מסוגלים למצוא את דרכם בסביבה המשתנה ללא הרף.
• מנהיגות ויכולת חברתית: כישורי מנהיגות, השפעה חברתית, אינטליגנציה רגשית כמו גם סקרנות ולמידה לכל החיים הם גם מכריעים, מכיוון ש- AI כמעט ולא יכול לשכפל מיומנויות אלה.

הפער בכשירות הוא אפוא לא רק חוסר כישורים טכניים. זוהי חטיבה בשוק היכולת: הערך של מיומנויות שגרתיות מתפרק, ואילו הערך של מיומנויות אנושיות שאינן שגרתיות. האסטרטגיות היעילות ביותר לפיתוח כוח אדם לא רק ילמדו תכנות, אלא גם ישלבו זאת עם הכשרה בחשיבה ביקורתית ויצירתיות.

בר-קיימא בתפקיד: איזון המיומנויות הרכות והידע הטכנולוגי

כישורי מפתח לעולם העבודה העתידי. הטבלה מציגה את החשיבות הכפולה של מיומנויות טכניות ואנושיות ומורה להם על פי חשיבותם הנתפסת על ידי המעסיקים.

להיות מוגן בעתיד בתפקיד פירושו למצוא את האיזון הנכון בין מיומנויות רכות לידע טכני. מלכתחילה, מיומנויות אנושיות כמו חשיבה אנליטית ויצירתית הן. צפוף על ידי ידע טכני בתחומי הבינה המלאכותית, הנתונים הגדולים והמיומנויות הטכנולוגיות הבסיסיות. חוסן, גמישות וזריזות חשובים גם כמיומנויות אנושיות נוספות. בצד הטכני, רשתות, אבטחת סייבר וניתוח נתונים הופכים חשובים יותר ויותר. סקרנות, למידה לכל החיים כמו גם מנהיגות והשפעה חברתית הם גם בין היכולות האנושיות המכריעות. זה מתווסף למומחיות טכנית בפיתוח תוכנה ופיתוח יישומים וכן בניהול פרויקטים.

אסטרטגיות להתמודדות עם שינוי: הסבה מחדש, השכלה נוספת ומודלים עובדים חדשים

אילו אסטרטגיות רודפות חברות להכין את כוח העבודה שלהן לעתיד?

לאור הפער הנרחב בכשירות, חברות מפתחות אסטרטגיות יזומות להכנת כוח העבודה שלהן לעתיד. אסטרטגיות אלה חורגות מאמצעי אימונים פשוטים ומכוונים להתאמה בסיסית של פיתוח כוח אדם.

גישה מרכזית היא תכנון כוח אדם אסטרטגי. חברות מנתחות את כישוריהן הנוכחיים בהשוואה לדרישות עתידיות ומפתחות תוכניות ממוקדות לאימון (Reskilling) והדרכה נוספת (UPSKY). המטרה היא לבנות "ארכיטקטורת יכולת בר -קיימא", מה שהופך את כוח העבודה לעמידה בפני זעזועים עתידיים.

המוקד האסטרטגי עובר מהחלפה טהורה של עובדים באמצעות טכנולוגיה ועד הגדלה, כלומר התחזקות ממוקדת של כישורי אנוש באמצעות כלים טכנולוגיים. זה בא לידי ביטוי במושג שיתוף פעולה אנושי-מכונה, בו משולבים חוזקותיהם של שני הצדדים.

השקעות בהכשרה נוספת הן ביטוי קונקרטי של אסטרטגיה זו. 60 % מהחברות משקיעות באופן פעיל בתוכניות הכשרה עבור עובדיהן, תוך התמקדות ב- AI, מיומנויות דיגיטליות ומיומנויות מנהיגות. במקביל, חברות מקדמות ניידות פנימית על ידי יצירת מסלולי קריירה ברורים כדי לשמור על כישרונות בארגון ולפתח אותם עוד יותר.

חברות חדשניות גם משלבות למידה ישירות בעבודה היומיומית. הנוהגים המוכחים כוללים מנהלים הכשרה למאמנים המובילים את עובדיהם, כמו גם שימוש במודלים של למידה עמיתים לעמית, בהם עמיתים מנוסים מעבירים את הידע שלהם.

מהן יוזמות הסבה מוצלחת בפועל? מבט על התוכניות של אמזון, AT&T ו- Siemens.

כמה חברות מובילות ברחבי העולם כבר החלו ביוזמות נרחבות ומרחיקות רחוק כדי להעפיל את עובדיהן, שיכולות לשמש מחקרי מקרה לאסטרטגיות מוצלחות.

עם יוזמת "upskilling 2025" שלה, אמזון סיפקה תקציב של 1.2 מיליארד דולר להכשרת מאות אלפי עובדים. תכניות הליבה כוללות את "האקדמיה הטכנית של אמזון", שמכשילה עובדים ללא רקע טכני, "אוניברסיטת למידת מכונה" לתכנית מתקדמת ותוכנית "בחירת קריירה" המשתלטת על שכר הלימוד. התוצאות ניתנות למדידה: 75 % מהמשתתפים רשמו עלייה בקריירה, ומשכורתם עלתה בממוצע ב -8.6 %.

עם התוכנית "מוכן לעתיד", AT&T השקיע כמיליארד דולר באימון מחדש של כוח העבודה שלו. החברה מצאה כי למחצית מעובדיה אין את הכישורים הדרושים לעתיד, ובחר במכוון במתקפה של הסמכה פנימית במקום הנחות המוניות והגדרות חדשות. התוכנית מתמקדת בתחומים כמו מדעי נתונים ואבטחת סייבר ומשתמשת בפלטפורמות מקוונות וכן בפורטלי קריירה מותאמים אישית כדי להציע לעובדים הזדמנויות למידה גמישות.

סימנס עוקב אחר גישה בה טרנספורמציה דיגיטלית והסמכת עובדים הולכים יד ביד. החברה משתמשת בטכנולוגיות ענן כמו Amazon Web Services (AWS) לצורך מודרניזציה מקיפה, החל מתשתית נתונים ועד השימוש ב- AI גנוצרי. דוגמה יוצאת מן הכלל היא עבודת האלקטרוניקה של סימנס בארלנגן. שם יושם פיתרון 4.0 תעשייתי, מה שהפחית את הזמן התפעולי של למידת מכונה ב- 80 %. יחד עם זאת, כוח העבודה בייצור הוכשר בניתוח נתונים בזמן אמת ובאינטרנט של הדברים (IoT). זה מראה כיצד ניתן להטמיע שיטורים ישירות ישירות לשינוי המבצעי.

איזה תפקיד ממלאת המדינה? ניתוח חוק סיכויי ההסמכה הגרמנית.

בנוסף ליוזמות יזמות, תנאי מסגרת המדינה ממלאים גם תפקיד מכריע בהתמודדות עם שינוי מבני. חוק סיכויי ההסמכה הגרמניים הוא דוגמא לפוליטיקה של המדינה הפרואקטיבית.

החוק נועד לתמוך בחברות בהכשרת נוספת של עובדיהן, במיוחד בתחומים מקצועיים המושפעים משינויים טכנולוגיים או מבניים. היא מציעה תמריצים פיננסיים משמעותיים: סוכנות התעסוקה הפדרלית יכולה לכסות עד 100 % מעלויות ההדרכה הנוספות ולסבסד עד 75 % מדמי העבודה של העובד במהלך אמצעי ההסמכה. כמות המימון תלויה בגודל החברה, כאשר חברות קטנות יותר נתמכות יותר.

מטרת החוק היא לחזק את התחרותיות של הכלכלה הגרמנית, להבטיח את משרות העובדים ולנצל באופן פעיל את המחסור בעובדים מיומנים בתחומים עתידיים כמו תכנון UX, מדעי נתונים וניהול מוצרים.

האם גישות רדיקליות יותר כמו השבוע של ארבעת הימים או הכנסה בסיסית ללא תנאי (BGE) יכולות להיות חלק מהפתרון?

השינויים העמוקים בשוק העבודה מעלים גם שאלות לגבי תכנון מחדש בסיסי של עבודה וביטוח לאומי. שני מודלים שנדונו בעוצמה הם השבוע של ארבעת הימים וההכנסה הבסיסית ללא תנאי (BGE). ניתן להבין גישות אלה כשתי שונות, אך תשובות משלימות פוטנציאליות לאתגרי האוטומציה.

השבוע בן ארבעת הימים נועד לשפר את איכות העבודה הקיימת על ידי העברת רווחי התפוקה לעובדים בצורה של זמן. מחקרי טייס בינלאומיים גדולים עם 141 חברות ומעל 2,800 עובדים הראו תוצאות מרשימות. החברות דיווחו על מכירות יציבות או אפילו הגדילו את המכירות (לעיתים עד 35 %), בעוד שהעובדים דיווחו על ירידה דרסטית בשחיקה (עד 70 %), על לחץ וחרדה וכן שיפורו בבריאות הנפש ואיכות השינה. תנודות כוח האדם נפלו, ומעל 90 % מהחברות המשתתפות שמרו על המודל לאחר שלב הבדיקה. ההצלחה מבוססת על מודל "100-80-100" (100 % שכר, 80 % זמן, 100 % פרודוקטיביות), אשר מושגת על ידי עיצוב מחדש של תהליכי עבודה והפחתת ישיבות מיותרות.

ההכנסה הבסיסית ללא תנאי (BGE), לעומת זאת, נועדה ליצור ביטוח לאומי מחוץ לתעסוקה רווחית על ידי ניתוק הכנסה בסיסית של התעסוקה. זה מטפל בעיקר בבעייתם של מי שיכול לעקור את שוק העבודה או שהם ביחסי תעסוקה רעועים. התוצאות מפרויקטים של טייס ברחבי העולם מעורבים ותלויים מאוד בהקשר. השפעות חיוביות כמו אי וודאות תזונתית נמוכה יותר, שיפור הבריאות, שיעורי הביקור בבית הספר הגבוה ועלייה בהתחלה -נצפו בקניה ובהודו. פרויקט הפיילוט בסטוקטון, קליפורניה, הראה השפעות פסיכולוגיות חיוביות ללא השפעות שליליות על המוטיבציה של העבודה. מחקרים אחרים, כמו הניסויים המוקדמים בארצות הברית בשנות השבעים או הניסוי הפיני, הראו ירידה קלה בתמריצי העבודה או לא שינוי משמעותי בשיעור התעסוקה, אך שיפור ברווחה. הגבלה משמעותית של רבים מהמחקרים הללו היא משך הזמן המוגבל שלהם וההיקף הקטן שלה, מה שמקשה על ההעברה למערכת אוניברסלית קבועה.

שני הדגמים הללו אינם בלעדיים הדדית. במקום זאת, הם יכלו להתייחס לפנים שונות של אותה טרנספורמציה. אסטרטגיה עתידית יכולה להקים את השבוע של ארבעת הימים כסטנדרט לתעסוקה במשרה מלאה על מנת לשפר את איכות חייו של המועסקים. במקביל, BGE יכול לשמש בסיס חברתי למי שנמצא במעבר בכלכלת ההופעות או שתפקידו הוחלף לחלוטין באוטומציה. זה יאפשר לשינוי תשובה חברתית עמידה יותר והוגנת יותר מכל אחד מהצעדים הללו בעצמם.

בתקופה בה נוכחותה הדיגיטלית של חברה מחליטה על הצלחתה, האתגר של האופן בו ניתן לתכנן נוכחות זו באופן אותנטי, אינדיבידואלי וברחבה. Xpert.Digital מציע פיתרון חדשני שממצב את עצמו כצומת בין רכזת תעשייתית, בלוג ושגריר מותג. זה משלב את היתרונות של ערוצי תקשורת ומכירות בפלטפורמה יחידה ומאפשר פרסום ב -18 שפות שונות. שיתוף הפעולה עם פורטלי שותפים וההזדמנות לפרסם תרומות ל- Google News ומפיץ עיתונאים עם כ -8,000 עיתונאים וקוראים ממקסמים את טווח ההגעה והנראות של התוכן. זה מייצג גורם חיוני במכירות ושיווק חיצוניות (סמלים).

עוד על זה כאן:

• אוֹתֶנְטִי. בנפרד. גלובלי: אסטרטגיית xpert.digital עבור החברה שלך

השלכות חברתיות -כלכליות: אי שוויון, פערים אזוריים ואיכות עבודה

האם בינה מלאכותית מעצימה הכנסות ונכסים או שהיא יכולה להפחית אותה?

השאלה כיצד AI משפיעה על אי השוויון היא אחד הדיונים הסוציו -אקונומיים הדחופים ביותר מההווה, והמחקר מספק תוצאות ניואנסות וחלקן סותרות.

מצד אחד, ישנם ויכוחים כי AI יכול להפחית את אי השוויון בשכר. בניגוד לגלים קודמים של אוטומציה, אשר עוסקים בעיקר בעבודה שגרתית מוסמכת נמוכה, גל ה- AI הנוכחי מכוון למקצועות "צווארון לבן" בתשלום מאוד. מחקרים ברמת המשימות מראים כי העובדים המוסמכים נמוכים חווים לעתים קרובות את התפוקה הגדולה ביותר עולה על ידי כלי AI בתוך מקצוע (למשל בשירות לקוחות או בפיתוח תוכנה). זה עלול לחזק את השכר של מעמד הביניים ולהקטין את מספריים השכר.

מצד שני, הוויכוחים לעלייה ברמת הדיוק הכוללת עולים. ראשית, היתרונות בפריון של ה- AI עשויים בעיקר להועיל לעובדי ידע בתשלום רב שיש להם גישה ומיומנויות לשימוש בכלים אלה, בעוד שנותרו בעלי עניין נמוך במקצועות שירות ומלאכה. שנית, האוטומציה שבשליטת AI נוטה להוביל לשינוי במניות ההכנסה מהעבודה להון. מכיוון שפחות עבודה אנושית נדרשת לאותה ייצור, הבעלים נהנים מהון (למשל בעלי מניות) באופן לא פרופורציונאלי, מה שמחריף את אי השוויון לטובת העשיר שכבר.

מאמר עבודה של קרן המטבע הבינלאומית (IMF) מאגד את שני ההיבטים הללו ומשפיע על הבחנה מכרעת: AI יכול בקלות להפחית את אי השוויון של וואלנס (על ידי דיכוי בעלי הכנסות הגבוהים), אך להגדיל באופן דרסטי את אי השוויון של הנכס. המנגנון שמאחוריו הוא שאותם עובדים בתשלום רב שחווים לחץ שכר הם גם בעלי ההון הגדולים ביותר. לכן אתה מרוויח הכי הרבה מתשואות ההון העולות הנגרמות כתוצאה מאוטומציה. בנוסף, פרמיות שכר גבוהות לאנשים עם כישורי AI מבוקשים – PwC מצא בונוס של 56 % – בין אלה עם מיומנויות אלה וללא.

מתאים לכך:

• טכנולוגיה עתידית בינה מלאכותית והשקעות AI: ארה"ב מובילה, סין מתאמנת, ואירופה וגרמניה נלחמים על חיבור

כיצד השינוי הטכנולוגי משפיע על ההבדלים האזוריים באירופה ובארה"ב?

לשינוי הטכנולוגי יש גם ממד גיאוגרפי חזק ומאיים להדק את אי השוויון האזורי הקיים.

צמיחה ומשרות חדשות מתרכזות יותר ויותר במרכזים ובבירות עירוניות. לאזורים אלה יש צפיפות גבוהה יותר של עבודות אינטנסיביות וארוכות עבודה -הניתנות לטיפול (טלסקופ). באיחוד האירופי, המשיכות העיקריות של העיר רשמו את צמיחת התעסוקה החזקה ביותר. בארצות הברית, מקינזי כבר חזה כי אזורים עירוניים יחוו צמיחה נטו במקומות עבודה, בעוד שניתן היה להתמודד עם מחוזות כפריים עם עשרות שנים של אובדן עבודה.

מגמה זו מובילה לספירלה שנמצאת מחדש בעצמה: ערים מושכות מעסיקים, מומחים והשקעות עם שוקי העבודה הדינמיים שלהם והתשתיות הטובות שלהן, ואילו אזורים כפריים נאלצים להיאבק עם אובדן משרות ותשתית חלשה יותר. הפערים האזוריים באיחוד האירופי גדלו מאז המיתון הגדול, מגמה שעדיין יכולה להיות מחמירה על ידי אוטומציה מגיפה ואוטומציה מתקדמת, מכיוון שלעתים קרובות יש לאזורים עניים מכסה נמוכה יותר של עבודות ארוכות. מרכזי טק יבטיחו בעתיד את כוחם הכלכלי פחות באמצעות צמיחת עבודה מאשר על ידי הגדלת הפרודוקטיביות, שממשיכה לרכז את הכוח הכלכלי.

האם אוטומציה משפרת את איכות העבודה באמצעות ביטול משימות מונוטוניות או מובילה אותך למעקב ולחץ יותר?

ההשפעות של AI על ניסיון העבודה היומיומי הן אמביוולנטיות ותלויות מאוד בסוג היישום.

מנקודת מבט חיובית, AI יכול לשפר משמעותית את איכות העבודה. על ידי אוטומציה של מונוטוניקה ומשימות חוזרות ונשנות, עובדים יכולים להתרכז בפעילויות יצירתיות, אסטרטגיות ומושכות יותר. בחלק מהמגזרים, עובדים המשתמשים ב- AI מדווחים על שביעות רצון גדולה יותר בעבודה ויותר הנאה בעבודתם. בנוסף, AI יכול לשפר את הבטיחות התעסוקתית, במיוחד בפעילויות מתישות פיזית.

עם זאת, הפרספקטיבה השלילית מדגישה את הסיכונים של ניכור ושליטה מוגברת. AI מאפשר היקף חדש של מעקב עובדים, מה שעלול להוביל לעוצמת עבודה מוגברת, לחץ רב יותר ואובדן האוטונומיה. הלחץ להיות פרודוקטיבי יותר בסביבת עבודה דחוסה או מבוססת AI יכול להוביל לשחיקה אם הוא לא מנוהל בקפידה. בקרב העובדים יש אפוא חשש מאובדן התפקיד, אובדן כוח המשא ומתן בשכר והגברת השליטה באמצעות הניהול.

הקשר היסטורי והשקפות: מהפכת ה- AI בהשוואה

מהן ההקבלות וההבדלים הבסיסיים בין מהפכת ה- AI הנוכחית למהפכה התעשייתית?

כדי לסווג את הטרנספורמציה של היום, מבט על ההיסטוריה מועיל. למהפכת ה- AI יש גם הקבלות וגם הבדלים מהותיים למהפכה התעשייתית.

אחת ההקבלות כוללת ששתי המהפכות מאופיינות על ידי תהפוכות טכנולוגיות, עיצוב מחדש של שוקי עבודה, מעקפים מקצועות ישנים ויוצרים חדשים. שניהם הובילו לתהפוכות חברתיות ניכרות, עיור (או המקבילה הדיגיטלית שלהם) ולוויכוחים אינטנסיביים על אי שוויון והפצת רווחי התפוקה.

עם זאת, ההבדלים חמורים יותר:

• חוזק שרירים לעומת כוח נפשי: המהפכה התעשייתית, אוטומטית ומורחבת בעיקר חוזק שרירים אנושיים (עבודה פיזית). מהפכת ה- AI, לעומת זאת, באופן אוטומטי ומרחיבה את הקוגניציה האנושית (חשיבה). זהו קפיצה איכותית, ולא רק שינוי הדרגתי.
• מהירות והיקף: מהפכת ה- AI מתרחשת הרבה יותר מהר ודחוסה בעוד כמה עשורים. ההסתגלות החברתית והרגולטורית מתקשה לעמוד בקצב זה.
• אופי המשרות החדשות: במהלך המהפכה התעשייתית, עובדים חקלאיים מודחקים הצליחו לעבור למפעלים, שעבודתם עדיין הייתה מבוססת על עבודה אנושית. היום פחות ברור אם עובדים קוגניטיביים מודחקים יכולים בקלות לעבור לתפקידים החדשים הקשורים ל- AI, שלעתים קרובות דורשים רמה גבוהה בהרבה של מיומנויות מופשטות.
• המטרה הסופית של הטכנולוגיה: מכונות המהפכה התעשייתית היו כלים שהופעלו על ידי בני אדם. עם זאת, המטרה המוצהרת של כמה מפתחי AI מובילים היא ליצור מערכות שיכולות לבצע את כל המשימות החשובות מבחינה כלכלית. זה נושא את הסיכון להפוך את העבודה האנושית למותרות בתחומים רבים – סכנה שלא הייתה קיימת בעבר בצורה זו.

מה נוכל ללמוד מההיסטוריה על יכולת ההסתגלות של החברה ושוק העבודה?

ההיסטוריה של המהפכה התעשייתית מציעה שיעורים יקרי ערך להתמודדות עם מהפכת ה- AI של ימינו.

הניסיון של עובדי טקסטיל בראשית המאה ה -19 מראה כי עלייה מאסיבית בפריון בענף אינן מובילות אוטומטית לשכר גבוה יותר עבור עובדים, במיוחד אם כוח המשא ומתן שלהם חלש. השכר האמיתי של עובדים רבים קפאו על פני עשרות שנים, אם כי המשק צמח.

איכות העבודה ואוטונומיה הם מכריעים. המעבר מעבודת המפעל פירושו הידרדרות דרסטית בתנאי העבודה והחיים עבור רבים והיה גורם עיקרי לתסיסה חברתית. זוהי הוראה חשובה ליישום ימינו של מערכות ניהול ומעקב בשליטת AI.

ההסתגלות החברתית היא תהליך איטי וכואב. החברה התאימה לבסוף למהפכה התעשייתית – עם חוקי עבודה חדשים, מערכות חינוך ותוכניות חברתיות – אך תהליך זה היה ארוך, קונפליקט ועוצב על ידי סבל.

עם זאת, אחד השיעורים החשובים ביותר הוא שכיוון הטכנולוגיה אינו גורל, אלא בחירה. ניתן לקבל החלטות במודע לפיתוח טכנולוגיות המרחיבות מיומנויות אנושיות ויוצרות משימות חדשות ומשמעותיות במקום רק לאוטומציה ועקירה של עבודה.

אילו תחומי פעולה מרכזיים מתעוררים לפוליטיקה, לחברות ולכל אדם על מנת לתכנן בהצלחה את השינוי?

ניתוח טרנספורמציה של שוק העבודה מביא לתחומי פעולה ברורים עבור כל השחקנים המעורבים.

לפוליטיקה:

• השקעות בחינוך: ממשלות צריכות להשקיע באופן מאסיבי בחינוך ולמידה לכל החיים ולשלב הן כישורי AI והן מיומנויות "אנושיות" כמו חשיבה ביקורתית.
• קידום הטרנספורמציה: עליכם ליצור סביבה התומכת בשינוי העובדים, למשל באמצעות מכשירים פוליטיים כמו חוק סיכויי ההסמכה הגרמניים.
• חיזוק ביטוח לאומי: יש לחזק מערכות ביטוח לאומי ויש לקחת בחשבון מערכות ביטוח לאומי ויש לקחת בחשבון מודלים חדשים כמו BGE כדי לתמוך בעובדים מודחקים וללחמה באי -שוויון.
• רגולציה: יש צורך בוויסות חכמות כדי להבטיח כי AI מפותח ומשתמש באתי מבחינה אתית, זכויות העובדים מוגנות ומונע ניטור מוגזם.

לחברות:

• תפקיד פעיל בהסמכה: חברות חייבות לקחת על עצמן תפקיד פעיל בהסבה רבה ובהשכלה נוספת בכוח העבודה שלהן ולהתמקד בהרחבת מיומנויות אנושיות (הגדלה) במקום להחליף.
• גישה מבוססת יכולת: עליכם לנקוט בגישה מבוססת יכולת בניהול כישרונות המקדמים מסלולי קריירה פנימיים וניידות.
• תרבות הלמידה: יצירת תרבות של למידה מתמשכת וביטחון פסיכולוגי היא מכריעה כדי להקל על העובדים להסתגל לשינוי.

לכולם:

• למידה פרואקטיבית לכל החיים: כל אדם צריך לנקוט בגישה פרואקטיבית ללמידה כל החיים שלו ולקבל דרך חשיבה זריזה.
• בניית תיק יכולת: האבטחה הטובה ביותר נגד אוטומציה היא לבנות תיק הכולל מיומנויות טכניות ומיומנויות אנושיות ייחודיות כמו יצירתיות, חשיבה ביקורתית ויכולת הסתגלות.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

פיתוח עסקי חלוץ

 

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

 

 

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus