133 juta pekerjaan baru melalui robotika dan AI? Apa yang benar -benar di balik ramalan kontroversial – dan apa artinya baginya

Apakah pekerjaan Anda dalam bahaya? Inilah cara Anda menjadi bugar untuk perubahan di pasar kerja dengan strategi yang tepat – analisis komprehensif tentang transformasi pasar tenaga kerja: perkiraan dan klasifikasinya

Apa yang dikatakan oleh perkiraan Forum Ekonomi Dunia yang banyak dibahas dari 133 juta pekerjaan baru?

Pada tahun 2018, World Economic Forum (WEF) menerbitkan laporannya "The Future of Jobs", yang berisi perkiraan yang jauh dan banyak dibahas. Inti dari pernyataan itu adalah bahwa 75 juta pekerjaan akan dipindahkan oleh perubahan teknologi pada tahun 2022, tetapi pada saat yang sama 133 juta peran baru akan muncul. Ini akan menghasilkan laba bersih 58 juta pekerjaan. Transformasi ini terletak dalam konteks "Revolusi Industri Keempat" (4IR), didorong oleh teknologi utama seperti internet seluler cepat, kecerdasan buatan (AI), analisis data besar dan teknologi cloud.

Temuan sentral dari laporan itu adalah perubahan pembagian kerja antara manusia dan mesin. Sementara 71 % orang masih bekerja pada tahun 2018, laporan tersebut memperkirakan penurunan pangsa ini menjadi 58 % pada tahun 2022, dengan harapan bahwa lebih banyak tugas kerja saat ini akan dilakukan pada tahun 2025. Pandangan dari laporan 2018 lebih positif daripada laporan baru dari 2016. Ini dibenarkan oleh fakta bahwa perusahaan sekarang telah mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang peluang yang lebih baik yang ditawarkan oleh Teknologi baru. Laporan itu melihat dirinya sebagai "seruan untuk bertindak" dari pemerintah, perusahaan dan individu untuk membuat transformasi ini dengan bijak untuk menghindari pengetatan kesenjangan dalam kompetensi dan meningkatnya ketidaksetaraan sosial.

Cocok untuk:

• Pembunuh Pekerjaan atau Joker? Kebenaran tentang otomatisasi, AI dan robotika – dari jalur perakitan ke "tali peringatan"?

Bagaimana perkiraan ini berkembang dan berubah dalam laporan selanjutnya dari World Economic Forum?

Prakiraan WEF yang awalnya optimis telah berubah secara signifikan pada tahun -tahun berikutnya dan telah menjadi lebih kompleks. Pengembangan prediksi menunjukkan keberangkatan yang signifikan dari pandangan murni yang didorong oleh teknologi terhadap pandangan yang lebih memperhatikan kondisi kerangka kerja makro dan sosial.

"Future of Jobs Report 2023" menarik gambaran yang jauh lebih sadar untuk periode tersebut hingga 2027. Dia meramalkan penciptaan 69 juta pekerjaan baru, yang, bagaimanapun, menghadapi penghancuran 83 juta posisi. Ini akan menyebabkan kerugian bersih 14 juta pekerjaan atau 2 % dari keseluruhan pekerjaan pada waktu itu. Perubahan ini dari perkiraan laba bersih menjadi rugi bersih menandai evaluasi ulang situasi yang signifikan.

Dengan "Future of Jobs Report 2025", yang terlihat pada periode hingga 2030, WEF kembali ke penilaian yang optimis, meskipun dengan tempat yang diubah. Laporan ini memperkirakan penciptaan 170 juta pekerjaan baru dengan kerugian 92 juta, yang akan sesuai dengan laba bersih 78 juta posisi.

Namun, perubahan dalam pendorong perubahan sangat penting. Sementara laporan 2018 berfokus hampir secara eksklusif pada revolusi teknologi, laporan kemudian menyebutkan berbagai faktor yang mempengaruhi. Teknologi, terutama AI dan data besar, tetap menjadi pendorong sentral. Namun, transformasi hijau, faktor ekonomi makro seperti peningkatan biaya hidup dan pertumbuhan ekonomi yang lambat, standar ESG (lingkungan, manajemen sosial dan perusahaan) serta pergeseran demografis diberikan sebagai hebat atau bahkan lebih penting.

Perkembangan perkiraan ini mengungkapkan temuan penting: asumsi awal bahwa kemajuan teknologi secara virtual mengarah pada pertumbuhan bersih dalam pekerjaan disangkal oleh kenyataan. Laporan menunjukkan bahwa potensi teknologi untuk menciptakan lapangan kerja sangat bergantung pada kerangka ekonomi dan politik. Laporan dari tahun 2025 mengidentifikasi pertumbuhan ekonomi yang lambat sebagai pendorong utama untuk pemusnahan pekerjaan, sementara investasi dalam transformasi hijau dipandang sebagai mesin penting untuk menciptakan bintik -bintik baru. Jadi janji teknologi tidak mutlak, secara kondisional. Hasil positif bukanlah hasil inovasi yang tak terhindarkan, tetapi tergantung pada lingkungan makroekonomi yang sehat dan mendukung.

Perubahan Pasar Tenaga Kerja: Bagaimana Teknologi dan Transformasi Hijau Menciptakan Pekerjaan

Perubahan Pasar Tenaga Kerja: Bagaimana Teknologi dan Transformasi Hijau Menciptakan Pekerjaan – Gambar: Xpert.digital

Pengembangan ramalan bersih untuk pekerjaan WEF. Tabel ini menggambarkan perubahan perkiraan dari optimisme yang didorong oleh teknologi murni menuju pandangan yang lebih kompleks yang mencakup faktor ekonomi dan ekologis.

Pasar tenaga kerja berubah, didorong oleh pengaruh teknologi dan transformasi hijau. Pada periode 2018 hingga 2022, perkembangan teknologi seperti kecerdasan buatan, data besar dan teknologi cloud menciptakan 133 juta pekerjaan baru, sementara 75 juta pekerjaan digantikan, yang menyebabkan peningkatan bersih 58 juta. Namun, dari tahun 2023 hingga 2027, 69 juta pekerjaan akan muncul, tetapi 83 juta akan hilang, yang disebabkan oleh perubahan teknologi, tekanan ekonomi dan meningkatkan biaya hidup dan menghasilkan penerimaan bersih 14 juta pekerjaan. Untuk periode dari tahun 2025 hingga 2030, peningkatan yang kuat dalam pekerjaan dengan 170 juta posisi baru dibandingkan dengan 92 juta, dengan teknologi, transformasi hijau, kriteria ESG dan faktor ekonomi makro adalah pendorong utama perubahan, yang mengarah ke peningkatan bersih 78 juta pekerjaan.

Metodologi apa yang didasarkan pada angka -angka ini dan apa kritik dari pendekatan ini?

Jumlah WEF yang menonjol didasarkan pada "Survei Masa Depan Pekerjaan", sebuah survei yang ditujukan untuk manajer di bidang personel, strategi dan manajemen perusahaan multinasional besar. Misalnya, 313 perusahaan global diwawancarai untuk laporan 2018, yang bersama -sama mewakili lebih dari 15 juta karyawan di 20 ekonomi, yang pada gilirannya membentuk 70 % dari produk domestik bruto global.

Penting untuk dipahami bahwa jumlah yang sering dikutip seperti "75 juta dipindahkan" dan "133 juta pekerjaan baru" adalah hasil dari ekstrapolasi. Perusahaan yang disurvei memperkirakan penurunan 984.000 pekerjaan dan peningkatan 1,74 juta untuk tenaga kerja mereka sendiri. Tren perusahaan internal ini kemudian diekstrapolasi ke populasi pekerjaan non-pertanian global di perusahaan besar, di mana data dari Organisasi Perburuhan Internasional (ILO) berfungsi sebagai dasar. Metodologi ini secara eksplisit mengecualikan perusahaan kecil dan menengah (UKM) dan sektor informal, yang merupakan pembatasan yang signifikan, karena ini merupakan bagian besar dari pekerjaan global.

Ada kritik yang ditentukan dengan baik terhadap pendekatan metodologis ini:

Pertama, laporan tersebut dituduh melakukan optimisme yang terlalu berlebihan dan bias naratif. Para kritikus berpendapat bahwa cerita WEF cenderung mendukung tujuan organisasi untuk mempromosikan kerja sama global, yang dapat mengarah pada representasi positif. Fluktuasi antara peringatan gelap dari 2016, optimisme yang kuat pada tahun 2018 dan citra yang lebih kompleks dari tahun -tahun berikutnya menunjukkan pola koreksi berlebih, bukan analisis yang stabil dan konsisten.

Kedua, fokus pada "laba bersih" dalam pekerjaan dikritik sebagai menyesatkan. Pendekatan ini dibandingkan dengan "Fallacy Gambler" (pemain bermain) mengabaikan rintangan besar selama transisi. Dia secara tidak benar menyarankan bahwa karyawan yang ditekan dapat dengan mudah beralih ke salah satu peran baru. Namun, kesenjangan kualifikasi yang sangat besar – kasir tidak diabaikan dalam semalam sebagai – DevOps - ketidaksetaraan geografis serta perbedaan dalam kualitas dan pembayaran kerja. Angka bersih mengaburkan biaya manusia dan sosial yang sangat besar dari transisi.

Ketiga, ramalan didasarkan pada asumsi yang dipertanyakan. Laporan tersebut menyiratkan bahwa pengurangan biaya oleh AI akan menyebabkan penggandaan peran "mensch + ki" yang mengimbangi hilangnya pekerjaan di seluruh tim. Para kritikus menganggap asumsi ini tidak realistis, terutama karena perkiraan pertumbuhan di sektor -sektor seperti ekonomi hijau dan sektor perawatan, yang kekurangan dana atau kontroversial secara politis di banyak ekonomi besar, akan terjadi.

Akhirnya, kegagalan perkiraan sebelumnya yang dipertanyakan kredibilitas asumsi. Prediksi WEF dari 2018 bahwa "revolusi pelatihan ulang" besar -besaran akan terjadi pada tahun 2022 tidak benar sampai batas yang diharapkan. Upaya -upaya tersebut seringkali tetap tidak memadai, kekurangan dana dan ditemui rintangan logistik, yang membuat kelayakan asumsi yang menjadi dasar perkiraan pekerjaan.

Perubahan lanskap profesional: pemenang dan pecundang otomatisasi

Bidang dan peran profesional spesifik mana yang dipindahkan oleh AI dan otomatisasi?

Transformasi pasar tenaga kerja melalui AI dan otomatisasi mengarah pada polarisasi yang signifikan, di mana profesi tertentu terpapar dengan risiko pemindahan yang tinggi. Di atas segalanya, kegiatan berdasarkan rutinitas terpengaruh baik di area komersial (kerah putih) dan dalam produksi (kerah biru). Kelompok demografis yang paling terancam punah adalah pekerja kantor, karyawan dengan kompetensi digital rendah dan pekerja yang lebih tua.

Daftar profesi yang konsisten disebutkan di berbagai laporan WEF, permintaannya turun tajam. Ini termasuk:

• Staf Input Data (Panitera Entri Data)
• Panitera dalam Akuntansi dan Payroll (Panitera Akuntansi, Pembukuan dan Penggajian)
• Pasukan Administratif dan Sekretaris (Sekretaris Administratif dan Eksekutif)
• Pekerja Majelis dan Pabrik (di industri tertentu)
• Staf kasir dan saklar (kasir dan pegawai tiket)
• Karyawan bank di konter (teller bank)
• Karyawan Layanan Pos (Panitera Layanan Pos).

Laporan terbaru, seperti "Future of Jobs Report 2025", memperluas daftar ini dengan profesi lebih lanjut dari area kerja pengetahuan. Desainer dan pengacara grafis sekarang dihitung di antara bidang -bidang profesional yang menyusut. Ini secara eksplisit dikaitkan dengan keterampilan progresif AI generatif, yang semakin mampu mengambil tugas kognitif yang menuntut.

Profesi baru dan berkembang mana yang muncul dalam revolusi teknologi ini?

Sejalan dengan perpindahan tugas rutin, ada permintaan tinggi untuk bidang profesional baru dan berkembang. Area pertumbuhan ini tidak bersifat teknis secara eksklusif, tetapi juga mencakup peran yang secara khusus membutuhkan keterampilan manusia.

Profesi berorientasi teknologi berada di pusat pertumbuhan. Peran yang paling cepat berkembang secara konsisten:

• Ki dan spesialis pembelajaran mesin
• Spesialis Data Besar
• Pakar dalam Otomatisasi Proses
• Analis untuk keamanan informasi
• Pengembang Perangkat Lunak dan Aplikasi
• Insinyur Robotika
• Insinyur Fintech.

Pada saat yang sama, permintaan untuk pekerjaan yang didasarkan pada keterampilan "manusia" yang nyata meningkat. Ini termasuk:

• Pakar Penjualan dan Pemasaran
• Spesialis untuk Personil dan Budaya Perusahaan (People and Culture Specialists)
• Pakar dalam Pengembangan Organisasi
• Manajer Inovasi
• Pengawas Pelanggan.

Sektor lain yang berkembang pesat adalah ekonomi hijau. Laporan selanjutnya menekankan pertumbuhan profesi yang kuat seperti:

• Insinyur untuk energi terbarukan
• Insinyur untuk Sistem Energi Surya
• Manajer keberlanjutan.

Sektor pendidikan dan perawatan juga mencatat pertumbuhan yang kuat. Profesi seperti dokter, perawat dan guru diharapkan meningkat, didorong oleh perkembangan demografis seperti penuaan masyarakat dan fakta bahwa kegiatan ini sulit diotomatisasi.

Penting untuk membedakan antara persentase pertumbuhan tercepat dan pertumbuhan terbesar dalam jumlah absolut. Sementara profesi teknologi tumbuh paling cepat dalam persentase, pertumbuhan absolut terbesar dalam profesi garis depan seperti pekerja lahan, pengemudi pengiriman dan pekerja konstruksi diharapkan.

Masa Depan Kerja: Profesi ini semakin penting

Masa Depan Pekerjaan: Profesi ini semakin penting – Gambar: Xpert.digital

Tinjauan konsolidasi tentang pertumbuhan dan menyusutnya bidang profesional. Tabel ini merangkum perkiraan dari berbagai laporan dan menunjukkan pemenang dan pecundang transformasi pasar tenaga kerja.

Masa depan pekerjaan menunjukkan perubahan yang signifikan: dalam bidang teknologi dan data, profesi seperti AI dan spesialis pembelajaran mesin, spesialis data besar, pengembang perangkat lunak dan analis keamanan informasi semakin penting, sementara kegiatan sederhana seperti input data dan teknisi pendukung TI menurun. Di bidang ekonomi dan manajemen, manajer keberlanjutan, manajer inovasi, ahli dalam otomatisasi proses serta para pakar penjualan dan pemasaran semakin diminati, sementara kekuatan administratif dan sekretaris serta akuntansi akuntansi dan penggajian hilang dalam relevansi. Dalam ekonomi hijau, insinyur untuk energi terbarukan, spesialis untuk kendaraan listrik dan insinyur lingkungan meningkat, pada saat yang sama profesi menghilang di industri energi fosil. Di sektor keperawatan dan pendidikan, staf perawat, dokter, guru dan konsultan untuk pekerjaan sosial menjadi lebih penting, di mana tidak ada profesi yang kehilangan kepentingannya. Di area kantor dan administrasi, karyawan bank, karyawan layanan pos, kasir, perancang grafis dan pengacara khususnya menurun, sementara dalam kerajinan dan produksi, pekerja pertanian, pendorong pengiriman dan pekerja konstruksi tumbuh dalam angka absolut, sementara pekerja perakitan dan pabrik kurang diminati oleh otomatisasi.

Tren menyeluruh mana, seperti transformasi hijau, yang juga mempengaruhi pengembangan dan penurunan pekerjaan?

Dinamika di pasar kerja tidak ditentukan semata -mata oleh otomatisasi. Sejumlah macrotrends berinteraksi dan membentuk lanskap profesional di masa depan.

Transformasi hijau, yaitu investasi dalam perlindungan iklim dan adaptasi terhadap perubahan iklim, dianggap sebagai salah satu mesin kerja bersih terbesar. Tren ini mendorong permintaan insinyur untuk energi terbarukan dan perlindungan lingkungan serta spesialis keberlanjutan.

Kondisi kerangka ekonomi memiliki efek yang sama kuatnya tetapi seringkali berlawanan. Pertumbuhan ekonomi yang lambat dan kenaikan biaya hidup diklasifikasikan sebagai perobek pekerjaan bersih dan kadang -kadang dapat menghancurkan keuntungan yang diciptakan oleh teknologi dan transformasi hijau.

Adopsi teknologi itu sendiri adalah pedang bermata dua. Perluasan akses digital diperkirakan akan menciptakan pekerjaan terbanyak (19 juta), tetapi juga banyak (9 juta). KI dan Big Data mengikuti pengemudi terbesar kedua, dengan 11 juta dibuat dan 9 juta posisi tertekan.

Pergeseran demografis juga memainkan peran penting. Populasi yang menua di negara -negara dengan pendapatan tinggi mendorong permintaan di sektor kesehatan dan perawatan. Pada saat yang sama, populasi yang dapat dipekerjakan di negara -negara dengan pendapatan rendah mengarah pada peningkatan kebutuhan pekerja di sektor pendidikan.

Mesin Rendering AI & XR-3D: Keahlian Lima kali dari Xpert.Digital dalam Paket Layanan Komprehensif, R&D XR, PR & SEM – Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan kompetensi 5 kali lipat dari Xpert.Digital dalam satu paket – dari 500 €/bulan

Kesenjangan kompetensi: Keterampilan mana yang diperlukan di masa depan

Apa "kesenjangan kompetensi" (kesenjangan keterampilan) dan seberapa besar tantangan ini?

"Kesenjangan kompetensi" atau "kesenjangan keterampilan" menggambarkan perbedaan antara keterampilan yang dibutuhkan pengusaha untuk lowongan mereka, dan kualifikasi yang sebenarnya ada dari pekerja yang tersedia. Kesenjangan ini adalah salah satu tantangan utama dari transformasi pasar tenaga kerja saat ini.

Tingkat tantangan ini sangat besar. Laporan WEF 2018 meramalkan bahwa pada tahun 2022, 54 % dari semua karyawan akan membutuhkan pelatihan ulang dan langkah -langkah pendidikan lebih lanjut (reskilling dan upsky). Laporan selanjutnya mengkonfirmasi dan memperketat penilaian ini: "Future of Jobs Report 2025" mencatat bahwa kompetensi inti dari 44 % karyawan akan berubah selama lima tahun ke depan, dan pada tahun 2030 hampir 40 % dari keterampilan yang diperlukan untuk pekerjaan akan ketinggalan zaman.

Realitas statistik ini tercermin dalam persepsi para pemimpin perusahaan. Di Amerika Serikat, 70 % manajer menunjukkan bahwa ada kesenjangan kritis dalam kompetensi dalam organisasi mereka yang memiliki dampak negatif pada inovasi dan pertumbuhan. Hampir 40 % dari manajer ini percaya bahwa kesenjangan ini bahkan memburuk.

Cocok untuk:

• Kepemimpinan Teknologi versus Kepemimpinan Kompetensi: Analisis Daya Saing dan Ketahanan Nasional
  

  Kepemimpinan Teknologi versus Kepemimpinan Kompetensi: Analisis Daya Saing dan Ketahanan Nasional – Gambar: Xpert.Digital

Keterampilan teknis dan digital spesifik mana yang paling dibutuhkan?

Di sisi keterampilan teknis, juga disebut "keterampilan keras", ada hierarki permintaan yang jelas. Di garis depan ada kompetensi yang terhubung langsung ke teknologi mengemudi Revolusi Industri Keempat.

Di bagian atas keterampilan yang paling dicari adalah AI konstan dan data besar. Kemampuan untuk menangani sejumlah besar data dan menggunakan atau mengembangkan sistem AI dianggap penting. Kompetensi inti digitalisasi lebih lanjut terkait erat dengan ini: kompetensi teknologi dasar (literasi teknologi), jaringan dan keamanan cyber, pengembangan perangkat lunak dan aplikasi, analisis data dan komputasi awan juga sangat diminati.

Menariknya, manajemen proyek sering disebut sebagai salah satu keterampilan teknis yang paling penting. Ini menggarisbawahi kebutuhan untuk menggabungkan kompetensi implementasi teknis dengan perencanaan bisnis strategis dan berhasil mengendalikan proyek digitalisasi yang kompleks.

Mengapa keterampilan "manusia" seperti pemikiran analitis, kreativitas dan ketahanan dianggap lebih penting?

Pada saat mesin mengambil tugas teknis yang lebih dan lebih banyak, sebuah paradoks dibuat: keterampilan teknis adalah keterampilan yang paling cepat berkembang tetapi kognitif dan sosial-emosional sering diklasifikasikan sebagai yang paling penting. Ini dapat dijelaskan oleh logika ekonomi kelangkaan dan manfaat. Karena tugas rutin AI – baik itu teknis atau kognitif – membuatnya tersedia dalam kelimpahan dan biaya rendah, keterampilan yang digunakan secara eksklusif untuk melakukan tugas -tugas ini kehilangan nilai.

Pada saat yang sama, tugas tetap sulit untuk mengotomatisasi tugas yang membutuhkan pemecahan masalah baru, pemikiran strategis, penilaian etis dan interaksi interpersonal yang kompleks. Ketika mesin mengambil "apa" dan "bagaimana" banyak kegiatan, peran manusia bergeser ke "mengapa" dan "apa selanjutnya". Ini membutuhkan kemampuan untuk mendefinisikan masalah, untuk menafsirkan hasil AI secara kreatif, meyakinkan kelompok kepentingan dan untuk mengelola tim manusia yang kompleks. Inilah yang tepat untuk keterampilan "manusia" yang disebut sangat penting.

"Bonus otomatisasi" untuk keterampilan non-otomatis dibuat. Nilai ekonomi dan permintaan untuk keterampilan manusia yang unik ini meningkat secara tidak proporsional. Yang paling penting dari keterampilan ini adalah:

• Pemikiran analitik dan kreatif: Ini secara konsisten berada di puncak keterampilan yang paling diminta oleh pengusaha.
• Kemampuan beradaptasi: ketahanan, fleksibilitas, dan kelincahan adalah yang paling penting, karena karyawan harus dapat menemukan jalan mereka di lingkungan yang terus berubah.
• Kepemimpinan dan kompetensi sosial: Keterampilan kepemimpinan, pengaruh sosial, kecerdasan emosional serta rasa ingin tahu dan pembelajaran seumur hidup juga penting, karena AI hampir tidak dapat mereplikasi keterampilan ini.

Karena itu, kesenjangan dalam kompetensi bukan hanya kurangnya keterampilan teknis. Ini adalah pembagian pasar kompetensi: nilai keterampilan rutin rusak, sedangkan nilai non-rutin, keterampilan manusia yang mendalam meroket. Oleh karena itu, strategi yang paling efektif untuk pengembangan personel tidak hanya akan mengajarkan pemrograman, tetapi juga menggabungkan ini dengan pelatihan dalam pemikiran kritis dan kreativitas.

Berkelanjutan dalam pekerjaan: keseimbangan soft skill dan pengetahuan teknologi

Berkelanjutan dalam Pekerjaan: Keseimbangan Soft Skills dan Tech Know -How – Gambar: Xpert.Digital

Keterampilan utama untuk dunia kerja masa depan. Tabel menunjukkan pentingnya keterampilan teknis dan manusia dan memerintahkan mereka sesuai dengan pentingnya mereka yang dirasakan oleh pengusaha.

Untuk menjadi bukti masa depan dalam pekerjaan berarti menemukan keseimbangan yang tepat antara soft skill dan pengetahuan teknis. Pertama -tama, keterampilan manusia seperti pemikiran analitik dan kreatif. Denifikasi oleh pengetahuan teknis di bidang kecerdasan buatan, data besar dan keterampilan teknologi dasar. Ketahanan, fleksibilitas, dan kelincahan juga penting sebagai keterampilan manusia lebih lanjut. Di sisi teknis, jaringan, keamanan dunia maya dan analisis data menjadi semakin penting. Keingintahuan, pembelajaran seumur hidup serta kepemimpinan dan pengaruh sosial juga di antara kemampuan manusia yang menentukan. Ini dilengkapi dengan keahlian teknis dalam pengembangan perangkat lunak dan aplikasi serta manajemen proyek.

Strategi untuk mengatasi perubahan: pelatihan ulang, pendidikan lebih lanjut dan model kerja baru

Strategi mana yang mengejar perusahaan untuk mempersiapkan tenaga kerja mereka di masa depan?

Mengingat kesenjangan yang luas dalam kompetensi, perusahaan mengembangkan strategi proaktif untuk mempersiapkan tenaga kerja mereka di masa depan. Strategi -strategi ini melampaui langkah -langkah pelatihan sederhana dan bertujuan penataan kembali mendasar pengembangan personel.

Pendekatan sentral adalah perencanaan personel strategis. Perusahaan menganalisis keterampilan mereka saat ini dibandingkan dengan persyaratan di masa depan dan mengembangkan program yang ditargetkan untuk pelatihan ulang (reskilling) dan pelatihan lebih lanjut (UPSKY). Tujuannya adalah untuk membangun "arsitektur kompetensi berkelanjutan", yang membuat tenaga kerja tahan terhadap guncangan di masa depan.

Fokus strategis bergeser dari penggantian murni pekerja melalui teknologi ke augmentasi, yaitu penguatan yang ditargetkan dari keterampilan manusia melalui alat teknologi. Ini memanifestasikan dirinya dalam konsep kolaborasi manusia-mesin, di mana kekuatan kedua belah pihak digabungkan.

Investasi dalam pelatihan lebih lanjut adalah ekspresi konkret dari strategi ini. 60 % perusahaan berinvestasi secara aktif dalam program pelatihan untuk karyawan mereka, dengan fokus pada AI, keterampilan digital dan keterampilan kepemimpinan. Pada saat yang sama, perusahaan mempromosikan mobilitas internal dengan menciptakan jalur karier yang jelas untuk menjaga bakat dalam organisasi dan mengembangkannya lebih lanjut.

Perusahaan yang inovatif juga mengintegrasikan pembelajaran langsung ke dalam pekerjaan sehari -hari. Praktik yang terbukti termasuk melatih eksekutif ke pelatih yang memimpin karyawan mereka, serta penggunaan model pembelajaran peer-to-peer, di mana kolega berpengalaman meneruskan pengetahuan mereka.

Apa inisiatif pelatihan ulang yang sukses dalam praktiknya? Melihat program oleh Amazon, AT&T dan Siemens.

Beberapa perusahaan terkemuka secara global telah memulai inisiatif yang luas dan jauh untuk memenuhi syarat untuk memenuhi syarat karyawan mereka, yang dapat berfungsi sebagai studi kasus untuk strategi yang sukses.

Dengan inisiatif "Upskilling 2025", Amazon telah memberikan anggaran $ 1,2 miliar untuk melatih ratusan ribu karyawan. Program inti termasuk "Amazon Technical Academy", yang melatih karyawan tanpa latar belakang teknis, "Universitas Pembelajaran Mesin" untuk Program Lanjutan dan "Pilihan Karir" yang mengambil alih biaya kuliah. Hasilnya dapat diukur: 75 % dari peserta mencatat pendakian karir, dan gaji mereka naik rata -rata sebesar 8,6 %.

Dengan program "Future Ready", AT&T menginvestasikan sekitar $ 1 miliar untuk melatih kembali tenaga kerjanya. Perusahaan menemukan bahwa setengah dari karyawannya tidak memiliki keterampilan yang diperlukan untuk masa depan, dan dengan sengaja memilih ofensif kualifikasi internal alih -alih diskon massal dan pengaturan baru. Program ini berfokus pada bidang -bidang seperti ilmu data dan keamanan cyber dan menggunakan platform online serta portal karir yang dipersonalisasi untuk menawarkan karyawan kesempatan belajar yang fleksibel.

Siemens mengikuti pendekatan di mana transformasi digital dan kualifikasi karyawan berjalan seiring. Perusahaan menggunakan teknologi cloud seperti Amazon Web Services (AWS) untuk modernisasi komprehensif, dari infrastruktur data hingga penggunaan AI generatif. Contoh luar biasa adalah karya Siemens Electronics di Erlangen. Di sana, solusi industri 4.0 diimplementasikan, yang mengurangi waktu operasional untuk pembelajaran mesin sebesar 80 %. Pada saat yang sama, tenaga kerja dalam produksi dilatih dalam analisis data real-time dan Internet of Things (IoT). Ini menunjukkan bagaimana peningkatan dapat disematkan langsung ke transformasi operasional.

Peran apa yang dimainkan negara? Analisis Undang -Undang Peluang Kualifikasi Jerman.

Selain inisiatif wirausaha, kondisi kerangka kerja negara juga memainkan peran penting dalam mengatasi perubahan struktural. Undang -Undang Peluang Kualifikasi Jerman adalah contoh politik negara proaktif.

Undang -undang ini bertujuan untuk mendukung perusahaan dalam melatih lebih lanjut karyawan mereka, terutama di bidang profesional yang dipengaruhi oleh perubahan teknologi atau struktural. Ini menawarkan insentif keuangan yang signifikan: Badan Ketenagakerjaan Federal dapat menanggung hingga 100 % dari biaya pelatihan lebih lanjut dan juga mensubsidi hingga 75 % dari biaya kerja karyawan selama tindakan kualifikasi. Jumlah dana tergantung pada ukuran perusahaan, dengan perusahaan kecil lebih didukung.

Tujuan hukum ini adalah untuk memperkuat daya saing ekonomi Jerman, untuk mengamankan pekerjaan karyawan dan untuk secara aktif menangkal kekurangan pekerja terampil di bidang masa depan seperti desain UX, ilmu data dan manajemen produk.

Bisakah pendekatan yang lebih radikal seperti minggu empat hari atau pendapatan dasar tanpa syarat (BGE) menjadi bagian dari solusi?

Perubahan besar di pasar tenaga kerja juga menimbulkan pertanyaan tentang desain ulang dasar pekerjaan dan jaminan sosial. Dua model yang sangat dibahas adalah minggu empat hari dan pendapatan dasar tanpa syarat (BGE). Pendekatan ini dapat dipahami sebagai dua jawaban yang berbeda, tetapi berpotensi saling melengkapi untuk tantangan otomatisasi.

Minggu empat hari bertujuan untuk meningkatkan kualitas pekerjaan yang ada dengan meneruskan keuntungan produktivitas kepada karyawan dalam bentuk waktu. Studi percontohan internasional besar dengan 141 perusahaan dan lebih dari 2.800 karyawan telah menunjukkan hasil yang mengesankan. Perusahaan melaporkan penjualan yang stabil atau bahkan meningkat (kadang -kadang hingga 35 %), sementara karyawan melaporkan penurunan drastis dalam kelelahan (hingga 70 %), stres dan kecemasan serta peningkatan kesehatan mental dan kualitas tidur. Fluktuasi personel turun, dan lebih dari 90 % perusahaan yang berpartisipasi mempertahankan model setelah fase pengujian. Keberhasilan didasarkan pada model "100-80-100" (upah 100 %, waktu 80 %, produktivitas 100 %), yang dicapai dengan mendesain ulang proses kerja dan mengurangi pertemuan yang tidak perlu.

Penghasilan Dasar Tanpa Syarat (BGE), di sisi lain, bertujuan untuk menciptakan Jaminan Sosial di luar pekerjaan yang menguntungkan dengan memisahkan penghasilan dasar pekerjaan. Ini terutama membahas masalah mereka yang bisa dipindahkan oleh pasar tenaga kerja atau berada dalam hubungan kerja yang genting. Hasil dari proyek percontohan di seluruh dunia beragam dan sangat bergantung pada konteksnya. Efek positif seperti ketidakpastian nutrisi yang lebih rendah, peningkatan kesehatan, tingkat kunjungan sekolah yang lebih tinggi dan peningkatan start -P diamati di Kenya dan India. Proyek percontohan di Stockton, California, menunjukkan efek psikologis positif tanpa efek negatif pada motivasi kerja. Studi lain, seperti percobaan awal di Amerika Serikat pada tahun 1970 -an atau percobaan Finlandia, menunjukkan sedikit pengurangan insentif kerja atau tidak ada perubahan signifikan dalam tingkat pekerjaan, tetapi peningkatan dalam kesejahteraan. Pembatasan yang signifikan dari banyak studi ini adalah durasi terbatas dan ruang lingkupnya yang kecil, yang membuatnya sulit untuk ditransfer ke sistem universal permanen.

Kedua model ini tidak saling eksklusif. Sebaliknya, mereka dapat mengatasi berbagai aspek dari transformasi yang sama. Strategi di masa depan dapat menetapkan minggu empat hari sebagai standar untuk pekerjaan penuh waktu untuk meningkatkan kualitas hidup yang dipekerjakan. Pada saat yang sama, BGE dapat berfungsi sebagai fondasi sosial bagi mereka yang berada dalam transisi dalam ekonomi pertunjukan atau yang pekerjaannya telah sepenuhnya digantikan oleh otomatisasi. Ini akan memungkinkan jawaban sosial yang lebih resisten dan lebih adil untuk berubah daripada langkah -langkah ini sendiri.

Dari bar ke global: UKM menaklukkan pasar dunia dengan strategi yang cerdas – gambar: xpert.digital

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

Konsekuensi Sosial -Ekonomi: Ketimpangan, Kesenjangan Regional dan Kualitas Kerja

Apakah kecerdasan buatan mengintensifkan pendapatan dan aset atau dapatkah itu menguranginya?

Pertanyaan tentang bagaimana AI mempengaruhi ketidaksetaraan adalah salah satu debat sosial -ekonomi yang paling mendesak dari saat ini, dan penelitian memberikan hasil yang bernuansa dan sebagian kontradiktif.

Di satu sisi, ada argumen bahwa AI dapat mengurangi ketidaksetaraan upah. Berbeda dengan gelombang otomatisasi sebelumnya, yang terutama menyangkut pekerjaan rutin berkualitas rendah, gelombang AI saat ini bertujuan untuk profesi "kerah putih" yang dibayar tinggi. Studi pada tingkat tugas menunjukkan bahwa karyawan berkualitas rendah sering mengalami peningkatan produktivitas terbesar oleh alat AI dalam suatu profesi (mis. Dalam layanan pelanggan atau dalam pengembangan perangkat lunak). Ini berpotensi memperkuat upah kelas menengah dan mengurangi gunting upah.

Di sisi lain, argumen untuk peningkatan akurasi total lebih besar. Pertama, manfaat produktivitas AI terutama dapat menguntungkan pekerja pengetahuan yang dibayar tinggi yang memiliki akses dan keterampilan untuk menggunakan alat -alat ini, sementara penghasil rendah dalam layanan layanan dan kerajinan tetap ada. Kedua, otomatisasi yang dikendalikan AI cenderung menyebabkan pergeseran saham pendapatan dari pekerjaan ke modal. Karena lebih sedikit pekerjaan manusia diperlukan untuk produksi yang sama, pemilik mendapat manfaat dari modal (mis. Pemegang saham) secara tidak proporsional, yang memperburuk ketidaksetaraan yang mendukung orang kaya.

Kertas kerja dari International Moneter Fund (IMF) menyatukan kedua aspek ini dan memengaruhi perbedaan yang menentukan: AI dapat dengan mudah mengurangi ketidaksetaraan Walness (dengan menekan para pencari nafkah tinggi), tetapi secara drastis meningkatkan ketidaksetaraan aset. Mekanisme di baliknya adalah bahwa karyawan bergaji tinggi yang sama yang mengalami tekanan upah juga merupakan pemilik modal terbesar. Oleh karena itu, Anda mendapat manfaat paling besar dari kenaikan hasil modal yang disebabkan oleh otomatisasi. Selain itu, premi upah tinggi untuk orang -orang dengan keterampilan AI yang dicari – PWC menemukan bonus 56 % – antara mereka dengan dan tanpa keterampilan ini.

Cocok untuk:

• Teknologi masa depan kecerdasan buatan & investasi AI: AS memimpin, Tiongkok mengejar ketertinggalan, dan Eropa serta Jerman berjuang untuk mengejar ketertinggalan

Bagaimana transformasi teknologi mempengaruhi perbedaan regional di Eropa dan AS?

Transformasi teknologi juga memiliki dimensi geografis yang kuat dan mengancam untuk mengencangkan ketidaksetaraan regional yang ada.

Pertumbuhan dan pekerjaan baru semakin berkonsentrasi di pusat -pusat kota dan ibukota. Daerah -daerah ini memiliki kepadatan yang lebih tinggi dari pekerjaan yang intensif dan panjang dan panjang -pekerjaan yang dapat diselesaikan (teleskop). Di UE, sapuan utama kota mencatat pertumbuhan pekerjaan terkuat. Di Amerika Serikat, McKinsey telah meramalkan bahwa daerah perkotaan akan mengalami pertumbuhan bersih di tempat kerja, sementara distrik pedesaan dapat dihadapkan dengan kehilangan pekerjaan selama beberapa dekade.

Tren ini mengarah pada spiral yang menguntungkan diri sendiri: kota -kota menarik pengusaha, spesialis dan investasi dengan pasar tenaga kerja yang dinamis dan infrastruktur mereka yang baik, sementara daerah pedesaan harus berjuang dengan kehilangan pekerjaan dan infrastruktur yang lebih lemah. Kesenjangan regional di UE telah meningkat sejak Resesi Hebat, tren yang masih bisa diperburuk oleh otomatisasi pandemi dan progresif, karena daerah yang lebih miskin sering memiliki kuota pekerjaan panjang yang lebih rendah. Pusat teknologi di masa depan akan mengamankan kekuatan ekonomi mereka lebih sedikit melalui pertumbuhan pekerjaan daripada dengan meningkatkan produktivitas, yang terus memusatkan kekuatan ekonomi.

Apakah otomatisasi meningkatkan kualitas pekerjaan melalui penghapusan tugas yang monoton atau membawa Anda ke lebih banyak pengawasan dan stres?

Efek AI pada pengalaman kerja sehari -hari adalah ambivalen dan sangat bergantung pada jenis implementasi.

Dari perspektif positif, AI dapat secara signifikan meningkatkan kualitas pekerjaan. Dengan mengotomatisasi tugas monotonik dan berulang, karyawan dapat berkonsentrasi pada kegiatan yang lebih kreatif, strategis, dan menarik. Di beberapa sektor, karyawan yang menggunakan Laporan AI tentang kepuasan kerja yang lebih besar dan lebih banyak kesenangan dalam pekerjaan mereka. Selain itu, AI dapat meningkatkan keselamatan kerja, terutama dalam kegiatan yang melelahkan secara fisik.

Namun, perspektif negatif menekankan risiko keterasingan dan peningkatan kontrol. AI memungkinkan tingkat pengawasan karyawan yang baru, yang dapat menyebabkan peningkatan intensitas tenaga kerja, lebih banyak stres dan kehilangan otonomi. Tekanan untuk menjadi lebih produktif dalam lingkungan kerja terkompresi atau berbasis AI dapat menyebabkan kelelahan jika tidak dikelola dengan cermat. Oleh karena itu pekerja juga memiliki kekhawatiran kehilangan pekerjaan, hilangnya kekuatan negosiasi dalam upah dan meningkatkan kendali melalui manajemen.

Konteks Historis dan Pandangan: Revolusi AI Dalam Perbandingan

Apa persamaan dan perbedaan mendasar antara revolusi AI saat ini dan revolusi industri?

Untuk mengklasifikasikan transformasi hari ini, pandangan sejarah sangat membantu. Revolusi AI memiliki paralel dan perbedaan mendasar terhadap revolusi industri.

Salah satu paralelnya termasuk bahwa kedua revolusi dicirikan oleh pergolakan teknologi, mendesain ulang pasar tenaga kerja, menggantikan profesi lama dan membuat yang baru. Keduanya menyebabkan pergolakan sosial yang cukup besar, urbanisasi (atau setara digital mereka) dan perdebatan intensif tentang ketidaksetaraan dan distribusi keuntungan produktivitas.

Namun, perbedaannya lebih serius:

• Kekuatan otot vs kekuatan mental: Revolusi industri, otomatis dan diperluas terutama kekuatan otot manusia (pekerjaan fisik). Revolusi AI, di sisi lain, secara otomatis dan memperluas kognisi manusia (berpikir). Ini adalah lompatan kualitatif, bukan hanya perubahan bertahap.
• Kecepatan dan Tingkat: Revolusi AI terjadi jauh lebih cepat dan terkompresi dalam beberapa dekade. Adaptasi sosial dan peraturan mengalami kesulitan mengikuti kecepatan ini.
• Sifat pekerjaan baru: Selama Revolusi Industri, pekerja pertanian yang ditekan dapat beralih ke pabrik, yang pekerjaannya masih didasarkan pada pekerjaan manusia. Kurang jelas hari ini apakah pekerja kognitif yang ditekan dapat dengan mudah beralih ke peran yang berhubungan dengan AI baru, yang sering membutuhkan tingkat keterampilan abstrak yang jauh lebih tinggi.
• Tujuan akhir teknologi: Mesin Revolusi Industri adalah alat yang dioperasikan oleh manusia. Namun, tujuan yang dinyatakan dari beberapa pengembang AI terkemuka adalah untuk menciptakan sistem yang dapat melakukan semua tugas yang berharga secara ekonomi. Ini membawa risiko membuat pekerjaan manusia berlebihan di banyak bidang – bahaya yang sebelumnya tidak ada dalam bentuk ini.

Apa yang bisa kita pelajari dari sejarah tentang kemampuan beradaptasi masyarakat dan pasar tenaga kerja?

Sejarah revolusi industri menawarkan pelajaran berharga untuk berurusan dengan revolusi AI saat ini.

Pengalaman pekerja tekstil di awal abad ke -19 menunjukkan bahwa peningkatan besar -besaran dalam produktivitas dalam suatu industri tidak secara otomatis mengarah pada upah yang lebih tinggi bagi pekerja, terutama jika kekuatan negosiasi mereka lemah. Upah sebenarnya dari banyak pekerja mandek selama beberapa dekade, meskipun ekonomi tumbuh.

Kualitas kerja dan otonomi sangat penting. Transisi dari pekerjaan pabrik berarti kerusakan yang drastis dalam kondisi kerja dan kehidupan bagi banyak orang dan merupakan penyebab utama kerusuhan sosial. Ini adalah pengajaran penting untuk implementasi sistem manajemen dan pemantauan yang dikendalikan AI saat ini.

Adaptasi sosial adalah proses yang lambat dan menyakitkan. Perusahaan akhirnya beradaptasi dengan revolusi industri – dengan undang -undang kerja baru, sistem pendidikan dan program sosial – tetapi proses ini panjang, konflik dan dibentuk oleh penderitaan.

Namun, salah satu pelajaran terpenting adalah bahwa arah teknologi bukanlah nasib, tetapi pilihan. Keputusan dapat secara sadar dibuat untuk mengembangkan teknologi yang memperluas keterampilan manusia dan menciptakan tugas -tugas baru yang bermakna alih -alih hanya mengotomatisasi dan menggusur pekerjaan.

Bidang tindakan pusat mana yang muncul untuk politik, perusahaan dan setiap individu untuk berhasil merancang perubahan?

Analisis transformasi pasar tenaga kerja menghasilkan bidang aksi yang jelas untuk semua aktor yang terlibat.

Untuk politik:

• Investasi dalam Pendidikan: Pemerintah harus berinvestasi secara besar -besaran dalam pendidikan dan pembelajaran seumur hidup dan mengintegrasikan kompetensi AI dan keterampilan "manusia" seperti pemikiran kritis.
• Promosi transformasi: Anda harus menciptakan lingkungan yang mendukung perubahan pekerja, misalnya melalui instrumen politik seperti Undang -Undang Peluang Kualifikasi Jerman.
• Memperkuat Jaminan Sosial: Sistem Jaminan Sosial harus diperkuat dan model baru seperti BGE harus dipertimbangkan untuk mendukung karyawan yang ditekan dan memerangi ketidaksetaraan.
• Peraturan: Peraturan yang cerdas diperlukan untuk memastikan bahwa AI dikembangkan dan digunakan secara etis, hak -hak karyawan dilindungi dan pemantauan berlebihan dicegah.

Untuk perusahaan:

• Peran aktif dalam kualifikasi: Perusahaan harus mengambil peran aktif dalam pelatihan ulang dan pendidikan lebih lanjut tenaga kerja mereka sendiri dan fokus pada perluasan keterampilan manusia (augmentasi) alih -alih diganti.
• Pendekatan Berbasis Kompetensi: Anda harus mengejar pendekatan berbasis kompetensi dalam manajemen bakat yang mempromosikan jalur karier dan mobilitas internal.
• Budaya Pembelajaran: Penciptaan Budaya Pembelajaran Berkelanjutan dan Keamanan Psikologis sangat penting untuk memudahkan karyawan untuk beradaptasi dengan perubahan.

Untuk semua orang:

• Pembelajaran seumur hidup proaktif: Setiap individu harus mengejar pendekatan proaktif untuk pembelajaran seumur hidup mereka sendiri dan menerima cara berpikir yang gesit.
• Membangun portofolio kompetensi: Keamanan terbaik terhadap otomatisasi adalah membangun portofolio yang mencakup keterampilan teknis dan keterampilan manusia yang unik seperti kreativitas, pemikiran kritis dan kemampuan beradaptasi.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat menemukan lebih banyak di: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus