ロボット工学とAIを通じて1億3300万人の新しい仕事？物議を醸す予測の背後にあるもの – そしてそれが彼女にとって何を意味するのか
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公開：2025年7月28日 /更新：2025年7月28日 – 著者： Konrad Wolfenstein
ロボット工学を通じて1億3300万人の新しい仕事？物議を醸す予測の背後にあるもの – そしてあなたにとってそれが意味することの写真：xpert.digital
KI時代には、テクノロジーが重要なだけでなく：創造性と共感がこれまで以上に価値がある理由
あなたの仕事は危険にさらされていますか？これは、適切な戦略を備えた雇用市場での変化に適している方法です – 労働市場の変革の包括的な分析：予測とその分類
世界経済フォーラムの大いに議論された予測は、約1億3300万人の新しい仕事を何と言っていますか？
2018年、世界経済フォーラム（WEF）は、「The Future of Jobs」という報告書を公開しました。声明の中核は、2022年までに技術の変化によって7,500万人の雇用が避難することでしたが、同時に1億3300万人の新しい役割が生じることでした。これにより、純利益は5800万人の雇用につながります。この変革は、高速モバイルインターネット（AI）、ビッグデータ分析、クラウドテクノロジーなどの主要なテクノロジーによって駆動される「第4産業革命」（4IR）のコンテキストにありました。
報告書の中心的な発見は、人間と機械の間の分業の変化でした。 2018年には71％の人々がまだ働いていましたが、報告書は2025年までにより多くの現在の作業タスクが実行されると予想して、このシェアの減少を2025年までに予測しました。2018年のレポートの見解は、2016年からの以前のレポートの見解よりも肯定的でした。この報告書は、能力のギャップを引き締め、社会的不平等の拡大を避けるために、政府、企業、および個人の「行動への呼びかけ」と見なされています。
に適し：
これらの予測は、世界経済フォーラムからの後のレポートでどのように発展し、変更されましたか？
WEFの当初の楽観的予測は、次の年で大幅に変化し、より複雑になりました。予測の開発は、マクロ経済的および社会的枠組みの条件により多くの注意を払うものに対する純粋に技術駆動型の見解からの重要な逸脱を示しています。
「Future of Jobs Report 2023」は、2027年までの期間、はるかに冷静な絵を描きました。これは、当時の1400万人の雇用または全体的な雇用の2％の純損失につながります。この変更は、予測純利益から純損失への変更は、状況の大幅な再評価を示しています。
2030年までの期間を見る「Future of Jobs Report 2025」により、WEFは施設が変更されていますが、楽観的な評価に戻りました。このレポートは、9,200万人の損失で1億7000万人の新規雇用の創出を予測しており、これは7800万人のポジションの純利益に対応しています。
ただし、変化のドライバーの変化は非常に重要です。 2018年のレポートは技術革命のみに焦点を当てていましたが、後のレポートは、より広い範囲の影響要因を挙げています。テクノロジー、特にAIとビッグデータは、引き続き中心的なドライバーです。しかし、緑の変革、生活費の増加や経済成長のゆっくりとしたマクロ経済的要因、ESG基準（環境、社会管理）、および人口統計の変化は、非常に重要またはさらに重要である。
予測のこの開発は、重要な発見を明らかにしています。技術の進歩が事実上自動的に雇用の純成長につながるという最初の仮定は現実によって反論されました。報告書は、雇用を創出するための技術の可能性が経済的および政治的枠組みに大きく依存していることを示しています。 2025年の報告書は、雇用の消滅の主な要因としての経済成長のゆっくりした成長を特定していますが、グリーン変換への投資は新しいスポットを作成するための不可欠なエンジンと見なされています。したがって、テクノロジーの約束は絶対的ではなく、条件付きではありません。肯定的な結果は、イノベーションの避けられない結果ではなく、健康で支持的なマクロ経済環境に依存します。
労働市場の変化：テクノロジーとグリーンの変革が雇用を生み出す方法
労働市場の変化：テクノロジーとグリーンの変革がどのように雇用を生み出すか – 画像：xpert.digital
WEFの仕事のネット予測の開発。この表は、純粋に技術駆動型の楽観主義から、経済的および生態学的要因を含むより複雑な見解への予測の変化を示しています。
労働市場は、テクノロジーとグリーンの変革の影響によって推進されており、変化しています。 2018年から2022年までの期間に、人工知能、ビッグデータ、クラウドテクノロジーなどの技術開発が1億3,300万人の新しい雇用を生み出し、7500万人の雇用が交換され、5800万人が純増加しました。ただし、2023年から2027年にかけて、6900万人の雇用が発生しますが、8,300万人が失われます。これは、技術的な変化、経済的圧力、生活費の増加と1400万人の雇用の純承認の結果です。 2025年から2030年までの期間、9,200万人と比較して1億7000万人の新しいポジションでの雇用の大幅な増加が、技術、緑の変換、ESG基準、マクロ経済的要因が変化の主な要因であり、7800万人の雇用の純増加につながります。
これらの数字はどのような方法に基づいており、このアプローチの批判は何ですか？
WEFの顕著な数は、大規模な多国籍企業の人事、戦略、管理の分野のマネージャーを対象とした調査である「将来の雇用調査」に基づいています。たとえば、313のグローバル企業が2018年のレポートでインタビューされました。これは、20の経済で1500万人以上の従業員を代表しており、世界の国内総生産の70％を占めています。
「7500万人の避難」や「1億3300万人の新しい」ジョブなど、しばしば引用される数字が外挿の結果であることを理解することが重要です。調査した企業は、984,000人の雇用の減少と、自分の労働力に対して174万人の増加を予測しました。これらの内部企業の傾向は、その後、大企業の世界的な非農業雇用人口に外挿され、それにより国際労働機関（ILO）のデータが基礎として機能しました。方法論は、中小企業（中小企業）と非公式部門を明示的に除外しています。これは、世界の雇用の大部分を占めるため、大きな制限です。
この方法論的アプローチに対する適切な批判があります：
第一に、報告書は過度に過度に楽観的で物語の偏見で告発されています。批評家は、WEFの物語が組織の目標を支持して、グローバルな協力を促進する傾向があると主張しており、それが前向きな表現につながる可能性があります。 2016年からの暗い警告、2018年の強力な楽観主義、および後年のより複雑なイメージの間の変動は、安定した一貫した分析の代わりに、過補正のパターンを示しています。
第二に、雇用の「純利益」に焦点を当てることは、誤解を招くと批判されています。 「ギャンブラーの誤acy」（プレイヤー）と比較したこのアプローチは、移行中の大きなハードルを無視します。彼は、抑圧された従業員が新しい役割の1つに簡単に切り替えることができることを誤って提案しています。ただし、膨大な資格ギャップ – レジ係は、DevOps – の地理的不平等と仕事の品質と支払いの違いとして一晩で無視されません。純番号は、移行の膨大な人間的および社会的コストを曖昧にします。
第三に、予測は疑わしい仮定に基づいています。報告書は、AIによるコスト削減が、チーム全体の雇用の損失を補う「Mensch + Ki」の役割の乗算につながることを示唆しています。批評家は、この仮定は非現実的であると考えています。特に、多くの大規模経済で資金不足または政治的に物議を醸すケアセクターなどの分野での予測の成長が行われているためです。
最後に、問題の以前の予測の失敗は、仮定の信頼性を失敗させます。 2018年からのWEFの予測は、2022年までに大規模な「再訓練革命」が行われるという予測は、予想される範囲に忠実ではありませんでした。しばしば、この努力は不十分であり、資金不足で、物流上のハードルに遭遇したため、ジョブの予測の基礎となる仮定の実現可能性を実現します。
プロの風景の変化：自動化の勝者と敗者
どの特定の専門分野と役割がAIと自動化によって置き換えられますか？
AIと自動化を介した労働市場の変革は、重要な偏光につながり、特定の職業は変位のリスクが高いとさらされます。とりわけ、ルーチンに基づく活動は、商業地域（ホワイトカラー）と生産（ブルーカラー）の両方で影響を受けます。最も絶滅の危機にある人口統計グループは、オフィスワーカー、デジタル能力が低い従業員、高齢者です。
さまざまなWEFレポートで一貫した職業リストが記載されており、その需要は急激に低下しています。これには次のものが含まれます。
- データ入力スタッフ（データ入力書記官）
- 会計および給与計算書（会計、簿記、給与計算書）
- 行政および秘書の部隊（行政および執行秘書）
- 議会および工場労働者（特定の業界）
- キャッシャーとスイッチのスタッフ（レジ係とチケットの店員）
- カウンターの銀行従業員（銀行窓口係）
- 郵便サービス従業員（郵便サービス書記官）。
「Future of Jobs Report 2025」などの最近のレポートは、ナレッジワーク分野からのさらなる職業でこのリストを拡大しています。グラフィックデザイナーと弁護士は、現在、縮小している専門分野の中に数えられています。これは、生成的AIの進歩的なスキルに明示的に起因しており、要求の厳しい認知タスクを引き受けることができます。
この技術革命の過程で、どの新しく成長している職業が生まれますか？
日常的なタスクの変位と並行して、新しく発展した専門分野に対する高い需要があります。これらの成長領域は、本質的に独占的に技術的なものではありませんが、人間のスキルを特に必要とする役割も含まれています。
技術指向の職業は成長の中心にあります。最も急速に成長している役割は一貫してです：
- KIおよび機械学習スペシャリスト
- ビッグデータスペシャリスト
- プロセスオートメーションの専門家
- 情報セキュリティのためのアナリスト
- ソフトウェアおよびアプリケーション開発者
- ロボット工学エンジニア
- フィンテックエンジニア。
同時に、「人間」のスキルに基づいている職業の需要が増加しています。これらには以下が含まれます：
- 販売およびマーケティングの専門家
- 人と企業文化の専門家（人と文化の専門家）
- 組織開発の専門家
- イノベーションマネージャー
- 顧客監督者。
急速に成長しているもう1つのセクターは、グリーン経済です。後のレポートは、次のような職業の強力な成長を強調しています。
- 再生可能エネルギーのエンジニア
- 太陽エネルギーシステムのエンジニア
- サステナビリティマネージャー。
教育およびケアセクターは、堅牢な成長も記録しています。医師、看護師、教師などの職業は、社会の老化やこれらの活動が自動化するのが困難であるという事実などの人口統計学的発展によって推進されることが期待されています。
最速の成長率と絶対数の最大の成長を区別することが重要です。ハイテク専門家は最も急速に成長していますが、土地労働者、配達運転手、建設労働者などの最前線の職業の最大の絶対成長が期待されています。
仕事の未来：これらの職業は重要性を獲得しています
仕事の未来：これらの職業は重要性を獲得しています – イメージ：Xpert.Digital
プロの分野の栽培と縮小の統合の概要。この表は、さまざまなレポートからの予測を要約し、労働市場の変革の勝者と敗者を示しています。
作業の未来は重要な変化を示しています。テクノロジーとデータの分野では、AIや機械学習スペシャリスト、ビッグデータスペシャリスト、ソフトウェア開発者、情報セキュリティアナリストが重要性を獲得していますが、データ入力やITサポート技術者などの単純なアクティビティが減少しています。経済と管理の分野では、サステナビリティマネージャー、イノベーションマネージャー、プロセスオートメーションの専門家、販売およびマーケティングの専門家がますます需要がありますが、管理および秘書の力、会計および給与計算会計は関連性が失われます。グリーンエコノミーでは、再生可能エネルギーのエンジニア、電気自動車の専門家と環境エンジニアが増加しています。同時に、化石エネルギー産業では職業が消えています。看護および教育部門では、ソーシャルワークの看護スタッフ、医師、教師、コンサルタントがより重要になり、職業が重要性を失いません。オフィスと管理地域では、銀行の従業員、郵便サービスの従業員、レジ係、グラフィックデザイナー、弁護士が特に減少していますが、クラフトと生産、農業労働者、配達ドライバー、建設労働者が絶対的な数字で成長し、集会と工場の労働者は自動化に需要が低くなります。
グリーン変換などのどの包括的な傾向も、雇用の発達と減少に影響しますか？
雇用市場のダイナミクスは、自動化だけによって決定されるわけではありません。多くのマクロトレンドが相互作用し、未来の専門的な風景を形成します。
緑の変換、つまり気候保護への投資と気候変動への適応は、最大のネットジョブエンジンの1つと考えられています。この傾向は、再生可能エネルギーと環境保護のためのエンジニアの需要、ならびにサステナビリティスペシャリストを促進します。
経済的枠組みの条件は、同様に強力ですが、しばしば反対の効果があります。経済成長のゆっくりとした生活費の増加は、雇用の純細工として分類され、テクノロジーとグリーン変革によって生み出された利益を破壊することがあります。
テクノロジーの採用自体は、両刃の剣です。デジタルアクセスの拡大は、最も多くのジョブ（1900万）だけでなく、多く（900万）も生み出すと予想されます。 KIとビッグデータは、2番目に大きいドライバーに続き、1,100万人が作成され、900万人の抑制されたポジションがあります。
人口統計シフトも重要な役割を果たします。収入が高い国の高齢化は、健康とケアセクターの需要を促進します。同時に、収入が少ない国の雇用可能な人口の増加は、教育部門の労働者の必要性の増加につながります。
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将来のスキル：これが、企業が能力の増大するギャップを埋める方法です
能力のギャップ：将来どのスキルが必要か
「能力のギャップ」（スキルギャップ）とは何ですか？この課題はどれくらいですか？
「能力のギャップ」または「スキルギャップ」は、雇用主が空室に必要とするスキルと、利用可能な労働者の実際に既存の資格との間の矛盾を説明しています。このギャップは、現在の労働市場の変革の中心的な課題の1つです。
この課題の範囲は膨大です。 2018 WEFレポートでは、2022年までに、すべての従業員の54％がかなりの再訓練とさらなる教育措置（Reskilling and Upsky）が必要になると予測しています。後のレポートでは、この評価を確認して強化します。「Future of Jobs Report 2025」は、従業員の44％のコアコンピテンシーが今後5年間にわたって変化することに注目し、2030年までに仕事に必要なスキルのほぼ40％が時代遅れになると述べています。
この統計的現実は、企業リーダーの認識に反映されています。米国では、マネージャーの70％が、イノベーションと成長にマイナスの影響を与える組織の能力に重大なギャップがあることを示しています。これらのマネージャーのほぼ40％は、このギャップが悪化することさえあると考えています。
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- テクノロジーリーダーシップと能力リーダーシップ：国家の競争力と回復力の分析
テクノロジーリーダーシップと能力リーダーシップ：国家の競争力と回復力の分析 – イメージ：Xpert.Digital
どの特定の技術的およびデジタルスキルが最も緊急に必要ですか？
「ハードスキル」とも呼ばれる技術的スキルの側面には、需要の明確な階層があります。最前線には、第4産業革命の駆動技術に直接接続されている能力があります。
最も人気のあるスキルの最上部には、一定のAIとビッグデータがあります。大量のデータに対処し、AIシステムを使用または開発する能力が重要であると考えられています。デジタル化のさらなるコアコンピテンシーは、これに密接に関連しています：基本的な技術能力（技術リテラシー）、ネットワークとサイバーセキュリティ、ソフトウェアとアプリケーション開発、データ分析、クラウドコンピューティングも非常に需要があります。
興味深いことに、プロジェクト管理は、最も重要な技術スキルの1つとしてしばしば言及されています。これは、技術的実装の能力と戦略的事業計画を組み合わせ、複雑なデジタル化プロジェクトをうまく制御する必要性を強調しています。
分析的思考、創造性、回復力などの「人間」のスキルがさらに重要と考えられるのはなぜですか？
マシンがますます技術的なタスクを引き受けるとき、パラドックスが作成されます。技術的なスキルは最も急速に成長していますが、認知的および社会的感情的スキルはしばしば最も重要なものとして分類されます。これは、希少性と利益の経済的論理によって説明できます。 AIルーチンタスクは – 性質上、技術的であろうと認知 – であろうと、豊富で低コストで利用できるようにするため、これらのタスクを実行するためにのみ使用されるスキルは価値を失います。
同時に、タスクは、新しい問題解決、戦略的思考、倫理的判断、複雑な対人相互作用を必要とするタスクを自動化することが困難なままです。マシンが「何」と「どのように」多くのアクティビティを引き受けると、人間の役割は「なぜ」と「次のもの」に移行します。これには、問題を定義し、AIの結果を創造的に解釈し、利益団体を説得し、複雑な人間チームを管理する能力が必要です。これはまさにそのような「人間」のスキルが不可欠なものです。
非自動スキルの「自動化ボーナス」が作成されます。これらのユニークな人間のスキルの経済的価値と需要は不釣り合いに増加します。これらのスキルの中で最も重要なのは次のとおりです。
- 分析的および創造的な思考：これらは、雇用主が最も要求しているスキルの一貫して一貫しています。
- 適応性：回復力、柔軟性、俊敏性は、常に変化する環境で自分の道を見つけることができなければならないため、最も重要です。
- リーダーシップと社会的能力：リーダーシップスキル、社会的影響、感情的知性、好奇心、生涯学習も重要です。AIはこれらのスキルをほとんど再現できないからです。
したがって、能力のギャップは、単なる技術的スキルの欠如ではありません。それは能力市場の一部門です。日常的なスキルの価値は崩壊しますが、非ルーチンで深く人間のスキルの価値は急上昇します。したがって、人事開発のための最も効果的な戦略は、プログラミングを教えるだけでなく、これを批判的思考と創造性のトレーニングと組み合わせます。
仕事の持続可能：ソフトスキルと技術のノウハウのバランス
仕事の持続可能：ソフトスキルと技術のバランスノウハウ – 画像：Xpert.Digital
将来の仕事の世界のための重要なスキル。この表は、技術的および人間のスキルの二重の重要性を示しており、雇用主が知覚する重要性に従って命令します。
仕事に将来の根拠になるということは、ソフトスキルと技術的なノウハウの適切なバランスを見つけることを意味します。そもそも、分析的および創造的な思考などの人間のスキルがそうです。人工知能、ビッグデータ、基本的な技術スキルの分野での技術的知識によって密集されています。回復力、柔軟性、敏ility性も、さらに人間のスキルとして重要です。技術的な面では、ネットワーク、サイバーセキュリティ、データ分析がますます重要になっています。好奇心、生涯学習、リーダーシップと社会的影響も、決定的な人間の能力の1つです。これは、ソフトウェアとアプリケーション開発の技術的専門知識、およびプロジェクト管理によって補足されています。
変化に対処するための戦略：再訓練、さらなる教育、新しい作業モデル
どの戦略が企業を追求して、将来のために労働力を準備しますか？
能力の広範なギャップを考慮して、企業は将来のために労働力を準備するための積極的な戦略を開発しています。これらの戦略は、単純なトレーニング措置を超えており、人事開発の基本的な再編成を目指しています。
中心的なアプローチは、戦略的な人事計画です。企業は、将来の要件と比較して現在のスキルを分析し、再訓練（Reskilling）およびさらなるトレーニング（Upsky）のターゲットプログラムを開発しています。目標は、「持続可能な能力アーキテクチャ」を構築することです。
戦略的焦点は、技術を通じて労働者の純粋な交換から増強、つまり技術ツールを通じて人間のスキルのターゲットの強化に移行します。これは、双方の強みが組み合わされているヒューマンマシンコラボレーションの概念に現れます。
さらなるトレーニングへの投資は、この戦略の具体的な表現です。 AI、デジタルスキル、リーダーシップスキルに重点を置いて、60％の企業が従業員向けのトレーニングプログラムに積極的に投資しています。同時に、企業は、才能を組織内に保ち、さらに開発するために明確なキャリアパスを作成することにより、内部のモビリティを促進します。
また、革新的な企業は、学習を日常の仕事に直接統合します。実績のある慣行には、従業員を率いるコーチへのトレーニングエグゼクティブ、および経験豊富な同僚が知識を渡すピアツーピア学習モデルの使用が含まれます。
実際に成功した再訓練イニシアチブは何ですか？ Amazon、AT＆T、Siemensのプログラムをご覧ください。
一部の世界的に大手企業は、従業員を資格を取得するために、すでに広範かつはるかに依存しているイニシアチブを開始しています。
「高級2025」イニシアチブにより、Amazonは数十万人の従業員を訓練するために12億ドルの予算を提供しました。コアプログラムには、技術的なバックグラウンドなしで従業員を訓練する「Amazon Technical Academy」、Advancedの「Machine Learning University」、および授業料を引き継ぐ「キャリア選択」プログラムが含まれます。結果は測定可能です。参加者の75％がキャリア上昇を記録し、給与は平均で8.6％増加しました。
彼の「Future Ready」プログラムで、AT＆Tは彼の労働力を再訓練するために約10億ドルを投資しました。同社は、従業員の半数が将来に必要なスキルを持っていないことを発見し、大量割引や新しい設定ではなく、意図的に内部資格攻撃を選択しました。このプログラムは、データサイエンスやサイバーセキュリティなどの分野に焦点を当て、オンラインプラットフォームとパーソナライズされたキャリアポータルを使用して、従業員に柔軟な学習機会を提供します。
シーメンスは、デジタル変革と従業員の資格が密接に関連するアプローチに従っています。同社は、データインフラストラクチャから生成AIの使用まで、包括的な近代化にAmazon Web Services（AWS）などのクラウドテクノロジーを使用しています。顕著な例は、ErlangenでのSiemens Electronics作業です。そこで、産業用4.0ソリューションが実装され、機械学習の運用時間が80％短縮されました。同時に、生産の労働力は、リアルタイムのデータ分析とモノのインターネット（IoT）の訓練を受けました。これは、高揚を運用変換に直接埋め込む方法を示しています。
国家はどのような役割を果たしますか？ドイツの資格チャンス法の分析。
起業家のイニシアチブに加えて、州の枠組み条件は、構造的変化に対処する上で重要な役割を果たします。ドイツの資格チャンス法は、積極的な国家政治の例です。
法律は、特に技術的または構造的な変化の影響を受ける専門分野で、従業員のさらなるトレーニングで企業を支援することを目指しています。それは重要な財政的インセンティブを提供します：連邦雇用機関は、さらなるトレーニング費用の最大100％をカバーし、資格措置中に従業員の労働費の最大75％を助成することができます。資金の額は会社の規模に依存し、中小企業がより多くサポートされています。
法律の目的は、ドイツ経済の競争力を強化し、従業員の仕事を確保し、UXデザイン、データサイエンス、製品管理などの将来の分野での熟練労働者の不足を積極的に打ち消すことです。
4日間の週や無条件のベーシックインカム（BGE）などのより根本的なアプローチは、解決策の一部になる可能性がありますか？
労働市場での深い変化は、仕事と社会保障の基本的な再設計に関する疑問も提起しています。 2つの激しく議論されたモデルは、4日間の週と無条件のベーシックインカム（BGE）です。これらのアプローチは、自動化の課題に対する2つの異なるが、潜在的に補完的な答えとして理解できます。
4日間の週は、時間の形で従業員に生産性の向上を渡すことにより、既存の作業の質を向上させることを目的としています。 141社と2,800人以上の従業員を対象とした大規模な国際パイロット研究が印象的な結果を示しています。企業は、販売の安定または増加（時には最大35％）を報告しましたが、従業員は燃え尽き症候群（最大70％）、ストレスと不安の大幅な減少、および精神的健康と睡眠の質の向上を報告しました。人員の変動は減少し、参加企業の90％以上がテスト段階の後にモデルを維持しました。成功は、「100-80-100」モデル（100％の賃金、80％の時間、100％の生産性）に基づいており、作業プロセスの再設計と不必要な会議の削減によって達成されます。
一方、無条件のベーシックインカム（BGE）は、雇用のベーシック収入を切り離すことにより、有益な雇用以外に社会保障を作成することを目指しています。それは主に、労働市場によって避難する可能性のある人々の問題に対処している、または不安定な雇用関係にある。世界的なパイロットプロジェクトの結果は混合されており、コンテキストに大きく依存しています。ケニアとインドでは、栄養不確実性の低下、健康の改善、高校訪問率、スタートの増加などのプラスの効果が観察されました。カリフォルニア州ストックトンにあるパイロットプロジェクトは、仕事の動機付けに悪影響を与えることなく、ポジティブな心理的影響を示しました。 1970年代の米国での初期の実験やフィンランドの実験など、他の研究では、仕事のインセンティブのわずかな減少または雇用率の有意な変化はありませんが、井戸の改善が示されました。これらの研究の多くの大幅な制限は、限られた期間とその小さな範囲であるため、恒久的な普遍的なシステムへの移行が困難です。
これらの2つのモデルは相互に排他的ではありません。むしろ、彼らは同じ変換の異なる側面に対処することができました。将来の戦略は、雇用された生活の質を改善するために、フルタイムの雇用の基準として4日間の週を確立することができます。同時に、BGEは、ギグ経済に移行している人や、雇用が自動化に完全に置き換えられた人々のための社会的基盤として役立つ可能性があります。これにより、これらの測定値のいずれよりも、より抵抗力が高く、より公平な社会的答えが変化に対して可能になります。
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AI、労働市場と不平等：変化における機会と課題
社会経済的結果：不平等、地域の格差、仕事の質
人工知能は収入と資産を強化していますか、それともそれを減らすことができますか？
AIが不平等にどのように影響するかという問題は、現在からの最も緊急の社会経済的議論の1つであり、研究は微妙で部分的に矛盾した結果を提供します。
一方では、AIが賃金不平等を減らすことができるという議論があります。主に低資格の日常的な作業に関する以前の波とは対照的に、現在のAI波は、高給の「ホワイトカラー」職業を目指しています。タスクのレベルでの調査は、低資格の従業員がしばしば、職業内のAIツールによって最大の生産性の向上を経験することを示しています（たとえば、顧客サービスやソフトウェア開発など）。これにより、中流階級の賃金が強化され、賃金はハサミを減らす可能性があります。
一方、総精度の増加の議論は上回ります。第一に、AIの生産性の利点は、主にこれらのツールを使用するためのアクセスとスキルを持つ高給与の知識労働者に利益をもたらす可能性がありますが、サービスとクラフトの職業の低い収入は残っています。第二に、AI制御された自動化は、職場から資本への収入株の変化につながる傾向があります。同じ生産には人間の仕事が少ないため、所有者は資本（例えば株主など）の恩恵を受けて不均衡に恩恵を受け、すでに裕福な人に有利な不平等を悪化させます。
国際通貨基金（IMF）のワーキングペーパーは、これらの2つの側面を結びつけ、決定的な区別に影響を与えます。AIは（高所得者を抑制することにより）ウォルネス不平等を簡単に減らすことができますが、資産の不平等を大幅に増やすことができます。その背後にあるメカニズムは、賃金圧力を経験している同じ給料の高い従業員も最大の資本所有者であるということです。したがって、自動化によって引き起こされる資本利回りの上昇から最も恩恵を受けることができます。さらに、求められているAIスキルを持つ人々の高い賃金保険料 – PWCの研究では、56％のボーナスが見つかりました - これらのスキルの有無にかかわらず、 – 。
に適し：
技術変革は、ヨーロッパと米国の地域の違いにどのように影響しますか？
また、技術の変化は地理的な強い次元を持ち、既存の地域の不平等を強化する恐れがあります。
成長と新しい仕事は、都市部や首都にますます集中しています。これらの領域には、知識が集中的で長い距離の作業 - 対応（望遠鏡）の仕事の密度が高くなっています。 EUでは、都市の主要なストロークが最も強い雇用の成長を記録しました。米国では、マッキンゼーはすでに都市部が職場で純増加を経験すると予測していますが、農村地区は何十年にもわたる仕事の喪失に直面する可能性があります。
この傾向は、自己強制力のあるスパイラルにつながります。都市は、雇用主、専門家、投資をダイナミックな労働市場と優れたインフラストラクチャに引き付けますが、農村部は雇用の損失と弱いインフラストラクチャに苦労しなければなりません。 EUの地域の格差は、大不況以来増加しています。これは、貧しい地域では長い距離の仕事の割り当てが低いため、パンデミックで進歩的な自動化によってまだ悪化する傾向です。ハイテクセンターは、将来的には、生産性を向上させるよりも、雇用の成長により経済的強さをより少なくします。
自動化は、単調なタスクの排除を通じて作業の品質を改善しますか、それともより多くの監視とストレスにつながりますか？
毎日の仕事の経験に対するAIの影響は曖昧であり、実装の種類に強く依存しています。
肯定的な観点から、AIは仕事の質を大幅に向上させることができます。単調なタスクと繰り返しのタスクを自動化することにより、従業員はより創造的で戦略的で魅力的な活動に集中できます。一部のセクターでは、AIを使用している従業員は、仕事のより大きな喜びについて報告しています。さらに、AIは、特に身体的に疲れ果てた活動において、職業的安全を改善できます。
しかし、否定的な視点は、疎外と制御の増加のリスクを強調しています。 AIは、従業員の監視の新たな範囲を可能にし、労働強度の増加、より多くのストレス、自律性の喪失につながる可能性があります。圧縮またはAIベースの作業環境でより生産的になるというプレッシャーは、慎重に管理されていない場合、燃え尽きにつながる可能性があります。したがって、労働者の間では、雇用の喪失、賃金の交渉力の喪失、経営陣による支配権の増加に対する恐怖もあります。
歴史的背景と見通し：比較してAI革命
現在のAI革命と産業革命の類似点と基本的な違いは何ですか？
今日の変革を分類するには、歴史を見ることが役立ちます。 AI革命には、産業革命の類似点と根本的な違いの両方があります。
類似点の1つには、両方の革命が技術の激変、労働市場の再設計、古い職業を変え、新しいものを作成することが特徴付けられていることが含まれます。どちらもかなりの社会的激変、都市化（またはそのデジタル同等）、および生産性の向上と生産性の分配に関する集中的な議論につながりました。
ただし、違いはより深刻です。
- 筋力と精神力：産業革命、自動化され、主に人間の筋力強度（身体的作業）。一方、AI革命は、自動的に人間の認知（思考）を拡大します。これは、単なる段階的な変化ではなく、定性的な飛躍です。
- 速度と範囲：AI革命は、数十年ではるかに速く、圧縮されます。社会的および規制的適応は、このペースに追いつくのに苦労しています。
- 新しい仕事の性質：産業革命の間、抑圧された農業労働者は工場に切り替えることができました。工場の仕事はまだ人間の仕事に基づいていました。抑制された認知労働者が新しいAI関連の役割に簡単に切り替えることができるかどうかは、今日ではそれほど明確ではありません。
- テクノロジーの最終目標：産業革命の機械は、人間によって運営されたツールでした。ただし、一部の大手AI開発者の宣言された目標は、経済的に価値のあるすべてのタスクを実行できるシステムを作成することです。これは、多くの分野で人間の仕事を余計なものにするリスクがあります – これは以前にこの形で存在していなかった危険です。
社会と労働市場の適応性について歴史から何を学ぶことができますか？
産業革命の歴史は、今日のAI革命に対処するための貴重な教訓を提供します。
19世紀初頭の繊維労働者の経験は、特に交渉力が弱い場合、産業の生産性の大幅な増加が労働者のより高い賃金に自動的につながることはないことを示しています。経済は成長しましたが、多くの労働者の本当の賃金は何十年も停滞していました。
仕事の質と自律性は非常に重要です。工場作業からの移行は、多くの人にとって労働条件と生活条件の劇的な悪化を意味し、社会不安の主な原因でした。これは、AI制御された管理および監視システムの今日の実装のための重要な教育です。
社会的適応は、ゆっくりと痛みを伴うプロセスです。同社は最終的に – 新しい作業法、教育システム、社会 – で産業革命に適応しましたが、このプロセスは長く、対立し、苦しみによって形作られました。
しかし、最も重要な教訓の1つは、テクノロジーの方向が運命ではなく、選択であるということです。仕事を自動化して変位させるのではなく、人間のスキルを拡大し、新しい意味のあるタスクを作成するテクノロジーを開発するために意識的に行うことができます。
変化をうまく設計するために、政治、企業、および各個人のためにどの中央の行動分野が生まれますか？
労働市場の変革の分析は、関係するすべての関係者の明確な行動分野をもたらします。
政治のために：
- 教育への投資：政府は、教育と生涯学習に大いに投資し、AI能力と批判的思考などの「人間」スキルの両方を統合する必要があります。
- 変革の促進：たとえば、ドイツの資格チャンス法などの政治的手段を通じて、労働者の変化をサポートする環境を作成する必要があります。
- 社会保障の強化：社会保障システムを強化する必要があり、BGEなどの新しいモデルを抑圧された従業員と戦闘不平等をサポートするために考慮する必要があります。
- 規制：AIが倫理的に開発され、使用され、従業員の権利が保護され、過度の監視が防止されることを保証するために、巧妙な規制が必要です。
企業向け:
- 資格における積極的な役割：企業は、自分自身の労働力を再訓練とさらなる教育において積極的な役割を引き受け、交代する代わりに人間のスキル（増強）の拡大に集中する必要があります。
- 能力ベースのアプローチ：内部のキャリアパスとモビリティを促進する才能管理における能力ベースのアプローチを追求する必要があります。
- 学習の文化：継続的な学習と心理的安全の文化の創造は、従業員が変化に適応しやすくするために重要です。
みんなのために：
- 積極的な生涯学習：各個人は、自分の生涯学習に対する積極的なアプローチを追求し、機敏な考え方を受け入れなければなりません。
- 能力ポートフォリオの構築：自動化に対する最良のセキュリティは、技術的なスキルと創造性、批判的思考、適応性などのユニークな人間のスキルを含むポートフォリオを構築することです。
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