133 milioni di nuovi posti di lavoro tramite robotica e intelligenza artificiale? Ciò che è veramente dietro la controversa previsione – e cosa significa per lei

Il tuo lavoro è in pericolo? Questo è il modo in cui ti metti in forma per il cambiamento sul mercato del lavoro con le giuste strategie – un'analisi completa della trasformazione del mercato del lavoro: la previsione e la sua classificazione

Cosa dicono le previsioni molto discosse del World Economic Forum circa 133 milioni di nuovi posti di lavoro?

Nel 2018, il World Economic Forum (WEF) ha pubblicato il suo rapporto "The Future of Jobs", che conteneva una previsione di diffusione e molto discostata. Il nucleo dell'affermazione era che 75 milioni di posti di lavoro sarebbero stati sfollati da un cambiamento tecnologico entro il 2022, ma allo stesso tempo sarebbero sorti 133 milioni di nuovi ruoli. Ciò porterebbe a un utile netto di 58 milioni di posti di lavoro. Questa trasformazione si trovava nel contesto della "quarta rivoluzione industriale" (4ir), guidata da tecnologie chiave come Internet mobile veloce, intelligenza artificiale (AI), analisi dei big data e tecnologia cloud.

Una scoperta centrale del rapporto è stata la divisione mutevole del lavoro tra uomo e macchina. Mentre il 71 % delle persone lavorava ancora nel 2018, il rapporto prevedeva un calo di questa quota al 58 % entro il 2022, con l'aspettativa che avrebbero svolto compiti più attuali di lavoro entro il 2025. La visione del rapporto del 2018 era più positiva di quella del rapporto precedente del 2016. Ciò era giustificato dal fatto che le aziende avevano ora sviluppato una migliore comprensione delle opportunità che offrono nuove tecnologie. Il rapporto si considerava un "invito all'azione" di governi, aziende e individui per fare saggiamente questa trasformazione al fine di evitare di rafforzare le lacune nella competenza e della crescente disuguaglianza sociale.

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In che modo queste previsioni si sono sviluppate e sono cambiate nei rapporti successivi dal forum economico mondiale?

La previsione inizialmente ottimistica del WEF è cambiata in modo significativo negli anni seguenti ed è diventata più complessa. Lo sviluppo delle previsioni mostra una significativa deviazione da una visione puramente guidata dalla tecnologia verso una che attira più attenzione alle condizioni del quadro macroeconomico e sociale.

Il "Future of Jobs Report 2023" ha suscitato un quadro molto più sobrio per il periodo fino al 2027. Ha predetto la creazione di 69 milioni di nuovi posti di lavoro, che, tuttavia, hanno dovuto affrontare la distruzione di 83 milioni di posizioni. Ciò porterebbe a una perdita netta di 14 milioni di posti di lavoro o il 2 % dell'occupazione complessiva in quel momento. Questa modifica da un utile netto previsto a una perdita netta segna una significativa valutazione della situazione.

Con il "Future of Jobs Report 2025", che esamina il periodo fino al 2030, il WEF è tornato a una valutazione ottimistica, sebbene con locali modificati. Questo rapporto prevede la creazione di 170 milioni di nuovi posti di lavoro con una perdita di 92 milioni, che corrisponderebbe a un utile netto di 78 milioni di posizioni.

Tuttavia, il cambiamento nei driver del cambiamento è cruciale. Mentre il rapporto del 2018 si è concentrato quasi esclusivamente sulla rivoluzione tecnologica, i rapporti successivi nominano una gamma più ampia di fattori di influenza. La tecnologia, in particolare l'intelligenza artificiale e i big data, rimane un driver centrale. Tuttavia, la trasformazione verde, i fattori macroeconomici come l'aumento del costo della vita e la lenta crescita economica, gli standard ESG (ambientazione, gestione sociale e aziendale), nonché i cambiamenti demografici sono dati grandi o anche più importanti.

Questo sviluppo delle previsioni rivela una scoperta importante: il presupposto iniziale che il progresso tecnologico porti praticamente automaticamente alla crescita netta nei posti di lavoro è stata confutata dalla realtà. I rapporti mostrano che il potenziale della tecnologia per la creazione di posti di lavoro dipende fortemente dal quadro economico e politico. Il rapporto del 2025 identifica la lenta crescita economica come fattore principale per l'annientamento dei posti di lavoro, mentre gli investimenti nella trasformazione verde sono visti come un motore essenziale per creare nuovi spot. Quindi la promessa della tecnologia non è assolutamente, è condizionalmente. Un risultato positivo non è un risultato inevitabile dell'innovazione, ma dipende da un ambiente macroeconomico sano e solidale.

Cambiamento nel mercato del lavoro: come la tecnologia e la trasformazione verde creano posti di lavoro

Cambiamento nel mercato del lavoro: come la tecnologia e la trasformazione verde creano posti di lavoro – Immagine: xpert.digital

Sviluppo di previsioni nette per i lavori di WEF. La tabella illustra il cambiamento delle previsioni da un ottimismo puramente guidato dalla tecnologia verso una visione più complessa che include fattori economici ed ecologici.

Il mercato del lavoro sta cambiando, guidato dalle influenze della tecnologia e della trasformazione verde. Nel periodo dal 2018 al 2022, sviluppi tecnologici come l'intelligenza artificiale, i big data e le tecnologie cloud hanno creato 133 milioni di nuovi posti di lavoro, mentre sono stati sostituiti 75 milioni di posti di lavoro, il che ha portato ad un aumento netto di 58 milioni. Dal 2023 al 2027, tuttavia, sorgeranno 69 milioni di posti di lavoro, ma 83 milioni andranno persi, il che è dovuto a cambiamenti tecnologici, pressione economica e aumento dei costi di vita e risultati in accettazione netta di 14 milioni di posti di lavoro. Per il periodo dal 2025 al 2030, un forte aumento dell'occupazione con 170 milioni di nuove posizioni rispetto a 92 milioni, con tecnologia, trasformazione verde, criteri ESG e fattori macroeconomici sono i principali driver del cambiamento, che porta ad un aumento netto di 78 milioni di posti di lavoro.

Su quale metodologia si basano questi numeri e quali sono le critiche a questo approccio?

Il numero di spicco di WEF si basa sul "Future of Jobs Survey", un sondaggio rivolto ai manager nei settori del personale, della strategia e della gestione di grandi aziende multinazionali. Ad esempio, 313 aziende globali sono state intervistate per il rapporto del 2018, che insieme rappresentano oltre 15 milioni di dipendenti in 20 economie, che a loro volta costituiscono il 70 % del prodotto interno lordo globale.

È fondamentale capire che i numeri spesso citati come "75 milioni di sfollati" e "133 milioni di nuovi" posti di lavoro sono il risultato di un'estrapolazione. Le società intervistate hanno previsto un calo di 984.000 posti di lavoro e un aumento di 1,74 milioni per la propria forza lavoro. Queste tendenze interne dell'azienda sono state successivamente estrapolate alla popolazione globale di occupazione non agricola nelle grandi aziende, per cui i dati dell'Organizzazione internazionale del lavoro (ILO) sono serviti da base. La metodologia esclude esplicitamente le società di piccole e medie dimensioni (PMI) e il settore informale, che è una restrizione significativa, in quanto costituiscono una grande parte dell'occupazione globale.

Vi sono critiche ben fondate su questo approccio metodologico:

In primo luogo, i rapporti sono accusati di un ottimismo eccessivamente eccessiva e di un pregiudizio narrativo. I critici sostengono che le storie di WEF tendono a supportare gli obiettivi dell'organizzazione a promuovere la cooperazione globale, che può portare a una rappresentazione positiva. La fluttuazione tra gli avvertimenti oscuri del 2016, il forte ottimismo del 2018 e l'immagine più complessa degli anni successivi indicano un modello di correzione eccessiva anziché un'analisi stabile e coerente.

In secondo luogo, l'attenzione su un "profitto netto" nei posti di lavoro è criticato come fuorviante. Questo approccio rispetto al "Gambler's Fallacy" (giocatore) ignora gli enormi ostacoli durante la transizione. Suggerisce erroneamente che un dipendente represso può facilmente passare a uno dei nuovi ruoli. Tuttavia, enormi lacune di qualificazione – un cassiere non viene trascurato dall'oggi al domani come disparità di – DevOps -geografiche e differenze nella qualità e nel pagamento del lavoro. Il numero netto oscura gli immensi costi umani e sociali della transizione.

In terzo luogo, le previsioni si basano su ipotesi discutibili. I rapporti implicano che le riduzioni dei costi dell'IA porteranno a una moltiplicazione di ruoli "Mensch + Ki" che compensano la perdita di posti di lavoro in intere squadre. I critici considerano questa ipotesi irrealistica, soprattutto perché la crescita prevista in settori come l'economia verde e il settore delle cure, che sono sottofinanziati o politicamente controversi in molte grandi economie, deve aver luogo.

Infine, il fallimento delle previsioni precedenti in questione la credibilità dei presupposti. La previsione del WEF del 2018 che una massiccia "rivoluzione di riqualificazione" avrebbe avuto luogo entro il 2022 non è stata fedele nella misura prevista. Gli sforzi sono rimasti spesso inadeguati, sottofinanziati e incontrati ostacoli logistici, il che rende la fattibilità delle ipotesi su cui si basano le previsioni del lavoro.

Il cambiamento nel panorama professionale: vincitore e perdente di automazione

Quali campi e ruoli professionali specifici sono sfollati dall'intelligenza artificiale e dall'automazione?

La trasformazione del mercato del lavoro attraverso l'IA e l'automazione porta a una significativa polarizzazione, in cui alcune professioni sono esposte ad un alto rischio di spostamento. Soprattutto, le attività basate su routine sono interessate sia nell'area commerciale (colletto bianco) che nella produzione (colletto blu). I gruppi demografici più in via di estinzione sono impiegati, dipendenti con bassa competenza digitale e lavoratori più anziani.

Un elenco coerente di professioni è menzionato in vari rapporti WEF, la cui domanda sta diminuendo bruscamente. Questo include:

• Staff di input dati (impiegati di immissione dei dati)
• Impiegato in contabilità e buste paga (contabilità, contabilità e impiegati di buste paga)
• Forze amministrative e di segreteria (segretari amministrativi ed esecutivi)
• Assemblea e operai (in alcuni settori)
• Personale di cassiere e switch (cassieri e impiegati)
• Bank Employee al Counter (Bank Tellers)
• Dipendente del servizio postale (impiegati del servizio postale).

Rapporti recenti, come "Future of Jobs Report 2025", stanno espandendo questo elenco con ulteriori professioni dall'area di lavoro di conoscenza. I grafici e gli avvocati sono ora contati tra i campi professionali in calo. Ciò è esplicitamente attribuito alle capacità progressive dell'intelligenza artificiale generativa, che è sempre più in grado di assumere compiti cognitivi esigenti.

Quali professioni nuove e in crescita nel corso di questa rivoluzione tecnologica?

Parallelamente allo spostamento dei compiti di routine, esiste una forte domanda di campi professionali nuovi e in via di sviluppo. Queste aree di crescita non sono di natura esclusivamente tecnica, ma includono anche ruoli che richiedono specificamente le capacità umane.

Le professioni orientate alla tecnologia sono al centro della crescita. I ruoli in più rapida crescita sono costantemente:

• Ki e specialisti dell'apprendimento automatico
• Specialisti dei big data
• Esperti nell'automazione del processo
• Analisti per la sicurezza delle informazioni
• Sviluppatori di software e applicazioni
• Ingegneri di robotica
• Ingegneri fintech.

Allo stesso tempo, la domanda di professioni basate su abilità "umane" pronunciate è in aumento. Questi includono:

• Esperti di vendita e marketing
• Specialisti per il personale e la cultura aziendale (specialisti di persone e cultura)
• Esperti nello sviluppo organizzativo
• Manager di innovazione
• Supervisore del cliente.

Un altro settore in rapida crescita è l'economia verde. I rapporti successivi sottolineano la forte crescita di professioni come:

• Ingegneri per energie rinnovabili
• Ingegneri per sistemi di energia solare
• Gestori di sostenibilità.

Il settore educativo e di assistenza registra anche una crescita robusta. Le professioni come mediche, infermieri e insegnanti dovrebbero aumentare, guidate da sviluppi demografici come l'invecchiamento della società e il fatto che queste attività sono difficili da automatizzare.

È importante distinguere tra la percentuale di crescita più rapida e la più grande crescita in numero assoluto. Mentre le professioni tecnologiche stanno crescendo più rapidamente in percentuale, sono previsti la più grande crescita assoluta nelle professioni di prima linea come lavoratori terrestri, conducenti di consegna e operai edili.

Futuro del lavoro: queste professioni stanno guadagnando e perdendo importanza

Future of Work: queste professioni stanno guadagnando e perdendo importanza – Immagine: Xpert.Digital

Panoramica consolidata dei campi professionali in coltivazione e restringimento. La tabella riassume le previsioni di diversi rapporti e mostra i vincitori e i perdenti della trasformazione del mercato del lavoro.

Il futuro del lavoro mostra cambiamenti significativi: nei settori della tecnologia e dei dati, professioni come AI e specialisti dell'apprendimento automatico, specialisti dei big data, sviluppatori di software e analisti della sicurezza delle informazioni stanno guadagnando importanza, mentre semplici attività come l'input dei dati e i tecnici di supporto IT stanno diminuendo. Nel campo dell'economia e della gestione, i gestori della sostenibilità, i gestori dell'innovazione, gli esperti nell'automazione dei processi e gli esperti di vendita e marketing sono sempre più richiesti, mentre le forze amministrative e di segreteria, nonché la contabilità contabile e i salari, sono persi in rilevanza. Nell'economia verde, gli ingegneri per energie rinnovabili, gli specialisti per veicoli elettrici e ingegneri ambientali stanno aumentando, allo stesso tempo le professioni stanno scomparendo nel settore dell'energia fossile. Nel settore infermieristico ed educativo, il personale infermieristico, i medici, gli insegnanti e i consulenti per il lavoro sociale diventano più importanti, in base al quale nessuna professione perde la loro importanza. Nell'area dell'ufficio e dell'amministrazione, i dipendenti bancari, i dipendenti del servizio postale, i cassieri, i grafici e gli avvocati sono in particolare in calo, mentre nell'imbarcazione e nella produzione, i lavoratori agricoli, i conducenti di consegna e gli operai edili crescono in dati assoluti, mentre i lavoratori dell'assemblea e delle fabbriche sono meno richieste dall'automazione.

Quali tendenze generali, come la trasformazione verde, influenzano anche lo sviluppo e il declino dei posti di lavoro?

Le dinamiche sul mercato del lavoro non sono determinate esclusivamente dall'automazione. Numerosi macrotrend interagiscono e formano il panorama professionale del futuro.

La trasformazione verde, ovvero gli investimenti nella protezione del clima e nell'adattamento ai cambiamenti climatici, è considerata uno dei più grandi motori di lavoro netti. Questa tendenza guida la domanda di ingegneri per energie rinnovabili e protezione ambientale, nonché specialisti della sostenibilità.

Le condizioni del quadro economico hanno un effetto altrettanto forte ma spesso opposto. La lenta crescita economica e l'aumento dei costi di vita sono classificati come branchi netti di posti di lavoro e talvolta possono distruggere i profitti creati dalla tecnologia e dalla trasformazione verde.

L'adozione della tecnologia stessa è una spada a doppio taglio. L'espansione dell'accesso digitale dovrebbe creare il maggior numero di posti di lavoro (19 milioni), ma anche molti (9 milioni). Ki e Big Data seguono il secondo driver più grande, con 11 milioni creati e 9 milioni di posizioni represse.

Anche i turni demografici svolgono un ruolo cruciale. Una popolazione che invecchia nei paesi con redditi elevati guida la domanda nel settore della salute e delle cure. Allo stesso tempo, una popolazione occupabile in crescita nei paesi con redditi bassi porta ad una maggiore necessità di lavoratori nel settore dell'istruzione.

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Il divario nella competenza: quali abilità sono richieste in futuro

Qual è il "gap di competenza" (divario delle competenze) e quanto è grande questa sfida?

Il "gap di competenza" o "divario di competenze" descrive la discrepanza tra le competenze di cui i datori di lavoro hanno bisogno per i loro posti vacanti e le qualifiche effettivamente esistenti dei lavoratori disponibili. Questo divario è una delle sfide centrali dell'attuale trasformazione del mercato del lavoro.

L'entità di questa sfida è enorme. Il rapporto WEF del 2018 ha previsto che entro il 2022, il 54 % di tutti i dipendenti avrebbe bisogno di notevoli misure di riqualificazione e di istruzione superiore (Reskilling e Upsky). I rapporti successivi confermano e serrano questa valutazione: il "futuro dei lavori 2025" rileva che le competenze chiave del 44 % dei dipendenti cambieranno nei prossimi cinque anni e entro il 2030 quasi il 40 % delle competenze richieste per un lavoro sarà obsoleta.

Questa realtà statistica si riflette nella percezione dei leader aziendali. Negli Stati Uniti, il 70 % dei manager indica che esiste un divario critico nella competenza nella loro organizzazione che ha un impatto negativo sull'innovazione e sulla crescita. Quasi il 40 % di questi manager crede che questo divario peggiori.

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  Leadership tecnologica contro leadership di competenza: un'analisi della competitività e della resilienza nazionali – Immagine: Xpert.Digital

Quali competenze tecniche e digitali specifiche sono urgenti?

Dal lato delle abilità tecniche, chiamate anche "abilità concrete", esiste una chiara gerarchia di domanda. In prima linea ci sono competenze direttamente collegate alle tecnologie di guida della quarta rivoluzione industriale.

In cima alle abilità più ricercate, ci sono AI costante e Big Data. La capacità di gestire grandi quantità di dati e utilizzare o sviluppare sistemi di intelligenza artificiale è considerata cruciale. Ulteriori competenze fondamentali della digitalizzazione sono strettamente legate a questo: competenza tecnologica di base (alfabetizzazione tecnologica), sicurezza e sicurezza informatica, sviluppo di software e applicazione, analisi dei dati e cloud computing sono anche estremamente richiesti.

È interessante notare che la gestione del progetto è spesso menzionata come una delle più importanti competenze tecniche. Ciò sottolinea la necessità di combinare la competenza di implementazione tecnica con la pianificazione strategica aziendale e controllare con successo progetti di digitalizzazione complessi.

Perché le abilità "umane" come il pensiero analitico, la creatività e la resilienza sono considerate ancora più importanti?

In un momento in cui le macchine assumono sempre più compiti tecnici, viene creato un paradosso: le capacità tecniche sono le capacità più in rapida crescita ma cognitive e socio-emotive sono spesso classificate come le più importanti. Ciò può essere spiegato dalla logica economica della scarsità e dei benefici. Poiché le attività di routine di intelligenza artificiale – siano esse tecniche o cognitive di natura – lo rendono disponibile in abbondanza e bassi costi, le competenze utilizzate esclusivamente per svolgere questi compiti perdono valore.

Allo stesso tempo, le attività rimangono difficili da automatizzare i compiti che richiedono nuovi problemi di risoluzione, pensiero strategico, giudizio etico e complesse interazioni interpersonali. Quando le macchine assumono il "cosa" e "come" molte attività, il ruolo umano si sposta sul "perché" e sul "What Next". Ciò richiede la capacità di definire i problemi, di interpretare i risultati dell'IA in modo creativo, convincere i gruppi di interesse e gestire team umani complessi. Questo è esattamente ciò per cui le abilità "umane" così chiamate sono essenziali.

Viene creato un "bonus di automazione" per le capacità non automatiche. Il valore economico e la domanda di queste capacità umane uniche aumentano in modo sproporzionato. I più importanti di queste abilità sono:

• Pensiero analitico e creativo: questi sono costantemente in cima alle competenze più richieste dai datori di lavoro.
• Adattabilità: la resilienza, la flessibilità e l'agilità sono della massima importanza, poiché i dipendenti devono essere in grado di farsi strada in un ambiente in costante cambiamento.
• Leadership e competenza sociale: le capacità di leadership, l'influenza sociale, l'intelligenza emotiva, nonché la curiosità e l'apprendimento permanente sono anche cruciali, poiché l'IA può difficilmente replicare queste abilità.

Il divario nella competenza non è quindi solo una mancanza di capacità tecniche. È una divisione del mercato delle competenze: il valore delle competenze di routine si rompe, mentre il valore delle competenze non di routine e profondamente umane sono alle stelle alle stelle. Le strategie più efficaci per lo sviluppo del personale non solo non solo insegnerà alla programmazione, ma anche a combinarlo con la formazione nel pensiero critico e nella creatività.

Sostenibile nel lavoro: l'equilibrio delle competenze trasversali e del know-how tecnologico

Sostenibile nel lavoro: l'equilibrio delle competenze trasversali e del know -how tecnologico – Immagine: xpert.digital

Competenze chiave per il futuro mondo del lavoro. La tabella mostra la doppia importanza delle capacità tecniche e umane e le ordina in base alla loro importanza percepita dai datori di lavoro.

Essere a prova di futuro nel lavoro significa trovare il giusto equilibrio tra competenze trasversali e know-how tecnico. In primo luogo, le abilità umane come il pensiero analitico e creativo sono. Densificato dalle conoscenze tecniche nei settori dell'intelligenza artificiale, dei big data e delle capacità tecnologiche di base. Anche la resilienza, la flessibilità e l'agilità sono importanti come ulteriori abilità umane. Sul lato tecnico, le reti, la sicurezza informatica e l'analisi dei dati stanno diventando sempre più importanti. Anche la curiosità, l'apprendimento permanente, la leadership e l'influenza sociale sono tra le decisive capacità umane. Ciò è integrato da competenze tecniche nello sviluppo di software e applicazioni e gestione del progetto.

Strategie per far fronte al cambiamento: riqualificazione, istruzione superiore e nuovi modelli di lavoro

Quali strategie perseguono le aziende per preparare la loro forza lavoro per il futuro?

In considerazione dell'ampio divario nella competenza, le aziende sviluppano strategie proattive per preparare la loro forza lavoro per il futuro. Queste strategie vanno oltre le semplici misure di formazione e mirano a un riallineamento fondamentale dello sviluppo del personale.

Un approccio centrale è la pianificazione del personale strategico. Le aziende analizzano le loro attuali competenze rispetto ai requisiti futuri e sviluppano programmi mirati per la riqualificazione (reskilling) e l'ulteriore formazione (UPSKY). L'obiettivo è quello di costruire una "architettura di competenza sostenibile", che rende la forza lavoro resistente agli shock futuri.

Il focus strategico si sposta dalla pura sostituzione dei lavoratori attraverso la tecnologia all'aumento, vale a dire il rafforzamento mirato delle abilità umane attraverso strumenti tecnologici. Ciò si manifesta nel concetto di collaborazione umana-macchina, in cui sono combinati i punti di forza di entrambi i lati.

Gli investimenti in ulteriore formazione sono un'espressione concreta di questa strategia. Il 60 % delle aziende investe attivamente in programmi di formazione per i propri dipendenti, con particolare attenzione alle capacità di intelligenza artificiale, alle capacità digitali e alle capacità di leadership. Allo stesso tempo, le aziende promuovono la mobilità interna creando chiari percorsi di carriera per mantenere i talenti all'interno dell'organizzazione e svilupparli ulteriormente.

Le aziende innovative integrano anche l'apprendimento direttamente nel lavoro quotidiano. Le pratiche comprovate includono la formazione di dirigenti in allenatori che guidano i loro dipendenti, nonché l'uso di modelli di apprendimento peer-to-peer, in cui i colleghi esperti trasmettono le loro conoscenze.

Quali sono le iniziative di riqualificazione di successo nella pratica? Uno sguardo ai programmi di Amazon, AT&T e Siemens.

Alcune aziende leader a livello globale hanno già avviato iniziative estese e lontane per qualificare i propri dipendenti, che possono servire come case study per strategie di successo.

Con la sua iniziativa "Upskilling 2025", Amazon ha fornito un budget di $ 1,2 miliardi per formare centinaia di migliaia di dipendenti. I programmi principali includono "Amazon Technical Academy", che forma i dipendenti senza un background tecnico, il programma "Machine Learning University" per Advanced e il programma "Career Choice" che assume le tasse universitarie. I risultati sono misurabili: il 75 % dei partecipanti ha registrato un'ascesa di carriera e il loro stipendio è aumentato in media dell'8,6 %.

Con il suo programma "Future Ready", AT&T ha investito circa $ 1 miliardo per riqualificare la sua forza lavoro. La società ha scoperto che la metà dei suoi dipendenti non aveva le competenze necessarie per il futuro e ha deliberatamente scelto un'offensiva di qualificazione interna anziché sconti di massa e nuove impostazioni. Il programma si concentra su aree come la scienza dei dati e la sicurezza informatica e utilizza piattaforme online, nonché portali di carriera personalizzati per offrire ai dipendenti opportunità di apprendimento flessibili.

Siemens segue un approccio in cui la trasformazione digitale e la qualifica dei dipendenti vanno di pari passo. L'azienda utilizza tecnologie cloud come Amazon Web Services (AWS) per la modernizzazione completa, dall'infrastruttura di dati all'uso dell'intelligenza artificiale generativa. Un esempio eccezionale è il lavoro elettronico Siemens a Erlangen. Lì è stata implementata una soluzione industriale 4.0, che ha ridotto il tempo operativo per l'apprendimento automatico dell'80 %. Allo stesso tempo, la forza lavoro in produzione è stata formata nell'analisi dei dati in tempo reale e nell'Internet of Things (IoT). Questo mostra come upskilling possa essere incorporato direttamente nella trasformazione operativa.

Che ruolo gioca lo stato? Un'analisi della legge sulle possibilità di qualificazione tedesca.

Oltre alle iniziative imprenditoriali, anche le condizioni del quadro statale svolgono un ruolo cruciale nell'affrontare il cambiamento strutturale. La legge tedesca per le possibilità di qualificazione è un esempio di politica statale proattiva.

La legge mira a supportare le aziende nella formazione ulteriore dei propri dipendenti, in particolare in settori professionali che sono influenzati da cambiamenti tecnologici o strutturali. Offre significativi incentivi finanziari: l'agenzia federale per l'impiego può coprire fino al 100 % degli ulteriori costi di formazione e anche sovvenzionare fino al 75 % delle commissioni di lavoro del dipendente durante la misura di qualificazione. La quantità di finanziamento dipende dalle dimensioni dell'azienda, con le aziende più piccole che sono più supportate.

Lo scopo della legge è rafforzare la competitività dell'economia tedesca, garantire i lavori dei dipendenti e contrastare attivamente la carenza di lavoratori qualificati in settori futuri come la progettazione di UX, la scienza dei dati e la gestione dei prodotti.

Gli approcci più radicali come la settimana di quattro giorni o un reddito di base incondizionato (BGE) potrebbero essere parte della soluzione?

Le profonde cambiamenti sul mercato del lavoro sollevano anche domande sulla riprogettazione fondamentale del lavoro e della sicurezza sociale. Due modelli intensamente discussi sono la settimana di quattro giorni e il reddito di base incondizionato (BGE). Questi approcci possono essere intesi come due risposte diverse, ma potenzialmente complementari alle sfide dell'automazione.

La settimana di quattro giorni mira a migliorare la qualità del lavoro esistente trasmettendo guadagni di produttività ai dipendenti sotto forma di tempo. I grandi studi pilota internazionali con 141 aziende e oltre 2.800 dipendenti hanno mostrato risultati impressionanti. Le aziende hanno registrato vendite stabili o addirittura aumentate (a volte fino al 35 %), mentre i dipendenti hanno riportato un drastico declino del burnout (fino al 70 %), stress e ansia, nonché una migliore salute mentale e qualità del sonno. Le fluttuazioni del personale sono diminuite e oltre il 90 % delle società partecipanti ha mantenuto il modello dopo la fase di test. Il successo si basa sul modello "100-80-100" (salari al 100 %, 80 % di tempo, produttività al 100 %), che si ottiene ridisegnando i processi di lavoro e riducendo le riunioni non necessarie.

Il reddito di base incondizionato (BGE), d'altra parte, mira a creare previdenza sociale al di fuori dell'occupazione retribuita disaccoppiando un reddito di base dell'occupazione. Affronta principalmente il problema di coloro che potrebbero essere sfollati dal mercato del lavoro o sono in relazioni di lavoro precarie. I risultati dei progetti pilota in tutto il mondo sono misti e fortemente dipendenti dal contesto. Sono stati osservati effetti positivi come una minore incertezza nutrizionale, una migliore salute, tassi di visita delle scuole superiori e un aumento degli inizi -up in Kenya e India. Il progetto pilota a Stockton, in California, ha mostrato effetti psicologici positivi senza effetti negativi sulla motivazione del lavoro. Altri studi, come i primi esperimenti negli Stati Uniti negli anni '70 o l'esperimento finlandese, hanno mostrato una leggera riduzione degli incentivi del lavoro o nessun cambiamento significativo nel tasso di occupazione, ma un miglioramento del benessere. Una restrizione significativa di molti di questi studi è la loro durata limitata e il suo piccolo ambito, il che rende difficile il trasferimento in un sistema permanente e universale.

Questi due modelli non si escludono a vicenda. Piuttosto, potrebbero affrontare diverse sfaccettature della stessa trasformazione. Una strategia futura potrebbe stabilire la settimana di quattro giorni come standard per l'occupazione a tempo pieno al fine di migliorare la qualità della vita degli impiegati. Allo stesso tempo, una BGE potrebbe fungere da base sociale per coloro che sono in transizione nell'economia dei concerti o i cui lavori sono stati completamente sostituiti dall'automazione. Ciò consentirebbe una risposta sociale più resistente ed equa al cambiamento rispetto a una qualsiasi di queste misure da soli.

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Conseguenze socio -economiche: disuguaglianza, disparità regionali e qualità del lavoro

L'intelligenza artificiale intensifica reddito e attività o può ridurlo?

La questione di come l'IA influisce sulla disuguaglianza è uno dei dibattiti socioeconomici più urgenti del presente e la ricerca fornisce risultati sfumati e parzialmente contraddittori.

Da un lato, ci sono argomenti secondo cui l'IA potrebbe ridurre la disuguaglianza salariale. Contrariamente alle precedenti ondate di automazione, che riguardavano principalmente il lavoro di routine a basso qualificato, l'attuale ondata di intelligenza artificiale mira a professioni altamente pagate dei colletti ". Gli studi a livello di compiti mostrano che i dipendenti a basso qualificato spesso sperimentano i maggiori aumenti di produttività degli strumenti di intelligenza artificiale all'interno di una professione (ad es. Nel servizio clienti o nello sviluppo del software). Ciò potrebbe potenzialmente rafforzare i salari della classe media e ridurre le forbici salariali.

D'altra parte, gli argomenti per un aumento della precisione totale superano. Innanzitutto, i vantaggi di produttività dell'IA potrebbero beneficiare principalmente i lavoratori della conoscenza altamente retribuiti che hanno accesso e competenze per utilizzare questi strumenti, mentre rimangono bassi guadagni di servizio e professioni artigianali. In secondo luogo, l'automazione controllata dall'intelligenza artificiale tende a portare a uno spostamento delle azioni di reddito dal lavoro al capitale. Poiché è necessario meno lavoro umano per la stessa produzione, i proprietari beneficiano di capitale (ad es. Azionisti) in modo sproporzionato, che aggrava la disuguaglianza a favore del già ricco.

Un documento di lavoro dell'International Monetary Fund (FMI) riunisce questi due aspetti e influisce sulla distinzione decisiva: l'IA potrebbe facilmente ridurre la disuguaglianza di walness (sopprimendo i guadagni elevati), ma aumentando drasticamente la disuguaglianza dell'attività. Il meccanismo alla base è che gli stessi dipendenti altamente pagati che sperimentano pressioni salariali sono anche i maggiori proprietari di capitali. Pertanto, si beneficia maggiormente dei rendimenti in aumento dei capitali causati dall'automazione. Inoltre, i premi salariali elevati per le persone con competenze AI ricercate – studio PWC ha trovato un bonus del 56 % – divario tra quelli con e senza queste abilità.

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In che modo la trasformazione tecnologica influisce sulle differenze regionali in Europa e negli Stati Uniti?

La trasformazione tecnologica ha anche una forte dimensione geografica e minaccia di rafforzare le disuguaglianze regionali esistenti.

La crescita e i nuovi posti di lavoro si stanno concentrando sempre più nei centri urbani e nelle capitali. Queste regioni hanno una maggiore densità di posti di lavoro di lavoro (telescopio) ad alta intensità di conoscenza. Nell'UE, i principali colpi della città hanno registrato la più forte crescita dell'occupazione. Negli Stati Uniti, McKinsey ha già previsto che le aree urbane avrebbero sperimentato la crescita netta nei luoghi di lavoro, mentre i distretti rurali potrebbero essere confrontati con decenni di perdita di lavoro.

Questa tendenza porta a una spirale auto -rinforzante: le città attirano datori di lavoro, specialisti e investimenti con i loro mercati dinamici del lavoro e la loro buona infrastruttura, mentre le aree rurali devono lottare con la perdita di posti di lavoro e un'infrastruttura più debole. Le disparità regionali nell'UE sono aumentate dalla Grande Recessione, una tendenza che potrebbe ancora essere esacerbata dall'automazione pandemica e progressiva, poiché le regioni più povere hanno spesso una quota inferiore di posti di lavoro a lunga durata. I centri tecnologici in futuro garantiranno meno la loro forza economica meno attraverso la crescita dell'occupazione rispetto alla crescente produttività, il che continua a concentrare il potere economico.

L'automazione migliora la qualità del lavoro attraverso l'eliminazione di compiti monotoni o ti porta a una maggiore sorveglianza e stress?

Gli effetti dell'intelligenza artificiale sull'esperienza lavorativa quotidiana sono ambivalenti e dipendono fortemente dal tipo di implementazione.

Da una prospettiva positiva, l'IA può migliorare significativamente la qualità del lavoro. Automando monotoniche e compiti ripetitivi, i dipendenti possono concentrarsi su attività più creative, strategiche e attraenti. In alcuni settori, i dipendenti che usano AI Report su maggiore soddisfazione professionale e più piacere nel loro lavoro. Inoltre, l'intelligenza artificiale può migliorare la sicurezza professionale, specialmente in attività fisicamente estenuanti.

Tuttavia, la prospettiva negativa enfatizza i rischi di alienazione e un aumento del controllo. L'intelligenza artificiale consente una nuova estensione della sorveglianza dei dipendenti, che può portare ad una maggiore intensità del lavoro, maggiore stress e perdita di autonomia. La pressione per essere più produttiva in un ambiente di lavoro compresso o basato sull'intelligenza artificiale può portare al burnout se non è gestito con cura. Tra i lavoratori quindi hanno anche timori di perdita di lavoro, perdita di potere di negoziazione nei salari e aumento del controllo attraverso la gestione.

Contesto e prospettive storiche: la rivoluzione dell'IA in confronto

Quali sono i parallelismi e le differenze fondamentali tra l'attuale rivoluzione dell'IA e la rivoluzione industriale?

Per classificare la trasformazione di oggi, uno sguardo alla storia è utile. La rivoluzione dell'IA ha sia parallelismi che differenze fondamentali rispetto alla rivoluzione industriale.

Uno dei parallelismi include che entrambe le rivoluzioni sono caratterizzate da sconvolgimenti tecnologici, riprogetta i mercati del lavoro, sposta le vecchie professioni e ne creano nuove. Entrambi hanno portato a notevoli sconvolgimenti sociali, urbanizzazione (o loro equivalente digitale) e dibattiti intensivi sulla disuguaglianza e sulla distribuzione dei guadagni di produttività.

Tuttavia, le differenze sono più gravi:

• Forza muscolare vs. forza mentale: la rivoluzione industriale, automatizzata e ampliata principalmente la forza muscolare umana (lavoro fisico). La rivoluzione dell'IA, d'altra parte, espande automaticamente la cognizione umana (pensiero). Questo è un salto qualitativo, non solo un cambiamento graduale.
• Velocità ed estensione: la rivoluzione dell'IA avviene molto più velocemente e compressa in pochi decenni. L'adattamento sociale e normativo ha difficoltà a tenere il passo a questo ritmo.
• La natura dei nuovi posti di lavoro: durante la rivoluzione industriale, i lavoratori agricoli repressi sono stati in grado di passare alle fabbriche, il cui lavoro era ancora basato sul lavoro umano. Oggi è meno chiaro se i lavoratori cognitivi repressi possono facilmente passare ai nuovi ruoli correlati all'IA, che spesso richiedono un livello molto più elevato di abilità astratte.
• L'obiettivo finale della tecnologia: le macchine della rivoluzione industriale erano strumenti gestiti dall'uomo. Tuttavia, l'obiettivo dichiarato di alcuni principali sviluppatori di intelligenza artificiale è quello di creare sistemi in grado di svolgere tutte le attività economicamente preziose. Ciò comporta il rischio di rendere il lavoro umano superfluo in molte aree – un pericolo che non esisteva in precedenza in questa forma.

Cosa possiamo imparare dalla storia sull'adattabilità della società e del mercato del lavoro?

La storia della rivoluzione industriale offre preziose lezioni per affrontare la rivoluzione dell'IA di oggi.

L'esperienza dei lavoratori tessili all'inizio del XIX secolo mostra che gli aumenti enormi della produttività in un settore non portano automaticamente a salari più alti per i lavoratori, soprattutto se il loro potere di negoziazione è debole. I salari reali di molti lavoratori stagnarono per decenni, sebbene l'economia sia cresciuta.

La qualità del lavoro e l'autonomia sono cruciali. Il passaggio dal lavoro di fabbrica ha comportato un drastico deterioramento delle condizioni di lavoro e di vita per molti ed è stata una causa principale di disordini sociali. Questo è un insegnamento importante per l'implementazione odierna dei sistemi di gestione e monitoraggio controllati dall'intelligenza artificiale.

L'adattamento sociale è un processo lento e doloroso. La società si è finalmente adattata alla rivoluzione industriale – con nuove leggi sul lavoro, sistemi educativi e programmi sociali – ma questo processo è stato lungo, conflitto e modellato dalla sofferenza.

Una delle lezioni più importanti, tuttavia, è che la direzione della tecnologia non è un destino, ma una scelta. Le decisioni possono essere prese consapevolmente per sviluppare tecnologie che ampliano le capacità umane e creano nuovi compiti significativi invece di semplicemente automatizzare e spostare il lavoro.

Quali campi centrali dell'azione derivano per la politica, le aziende e ogni individuo per progettare con successo il cambiamento?

L'analisi della trasformazione del mercato del lavoro si traduce in chiari campi di azione per tutti gli attori coinvolti.

Per la politica:

• Investimenti nell'istruzione: i governi devono investire in modo massiccio nell'istruzione e nell'apprendimento permanente e integrare sia la competenza dell'IA e le capacità "umane" come il pensiero critico.
• Promozione della trasformazione: dovresti creare un ambiente che supporti il cambiamento nei lavoratori, ad esempio attraverso strumenti politici come la legge sulla qualificazione tedesca.
• Rafforzare la sicurezza sociale: i sistemi di sicurezza sociale devono essere rafforzati e nuovi modelli come una BGE devono essere considerati per supportare i dipendenti repressi e combattere la disuguaglianza.
• Regolamento: è necessaria una regolamentazione intelligente per garantire che l'IA sia sviluppata e utilizzata eticamente, i diritti dei dipendenti siano protetti e che venga impedito un monitoraggio eccessivo.

Per le aziende:

• Ruolo attivo nella qualificazione: le aziende devono assumere un ruolo attivo nella riqualificazione e nell'educazione ulteriormente la propria forza lavoro e concentrarsi sull'espansione delle capacità umane (aumento) invece di essere sostituite.
• Approccio basato sulla competenza: dovresti perseguire un approccio basato sulla competenza nella gestione dei talenti che promuove percorsi di carriera interni e mobilità.
• Cultura dell'apprendimento: la creazione di una cultura dell'apprendimento continuo e della sicurezza psicologica è fondamentale per rendere più facile per i dipendenti adattarsi al cambiamento.

Per tutti:

• Apprendimento proattivo per tutta la vita: ogni individuo deve perseguire un approccio proattivo al proprio apprendimento permanente e accettare un modo di pensare agile.
• Costruire un portafoglio di competenze: la migliore sicurezza contro l'automazione è quella di costruire un portafoglio che includa competenze tecniche e abilità umane uniche come creatività, pensiero critico e adattabilità.

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