로봇 공학과 AI를 통한 1 억 3 천 3 백만 개의 새로운 일자리? 논란의 여지가있는 예측의 뒤에있는 것 – 그것이 그녀에게 의미하는 바

당신의 직업이 위험에 처해 있습니까? 이것이 올바른 전략으로 구직 시장의 변화에 적합한 방법입니다 – 노동 시장의 변화에 대한 포괄적 인 분석 : 예측 및 분류

세계 경제 포럼에 대한 논의 된 많은 예측은 약 1 억 3,300 만 건의 새로운 일자리를 말하는 것은 무엇입니까?

2018 년 WEF (World Economic Forum)는 "The Future of Jobs"라는 보고서를 발표했으며, 여기에는 훨씬 퇴각적이고 논의 된 많은 예측이 포함되어 있습니다. 성명서의 핵심은 2022 년까지 7,500 만 개의 일자리가 기술 변화에 의해 대체 될 것이지만 동시에 1 억 3 천 3 백만 개의 새로운 역할이 일어날 것이라는 점입니다. 이로 인해 순이익은 5 천 8 백만 일자리로 이어질 것입니다. 이 혁신은 빠른 모바일 인터넷, 인공 지능 (AI), 빅 데이터 분석 및 클라우드 기술과 같은 주요 기술에 의해 구동되는 "4 차 산업 혁명"(4IR)의 맥락에서 위치했습니다.

이 보고서의 중심 발견은 인간과 기계 사이의 노동 분업이 변화하는 것이었다. 2018 년에도 71 %의 사람들이 여전히 일하고 있었지만이 보고서는 2022 년까지 2025 년까지 더 많은 현재의 작업 작업이 수행 될 것으로 예상하고 2018 년 보고서에 대한 견해는 2016 년부터 이전 보고서의 견해보다 더 긍정적이었다. 이는 회사가 새로운 기술을 제공하는 기회에 대한 이해를 더 잘 발전시킨 사실에 의해 정당화되었다. 이 보고서는 역량의 격차를 강조하고 사회적 불평등이 커지는 것을 피하기 위해 정부, 회사 및 개인의 "행동 유도 행동"으로 보았습니다.

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세계 경제 포럼의 이후 보고서에서 이러한 예측은 어떻게 발전하고 변경 되었습니까?

WEF의 초기 낙관적 예측은 다음 해에 크게 바뀌었고 더 복잡해졌습니다. 예측의 발전은 거시 경제적, 사회적 틀 조건에 더 많은 관심을받는 순수한 기술 -주도적 견해에서 상당한 출발을 보여줍니다.

"Jobs of Jobs Report 2023"은 2027 년 까지이 기간 동안 훨씬 더 냉정한 그림을 그렸다. 이는 당시 1,400 만 개의 일자리 또는 전체 고용의 2 %가 순 손실로 이어질 것입니다. 예측 순이익에서 순 손실로의 이러한 변화는 상황에 대한 상당한 재평가를 나타냅니다.

2030 년까지의 기간을 살펴 보는 "Jobs of Jobs Report 2025"를 통해 WEF는 건물이 변경되었지만 낙관적 평가로 돌아 왔습니다. 이 보고서에 따르면 1 억 7 천만 개의 새로운 일자리가 1 억 7,000 만 포지션의 순이익에 해당 할 것으로 예상됩니다.

그러나 변화 동인의 변화는 중요합니다. 2018 년 보고서는 거의 독점적으로 기술 혁명에 초점을 맞추었지만 나중에 보고서는 더 넓은 영향 요인이라고합니다. 기술, 특히 AI 및 빅 데이터는 중앙 운전자로 남아 있습니다. 그러나 녹색 변화, 생활비 증가 및 경제 성장 둔화, ESG 표준 (환경, 사회 및 기업 관리) 및 인구 통계 변화와 같은 거시 경제적 요인은 크거나 훨씬 더 중요합니다.

이러한 예측의 발전은 중요한 발견을 보여줍니다. 기술적 진보가 사실상 자동으로 일자리가 순간 성장으로 이어진다는 초기 가정은 현실에 의해 반박되었습니다. 보고서는 일자리 창출 기술의 잠재력이 경제 및 정치적 틀에 크게 의존한다는 것을 보여줍니다. 2025 년의 보고서는 경제 성장이 느린 경제 성장을 일자리를 소멸시키는 주요 원동력으로 식별하는 반면, 녹색 혁신에 대한 투자는 새로운 지점을 만드는 데 필수적인 엔진으로 간주됩니다. 따라서 기술의 약속은 절대적으로는 아니며 조건부입니다. 긍정적 인 결과는 혁신의 불가피한 결과가 아니라 건강하고지지적인 거시 경제 환경에 달려 있습니다.

노동 시장의 변화 : 기술과 녹색 변화가 일자리를 창출하는 방법

WEF의 직무에 대한 순 예측 개발. 이 표는 순수한 기술 부동산 낙관론에서 경제적, 생태 학적 요인을 포함하는보다 복잡한 견해로 예측의 변화를 보여줍니다.

노동 시장은 기술과 녹색 변화의 영향으로 인해 변화하고 있습니다. 2018 년부터 2022 년까지 인공 지능, 빅 데이터 및 클라우드 기술과 같은 기술 개발로 인해 1 억 3 천 3 백만 개의 새로운 일자리가 창출되었으며 7,500 만 개의 일자리가 교체되어 5 천 5 백만이 증가했습니다. 그러나 2023 년에서 2027 년까지 6,900 만 개의 일자리가 발생하지만 8,300 만 명이 손실 될 것이며, 이는 기술 변화, 경제적 압력 및 생활비 증가 및 1,400 만 개의 일자리를 순수하게함으로써 발생합니다. 2025 년에서 2030 년까지의 기간 동안 기술, 녹색 변환, ESG 기준 및 거시 경제적 요인과 함께 9,200 만 건에 비해 1 억 7 천만 개의 새로운 직책으로 고용이 크게 증가하여 변화의 주요 동인이며, 이로 인해 7 천 8 백만 일자리가 증가합니다.

이 숫자는 어떤 방법을 기반으로 하며이 접근법의 비판은 무엇입니까?

WEF의 두드러진 수는 대기업의 직원, 전략 및 관리 분야의 관리자를 대상으로 한 설문 조사 인 "Future of Jobs Survey"를 기반으로합니다. 예를 들어, 313 개의 글로벌 회사가 2018 년 보고서에 대해 인터뷰를했으며,이 보고서는 20 개 경제에서 1,500 만 명 이상의 직원을 대표하여 전 세계 국내 총생산의 70 %를 차지했습니다.

"7,500 만 대체"및 "1 억 3,300 만 명의 새로운"작업과 같은 자주 인용 된 숫자는 외삽의 결과라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 설문 조사에 참여한 회사는 984,000 개의 일자리 감소와 자체 인력에 대해 174 백만의 증가를 예측했습니다. 이러한 내부 회사 트렌드는 대기업의 전 세계 비 농업 고용 인구에 외삽하여 국제 노동기구 (ILO)의 데이터가 그 기초로 사용되었습니다. 이 방법론은 중소 규모의 회사 (SME)와 비공식 부문을 명시 적으로 배제합니다.이 부문은 전 세계 고용의 상당 부분을 구성하기 때문에 중대한 제한입니다.

이 방법 론적 접근법에 대한 잘 알려진 비판이 있습니다.

첫째, 보고서는 지나치게 지나치게 낙관론과 이야기 편견으로 기소되었습니다. 비평가들은 WEF의 이야기는 글로벌 협력을 촉진하기위한 조직의 목표를 뒷받침하는 경향이 있으며, 이는 긍정적 인 표현으로 이어질 수 있다고 주장한다. 2016 년의 어두운 경고, 2018 년의 강력한 낙관론 및 이후의 더 복잡한 이미지 사이의 변동은 안정되고 일관된 분석 대신 과도한 형태의 패턴을 나타냅니다.

둘째, 일자리에서“순이익”에 초점을 맞추는 것은 오해의 소지가있는 것으로 비판된다. 이 접근법은 "도박꾼의 오류"(플레이어 플레이 플레이어)와 비교하여 전환 중 큰 장애물을 무시합니다. 그는 억압 된 직원이 새로운 역할 중 하나로 쉽게 전환 할 수 있다고 잘못 제안합니다. 그러나 막대한 자격 격차 – 계산원은 DevOps – 지문 불평등과 업무 품질 및 지불의 차이로서 하룻밤 사이에 무시되지 않습니다. 순수는 전환의 엄청난 인간 및 사회적 비용을 모호하게합니다.

셋째, 예측은 의심스러운 가정을 기반으로합니다. 이 보고서는 AI의 비용 절감으로 인해 전체 팀의 일자리 손실을 보상하는 "Mensch + Ki"역할의 곱셈으로 이어질 것입니다. 비평가들은이 가정이 비현실적이라고 생각합니다. 특히 많은 대규모 경제에서 자금이 부족하거나 정치적으로 논쟁의 여지가있는 녹색 경제 및 의료 부문과 같은 부문의 예측 성장이 발생하기 때문에 발생합니다.

마지막으로, 초기 예측의 실패는 가정의 신뢰성을 나타냅니다. 2018 년부터 2022 년까지 대규모“재교육 혁명”이 일어날 것이라는 WEF의 예측은 예상 한 정도는 사실이 아니었다. 노력은 종종 부적절하고, 부족하며, 물류 장애물을 만났으며, 이는 직무 예측에 근거한 가정의 타당성을 만듭니다.

전문 조경의 변화 : 자동화의 우승자 및 패자

AI와 자동화로 어떤 특정 전문 분야와 역할이 대체됩니까?

AI와 자동화를 통한 노동 시장의 변화는 상당한 양극화로 이어지며, 여기서 특정 직업은 변위의 위험이 높다. 무엇보다도, 루틴을 기반으로 한 활동은 상업 지역 (화이트 칼라)과 생산 (블루 칼라) 모두에 영향을받습니다. 가장 멸종 위기에 처한 인구 통계 그룹은 사무 직원, 디지털 역량이 낮은 직원 및 노인 근로자입니다.

다양한 WEF 보고서에 따라 일관된 직업 목록이 언급되었으며, 그 수요는 급격히 떨어지고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 입력 직원 (데이터 입력 담당자)
• 회계 및 급여 담당자 (회계, 부기 및 급여 담당자)
• 행정 및 비서 세력 (행정 및 행정 비서)
• 조립 및 공장 근로자 (특정 산업)
• 계산원 및 스위치 직원 (계산원 및 티켓 담당자)
• 카운터의 은행 직원 (은행 텔러)
• 우편 서비스 직원 (우편 서비스 담당자).

"Future of Jobs Report 2025"와 같은 최근 보고서는 지식 작업 영역의 추가 직업 으로이 목록을 확장하고 있습니다. 그래픽 디자이너와 변호사는 이제 수축하는 전문 분야 중 하나입니다. 이것은 명시 적으로 생성 AI의 진보적 인 기술에 기인하며, 이는 점점 더 까다로운인지 적 과제를 취할 수 있습니다.

이 기술 혁명 과정에서 어떤 새롭고 성장하는 직업이 발생합니까?

일상적인 작업의 변위와 병행하여 전문 분야에 대한 수요가 높고 전문 분야에 대한 수요가 높습니다. 이러한 성장 영역은 본질적으로 독점적으로 기술적이지 않고 특히 인간 기술이 필요한 역할도 포함됩니다.

기술 중심의 직업은 성장의 중심에 있습니다. 가장 빠르게 성장하는 역할은 지속적으로 다음과 같습니다.

• KI 및 기계 학습 전문가
• 빅 데이터 전문가
• 프로세스 자동화 전문가
• 정보 보안 분석가
• 소프트웨어 및 응용 프로그램 개발자
• 로봇 공학 엔지니어
• 핀 테크 엔지니어.

동시에, "인간"기술을 기반으로하는 직업에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 영업 및 마케팅 전문가
• 인사 및 기업 문화 전문가 (사람 및 문화 전문가)
• 조직 개발 전문가
• 혁신 관리자
• 고객 감독자.

빠르게 성장하는 또 다른 부문은 녹색 경제입니다. 이후의 보고서는 다음과 같은 직업의 강력한 성장을 강조합니다.

• 재생 에너지 엔지니어
• 태양 에너지 시스템 엔지니어
• 지속 가능성 관리자.

교육 및 의료 부문은 또한 강력한 성장을 기록합니다. 의사, 간호사 및 교사와 같은 직업은 사회의 노화와 같은 인구 통계 개발과 이러한 활동이 자동화하기가 어렵다는 사실에 의해 증가 할 것으로 예상됩니다.

가장 빠른 성장률과 절대 수의 가장 큰 성장을 구별하는 것이 중요합니다. 기술 직업이 비율이 가장 빠르게 증가하고 있지만 토지 노동자, 배달 운전자 및 건설 노동자와 같은 최전선 직업에서 가장 큰 절대 성장이 예상됩니다.

일의 미래 :이 직업은 중요하고 중요성을 잃고 있습니다.

전문 분야의 성장 및 수축에 대한 통합 개요. 이 표는 다른 보고서의 예측을 요약하고 노동 시장의 변화에 대한 승자와 패자를 보여줍니다.

작업의 미래는 기술 및 데이터 분야에서 AI 및 기계 학습 전문가, 빅 데이터 전문가, 소프트웨어 개발자 및 정보 보안 분석가와 같은 전문가와 같은 전문가가 중요하고있는 반면, 데이터 입력 및 IT 지원 기술자와 같은 간단한 활동이 감소하고 있습니다. 경제 및 관리 분야에서 지속 가능성 관리자, 혁신 관리자, 프로세스 자동화 전문가 및 영업 및 마케팅 전문가는 점점 더 수요가 많으며 행정 및 비서 세력뿐만 아니라 회계 및 급여 회계는 관련성에서 상실됩니다. 녹색 경제에서 재생 에너지 엔지니어, 전기 자동차 및 환경 엔지니어의 전문가가 증가하고 있으며 동시에 화석 에너지 산업에서 직업이 사라지고 있습니다. 간호 및 교육 부문에서 간호 직원, 의사, 교사 및 사회 사업을위한 컨설턴트가 더욱 중요 해져서 직업이 중요하지 않습니다. 사무실 및 관리 분야에서 은행 직원, 우편 서비스 직원, 계산원, 그래픽 디자이너 및 변호사는 특히 감소하고 있으며, 공예 및 생산, 농업 근로자, 배달 운전자 및 건설 노동자는 절대 수치에서 성장하는 반면, 조립 및 공장 근로자는 자동화에 의한 수요가 적습니다.

녹색 변형과 같은 가장 중요한 트렌드도 일자리의 발전과 감소에 영향을 미칩니 까?

구직 시장의 역학은 자동화에 의해서만 결정되지 않습니다. 다수의 거대 렌즈는 상호 작용하고 미래의 전문적인 환경을 형성합니다.

녹색 변화, 즉 기후 보호에 대한 투자 및 기후 변화에 대한 적응은 가장 큰 순 작업 엔진 중 하나로 간주됩니다. 이러한 추세는 지속 가능성 전문가뿐만 아니라 재생 가능 에너지 및 환경 보호에 대한 엔지니어의 수요를 유발합니다.

경제 프레임 워크 조건은 똑같이 강력하지만 종종 반대 효과를 갖습니다. 경제 성장이 느려지고 생활비 상승은 순수 분쇄기로 분류되며 때로는 기술과 녹색 변화에 의해 창출 된 이익을 파괴 할 수 있습니다.

기술 채택 자체는 양날의 검입니다. 디지털 액세스의 확장은 가장 많은 일자리 (1,900 만)이지만 많은 사람들 (9 백만)을 창출 할 것으로 예상됩니다. KI와 Big Data는 1,100 만 명의 생성되고 9 백만 개의 억압 된 직책을 맡은 두 번째로 큰 운전자를 따릅니다.

인구 통계 학적 변화도 중요한 역할을합니다. 소득이 높은 국가의 고령화 인구는 보건 및 의료 부문의 수요를 유발합니다. 동시에 소득이 낮은 국가에서 고용 가능한 인구 증가는 교육 부문의 근로자의 필요성을 증가시킵니다.

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역량의 격차 : 미래에 어떤 기술이 필요한지

"역량 격차"(기술 격차)는 무엇 이며이 도전은 얼마나 큰가요?

"역량 격차"또는 "기술 격차"는 고용주가 공석에 필요로하는 기술과 실제로 사용 가능한 근로자의 기존 자격 사이의 불일치를 설명합니다. 이 격차는 현재 노동 시장 변화의 중심 도전 중 하나입니다.

이 도전의 범위는 엄청납니다. 2018 WEF 보고서에 따르면 2022 년까지 모든 직원의 54 %가 상당한 재교육과 추가 교육 조치 (재판매 및 Upsky)가 필요할 것으로 예측했습니다. 나중에 보고서는이 평가를 확인하고 강화합니다. "미래의 Jobs Report 2025"는 직원의 44 %의 핵심 역량이 향후 5 년간 변경 될 것이며 2030 년에는 직업에 필요한 기술의 거의 40 %가 구식이 될 것이라고 지적합니다.

이 통계 현실은 기업 지도자의 인식에 반영됩니다. 미국에서는 관리자의 70 %가 조직에 혁신과 성장에 부정적인 영향을 미치는 역량에 중요한 격차가 있다고 지적합니다. 이 관리자의 거의 40 % 가이 격차가 악화된다고 생각합니다.

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가장 시급히 필요한 특정 기술 및 디지털 기술은 무엇입니까?

"하드 기술"이라고도 불리는 기술 기술의 측면에는 명확한 수요가 있습니다. 최전선에는 네 번째 산업 혁명의 운전 기술과 직접 연결된 역량이 있습니다.

가장 인기있는 기술은 끊임없는 AI와 빅 데이터입니다. 많은 양의 데이터를 다루고 AI 시스템을 사용하거나 개발하는 능력은 결정적인 것으로 간주됩니다. 디지털화의 추가 핵심 역량은 기본 기술 역량 (기술 문해력), 네트워크 및 사이버 보안, 소프트웨어 및 애플리케이션 개발, 데이터 분석 및 클라우드 컴퓨팅도 이와 밀접한 관련이 있습니다.

흥미롭게도 프로젝트 관리는 종종 가장 중요한 기술 기술 중 하나로 언급됩니다. 이는 기술 구현 능력을 전략적 비즈니스 계획과 결합하고 복잡한 디지털화 프로젝트를 성공적으로 통제해야한다는 것을 강조합니다.

분석적 사고, 창의성 및 탄력성과 같은“인간”기술이 더 중요한 이유는 무엇입니까?

기계가 점점 더 기술적 인 작업을 수행 할 때, 역설이 만들어집니다. 기술 기술은 가장 빠르게 성장하지만인지 적, 사회적 감정적 기술은 종종 가장 중요한 것으로 분류됩니다. 이것은 희소성과 혜택의 경제적 논리에 의해 설명 될 수 있습니다. AI의 일상적인 작업 – 기술적 또는인지 적 또는인지 적 – 는 풍부하고 저렴한 비용으로 이용할 수있게되므로 이러한 작업을 수행하는 데 독점적으로 사용되는 기술은 가치를 잃습니다.

동시에, 새로운 문제 해결, 전략적 사고, 윤리적 판단 및 복잡한 대인 관계 상호 작용이 필요한 작업을 자동화하기가 어려운 작업이 유지됩니다. 기계가 "무엇"과 "어떻게"많은 활동을 할 때, 인간의 역할은 "왜"와 "다음에 무엇을"로 바꿉니다. 이를 위해서는 문제를 정의하고 AI의 결과를 창의적으로 해석하고 관심 그룹을 설득하며 복잡한 인간 팀을 관리하는 능력이 필요합니다. 이것이 바로 그렇게 표현 된 "인간"기술이 필수적인 것입니다.

비 자극 기술에 대한 "자동화 보너스"가 만들어집니다. 이러한 독특한 인간 기술에 대한 경제적 가치와 수요는 불균형 적으로 증가합니다. 이러한 기술 중 가장 중요한 것은 다음과 같습니다.

• 분석적이고 창의적 사고 : 이들은 일관되게 고용주가 가장 많이 요청하는 기술의 최상위에 있습니다.
• 적응성 : 직원들이 끊임없이 변화하는 환경에서 자신의 길을 찾을 수 있어야하기 때문에 탄력성, 유연성 및 민첩성이 가장 중요합니다.
• 리더십과 사회적 역량 : AI가 이러한 기술을 거의 복제 할 수 없기 때문에 리더십 기술, 사회적 영향, 감성 지능 및 호기심 및 평생 학습도 중요합니다.

따라서 역량의 격차는 기술 능력의 부족이 아닙니다. 그것은 역량 시장의 분할입니다. 일상적인 기술의 가치는 무너지고, 라우 트의 비 라우 틴의 가치는 깊은 인간 기술이 급등합니다. 따라서 인력 개발을위한 가장 효과적인 전략은 프로그래밍을 가르 칠뿐만 아니라 비판적 사고와 창의성에 대한 훈련과 결합 할 것입니다.

업무에서 지속 가능 : 소프트 기술 및 기술 노하우의 균형

미래의 세계를위한 핵심 기술. 이 표는 기술 및 인간 기술의 이중 중요성을 보여 주며 고용주가 인식 한 중요성에 따라 주문합니다.

업무에서 미래를 보장한다는 것은 소프트 기술과 기술 노하우 사이의 올바른 균형을 찾는 것을 의미합니다. 우선, 분석적이고 창의적 사고와 같은 인간 기술이 있습니다. 인공 지능, 빅 데이터 및 기본 기술 기술 분야에서 기술 지식에 의해 밀류. 탄력성, 유연성 및 민첩성도 더 인간 기술로 중요합니다. 기술적 인 측면에서 네트워크, 사이버 보안 및 데이터 분석이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 호기심, 평생 학습, 리더십 및 사회적 영향도 결정적인 인간 능력 중 하나입니다. 이는 소프트웨어 및 애플리케이션 개발 및 프로젝트 관리에 대한 기술 전문 지식에 의해 보완됩니다.

변화에 대처하기위한 전략 : 재교육, 추가 교육 및 새로운 작업 모델

미래를 위해 인력을 준비하기위한 회사를 추구하는 전략은 무엇입니까?

역량의 광범위한 격차를 고려하여 회사는 미래를 위해 인력을 준비하기위한 사전 전략을 개발합니다. 이러한 전략은 간단한 교육 조치를 넘어서 직원 개발의 근본적인 재정렬을 목표로합니다.

중심적인 접근 방식은 전략적 요원 계획입니다. 회사는 미래의 요구 사항과 비교하여 현재 기술을 분석하고 재교육 (재조정) 및 추가 교육 (UPSKY)을위한 대상 프로그램을 개발합니다. 목표는 "지속 가능한 역량 아키텍처"를 구축하여 인력을 미래의 충격에 저항하는 것입니다.

전략적 초점은 기술 도구를 통한 기술을 통해 기술을 통해 노동자의 순수한 대체에서 기술 도구를 통한 인간 기술의 목표 강화로 이동합니다. 이것은 양쪽의 강점이 결합 된 인간 기계 협력의 개념으로 나타납니다.

추가 교육에 대한 투자는이 전략의 구체적인 표현입니다. 회사의 60 %가 AI, 디지털 기술 및 리더십 기술에 중점을 둔 직원을위한 교육 프로그램에 적극적으로 투자합니다. 동시에, 회사는 조직 내에서 인재를 유지하고 더 발전시키기 위해 명확한 경력 경로를 만들어 내부 이동성을 장려합니다.

혁신적인 회사는 또한 학습을 일상 업무에 직접 통합합니다. 입증 된 관행에는 직원을 이끌고있는 코치에 대한 훈련 경영진뿐만 아니라 경험이 풍부한 동료들이 지식을 전달하는 동료들에게 피어 투 피어 학습 모델을 사용하는 것이 포함됩니다.

실제로 성공적인 재교육 이니셔티브는 무엇입니까? Amazon, AT & T 및 Siemens의 프로그램을 살펴보십시오.

전 세계적으로 선도적 인 회사는 이미 직원들에게 자격을 갖추기 위해 광범위하고 멀리 떨어진 이니셔티브를 시작했으며, 이는 성공적인 전략을위한 사례 연구 역할을 할 수 있습니다.

Amazon은“Upskilling 2025”이니셔티브를 통해 수십만 명의 직원을 훈련시키기 위해 12 억 달러의 예산을 제공했습니다. 핵심 프로그램에는 "Amazon Technical Academy"가 포함되어 있으며 기술적 배경없이 직원을 훈련시키고 Advanced의 "Machine Learning University"및 수업료를 인수하는 "커리어 선택"프로그램이 포함됩니다. 결과는 측정 가능합니다. 참가자의 75 %가 경력 상승을 기록했으며 급여는 평균 8.6 % 증가했습니다.

AT & T는 그의“미래 준비”프로그램을 통해 약 10 억 달러의 인력을 재교육하는 데 투자했습니다. 이 회사는 직원의 절반이 미래에 필요한 기술이 없으며 대량 할인 및 새로운 환경 대신 의도적으로 내부 자격을 선택했습니다. 이 프로그램은 데이터 과학 및 사이버 보안과 같은 영역에 중점을두고 온라인 플랫폼과 개인화 된 커리어 포털을 사용하여 직원에게 유연한 학습 기회를 제공합니다.

Siemens는 디지털 혁신과 직원 자격이 함께하는 접근 방식을 따릅니다. 이 회사는 데이터 인프라에서 생성 AI 사용에 이르기까지 포괄적 인 현대화를 위해 Amazon Web Services (AWS)와 같은 클라우드 기술을 사용합니다. 뛰어난 예는 Erlangen의 Siemens Electronics Work입니다. 그곳에서 산업 4.0 솔루션이 구현되어 기계 학습의 작동 시간이 80 %감소했습니다. 동시에, 생산 인력은 실시간 데이터 분석 및 사물 인터넷 (IoT)에서 교육을 받았습니다. 이것은 운영 변환에 직접 업무를 어떻게 포함시킬 수 있는지를 보여줍니다.

국가는 어떤 역할을합니까? 독일 자격 기회 분석법.

기업가 이니셔티브 외에도 주 프레임 워크 조건은 구조적 변화에 대처하는 데 중요한 역할을합니다. 독일 자격 기회 법은 사전주의 국가 정치의 예입니다.

이 법은 직원들, 특히 기술적 또는 구조적 변화에 영향을받는 전문 분야에서 직원을 추가로 훈련시키는 회사를 지원하는 것을 목표로합니다. 상당한 재정적 인센티브를 제공합니다. 연방 고용 기관은 추가 교육 비용의 최대 100 %를 커버 할 수 있으며 자격 조치 동안 직원의 근로 수수료의 최대 75 %를 보조합니다. 자금 조달 금액은 회사 규모에 따라 다르며 소규모 회사는 더 많은 지원을받습니다.

법의 목표는 독일 경제의 경쟁력을 강화하고 직원의 일자리를 확보하고 UX 설계, 데이터 과학 및 제품 관리와 같은 미래의 분야에서 숙련 된 근로자의 부족에 적극적으로 대응하는 것입니다.

4 일 주 또는 무조건 기본 소득 (BGE)과 같은보다 급진적 인 접근 방식이 해결책의 일부가 될 수 있습니까?

노동 시장의 심각한 변화는 또한 노동과 사회 보장의 기본 재 설계에 대한 의문을 제기합니다. 강렬하게 논의 된 두 가지 모델은 4 일 주와 무조건 기본 소득 (BGE)입니다. 이러한 접근법은 자동화 문제에 대한 두 가지 다른, 잠재적으로 보완적인 답변으로 이해 될 수 있습니다.

4 일간의주는 시간 형태로 직원들에게 생산성 향상을 통과함으로써 기존 작업의 품질을 향상시키는 것을 목표로합니다. 141 개의 회사와 2,800 명 이상의 직원을 대상으로 한 대규모 국제 파일럿 연구에서 인상적인 결과가 나타났습니다. 회사는 안정적이거나 심지어 판매 (때로는 최대 35 %)를보고 한 반면 직원들은 소진 (최대 70 %), 스트레스 및 불안의 급격한 감소, 정신 건강 및 수면 품질 향상을보고했습니다. 인력 변동이 하락했고 참여 회사의 90 % 이상이 시험 단계 후에 모델을 유지했습니다. 성공은 작업 프로세스를 재 설계하고 불필요한 회의를 줄임으로써 달성되는 "100-80-100"모델 (100 % 임금, 80 % 시간, 100 % 생산성)을 기반으로합니다.

반면에 무조건 기본 소득 (BGE)은 기본 고용 소득을 분리하여 유리한 고용 외에 사회 보장을 창출하는 것을 목표로합니다. 그것은 주로 노동 시장에 의해 대체 될 수 있거나 불안정한 고용 관계에있는 사람들의 문제를 해결합니다. 전세계 파일럿 프로젝트의 결과는 혼합되어 있으며 상황에 크게 의존합니다. 케냐와 인도에서 영양 불확실성, 건강 개선, 학교 방문 률 및 출발업 증가와 같은 긍정적 인 영향이 관찰되었습니다. 캘리포니아 주 스톡턴의 파일럿 프로젝트는 업무 동기에 부정적인 영향을 미치지 않고 긍정적 인 심리적 영향을 보여주었습니다. 1970 년대 미국의 초기 실험이나 핀란드 실험과 같은 다른 연구는 업무 인센티브가 약간 감소하거나 고용률의 크게 변화가 없었지만 우물의 개선을 보여주었습니다. 이러한 많은 연구의 중대한 제한은 제한된 기간과 작은 범위로 인해 영구적 인 보편적 인 시스템으로 전송하기가 어렵다는 것입니다.

이 두 모델은 상호 배타적이지 않습니다. 오히려 그들은 동일한 변형의 다른 측면을 다룰 수 있습니다. 미래의 전략은 고용 된 삶의 질을 향상시키기 위해 4 일간의 주를 풀 타임 고용의 표준으로 설정할 수 있습니다. 동시에, BGE는 공연 경제의 전환에 처해 있거나 일자리가 자동화로 완전히 대체 된 사람들을위한 사회적 기초 역할을 할 수 있습니다. 이것은 이러한 조치 중 어느 것보다 변화에 더 저항적이고 공정한 사회적 답변을 가능하게 할 것입니다.

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• 진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

사회 경제적 결과 : 불평등, 지역 불균형 및 업무 품질

인공 지능이 소득과 자산을 강화합니까, 아니면 그것을 줄일 수 있습니까?

AI가 불평등에 어떤 영향을 미치는지에 대한 문제는 현재에서 가장 시급한 사회 경제적 논쟁 중 하나이며, 연구는 미묘하고 부분적으로 모순 된 결과를 제공합니다.

한편으로, AI가 임금 불평등을 줄일 수 있다는 주장이있다. 주로 자격이 적은 일상적인 작업과 관련하여 이전의 자동화 파도와 달리, 현재 AI Wave는 고임금 "화이트 칼라"직업을 목표로합니다. 작업 수준의 연구에 따르면 자격이 적은 직원은 종종 직업 (예 : 고객 서비스 또는 소프트웨어 개발) 내에서 AI 도구에 의해 생산성이 가장 큰 경험을 경험합니다. 이것은 잠재적으로 중산층 임금을 강화하고 임금 가위를 줄일 수 있습니다.

다른 한편으로, 총 정확도의 증가에 대한 주장은 능가한다. 첫째, AI의 생산성 혜택은 주로 이러한 도구를 사용할 수있는 접근 및 기술을 가진 고임금 지식 근로자에게 혜택을 줄 수있는 반면, 서비스 및 공예 직업 분야의 낮은 소득자는 여전히 남아 있습니다. 둘째, AI 제어 자동화는 소득 지분이 직장에서 자본으로 이동하는 경향이 있습니다. 동일한 생산에 대한 인간 사업이 적기 때문에 소유자는 자본 (예 : 주주)의 혜택을 불균형 적으로 혜택을 받고 있으며, 이는 이미 부유 한 사람들에게 유리하게 불평등을 악화시킵니다.

IMF (International Monetary Fund)의 실무 논문은 이러한 두 가지 측면을 모으고 결정적인 차이에 영향을 미칩니다. AI는 Walness 불평등을 쉽게 줄일 수 있지만 (고출자를 억제함으로써) 자산의 불평등을 크게 증가시킬 수 있습니다. 그 메커니즘은 임금 압력을 경험하는 동일한 고임금 직원도 가장 큰 자본 소유자라는 것입니다. 따라서 자동화로 인한 증가하는 자본 수익률로부터 가장 혜택을받습니다. 또한, 인기있는 AI 기술을 가진 사람들을위한 고임금 보험료 – 연구에 따르면 이러한 기술이 있거나없는 사람들 사이의 격차 – 56 %의 보너스를 발견했습니다.

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기술 변화는 유럽과 미국의 지역적 차이에 어떤 영향을 미칩니 까?

기술 변화는 또한 강력한 지리적 차원을 가지고 있으며 기존 지역 불평등을 강화하겠다고 위협합니다.

도시 중심과 수도에서 성장과 새로운 일자리가 점점 더 집중되고 있습니다. 이 지역은 밀도의 지식과 장거리 작업 -수용 가능 (망원경) 작업이 더 높습니다. EU에서 도시의 주요 스트로크는 가장 강력한 고용 성장을 기록했습니다. 미국에서는 맥킨지 (McKinsey)가 이미 도시 지역이 직장에서 순 성장을 경험할 것이라고 예측했으며, 농촌 지역은 수십 년간의 일자리 상실에 직면 할 수 있습니다.

이러한 추세는 자체 강화 나선으로 이어집니다. 도시는 역동적 인 노동 시장과 우수한 인프라로 고용주, 전문가 및 투자를 유치하는 반면, 농촌 지역은 일자리 손실과 약한 인프라로 어려움을 겪어야합니다. EU의 지역 불균형은 대 불황 이후 증가한 이후 증가했으며, 이는 가난한 지역이 종종 장거리 일자리에 대한 할당량이 낮기 때문에 전염병 및 점진적 자동화에 의해 여전히 악화 될 수있는 경향입니다. 기술 센터는 미래에 생산성을 높이는 것보다 일자리 성장을 통해 경제 강도를 낮추고 경제력을 계속 집중시킬 것입니다.

자동화는 단조로운 작업을 제거하여 작업 품질을 향상 시키거나 더 많은 감시와 스트레스로 이어 집니까?

AI가 일상 업무 경험에 미치는 영향은 모호하며 구현 유형에 크게 의존합니다.

긍정적 인 관점에서 AI는 작업 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 모노톤 및 반복적 인 작업을 자동화함으로써 직원은보다 창의적이고 전략적이며 매력적인 활동에 집중할 수 있습니다. 일부 부문에서는 직무 만족도가 높아지고 업무에서 더 많은 즐거움에 대해 AI 보고서를 사용하는 직원. 또한 AI는 특히 물리적으로 소진하는 활동에서 산업 안전을 향상시킬 수 있습니다.

그러나 부정적인 관점은 소외의 위험과 통제 증가를 강조합니다. AI는 새로운 범위의 직원 감시를 가능하게하며, 이는 노동 강도를 높이고, 스트레스 및 자율성의 상실을 증가시킬 수 있습니다. 압축 또는 AI 기반 작업 환경에서보다 생산적이라는 압력은 신중하게 관리되지 않으면 소진으로 이어질 수 있습니다. 따라서 근로자들 중에는 직업 상실에 대한 두려움, 임금의 협상력 상실 및 경영 통제 증가에 대한 두려움이 있습니다.

역사적 맥락과 전망 : 비교할 때 AI 혁명

현재 AI 혁명과 산업 혁명의 유사점과 근본적인 차이점은 무엇입니까?

오늘날의 변화를 분류하기 위해 역사를 살펴 보는 것이 도움이됩니다. AI 혁명은 산업 혁명과 유사점과 근본적인 차이를 가지고있다.

그 유사점 중 하나는 두 혁명이 기술 격변, 노동 시장을 재 설계하고 오래된 직업을 대체하며 새로운 직업을 창출한다는 것을 포함한다는 것입니다. 둘 다 상당한 사회적 격변, 도시화 (또는 디지털 동등성) 및 불평등 및 생산성 이득 분포에 대한 집중적 인 논쟁으로 이어졌습니다.

그러나 차이점이 더 심각합니다.

• 근력 대 정신력 : 산업 혁명, 자동화 및 확장 주로 인간 근력 (물리적 일). 반면에 AI 혁명은 인간인지 (사고)를 자동으로 확대하고 확대합니다. 이것은 점진적인 변화뿐만 아니라 질적 도약입니다.
• 속도와 범위 : AI 혁명은 수십 년 안에 훨씬 더 빠르고 압축됩니다. 사회 및 규제 적응은이 속도를 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
• 새로운 일자리의 본질 : 산업 혁명 동안 억압 된 농업 노동자들은 공장으로 전환 할 수 있었으며, 그의 작업은 여전히 인간의 일에 기초한 일이었습니다. 억압 된인지 근로자가 새로운 AI 관련 역할로 쉽게 전환 할 수 있는지 여부는 오늘날 명확하지 않습니다.이 역할은 종종 훨씬 높은 수준의 추상 기술이 필요합니다.
• 기술의 최종 목표 : 산업 혁명의 기계는 인간이 운영하는 도구였습니다. 그러나 일부 주요 AI 개발자의 선언 된 목표는 모든 경제적으로 귀중한 작업을 수행 할 수있는 시스템을 만드는 것입니다. 이것은 많은 영역에서 인간의 일을 불필요하게 만들 위험이 있습니다 – 이 형태로는 이전에 존재하지 않은 위험입니다.

우리는 사회와 노동 시장의 적응성에 대해 역사에서 무엇을 배울 수 있습니까?

산업 혁명의 역사는 오늘날의 AI 혁명을 다루는 귀중한 교훈을 제공합니다.

19 세기 초 섬유 노동자들의 경험에 따르면 산업의 생산성이 크게 증가하면 특히 협상력이 약한 경우 노동자의 임금이 자동으로 높아지지 않습니다. 경제는 성장했지만 많은 노동자들의 실제 임금은 수십 년 동안 정체되었다.

작업 품질과 자율성은 중요합니다. 공장 작업으로부터의 전환은 많은 사람들의 일과 생활 조건에서 급격한 악화를 의미했으며 사회적 불안의 주요 원인이었다. 이것은 오늘날 AI 제어 관리 및 모니터링 시스템 구현에 중요한 가르침입니다.

사회적 적응은 느리고 고통스러운 과정입니다. 이 회사는 마침내 새로운 업무 법, 교육 시스템 및 사회 – – 산업 혁명에 적응했지만이 과정은 길고 갈등이며 고통에 의해 형성되었습니다.

그러나 가장 중요한 교훈 중 하나는 기술의 방향이 운명이 아니라 선택이라는 것입니다. 인간 기술을 넓히고 작업을 자동화하고 대체하는 대신 새롭고 의미있는 작업을 만드는 기술을 개발하기 위해 의식적으로 결정을 내릴 수 있습니다.

변화를 성공적으로 설계하기 위해 정치, 회사 및 각 개인에게 어떤 중심 행동이 발생합니까?

노동 시장의 변화에 대한 분석은 관련된 모든 행위자들에게 명확한 행동 분야를 초래한다.

정치를 위해 :

• 교육에 대한 투자 : 정부는 교육 및 평생 학습에 큰 투자를해야하며 AI 역량과 비판적 사고와 같은 "인간"기술을 모두 통합해야합니다.
• 변화의 촉진 : 예를 들어 독일 자격 기회법과 같은 정치적 도구를 통해 노동자의 변화를 지원하는 환경을 만들어야합니다.
• 사회 보장 강화 : 사회 보장 시스템이 강화되어야하며, 억압 된 직원을 지원하고 불평등 전투를 위해 BGE와 같은 새로운 모델을 고려해야합니다.
• 규제 : AI가 윤리적으로 개발되고 사용되도록하기 위해 영리한 규제가 필요하며, 직원의 권리가 보호되고 과도한 모니터링이 방지됩니다.

기업의 경우:

• 자격에 대한 적극적인 역할 : 회사는 자체 인력을 재교육하고 추가 교육하는 데 적극적인 역할을 수행해야하며 교체 대신 인간 기술의 확장 (증강)에 중점을 두어야합니다.
• 역량 -기반 접근법 : 내부 경력 경로와 이동성을 촉진하는 인재 관리에 대한 역량 기반 접근 방식을 추구해야합니다.
• 학습 문화 : 지속적인 학습 및 심리적 안보 문화의 창조는 직원들이 변화에 더 쉽게 적응할 수 있도록 중요합니다.

모두를 위해 :

• 사전 예약 학습 : 각 개인은 자신의 평생 학습에 대한 사전 예방 적 접근을 추구하고 민첩한 사고 방식을 받아 들여야합니다.
• 역량 포트폴리오 구축 : 자동화에 대한 최고의 보안은 기술 기술과 창의성, 비판적 사고 및 적응성과 같은 독특한 인간 기술을 포함하는 포트폴리오를 구축하는 것입니다.

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