133 milhões de novos empregos através da robótica e da IA? O que está realmente por trás da previsão controversa – e o que isso significa para ela

O seu trabalho está em perigo? É assim que você fica em forma para a mudança no mercado de trabalho com as estratégias certas – uma análise abrangente da transformação do mercado de trabalho: a previsão e sua classificação

O que a previsão muito discutida do Fórum Econômico Mundial diz cerca de 133 milhões de novos empregos?

Em 2018, o Fórum Econômico Mundial (WEF) publicou seu relatório "The Future of Jobs", que continha uma previsão distante e muito discutida. O núcleo da declaração era que 75 milhões de empregos seriam deslocados por mudanças tecnológicas até 2022, mas ao mesmo tempo 133 milhões de novos papéis surgiriam. Isso levaria a um lucro líquido de 58 milhões de empregos. Essa transformação foi localizada no contexto da "Quarta Revolução Industrial" (4IR), impulsionada por tecnologias -chave como Internet móvel rápida, inteligência artificial (AI), análise de big data e tecnologia em nuvem.

Uma descoberta central do relatório foi a divisão de trabalho entre o homem e a máquina. Embora 71 % das pessoas ainda estivessem trabalhando em 2018, o relatório previu um declínio nessa ação para 58 % até 2022, com a expectativa de que as tarefas de trabalho mais atuais sejam realizadas até 2025. A visão do relatório de 2018 foi mais positiva do que o relatório anterior de 2016. O relatório se via como um "chamado à ação" de governos, empresas e indivíduos para fazer essa transformação com sabedoria, a fim de evitar apertar as lacunas em competência e crescente desigualdade social.

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Como essas previsões se desenvolveram e mudaram em relatórios posteriores do Fórum Econômico Mundial?

A previsão inicialmente otimista do WEF mudou significativamente nos anos seguintes e se tornou mais complexa. O desenvolvimento das previsões mostra um afastamento significativo de uma visão puramente conduzida pela tecnologia em direção a uma que chama mais atenção às condições de estrutura macroeconômica e social.

O "Relatório Futuro dos Jobs 2023" desenhou uma imagem muito mais sóbria para o período até 2027. Ele previu a criação de 69 milhões de novos empregos, que, no entanto, enfrentaram a destruição de 83 milhões de posições. Isso levaria a uma perda líquida de 14 milhões de empregos ou 2 % do emprego geral na época. Essa mudança de um lucro líquido previsto para uma perda líquida marca uma avaliação significativa da situação.

Com o "Relatório Futuro dos Jobs 2025", que analisa o período até 2030, o WEF retornou a uma avaliação otimista, embora com as instalações alteradas. Este relatório prevê a criação de 170 milhões de novos empregos com uma perda de 92 milhões, o que corresponderia a um lucro líquido de 78 milhões de posições.

No entanto, a mudança nos drivers da mudança é crucial. Embora o relatório de 2018 se concentrasse quase exclusivamente na revolução tecnológica, relatórios posteriores nomeiam uma ampla gama de fatores de influência. A tecnologia, especialmente a IA e o Big Data, continua sendo um motorista central. No entanto, a transformação verde, fatores macroeconômicos, como aumentar o custo de vida e o lento crescimento econômico, os padrões de ESG (meio ambiente, gestão social e corporativa) e mudanças demográficas são dadas como grandes ou ainda mais importantes.

Esse desenvolvimento das previsões revela uma descoberta importante: a suposição inicial de que o progresso tecnológico praticamente leva automaticamente ao crescimento líquido de empregos foi refutado pela realidade. Os relatórios mostram que o potencial da tecnologia para criar empregos depende fortemente da estrutura econômica e política. O relatório de 2025 identifica o lento crescimento econômico como um principal fator para a aniquilação de empregos, enquanto os investimentos na transformação verde são vistos como um motor essencial para criar novos pontos. Portanto, a promessa da tecnologia não é absolutamente, é condicionalmente. Um resultado positivo não é um resultado inevitável da inovação, mas depende de um ambiente macroeconômico saudável e de apoio.

Mudança no mercado de trabalho: como a tecnologia e a transformação verde criam empregos

Desenvolvimento de previsões líquidas para os empregos da WEF. A tabela ilustra a mudança de previsões de um otimismo puramente ridículo de tecnologia em direção a uma visão mais complexa que inclui fatores econômicos e ecológicos.

O mercado de trabalho está mudando, impulsionado pelas influências da tecnologia e da transformação verde. No período de 2018 a 2022, desenvolvimentos tecnológicos, como inteligência artificial, big data e tecnologias em nuvem, criaram 133 milhões de novos empregos, enquanto 75 milhões de empregos foram substituídos, o que levou a um aumento líquido de 58 milhões. De 2023 a 2027, no entanto, 69 milhões de empregos surgirão, mas 83 milhões serão perdidos, o que é devido a mudanças tecnológicas, pressão econômica e aumento dos custos de vida e resulta na aceitação líquida de 14 milhões de empregos. Para o período de 2025 a 2030, um forte aumento no emprego com 170 milhões de novas posições em comparação com 92 milhões, com tecnologia, transformação verde, critérios de ESG e fatores macroeconômicos são os principais fatores de mudança, o que leva a um aumento líquido de 78 milhões de empregos.

Em que metodologia esses números são baseados e quais são as críticas dessa abordagem?

O número proeminente de WEF é baseado na "Pesquisa de Future of Jobs", uma pesquisa destinada a gerentes nas áreas de pessoal, estratégia e gerenciamento de grandes empresas multinacionais. Por exemplo, 313 empresas globais foram entrevistadas para o relatório de 2018, que juntos representam mais de 15 milhões de funcionários em 20 economias, que por sua vez representam 70 % do produto interno bruto global.

É crucial entender que os números frequentemente citados, como "75 milhões de deslocados" e "133 milhões de novos", são o resultado de uma extrapolação. As empresas pesquisaram um declínio de 984.000 empregos e um aumento de 1,74 milhão para sua própria força de trabalho. Essas tendências internas da empresa foram subsequentemente extrapoladas para a população global de emprego não agrícola em grandes empresas, em que os dados da Organização Internacional do Trabalho (OIT) serviram de base. A metodologia exclui explicitamente pequenas e médias empresas (PMEs) e o setor informal, o que é uma restrição significativa, pois elas compõem grande parte do emprego global.

Há críticas bem fundamentadas a essa abordagem metodológica:

Primeiro, os relatórios são acusados de um otimismo excessivamente excessivamente e um viés narrativo. Os críticos argumentam que as histórias da WEF tendem a apoiar os objetivos da organização para promover a cooperação global, o que pode levar a uma representação positiva. A flutuação entre os avisos escuros de 2016, o forte otimismo de 2018 e a imagem mais complexa dos anos posteriores indica um padrão de excesso de correção em vez de uma análise estável e consistente.

Segundo, o foco em um "lucro líquido" em empregos é criticado como enganoso. Essa abordagem em comparação com a "falácia do jogador" (jogador de jogador) ignora os enormes obstáculos durante a transição. Ele sugere incorretamente que um funcionário reprimido pode mudar facilmente para uma das novas funções. No entanto, enormes lacunas de qualificação – um caixa não é negligenciado da noite para o dia como desigualdades geográficas – DevOps, bem como diferenças na qualidade e pagamento do trabalho. O número líquido obscurece os imensos custos humanos e sociais da transição.

Terceiro, as previsões são baseadas em suposições questionáveis. Os relatórios sugerem que a redução de custos pela IA levará a uma multiplicação de papéis "Mensch + Ki" que compensam a perda de empregos em equipes inteiras. Os críticos consideram que essa suposição é irrealista, especialmente porque o crescimento da previsão em setores como a economia verde e o setor de assistência, que é subfinanciada ou politicamente controversa em muitas grandes economias, deve ocorrer.

Finalmente, a falha das previsões anteriores em questão a credibilidade das suposições. A previsão do WEF a partir de 2018 de que uma enorme “revolução de reciclagem” ocorreria até 2022 não era fiel na extensão esperada. Os esforços frequentemente permaneceram inadequados, subfinanciados e encontraram obstáculos logísticos, o que torna a viabilidade das suposições nas quais as previsões de trabalho se baseiam.

A mudança no cenário profissional: vencedor e perdedor de automação

Quais campos e funções profissionais específicos são deslocados por IA e automação?

A transformação do mercado de trabalho através da IA e da automação leva a uma polarização significativa, na qual certas profissões são expostas a um alto risco de deslocamento. Acima de tudo, as atividades baseadas em rotinas são afetadas tanto na área comercial (colarinho branco) quanto na produção (colarinho azul). Os grupos demográficos mais ameaçados são trabalhadores de escritório, funcionários com baixa competência digital e trabalhadores mais velhos.

Uma lista consistente de profissões é mencionada em vários relatórios do WEF, cuja demanda está caindo acentuadamente. Isso inclui:

• Equipe de entrada de dados (funcionários de entrada de dados)
• Funcionário em contabilidade e folha de pagamento (contabilidade, contabilidade e funcionários da folha de pagamento)
• Forças administrativas e de secretariado (secretários administrativos e executivos)
• Trabalhadores de montagem e fábrica (em certas indústrias)
• Funcionários de caixa e troca de trocas (caixas e funcionários de ingressos)
• Funcionário do banco no balcão (caixa bancário)
• Funcionário do Serviço Postal (funcionários do Serviço Postal).

Relatórios recentes, como o "Relatório do Futuro dos Jobs 2025", estão expandindo esta lista com outras profissões da área de trabalho do conhecimento. Designers e advogados gráficos agora são contados entre os campos profissionais cada vez maiores. Isso é explicitamente atribuído às habilidades progressivas da IA generativa, que é cada vez mais capaz de assumir tarefas cognitivas exigentes.

Quais profissões novas e crescentes surgem no decorrer desta revolução tecnológica?

Paralelamente ao deslocamento de tarefas de rotina, há uma alta demanda por campos profissionais novos e em desenvolvimento. Essas áreas de crescimento não são de natureza exclusivamente técnica, mas também incluem funções que exigem especificamente habilidades humanas.

As profissões orientadas para a tecnologia estão no centro do crescimento. Os papéis que mais crescem são de forma consistente:

• KI e especialistas em aprendizado de máquina
• Especialistas em big data
• Especialistas em automação de processos
• Analistas para segurança da informação
• Desenvolvedores de software e aplicativos
• Engenheiros de Robótica
• Engenheiros de Fintech.

Ao mesmo tempo, a demanda por ocupações baseadas em habilidades "humanas" pronunciadas está aumentando. Estes incluem:

• Especialistas em vendas e marketing
• Especialistas para pessoal e cultura corporativa (pessoas e especialistas em cultura)
• Especialistas em desenvolvimento organizacional
• Gerente de Inovação
• Supervisor de clientes.

Outro setor em rápido crescimento é a economia verde. Relatórios posteriores enfatizam o forte crescimento de profissões como:

• Engenheiros para energias renováveis
• Engenheiros para sistemas de energia solar
• Gerentes de sustentabilidade.

O setor educacional e de assistência também registra um crescimento robusto. Espera -se que profissões como médicos, enfermeiros e professores aumentem, impulsionados por desenvolvimentos demográficos, como o envelhecimento da sociedade e o fato de que essas atividades são difíceis de automatizar.

É importante distinguir entre a porcentagem de crescimento mais rápido e o maior crescimento em números absolutos. Enquanto as profissões de tecnologia estão crescendo mais rapidamente em porcentagem, é esperado o maior crescimento absoluto nas profissões da linha de frente, como trabalhadores da terra, motoristas de entrega e trabalhadores da construção.

Futuro do trabalho: essas profissões estão ganhando e perdendo importância

Visão geral consolidada do crescimento e encolhimento de áreas profissionais. A tabela resume as previsões de diferentes relatórios e mostra os vencedores e perdedores da transformação do mercado de trabalho.

O futuro do trabalho mostra mudanças significativas: nas áreas de tecnologia e dados, profissões como IA e especialistas em aprendizado de máquina, especialistas em big data, desenvolvedores de software e analistas de segurança da informação estão ganhando importância, enquanto atividades simples, como entrada de dados e técnicos de suporte de TI, estão diminuindo. No campo da economia e da gestão, gerentes de sustentabilidade, gerentes de inovação, especialistas em automação de processos e especialistas em vendas e marketing estão cada vez mais em demanda, enquanto as forças administrativas e de secretariado, bem como a contabilidade e a contabilidade de folha de pagamento, são perdidas em relevância. Na economia verde, os engenheiros de energias renováveis, especialistas em veículos elétricos e engenheiros ambientais estão aumentando, ao mesmo tempo que as profissões estão desaparecendo no setor de energia fóssil. No setor de enfermagem e educação, a equipe de enfermagem, médicos, professores e consultores para o serviço social se tornam mais importantes, na qual nenhuma profissões perde sua importância. Na área de escritório e administração, funcionários do banco, funcionários do serviço postal, caixas, designers gráficos e advogados estão em particular em declínio, enquanto no ofício e na produção, os trabalhadores agrícolas, os motoristas de entrega e os trabalhadores da construção crescem em números absolutos, enquanto os trabalhadores da Assembléia e da Fábrica são menos procurados por automação.

Quais tendências abrangentes, como a transformação verde, também influenciam o desenvolvimento e o declínio dos empregos?

A dinâmica no mercado de trabalho não é determinada apenas por automação. Vários macrotrends interagem e formam o cenário profissional do futuro.

A transformação verde, isto é, investimentos em proteção climática e adaptação às mudanças climáticas, é considerada um dos maiores motores de emprego líquidos. Essa tendência impulsiona a demanda por engenheiros por energias renováveis e proteção ambiental, bem como especialistas em sustentabilidade.

As condições da estrutura econômica têm um efeito igualmente forte, mas muitas vezes oposto. O crescimento econômico lento e o aumento dos custos de vida são classificados como trituradores líquidos de empregos e às vezes podem destruir os lucros criados pela tecnologia e pela transformação verde.

A adoção de tecnologia em si é uma faca de dois gumes. Espera -se que a expansão do acesso digital crie mais empregos (19 milhões), mas também muitos (9 milhões). KI e Big Data seguem o segundo maior piloto, com 11 milhões de posições criadas e 9 milhões.

As mudanças demográficas também desempenham um papel crucial. Uma população envelhecida em países com alta renda impulsiona a demanda no setor de saúde e assistência. Ao mesmo tempo, uma crescente população empregável em países com baixa renda leva a uma crescente necessidade de trabalhadores no setor educacional.

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A lacuna na competência: quais habilidades são necessárias no futuro

Qual é a “lacuna de competência” (lacuna de habilidades) e qual é o tamanho desse desafio?

A "lacuna de competência" ou a "lacuna de habilidades" descreve a discrepância entre as habilidades que os empregadores precisam para suas vagas e as qualificações realmente existentes dos trabalhadores disponíveis. Essa lacuna é um dos desafios centrais da atual transformação do mercado de trabalho.

A extensão desse desafio é enorme. O relatório do WEF de 2018 previu que, até 2022, 54 % de todos os funcionários precisariam de reciclagem considerável e medidas de educação adicionais (resgate e upsky). Relatórios posteriores confirmam e apertam esta avaliação: o "Relatório Futuro dos Empregos 2025" observa que as principais competências de 44 % dos funcionários mudarão nos próximos cinco anos e, até 2030, quase 40 % das habilidades necessárias para um emprego estarão desatualizadas.

Essa realidade estatística se reflete na percepção dos líderes corporativos. Nos Estados Unidos, 70 % dos gerentes indicam que há uma lacuna crítica na competência em sua organização que tem um impacto negativo na inovação e crescimento. Quase 40 % desses gerentes acreditam que essa lacuna piora.

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• Liderança tecnológica versus liderança de competência: uma análise da competitividade nacional e resiliência
  

  Liderança tecnológica versus liderança de competência: uma análise da competitividade e resiliência nacional – Imagem: Xpert.Digital

Quais habilidades técnicas e digitais específicas são mais urgentemente necessárias?

Do lado das habilidades técnicas, também chamadas de "habilidades difíceis", há uma clara hierarquia de demanda. Na vanguarda, há competências diretamente conectadas às tecnologias de direção da quarta revolução industrial.

No topo das habilidades mais procuradas, são constantes de IA e Big Data. A capacidade de lidar com grandes quantidades de dados e usar ou desenvolver sistemas de IA é considerada crucial. Outras competências principais de digitalização estão intimamente ligadas a isso: competência tecnológica básica (alfabetização tecnológica), segurança de rede e cibernética, desenvolvimento de software e aplicativos, análise de dados e computação em nuvem também são extremamente procurados.

Curiosamente, o gerenciamento de projetos é frequentemente mencionado como uma das habilidades técnicas mais importantes. Isso destaca a necessidade de combinar competência de implementação técnica com o planejamento estratégico de negócios e controlar com sucesso projetos de digitalização complexos.

Por que as habilidades "humanas", como pensamento analítico, criatividade e resiliência, são consideradas ainda mais importantes?

Numa época em que as máquinas assumem cada vez mais tarefas técnicas, é criado um paradoxo: as habilidades técnicas são as habilidades que mais crescem, mas as habilidades cognitivas e sociais são frequentemente classificadas como as mais importantes. Isso pode ser explicado pela lógica econômica da escassez e benefícios. Como as tarefas de rotina de IA – sejam elas técnicas ou cognitivas de natureza – a disponibilizam em abundância e custos baixos, as habilidades usadas exclusivamente para realizar essas tarefas perdem valor.

Ao mesmo tempo, as tarefas permanecem difíceis de automatizar as tarefas que exigem novas resolução de problemas, pensamento estratégico, julgamento ético e interações interpessoais complexas. Quando as máquinas assumem o "What" e "Quantas" atividades, o papel humano muda para o "porquê" e o "que a seguir". Isso requer a capacidade de definir problemas, interpretar os resultados da IA criativamente, convencer os grupos de interesse e gerenciar equipes humanas complexas. É exatamente isso que as habilidades "humanas" chamadas são essenciais.

Um "bônus de automação" para habilidades não automáticas é criado. O valor econômico e a demanda por essas habilidades humanas únicas aumentam desproporcionalmente. As mais importantes dessas habilidades são:

• Pensamento analítico e criativo: eles estão consistentemente no topo das habilidades mais solicitadas pelos empregadores.
• Adaptabilidade: Resiliência, flexibilidade e agilidade são da maior importância, pois os funcionários precisam encontrar o caminho em um ambiente em constante mudança.
• Liderança e competência social: habilidades de liderança, influência social, inteligência emocional, bem como curiosidade e aprendizado ao longo da vida também são cruciais, uma vez que a IA dificilmente pode replicar essas habilidades.

A lacuna na competência não é, portanto, apenas a falta de habilidades técnicas. É uma divisão do mercado de competências: o valor das habilidades de rotina quebra, enquanto o valor das habilidades não rotineiras e profundamente humanas disparam. As estratégias mais eficazes para o desenvolvimento do pessoal não apenas ensinarão a programação, mas também combinarão isso com o treinamento em pensamento e criatividade críticos.

Sustentável no trabalho: o equilíbrio de habilidades sociais e know-how de tecnologia

Habilidades -chave para o futuro mundo do trabalho. A tabela mostra a dupla importância das habilidades técnicas e humanas e as ordena de acordo com sua importância percebida pelos empregadores.

Ser à prova de futuro no trabalho significa encontrar o equilíbrio certo entre habilidades sociais e know-how técnico. Em primeiro lugar, são habilidades humanas como o pensamento analítico e criativo. Densificado pelo conhecimento técnico nas áreas de inteligência artificial, big data e habilidades tecnológicas básicas. Resiliência, flexibilidade e agilidade também são importantes como novas habilidades humanas. No lado técnico, as redes, a segurança cibernética e a análise de dados estão se tornando cada vez mais importantes. A curiosidade, a aprendizagem ao longo da vida, bem como a liderança e a influência social, também estão entre as habilidades humanas decisivas. Isso é complementado por experiência técnica em desenvolvimento de software e aplicativos, bem como pelo gerenciamento de projetos.

Estratégias para lidar com a mudança: reciclagem, educação adicional e novos modelos de trabalho

Quais estratégias buscam empresas para preparar sua força de trabalho para o futuro?

Em vista da extensa lacuna na competência, as empresas desenvolvem estratégias proativas para preparar sua força de trabalho para o futuro. Essas estratégias vão além das medidas simples de treinamento e visam um realinhamento fundamental do desenvolvimento de pessoal.

Uma abordagem central é o planejamento estratégico de pessoal. As empresas analisam suas habilidades atuais em comparação com os requisitos futuros e desenvolvem programas direcionados para reciclagem (resgate) e treinamento adicional (UPSKY). O objetivo é construir uma "arquitetura de competência sustentável", que torna a força de trabalho resistente a choques futuros.

O foco estratégico muda da pura substituição dos trabalhadores através da tecnologia para o aumento, ou seja, o fortalecimento direcionado das habilidades humanas por meio de ferramentas tecnológicas. Isso se manifesta no conceito de colaboração humana-máquina, na qual os pontos fortes de ambos os lados são combinados.

Investimentos em treinamento adicional são uma expressão concreta dessa estratégia. 60 % das empresas investem ativamente em programas de treinamento para seus funcionários, com foco em IA, habilidades digitais e habilidades de liderança. Ao mesmo tempo, as empresas promovem a mobilidade interna, criando planos de carreira claros para manter os talentos dentro da organização e desenvolvê -las ainda mais.

Empresas inovadoras também integram o aprendizado diretamente no trabalho cotidiano. As práticas comprovadas incluem o treinamento de executivos em treinadores que lideram seus funcionários, bem como o uso de modelos de aprendizado ponto a ponto, nos quais colegas experientes passam por seus conhecimentos.

O que são iniciativas de reciclagem bem -sucedidas na prática? Uma olhada nos programas da Amazon, AT&T e Siemens.

Algumas empresas líderes globalmente já iniciaram iniciativas extensas e distantes para qualificar seus funcionários, o que pode servir como estudos de caso para estratégias bem -sucedidas.

Com sua iniciativa "Upsekilling 2025", a Amazon forneceu um orçamento de US $ 1,2 bilhão para treinar centenas de milhares de funcionários. Os programas principais incluem a "Amazon Technical Academy", que treina funcionários sem formação técnica, a "Universidade de Aprendizagem de Machine" para o Advanced e o programa "Career Choice" que assume as propinas. Os resultados são mensuráveis: 75 % dos participantes registraram uma subida de carreira e seu salário aumentou em média 8,6 %.

Com seu programa "Future Ready", a AT&T investiu cerca de US $ 1 bilhão em reciclagem de sua força de trabalho. A empresa descobriu que metade de seus funcionários não tinha as habilidades necessárias para o futuro e escolheu deliberadamente uma ofensiva de qualificação interna, em vez de descontos de massa e novas configurações. O programa se concentra em áreas como ciência de dados e segurança cibernética e usa plataformas on -line, bem como portais de carreira personalizados para oferecer aos funcionários oportunidades de aprendizado flexíveis.

A Siemens segue uma abordagem na qual a transformação digital e a qualificação dos funcionários andam de mãos dadas. A empresa usa tecnologias em nuvem, como a Amazon Web Services (AWS) para modernização abrangente, desde a infraestrutura de dados até o uso de IA generativa. Um excelente exemplo é o trabalho eletrônico da Siemens em Erlangen. Lá, foi implementada uma solução industrial 4.0, o que reduziu o tempo operacional para o aprendizado de máquina em 80 %. Ao mesmo tempo, a força de trabalho na produção foi treinada em análise de dados em tempo real e na Internet das Coisas (IoT). Isso mostra como a upskilling pode ser incorporada diretamente na transformação operacional.

Qual o papel do estado? Uma análise da Lei de Chances de Qualificação Alemã.

Além das iniciativas empresariais, as condições da estrutura do estado também desempenham um papel crucial no lidar com a mudança estrutural. A Lei de Chances de Qualificação Alemã é um exemplo de política estatal proativa.

A lei pretende apoiar as empresas no treinamento adicional de seus funcionários, especialmente em áreas profissionais afetadas por mudanças tecnológicas ou estruturais. Oferece incentivos financeiros significativos: a Agência Federal de Emprego pode cobrir até 100 % dos custos de treinamento adicionais e também subsidiar até 75 % das taxas de trabalho do funcionário durante a medida de qualificação. A quantidade de financiamento depende do tamanho da empresa, com empresas menores sendo mais suportadas.

O objetivo da lei é fortalecer a competitividade da economia alemã, garantir os empregos dos funcionários e neutralizar ativamente a escassez de trabalhadores qualificados em futuros campos, como design de UX, ciência de dados e gerenciamento de produtos.

Abordagens mais radicais, como a semana de quatro dias ou uma renda básica incondicional (BGE), fazer parte da solução?

As profundas mudanças no mercado de trabalho também levantam questões sobre o redesenho fundamental do trabalho e da seguridade social. Dois modelos intensamente discutidos são a semana de quatro dias e a renda básica incondicional (BGE). Essas abordagens podem ser entendidas como duas respostas diferentes, mas potencialmente complementares, para os desafios da automação.

A semana de quatro dias tem como objetivo melhorar a qualidade do trabalho existente, transmitindo ganhos de produtividade aos funcionários na forma de tempo. Grandes estudos piloto internacionais com 141 empresas e mais de 2.800 funcionários mostraram resultados impressionantes. As empresas relataram vendas estáveis ou até aumentadas (às vezes em até 35 %), enquanto os funcionários relataram um declínio drástico no burnout (até 70 %), estresse e ansiedade, além de melhorar a saúde mental e a qualidade do sono. A flutuação do pessoal caiu e mais de 90 % das empresas participantes mantiveram o modelo após a fase de teste. O sucesso é baseado no modelo "100-80-100" (100 % dos salários, 80 % tempo, 100 % de produtividade), que é alcançado pela redesenho dos processos de trabalho e reduzindo reuniões desnecessárias.

A renda básica incondicional (BGE), por outro lado, visa criar o Seguro Social fora do emprego remunerado, dissociando uma renda básica de emprego. Ele aborda principalmente o problema daqueles que podem ser deslocados pelo mercado de trabalho ou estão em relações de emprego precárias. Os resultados dos projetos piloto mundiais são misturados e fortemente dependentes do contexto. Efeitos positivos, como menor incerteza nutricional, saúde melhorada, taxas mais altas de visitas à escola e um aumento no início dos UPs no Quênia e na Índia. O projeto piloto em Stockton, Califórnia, mostrou efeitos psicológicos positivos sem efeitos negativos na motivação do trabalho. Outros estudos, como os primeiros experimentos nos Estados Unidos na década de 1970 ou no experimento finlandês, mostraram uma ligeira redução nos incentivos do trabalho ou nenhuma mudança significativa na taxa de emprego, mas uma melhoria no bem -estar. Uma restrição significativa de muitos desses estudos é sua duração limitada e seu pequeno escopo, o que dificulta a transferência para um sistema universal permanente.

Esses dois modelos não são mutuamente exclusivos. Em vez disso, eles poderiam abordar diferentes facetas da mesma transformação. Uma estratégia futura poderia estabelecer a semana de quatro dias como um padrão para o emprego em tempo integral, a fim de melhorar a qualidade de vida dos empregados. Ao mesmo tempo, um BGE poderia servir como base social para aqueles que estão na transição na economia do show ou cujos empregos foram completamente substituídos pela automação. Isso permitiria uma resposta social mais resistente e mais justa à mudança do que qualquer uma dessas medidas por conta própria.

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• Autêntico. Individualmente. Global: A estratégia Xpert.Digital para a sua empresa

Consequências socioeconômicas: desigualdade, disparidades regionais e qualidade do trabalho

A inteligência artificial está intensificando a renda e os ativos ou pode reduzi -la?

A questão de como a IA afeta a desigualdade é um dos debates socioeconômicos mais urgentes do presente, e a pesquisa fornece resultados diferenciados e parcialmente contraditórios.

Por um lado, há argumentos de que a IA pode reduzir a desigualdade salarial. Em contraste com as ondas anteriores de automação, que diziam respeito principalmente ao trabalho de rotina de baixa qualificação, a atual onda de IA visa as profissões de "colarinho branco" altamente pagas. Estudos no nível das tarefas mostram que os funcionários de baixa qualificação geralmente experimentam a maior produtividade aumenta pelas ferramentas de IA dentro de uma profissão (por exemplo, no atendimento ao cliente ou no desenvolvimento de software). Isso poderia potencialmente fortalecer os salários da classe média e reduzir a tesoura salarial.

Por outro lado, os argumentos para um aumento na precisão total superam. Primeiro, os benefícios de produtividade da IA podem beneficiar principalmente os trabalhadores do conhecimento altamente pagos que têm acesso e habilidades para usar essas ferramentas, enquanto os baixos ganhadores nas profissões de serviço e artesanato permanecem. Segundo, a automação controlada pela IA tende a levar a uma mudança nas ações de renda do trabalho para o capital. Como menos trabalho humano é necessário para a mesma produção, os proprietários se beneficiam de capital (por exemplo, acionistas) desproporcionalmente, o que exacerba a desigualdade em favor dos já ricos.

Um documento de trabalho do Fundo Monetário Internacional (FMI) reúne esses dois aspectos e afeta uma distinção decisiva: a IA pode facilmente reduzir a desigualdade de Walness (suprimindo altos ganhadores), mas aumentando drasticamente a desigualdade do ativo. O mecanismo por trás disso é que os mesmos funcionários altamente pagos que sofrem de pressão salarial também são os maiores proprietários de capital. Portanto, você se beneficia mais com os crescentes rendimentos de capital causados pela automação. Além disso, prêmios de alto salário para pessoas com habilidades de IA procuradas – estudo da PWC encontrou um bônus de 56 % – diferença entre aqueles com e sem essas habilidades.

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Como a transformação tecnológica afeta as diferenças regionais na Europa e nos EUA?

A transformação tecnológica também possui uma forte dimensão geográfica e ameaça apertar as desigualdades regionais existentes.

O crescimento e os novos empregos estão cada vez mais concentrados em centros urbanos e capitais. Essas regiões têm uma densidade mais alta de trabalhos de trabalho intensivo e de longa distância -capacitáveis (telescópio). Na UE, os principais golpes da cidade registraram o mais forte crescimento do emprego. Nos Estados Unidos, a McKinsey já previu que as áreas urbanas experimentariam crescimento líquido nos locais de trabalho, enquanto os distritos rurais poderiam ser confrontados com uma década de perda de emprego.

Essa tendência leva a uma espiral auto -reforçadora: as cidades atraem empregadores, especialistas e investimentos com seus mercados de trabalho dinâmicos e sua boa infraestrutura, enquanto as áreas rurais precisam lutar com a perda de empregos e uma infraestrutura mais fraca. As disparidades regionais na UE aumentaram desde a Grande Recessão, uma tendência que ainda pode ser exacerbada pela automação pandêmica e progressiva, uma vez que as regiões mais pobres geralmente têm uma cota mais baixa de trabalhos de longa distância. Os centros de tecnologia garantirão, no futuro, sua força econômica menos através do crescimento do emprego do que pelo aumento da produtividade, o que continua a concentrar o poder econômico.

A automação melhora a qualidade do trabalho através da eliminação de tarefas monótonas ou o leva a mais vigilância e estresse?

Os efeitos da IA na experiência de trabalho diários são ambivalentes e dependem fortemente do tipo de implementação.

De uma perspectiva positiva, a IA pode melhorar significativamente a qualidade do trabalho. Ao automatizar monotônicas e tarefas repetitivas, os funcionários podem se concentrar em atividades mais criativas, estratégicas e atraentes. Em alguns setores, os funcionários que usam a IA relatam uma maior satisfação no trabalho e mais prazer em seu trabalho. Além disso, a IA pode melhorar a segurança ocupacional, especialmente em atividades fisicamente exaustivas.

No entanto, a perspectiva negativa enfatiza os riscos de alienação e aumento do controle. A IA permite uma nova extensão da vigilância dos funcionários, que pode levar a um aumento da intensidade do trabalho, mais estresse e perda de autonomia. A pressão para ser mais produtiva em um ambiente de trabalho compactado ou baseado em IA pode levar ao esgotamento se não for gerenciado cuidadosamente. Entre os trabalhadores, portanto, também têm medo de perda de trabalho, a perda de poder de negociação nos salários e o aumento do controle através da administração.

Contexto e perspectiva histórica: a revolução da IA em comparação

Quais são os paralelos e as diferenças fundamentais entre a atual revolução da IA e a revolução industrial?

Para classificar a transformação de hoje, uma olhada na história é útil. A revolução da IA tem paralelos e diferenças fundamentais à revolução industrial.

Um dos paralelos inclui que ambas as revoluções são caracterizadas por revoltas tecnológicas, redesenhar os mercados de trabalho, deslocar as profissões antigas e criar novas. Ambos levaram a revoltas sociais consideráveis, urbanização (ou seu equivalente digital) e debates intensivos sobre a desigualdade e a distribuição de ganhos de produtividade.

No entanto, as diferenças são mais graves:

• Força muscular vs. força mental: a revolução industrial, automatizada e expandida principalmente força muscular humana (trabalho físico). A revolução da IA, por outro lado, automaticamente e expande a cognição humana (pensamento). Este é um salto qualitativo, não apenas uma mudança gradual.
• Velocidade e extensão: a revolução da IA ocorre muito mais rápida e compactada em algumas décadas. A adaptação social e regulatória tem problemas para acompanhar esse ritmo.
• A natureza dos novos empregos: durante a Revolução Industrial, os trabalhadores agrícolas reprimidos foram capazes de mudar para as fábricas, cujo trabalho ainda era baseado no trabalho humano. Hoje está menos claro se os trabalhadores cognitivos reprimidos podem mudar facilmente para os novos papéis relacionados à IA, que geralmente exigem um nível muito mais alto de habilidades abstratas.
• O objetivo final da tecnologia: as máquinas da Revolução Industrial eram ferramentas que foram operadas por seres humanos. No entanto, o objetivo declarado de alguns desenvolvedores de IA líder é criar sistemas que possam realizar todas as tarefas economicamente valiosas. Isso traz o risco de tornar o trabalho humano supérfluo em muitas áreas – um perigo que não existia anteriormente nesta forma.

O que podemos aprender com a história sobre a adaptabilidade da sociedade e do mercado de trabalho?

A história da Revolução Industrial oferece lições valiosas para lidar com a revolução da IA de hoje.

A experiência dos trabalhadores têxteis no início do século 19 mostra que aumentos maciços de produtividade em um setor não levam automaticamente a salários mais altos para os trabalhadores, especialmente se o poder de negociação for fraco. Os salários reais de muitos trabalhadores estagnaram por décadas, embora a economia tenha crescido.

A qualidade do trabalho e a autonomia são cruciais. A transição do trabalho da fábrica significou uma deterioração drástica nas condições de trabalho e de vida para muitos e foi a principal causa de agitação social. Este é um ensino importante para a implementação de hoje dos sistemas de gerenciamento e monitoramento controlados pela IA.

A adaptação social é um processo lento e doloroso. A empresa finalmente se adaptou à Revolução Industrial – com novas leis de trabalho, sistemas educacionais e programas sociais – mas esse processo foi demorado, conflito e moldado pelo sofrimento.

Uma das lições mais importantes, no entanto, é que a direção da tecnologia não é um destino, mas uma escolha. As decisões podem ser tomadas conscientemente para desenvolver tecnologias que expandam as habilidades humanas e criem tarefas novas e significativas, em vez de apenas automatizar e deslocar o trabalho.

Quais campos de ação centrais surgem para política, empresas e cada indivíduo para projetar com sucesso a mudança?

A análise da transformação do mercado de trabalho resulta em campos de ação claros para todos os atores envolvidos.

Para política:

• Investimentos em educação: os governos precisam investir enormemente na educação e na aprendizagem ao longo da vida e integrar a competência da IA e as habilidades "humanas", como o pensamento crítico.
• Promoção da transformação: você deve criar um ambiente que apóie a mudança nos trabalhadores, por exemplo, por meio de instrumentos políticos como a Lei de Chances de Qualificação Alemã.
• Fortalecimento da Seguridade Social: os sistemas de seguridade social devem ser fortalecidos e novos modelos, como um BGE, devem ser considerados para apoiar funcionários reprimidos e combater a desigualdade.
• Regulamento: é necessária uma regulamentação inteligente para garantir que a IA seja eticamente desenvolvida e usada, os direitos dos funcionários são protegidos e o monitoramento excessivo é impedido.

Para empresas:

• Papel ativo na qualificação: as empresas devem assumir um papel ativo na reciclagem e educação adicional de sua própria força de trabalho e se concentrar na expansão das habilidades humanas (aumento) em vez de serem substituídas.
• Abordagem baseada em competência: você deve buscar uma abordagem baseada em competência na gestão de talentos que promova as carreiras internas e a mobilidade.
• Cultura da aprendizagem: a criação de uma cultura de aprendizado contínuo e segurança psicológica é crucial para facilitar a adaptação dos funcionários à mudança.

Para todos:

• Aprendizagem proativa ao longo da vida: cada indivíduo precisa buscar uma abordagem proativa para sua própria aprendizagem ao longo da vida e aceitar uma maneira ágil de pensar.
• Construindo um portfólio de competências: a melhor segurança contra a automação é construir um portfólio que inclua habilidades técnicas e habilidades humanas únicas, como criatividade, pensamento crítico e adaptabilidade.

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