133 miljoen nieuwe banen via robotica en AI? Wat is echt achter de controversiële voorspelling – en wat het voor haar betekent

Is uw werk in gevaar? Dit is hoe u geschikt wordt voor verandering op de arbeidsmarkt met de juiste strategieën – een uitgebreide analyse van de transformatie van de arbeidsmarkt: de voorspelling en de classificatie ervan

Wat zegt de veel gediscuseerde voorspelling van het World Economic Forum over 133 miljoen nieuwe banen?

In 2018 publiceerde het World Economic Forum (WEF) zijn rapport "The Future of Jobs", dat een verreikende en veel -gediscuseerde voorspelling bevatte. De kern van de verklaring was dat 75 miljoen banen zouden worden verplaatst door technologische verandering tegen 2022, maar tegelijkertijd zouden er 133 miljoen nieuwe rollen ontstaan. Dit zou leiden tot een nettowinst van 58 miljoen banen. Deze transformatie bevond zich in de context van de "vierde industriële revolutie" (4IR), aangedreven door belangrijke technologieën zoals snel mobiel internet, kunstmatige intelligentie (AI), big data -analyse en cloudtechnologie.

Een centrale bevinding van het rapport was de veranderende arbeidsverdeling tussen mens en machine. Terwijl 71 % van de mensen nog steeds in 2018 werkte, voorspelde het rapport een daling van dit aandeel tot 58 % tegen 2022, met de verwachting dat meer huidige werktaken zouden worden uitgevoerd tegen 2025. Het rapport zag zichzelf als een "oproep tot actie" van regeringen, bedrijven en individuen om deze transformatie verstandig te maken om de hiaten in competentie en groeiende sociale ongelijkheid te voorkomen.

Geschikt hiervoor:

• Job Killer of Joker? De waarheid over automatisering, AI en robotica – van de assemblagelijn tot de "herdenkingsriem"?

Hoe zijn deze voorspellingen ontwikkeld en veranderd in latere rapporten van het World Economic Forum?

De aanvankelijk optimistische voorspelling van de WEF is de volgende jaren aanzienlijk veranderd en is complexer geworden. De ontwikkeling van de voorspellingen toont een aanzienlijk afwijking van een puur technologiegedreven visie op iemand die meer aandacht besteedt aan macro -economische en sociale kaderomstandigheden.

De "Future of Jobs Report 2023" trok een veel meer nuchter beeld voor de periode tot 2027. Hij voorspelde de oprichting van 69 miljoen nieuwe banen, die echter te maken hadden met de vernietiging van 83 miljoen posities. Dit zou leiden tot een netto verlies van 14 miljoen banen of 2 % van de totale werkgelegenheid op dat moment. Deze wijziging van een voorspelde nettowinst naar een nettoverlies markeert een significante re -evaluatie van de situatie.

Met de "Future of Jobs Report 2025", die kijkt naar de periode tot 2030, keerde de WEF terug naar een optimistische beoordeling, zij het met veranderde gebouwen. Dit rapport voorspelt de oprichting van 170 miljoen nieuwe banen met een verlies van 92 miljoen, wat zou overeenkomen met een nettowinst van 78 miljoen posities.

De verandering in de drijfveren van verandering is echter cruciaal. Hoewel het rapport 2018 bijna uitsluitend gericht was op de technologische revolutie, noemen latere rapporten een breder scala aan beïnvloedende factoren. Technologie, met name AI en Big Data, blijft een centrale bestuurder. De groene transformatie, macro -economische factoren zoals het verhogen van de kosten van levensonderhoud en een trage economische groei, ESG -normen (milieu, sociaal en bedrijfsbeheer) en demografische verschuivingen worden echter als groot of zelfs belangrijker gegeven.

Deze ontwikkeling van de voorspellingen onthult een belangrijke bevinding: de eerste veronderstelling dat technologische vooruitgang vrijwel automatisch leidt tot netto groei in banen werd weerlegd door de realiteit. Uit de rapporten blijkt dat het potentieel van de technologie voor het creëren van banen sterk afhangt van het economische en politieke kader. Het rapport uit 2025 identificeert een langzame economische groei als een hoofdbestuur voor de vernietiging van banen, terwijl investeringen in de groene transformatie worden gezien als een essentiële motor voor het creëren van nieuwe plekken. Dus de belofte van technologie is niet absoluut, het is voorwaardelijk. Een positief resultaat is geen onvermijdelijk resultaat van innovatie, maar hangt af van een gezonde en ondersteunende macro -economische omgeving.

Verandering in de arbeidsmarkt: hoe technologie en groene transformatie banen creëren

Verandering in de arbeidsmarkt: hoe technologie en groene transformatie banen creëren – Afbeelding: xpert.Digital

Ontwikkeling van netto voorspellingen voor de banen van WEF. De tabel illustreert de verandering van voorspellingen van een puur technologiegedreven optimisme naar een meer complexe visie dat economische en ecologische factoren omvat.

De arbeidsmarkt verandert, gedreven door de invloeden van technologie en groene transformatie. In de periode van 2018 tot 2022 creëerden technologische ontwikkelingen zoals kunstmatige intelligentie, big data en cloud -technologieën 133 miljoen nieuwe banen, terwijl 75 miljoen banen werden vervangen, wat leidde tot een netto toename van 58 miljoen. Van 2023 tot 2027 zullen er echter 69 miljoen banen ontstaan, maar er zullen 83 miljoen verloren gaan, wat te wijten is aan technologische veranderingen, economische druk en het verhogen van de levensonderhoud en resultaten in de netto acceptatie van 14 miljoen banen. Voor de periode van 2025 tot 2030 zijn een sterke toename van de werkgelegenheid met 170 miljoen nieuwe posities vergeleken met 92 miljoen, met technologie, groene transformatie, ESG -criteria en macro -economische factoren de belangrijkste factoren van verandering, wat leidt tot een netto toename van 78 miljoen banen.

Op welke methodologie zijn deze cijfers gebaseerd en wat zijn de kritiek van deze aanpak?

Het prominente aantal WEF is gebaseerd op de "Future of Jobs Survey", een onderzoek gericht op managers op het gebied van personeel, strategie en beheer van grote, multinationale bedrijven. 313 wereldwijde bedrijven werden bijvoorbeeld geïnterviewd voor het rapport 2018, dat samen meer dan 15 miljoen werknemers in 20 economieën vertegenwoordigt, die op zijn beurt 70 % van het wereldwijde bruto binnenlands product uitmaken.

Het is cruciaal om te begrijpen dat de vaak geciteerde cijfers zoals "75 miljoen ontheemden" en "133 miljoen nieuwe" banen het resultaat zijn van een extrapolatie. De onderzochte bedrijven voorspelden een daling van 984.000 banen en een toename van 1,74 miljoen voor hun eigen personeelsbestand. Deze interne bedrijfstrends werden vervolgens geëxtrapoleerd naar de wereldwijde niet-agrarische werkgelegenheidspopulatie in grote bedrijven, waarbij gegevens van de International Labour Organisation (IAO) als basis dienden. De methodologie sluit expliciet uitsluiting van kleine en middelgrote bedrijven (MKB's) en de informele sector, wat een aanzienlijke beperking is, omdat deze een groot deel van de wereldwijde werk uitmaken.

Er is een goed afgestudeerde kritiek op deze methodologische benadering:

Ten eerste worden de rapporten beschuldigd van een overdreven optimisme en een verhalende vooringenomenheid. Critici beweren dat de verhalen van WEF de neiging hebben om de doelen van de organisatie te ondersteunen om de wereldwijde samenwerking te bevorderen, wat kan leiden tot een positieve weergave. Het fluctueren tussen de donkere waarschuwingen uit 2016, het sterke optimisme van 2018 en het meer complexe beeld van latere jaren duidt op een patroon van overcorrectie in plaats van een stabiele, consistente analyse.

Ten tweede wordt de focus op een "nettowinst" in banen bekritiseerd als misleidend. Deze aanpak vergeleken met de "Gambler's Fallacy" (Playing Player) negeert de enorme hindernissen tijdens de overgang. Hij suggereert ten onrechte dat een onderdrukte werknemer gemakkelijk kan overschakelen naar een van de nieuwe rollen. Enorme kwalificatiekloven – een kassier wordt echter niet van de ene op de andere dag verwaarloosd als een DevOps – -geografische ongelijkheden, evenals verschillen in werkkwaliteit en betaling. Het netto nummer verdoezelt de immense menselijke en sociale kosten van de overgang.

Ten derde zijn de voorspellingen gebaseerd op twijfelachtige veronderstellingen. De rapporten impliceren dat kostenverlagingen door AI zullen leiden tot een vermenigvuldiging van "Mensch + Ki" -rollen die het verlies van banen in hele teams compenseren. Critici beschouwen deze veronderstelling als onrealistisch, vooral omdat de voorspellingsgroei in sectoren zoals de groene economie en de zorgsector, die in veel grote economieën ondergefinancierd of politiek controversieel zijn, plaatsvindt.

Ten slotte, het falen van eerdere voorspellingen in twijfel trekken de geloofwaardigheid van de veronderstellingen. De voorspelling van de WEF uit 2018 dat een enorme "omscholingsrevolutie" tegen 2022 zou plaatsvinden, was niet de verwachte mate waar geweest. De inspanningen bleven vaak onvoldoende, ondergefinancierde en ondervonden logistieke hindernissen, wat de haalbaarheid maakt van de veronderstellingen waarop de taakvoorspellingen zijn gebaseerd.

De verandering in het professionele landschap: winnaar en verliezer van automatisering

Welke specifieke professionele velden en rollen worden verplaatst door AI en automatisering?

De transformatie van de arbeidsmarkt door AI en automatisering leidt tot een significante polarisatie, waarbij bepaalde beroepen worden blootgesteld aan een hoog risico op verplaatsing. Bovenal worden activiteiten op basis van routines beïnvloed, zowel in het commerciële gebied (witte kraag) als in productie (blauwe kraag). De meest bedreigde demografische groepen zijn kantoormedewerkers, werknemers met een lage digitale competentie en oudere werknemers.

Een consistente lijst met beroepen wordt genoemd in verschillende WEF -rapporten, waarvan de vraag sterk daalt. Dit omvat:

• Gegevensinvoerpersoneel (gegevensinvoerbedienden)
• Clerk in Accounting and Payroll (boekhouding, boekhouding en loonklerks)
• Administratieve en secretariële krachten (administratieve en uitvoerende secretaresses)
• Assemblee en fabrieksarbeiders (in bepaalde industrieën)
• Kassier en wisseling van personeel (kassiers en kaartklerks)
• Bankmedewerker aan de balie (banktellers)
• Postal Service Employee (Postal Service Clerks).

Recente rapporten, zoals de "Future of Jobs Report 2025", breiden deze lijst uit met verdere beroepen uit het kenniswerkgebied. Grafische ontwerpers en advocaten worden nu gerekend tot de krimpende professionele velden. Dit wordt expliciet toegeschreven aan de progressieve vaardigheden van generatieve AI, die in toenemende mate in staat is om veeleisende cognitieve taken aan te nemen.

Welke nieuwe en groeiende beroepen ontstaan in de loop van deze technologische revolutie?

Parallel aan de verplaatsing van routinetaken is er een grote vraag naar nieuwe en ontwikkelende professionele velden. Deze groeigebieden zijn niet uitsluitend technisch van aard, maar omvatten ook rollen die specifiek menselijke vaardigheden vereisen.

Technologie -georiënteerde beroepen staan centraal in de groei. De snelst groeiende rollen zijn consequent:

• Ki en machine learning specialisten
• Big data specialisten
• Experts in procesautomatisering
• Analisten voor informatiebeveiliging
• Software- en applicatie -ontwikkelaars
• Robotica -ingenieurs
• Fintech ingenieurs.

Tegelijkertijd neemt de vraag naar beroepen die zijn gebaseerd op uitgesproken "menselijke" vaardigheden toe. Deze omvatten:

• Verkoop- en marketingexperts
• Specialisten voor personeels- en bedrijfscultuur (mensen en cultuurspecialisten)
• Experts in organisatieontwikkeling
• Innovatiemanager
• Klantbegeleider.

Een andere snelgroeiende sector is de groene economie. Latere rapporten benadrukken de sterke groei van beroepen zoals:

• Ingenieurs voor hernieuwbare energiek
• Ingenieurs voor zonne -energiesystemen
• Duurzaamheidsbeheerders.

De educatieve en zorgsector registreert ook een robuuste groei. Van beroepen zoals artsen, verpleegkundigen en leraren wordt verwacht dat ze toenemen, gedreven door demografische ontwikkelingen zoals het verouderen van de samenleving en het feit dat deze activiteiten moeilijk te automatiseren zijn.

Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen het percentage snelste groei en de grootste groei in absolute aantallen. Terwijl technische beroepen het snelst groeien in percentage, worden de grootste absolute groei in frontline -beroepen zoals landarbeiders, leveringsdrivers en bouwvakkers verwacht.

Toekomst van het werk: deze beroepen wint en verliezen belang

Toekomst van het werk: deze beroepen winnen en verliezen belang – Afbeelding: Xpert.Digital

Geconsolideerd overzicht van groeiende en krimpende professionele velden. De tabel vat de voorspellingen uit verschillende rapporten samen en toont de winnaars en verliezers van de transformatie van de arbeidsmarkt.

De toekomst van het werk toont belangrijke veranderingen: op het gebied van technologie en gegevens, beroepen zoals AI en machine learning specialisten, big data -specialisten, softwareontwikkelaars en analisten voor informatiebeveiliging winnen in belang, terwijl eenvoudige activiteiten zoals gegevensinvoer en IT -ondersteuningstechnici afnemen. Op het gebied van economie en management zijn duurzaamheidsmanagers, innovatiemanagers, experts in procesautomatisering en verkoop- en marketingexperts in toenemende mate in vraag, terwijl administratieve en secretariële krachten evenals boekhouding en loonadministratie verloren gaan in relevantie. In de groene economie verdwijnen ingenieurs voor hernieuwbare energiebronnen, specialisten voor elektrische voertuigen en milieu -ingenieurs, tegelijkertijd verdwijnen beroepen in de fossiele energie -industrie. In de verpleeg- en onderwijssector worden verpleegkundigen, artsen, leraren en consultants voor sociaal werk belangrijker, waardoor geen beroepen hun belang verliezen. In het kantoor- en administratiegebied zijn bankmedewerkers, medewerkers van postdiensten, kassiers, grafisch ontwerpers en advocaten in het bijzonder afnemen, terwijl in het ambacht en de productie, landbouwarbeiders, bezorgers en bouwvakkers groeien in absolute cijfers, terwijl assemblage- en fabriekswerkers minder in vraag zijn naar automatisering.

Welke overkoepelende trends, zoals de groene transformatie, beïnvloeden ook de ontwikkeling en afname van banen?

De dynamiek op de arbeidsmarkt wordt niet alleen bepaald door automatisering. Een aantal macrotrenden werkt op en vormen het professionele landschap van de toekomst.

De groene transformatie, d.w.z. investeringen in klimaatbescherming en aanpassing aan klimaatverandering, wordt beschouwd als een van de grootste netto banenmotoren. Deze trend drijft de vraag naar ingenieurs naar hernieuwbare energiebronnen en milieubescherming en specialisten op het gebied van duurzaamheid.

Economische kaderomstandigheden hebben een even sterk maar vaak tegenovergestelde effect. Langzame economische groei en stijgende kosten van levensonderhoud worden geclassificeerd als netto versnippers van banen en kunnen soms de winst vernietigen die worden gecreëerd door technologie en groene transformatie.

De technologische acceptatie zelf is een tweesnijdend zwaard. De uitbreiding van digitale toegang zal naar verwachting de meeste banen creëren (19 miljoen), maar ook veel (9 miljoen). KI en Big Data volgen de tweede grootste bestuurder, met 11 miljoen gecreëerde en 9 miljoen onderdrukte posities.

Demografische verschuivingen spelen ook een cruciale rol. Een vergrijzende bevolking in landen met een hoge inkomsten stimuleert de vraag in de gezondheids- en zorgsector. Tegelijkertijd leidt een groeiende inzetbare bevolking in landen met een laag inkomen tot een verhoogde behoefte aan werknemers in de onderwijssector.

AI & XR-3D-renderingmachine: vijf keer expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket, R&D XR, PR & SEM – Afbeelding: Xpert.Digital

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket – van 500 €/maand

De kloof in competentie: welke vaardigheden zijn in de toekomst vereist

Wat is de "competentiekloof" (vaardighedenkloof) en hoe groot is deze uitdaging?

De "competentiekloof" of "vaardighedenkloof" beschrijft de discrepantie tussen de vaardigheden die werkgevers nodig hebben voor hun vacatures, en de feitelijk bestaande kwalificaties van de beschikbare werknemers. Deze kloof is een van de centrale uitdagingen van de huidige transformatie van de arbeidsmarkt.

De omvang van deze uitdaging is enorm. Het WEF -rapport van 2018 voorspelde dat in 2022 54 % van alle werknemers aanzienlijke omscholing en verdere onderwijsmaatregelen nodig zou hebben (reskilling en upsky). Latere rapporten bevestigen en schrappen deze beoordeling: de "Future of Jobs Report 2025" merkt op dat de kerncompetenties van 44 % van de werknemers de komende vijf jaar zullen veranderen, en tegen 2030 zullen bijna 40 % van de vaardigheden die nodig zijn voor een baan verouderd zijn.

Deze statistische realiteit wordt weerspiegeld in de perceptie van bedrijfsleiders. In de Verenigde Staten geeft 70 % van de managers aan dat er een kritische kloof is in competentie in hun organisatie die een negatieve invloed heeft op innovatie en groei. Bijna 40 % van deze managers gelooft dat deze kloof zelfs verslechtert.

Geschikt hiervoor:

• Technologieleiderschap versus competentie leiderschap: een analyse van nationaal concurrentievermogen en veerkracht
  

  Technologieleiderschap versus competentie leiderschap: een analyse van nationaal concurrentievermogen en veerkracht – beeld: xpert.digital

Welke specifieke technische en digitale vaardigheden zijn het meest nodig?

Aan de kant van de technische vaardigheden, ook wel "harde vaardigheden" genoemd, is er een duidelijke hiërarchie van vraag. Op de voorgrond zijn er competenties die rechtstreeks verband houden met de rijtechnologieën van de vierde industriële revolutie.

Bovenaan de meest gewilde vaardigheden zijn constante AI en big data. De mogelijkheid om met grote hoeveelheden gegevens om te gaan en AI -systemen te gebruiken of te ontwikkelen, wordt als cruciaal beschouwd. Verdere kerncompetenties van digitalisering zijn hier nauw aan gekoppeld: basistechnologische competentie (technologische geletterdheid), netwerk- en cyberbeveiliging, software en applicatieontwikkeling, data -analyse en cloud computing zijn ook extreem in vraag.

Interessant is dat projectmanagement vaak wordt genoemd als een van de belangrijkste technische vaardigheden. Dit onderstreept de noodzaak om technische implementatiecompetentie te combineren met strategische bedrijfsplanning en met succes complexe digitaliseringsprojecten te beheersen.

Waarom zijn "menselijke" vaardigheden zoals analytisch denken, creativiteit en veerkracht dat nog belangrijker is geacht?

In een tijd waarin machines meer en meer technische taken aannemen, wordt een paradox gecreëerd: technische vaardigheden zijn de snelst groeiende maar cognitieve en sociaal-emotionele vaardigheden vaak geclassificeerd als de belangrijkste. Dit kan worden verklaard door de economische logica van schaarste en voordelen. Aangezien AI -routinematige taken – of het nu technisch of cognitief van aard is – het beschikbaar maakt in overvloed en lage kosten, verliezen de vaardigheden die uitsluitend worden gebruikt om deze taken uit te voeren waarde.

Tegelijkertijd blijven taken moeilijk om de taken te automatiseren die nieuwe probleemoplossing, strategisch denken, ethisch oordeel en complexe interpersoonlijke interacties vereisen. Wanneer machines de "wat" en "hoe" veel activiteiten aannemen, verschuift de menselijke rol naar het "waarom" en de "wat volgende". Dit vereist het vermogen om problemen te definiëren, om de resultaten van de AI creatief te interpreteren, belangengroepen te overtuigen en complexe menselijke teams te beheren. Dit is precies waar de zo -aangedreven "menselijke" vaardigheden essentieel voor zijn.

Er is een "automatiseringsbonus" voor niet-automatische vaardigheden gecreëerd. De economische waarde en de vraag naar deze unieke menselijke vaardigheden nemen onevenredig toe. De belangrijkste van deze vaardigheden zijn:

• Analytisch en creatief denken: deze staan consequent bovenaan de vaardigheden die het meest worden aangevraagd door werkgevers.
• Aanpassingsvermogen: veerkracht, flexibiliteit en behendigheid zijn van het grootste belang, omdat werknemers hun weg moeten kunnen vinden in een constant veranderende omgeving.
• Leiderschap en sociale competentie: leiderschapsvaardigheden, sociale invloed, emotionele intelligentie en nieuwsgierigheid en levenslang leren zijn ook cruciaal, omdat AI deze vaardigheden nauwelijks kan repliceren.

De kloof in competentie is daarom niet alleen een gebrek aan technische vaardigheden. Het is een divisie van de competentiemarkt: de waarde van routinematige vaardigheden breekt af, terwijl de waarde van niet-routine, diep menselijke vaardigheden omhoogschuift. De meest effectieve strategieën voor personeelsontwikkeling zullen daarom niet alleen programmeren onderwijzen, maar dit ook combineren met training in kritisch denken en creativiteit.

Duurzaam in het werk: de balans tussen zachte vaardigheden en technische knowhow

Duurzaam in het werk: The Balance of Soft Skills and Tech Knowhow – Image: Xpert.Digital

Belangrijkste vaardigheden voor de toekomstige wereld van werk. De tabel toont het dubbele belang van technische en menselijke vaardigheden en beveelt hen volgens hun belang waargenomen door werkgevers.

Om toekomstbestendig te zijn in het werk betekent om de juiste balans te vinden tussen soft skills en technische knowhow. In de eerste plaats zijn menselijke vaardigheden zoals analytisch en creatief denken. Gedicht door technische kennis op het gebied van kunstmatige intelligentie, big data en basistechnologische vaardigheden. Veerkracht, flexibiliteit en behendigheid zijn ook belangrijk als verdere menselijke vaardigheden. Aan de technische kant worden netwerken, cyberbeveiliging en gegevensanalyse steeds belangrijker. Nieuwsgierigheid, levenslang leren en leiderschap en sociale invloed behoren ook tot de beslissende menselijke vaardigheden. Dit wordt aangevuld met technische expertise in software en applicatie -ontwikkeling en projectmanagement.

Strategieën voor het omgaan met verandering: omscholing, verder onderwijs en nieuwe werkmodellen

Welke strategieën volgen bedrijven om hun personeelsbestand voor te bereiden op de toekomst?

Gezien de uitgebreide kloof in competentie, ontwikkelen bedrijven proactieve strategieën om hun personeelsbestand voor de toekomst voor te bereiden. Deze strategieën gaan verder dan eenvoudige trainingsmaatregelen en zijn gericht op een fundamentele herschikking van personeelsontwikkeling.

Een centrale aanpak is strategisch personeelsplanning. Bedrijven analyseren hun huidige vaardigheden in vergelijking met toekomstige vereisten en ontwikkelen gerichte programma's voor omscholing (reskilling) en verdere training (UPSKY). Het doel is om een "duurzame competentiearchitectuur" te bouwen, die het personeelsbestand bestand tegen toekomstige schokken verzet maakt.

De strategische focus verschuift van de pure vervanging van werknemers door technologie naar augmentatie, d.w.z. de beoogde versterking van menselijke vaardigheden door technologische hulpmiddelen. Dit manifesteert zich in het concept van samenwerking tussen mens en machine, waarin de sterke punten van beide zijden worden gecombineerd.

Investeringen in verdere training zijn een concrete uitdrukking van deze strategie. 60 % van de bedrijven investeert actief in trainingsprogramma's voor hun werknemers, met een focus op AI, digitale vaardigheden en leiderschapsvaardigheden. Tegelijkertijd bevorderen bedrijven interne mobiliteit door duidelijke loopbaanpaden te creëren om talenten binnen de organisatie te houden en deze verder te ontwikkelen.

Innovatieve bedrijven integreren ook leren rechtstreeks in het dagelijkse werk. De bewezen praktijken omvatten trainingsmanagers in coaches die hun werknemers leiden, evenals het gebruik van peer-to-peer leermodellen, waarin ervaren collega's hun kennis doorgeven.

Wat zijn succesvolle omscholingsinitiatieven in de praktijk? Een blik op de programma's van Amazon, AT&T en Siemens.

Sommige wereldwijd toonaangevende bedrijven zijn al begonnen met uitgebreide en verreikende initiatieven om hun werknemers te kwalificeren, wat kan dienen als casestudy's voor succesvolle strategieën.

Met zijn "Upskilling 2025" -initiatief heeft Amazon een budget van $ 1,2 miljard verstrekt om honderdduizenden werknemers op te leiden. De kernprogramma's omvatten de "Amazon Technical Academy", die werknemers opleidt zonder een technische achtergrond, de "Machine Learning University" voor Advanced en het "Career Choice" -programma dat collegegeld overneemt. De resultaten zijn meetbaar: 75 % van de deelnemers registreerde een carrière -beklimming en hun salaris steeg gemiddeld met 8,6 %.

Met zijn "Future Ready" -programma heeft AT&T ongeveer $ 1 miljard geïnvesteerd in het omzetten van zijn personeelsbestand. Het bedrijf ontdekte dat de helft van zijn werknemers niet de vaardigheden had die nodig waren voor de toekomst en opzettelijk een intern kwalificatie -offensief koos in plaats van massale kortingen en nieuwe instellingen. Het programma richt zich op gebieden zoals data science en cyberbeveiliging en maakt gebruik van online platforms en gepersonaliseerde carrièreportals om werknemers flexibele leermogelijkheden te bieden.

Siemens volgt een aanpak waarin digitale transformatie en kwalificatie van werknemers hand in hand gaan. Het bedrijf maakt gebruik van cloudtechnologieën zoals Amazon Web Services (AWS) voor uitgebreide modernisering, van gegevensinfrastructuur tot het gebruik van generatieve AI. Een uitstekend voorbeeld is het Siemens Electronics -werk in Erlangen. Daar werd een industriële 4.0 -oplossing geïmplementeerd, die de operationele tijd voor machine learning met 80 %verkortte. Tegelijkertijd werd het personeelsbestand in de productie getraind in realtime gegevensanalyse en het Internet of Things (IoT). Dit laat zien hoe Upskilling direct in de operationele transformatie kan worden ingebed.

Welke rol speelt de staat? Een analyse van de Duitse kwalificatiewet.

Naast ondernemersinitiatieven spelen staatskaderomstandigheden ook een cruciale rol bij het omgaan met structurele verandering. De Duitse kwalificatiewet is een voorbeeld van proactieve staatspolitiek.

De wet wil bedrijven ondersteunen bij het verder trainen van hun werknemers, vooral op professionele gebieden die worden beïnvloed door technologische of structurele veranderingen. Het biedt aanzienlijke financiële prikkels: het federale arbeidsagentschap kan tot 100 % van de verdere trainingskosten dekken en ook tot 75 % van de werkkosten van de werknemer subsidiëren tijdens de kwalificatiemaatstaf. De hoeveelheid financiering is afhankelijk van de grootte van het bedrijf, waarbij kleinere bedrijven meer worden ondersteund.

Het doel van de wet is om het concurrentievermogen van de Duitse economie te versterken, de banen van de werknemers te beveiligen en het tekort aan geschoolde werknemers op toekomstige gebieden zoals UX -ontwerp, data science en productbeheer actief tegen te gaan.

Kunnen meer radicale benaderingen zoals de vierdaagse week of een onvoorwaardelijk basisinkomen (BGE) deel uitmaken van de oplossing?

De diepgaande veranderingen op de arbeidsmarkt roepen ook vragen op over het fundamentele herontwerp van werk en sociale zekerheid. Twee intens besproken modellen zijn de vierdaagse week en het onvoorwaardelijke basisinkomen (BGE). Deze benaderingen kunnen worden opgevat als twee verschillende, maar mogelijk complementaire antwoorden op de uitdagingen van automatisering.

De vierdaagse week is bedoeld om de kwaliteit van het bestaande werk te verbeteren door de productiviteitswinsten door te geven aan werknemers in de vorm van tijd. Grote internationale pilootstudies met 141 bedrijven en meer dan 2.800 werknemers hebben indrukwekkende resultaten laten zien. De bedrijven rapporteerden stabiele of zelfs verhoogde omzet (soms met maximaal 35 %), terwijl de werknemers een drastische daling van burn -out (tot 70 %), stress en angst meldden, evenals verbeterde geestelijke gezondheid en slaapkwaliteit. Personeelsschommelingen daalden en meer dan 90 % van de deelnemende bedrijven hield het model na de testfase. Het succes is gebaseerd op het "100-80-100" -model (100 % lonen, 80 % tijd, 100 % productiviteit), wat wordt bereikt door werkprocessen opnieuw te ontwerpen en onnodige vergaderingen te verminderen.

Het onvoorwaardelijke basisinkomen (BGE) is daarentegen gericht op het creëren van sociale zekerheid buiten de winstgevende werkgelegenheid door een basisinkomen van werkgelegenheid te ontkoppelen. Het gaat vooral naar het probleem van degenen die kunnen worden ontheemd door de arbeidsmarkt of in precaire werkgelegenheidsrelaties kunnen zijn. De resultaten van wereldwijde pilootprojecten zijn gemengd en sterk afhankelijk van de context. Positieve effecten zoals lagere voedingsonzekerheid, verbeterde gezondheid, hogere schoolbezoekpercentages en een toename van start -UP's werden waargenomen in Kenia en India. Het pilootproject in Stockton, Californië, vertoonde positieve psychologische effecten zonder negatieve effecten op de werkmotivatie. Andere studies, zoals de vroege experimenten in de Verenigde Staten in de jaren zeventig of het Finse experiment, vertoonden een lichte vermindering van werkprikkels of geen significante verandering in de werkgelegenheid, maar een verbetering van het welzijn. Een belangrijke beperking van veel van deze studies is hun beperkte duur en de kleine reikwijdte, waardoor het moeilijk is om over te dragen naar een permanent, universeel systeem.

Deze twee modellen sluiten elkaar niet uit. In plaats daarvan kunnen ze verschillende facetten van dezelfde transformatie aanpakken. Een toekomstige strategie zou de vierdaagse week kunnen vaststellen als standaard voor fulltime werkgelegenheid om de kwaliteit van leven van de werkzaamheden te verbeteren. Tegelijkertijd zou een BGE kunnen dienen als een sociale basis voor degenen die in de overgang zijn in de gig -economie of wiens banen volledig zijn vervangen door automatisering. Dit zou een meer resistent en eerlijker sociaal antwoord op verandering mogelijk maken dan al deze maatregelen.

Van de bars tot wereldwijde: MKB -bedrijven veroveren de wereldmarkt met een slimme strategie – afbeelding: xpert.Digital

In een tijd waarin de digitale aanwezigheid van een bedrijf beslist over het succes ervan, de uitdaging van hoe deze aanwezigheid authentiek, individueel en uitgebreid kan worden ontworpen. Xpert.Digital biedt een innovatieve oplossing die zichzelf positioneert als een kruising tussen een industriële hub, een blog en een merkambassadeur. Het combineert de voordelen van communicatie- en verkoopkanalen in één platform en maakt publicatie mogelijk in 18 verschillende talen. De samenwerking met partnerportals en de mogelijkheid om bijdragen aan Google News en een persdistributeur te publiceren met ongeveer 8.000 journalisten en lezers maximaliseren het bereik en de zichtbaarheid van de inhoud. Dit is een essentiële factor in externe verkoop en marketing (symbolen).

Meer hierover hier:

• Authentiek. Individueel. Global: de Xpert.Digital -strategie voor uw bedrijf

Socio -economische gevolgen: ongelijkheid, regionale verschillen en werkkwaliteit

Is kunstmatige intelligentie intensiever inkomsten en activa of kan het het verminderen?

De vraag hoe AI ongelijkheid beïnvloedt, is een van de meest urgente sociaal -economische debatten uit het heden, en onderzoek biedt genuanceerde en gedeeltelijk tegenstrijdige resultaten.

Aan de ene kant zijn er argumenten dat AI de loonongelijkheid zou kunnen verminderen. In tegenstelling tot eerdere automatiseringsgolven, die voornamelijk betrekking hadden op routinewerk met een laag gekwalificeerd, heeft de huidige AI-golf gericht op zeer betaalde "white-collar" beroepen. Studies op het niveau van taken tonen aan dat de laaggekwalificeerde werknemers vaak de grootste productiviteit ervaren die door AI-tools binnen een beroep toeneemt (bijvoorbeeld in klantenservice of in softwareontwikkeling). Dit kan mogelijk het lonen van de middenklasse versterken en de loonschaar verminderen.

Aan de andere kant wegen de argumenten voor een toename van de totale nauwkeurigheid zwaarder dan. Ten eerste kunnen de productiviteitsvoordelen van de AI voornamelijk ten goede komen aan zeer betaalde kenniswerkers die toegang en vaardigheden hebben om deze tools te gebruiken, terwijl lage verdieners in service- en ambachtelijke beroepen blijven. Ten tweede heeft de AI-gecontroleerde automatisering de neiging om te leiden tot een verschuiving in de inkomensaandelen van werk naar kapitaal. Aangezien minder menselijk werk vereist is voor dezelfde productie, profiteren de eigenaren onevenredig onevenredig van kapitaal (bijvoorbeeld aandeelhouders), die ongelijkheid verergert ten gunste van de reeds rijken.

Een werkdocument van het Internationaal Monetair Fonds (IMF) brengt deze twee aspecten samen en beïnvloedt een beslissende onderscheid: AI kan gemakkelijk de ongelijkheid van Walness verminderen (door hoge verdieners te onderdrukken), maar de ongelijkheid van de activa drastisch verhoogt. Het mechanisme erachter is dat dezelfde goedbetaalde werknemers die loondruk ervaren ook de grootste kapitaaleigenaren zijn. U profiteert daarom het meest van de stijgende kapitaalopbrengsten veroorzaakt door automatisering. Bovendien vonden hoge loonpremies voor mensen met gewilde AI -vaardigheden – PWC -studie vonden een bonus van 56 % – kloof tussen mensen met en zonder deze vaardigheden.

Geschikt hiervoor:

• Future Technology Artificial Intelligence & AI Investments: The USA Leads, China Hack Ims en Europe en Duitsland vechten voor verbinding

Hoe beïnvloedt de technologische transformatie de regionale verschillen in Europa en de VS?

De technologische transformatie heeft ook een sterke geografische dimensie en dreigt bestaande regionale ongelijkheden aan te scherpen.

Groei en nieuwe banen concentreren zich in toenemende mate in stedelijke centra en hoofdsteden. Deze regio's hebben een hogere dichtheid van kennis -intensieve en lang -afdelingen werk -capable (telescoop) banen. In de EU registreerden de belangrijkste beroertes van de stad de sterkste groei van werkgelegenheid. In de Verenigde Staten heeft McKinsey al voorspeld dat stedelijke gebieden een netto groei op werkplekken zouden ervaren, terwijl plattelandsdistricten kunnen worden geconfronteerd met een decennia van verlies van baan.

Deze trend leidt tot een zelfverzuimde spiraal: steden trekken werkgevers, specialisten en investeringen aan met hun dynamische arbeidsmarkten en hun goede infrastructuur, terwijl plattelandsgebieden moeten worstelen met het verlies van banen en een zwakkere infrastructuur. De regionale verschillen in de EU zijn toegenomen sinds de Grote Recessie, een trend die nog steeds kan worden verergerd door pandemische en progressieve automatisering, omdat armere regio's vaak een lager quotum hebben van langdankbanen. Technische centra zullen in de toekomst hun economische kracht minder beveiligen door banengroei dan door de productiviteit te verhogen, die de economische macht blijft concentreren.

Verbetert automatisering de kwaliteit van het werk door het elimineren van monotone taken of leidt u naar meer toezicht en stress?

De effecten van AI op de dagelijkse werkervaring zijn ambivalent en zijn sterk afhankelijk van het type implementatie.

Vanuit een positief perspectief kan AI de kwaliteit van het werk aanzienlijk verbeteren. Door monotoniek en repetitieve taken te automatiseren, kunnen werknemers zich concentreren op creatievere, strategische en aantrekkelijke activiteiten. In sommige sectoren rapporteren werknemers die een AI -rapport gebruiken over grotere arbeidstevredenheid en meer plezier in hun werk. Bovendien kan AI de veiligheid van het beroep verbeteren, vooral bij fysiek vermoeiende activiteiten.

Het negatieve perspectief benadrukt echter de risico's van vervreemding en verhoogde controle. AI maakt een nieuwe mate van werknemersbewaking mogelijk, wat kan leiden tot een verhoogde arbeidsintensiteit, meer stress en verlies van autonomie. De druk om productiever te zijn in een gecomprimeerde of op AI gebaseerde werkomgeving kan leiden tot burn-out als deze niet zorgvuldig wordt beheerd. Onder werknemers zijn daarom ook angst voor verlies van baan, het verlies van onderhandelingsmacht in lonen en het vergroten van de controle door het management.

Historische context en vooruitzichten: de AI -revolutie in vergelijking

Wat zijn de parallellen en de fundamentele verschillen tussen de huidige AI -revolutie en de industriële revolutie?

Om de transformatie van vandaag te classificeren, is een blik op de geschiedenis nuttig. De AI -revolutie heeft zowel parallellen als fundamentele verschillen met de industriële revolutie.

Een van de parallellen omvat dat beide revoluties worden gekenmerkt door technologische omwentelingen, herontwerp arbeidsmarkten, oude beroepen verplaatsen en nieuwe maken. Beide leidden tot aanzienlijke sociale omwentelingen, verstedelijking (of hun digitale equivalent) en intensieve debatten over ongelijkheid en de verdeling van productiviteitswinst.

De verschillen zijn echter serieuzer:

• Spierkracht versus mentale kracht: de industriële revolutie, geautomatiseerd en uitgebreid voornamelijk menselijke spierkracht (fysiek werk). De AI -revolutie daarentegen breidt de menselijke cognitie automatisch uit (denken). Dit is een kwalitatieve sprong, niet alleen een geleidelijke verandering.
• Snelheid en omvang: de AI -revolutie vindt in een paar decennia veel sneller plaats en gecomprimeerd. De sociale en regelgevende aanpassing heeft moeite in dit tempo bij te houden.
• De aard van de nieuwe banen: tijdens de industriële revolutie konden onderdrukte landbouwarbeiders overschakelen naar fabrieken, wiens werk nog steeds gebaseerd was op menselijk werk. Het is vandaag minder duidelijk of onderdrukte cognitieve werknemers gemakkelijk kunnen overschakelen naar de nieuwe AI-gerelateerde rollen, die vaak een veel hoger niveau van abstracte vaardigheden vereisen.
• Het einddoel van technologie: de machines van de industriële revolutie waren hulpmiddelen die door mensen werden beheerd. Het verklaarde doel van sommige toonaangevende AI -ontwikkelaars is echter om systemen te creëren die alle economisch waardevolle taken kunnen uitvoeren. Dit brengt het risico om op veel gebieden overbodig te worden om menselijk werk overbodig te maken – een gevaar dat niet eerder in deze vorm bestond.

Wat kunnen we van de geschiedenis leren over het aanpassingsvermogen van de samenleving en de arbeidsmarkt?

De geschiedenis van de industriële revolutie biedt waardevolle lessen voor het omgaan met de AI -revolutie van vandaag.

De ervaring van textielarbeiders in de vroege 19e eeuw laat zien dat een enorme toename van de productiviteit in een industrie niet automatisch leidt tot hogere lonen voor werknemers, vooral als hun onderhandelingsmacht zwak is. De echte lonen van veel werknemers stagneerden al tientallen jaren, hoewel de economie groeide.

Werkkwaliteit en autonomie zijn cruciaal. De overgang van het fabriekswerk betekende een drastische verslechtering van de werk- en levensomstandigheden voor velen en was een belangrijke oorzaak van sociale onrust. Dit is een belangrijk onderwijs voor de implementatie van AI-gecontroleerde management- en bewakingssystemen.

De sociale aanpassing is een langzaam en pijnlijk proces. Het bedrijf heeft uiteindelijk aangepast aan de industriële revolutie – met nieuwe werkwetten, onderwijssystemen en sociale programma's – maar dit proces was langdurig, conflict en gevormd door lijden.

Een van de belangrijkste lessen is echter dat de richting van technologie geen lot is, maar een keuze. Beslissingen kunnen bewust worden genomen om technologieën te ontwikkelen die menselijke vaardigheden uitbreiden en nieuwe, zinvolle taken creëren in plaats van alleen het automatiseren en verplaatsen van werk.

Welke centrale handelsvelden ontstaan voor politiek, bedrijven en elk individu om de verandering met succes te ontwerpen?

De analyse van de transformatie van de arbeidsmarkt resulteert in duidelijke handelsgebieden voor alle betrokken actoren.

Voor politiek:

• Investeringen in onderwijs: overheden moeten massaal investeren in onderwijs en levenslang leren en zowel AI -competentie als "menselijke" vaardigheden zoals kritisch denken integreren.
• Promotie van de transformatie: u moet een omgeving creëren die de verandering in werknemers ondersteunt, bijvoorbeeld via politieke instrumenten zoals de Duitse kwalificatiewet.
• Versterking van de sociale zekerheid: socialezekerheidssystemen moeten worden versterkt en nieuwe modellen zoals een BGE moeten worden overwogen om onderdrukte werknemers te ondersteunen en ongelijkheid te bestrijden.
• Verordening: een slimme regelgeving is nodig om ervoor te zorgen dat AI ethisch ontwikkeld en gebruikt is, werknemersrechten worden beschermd en overmatige monitoring wordt voorkomen.

Voor bedrijven:

• Actieve rol in kwalificatie: bedrijven moeten een actieve rol spelen bij het omscholing en verder onderwijs van hun eigen personeelsbestand en zich concentreren op de uitbreiding van menselijke vaardigheden (augmentatie) in plaats van te worden vervangen.
• Op competentie gebaseerde aanpak: u moet een op competentie gebaseerde aanpak in talentmanagement nastreven die interne loopbaanpaden en mobiliteit bevordert.
• Leercultuur: het creëren van een cultuur van continu leren en psychologische veiligheid is cruciaal om het voor werknemers gemakkelijker te maken zich aan te passen aan verandering.

Voor iedereen:

• Proactief levenslang leren: elk individu moet een proactieve benadering volgen van zijn eigen levenslang leren en een wendbare manier van denken accepteren.
• Het bouwen van een competentieportfolio: de beste beveiliging tegen automatisering is het bouwen van een portfolio met technische vaardigheden en unieke menselijke vaardigheden zoals creativiteit, kritisch denken en aanpassingsvermogen.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus