133 мільйони нових робочих місць завдяки робототехніці та штучному інтелекту? Що насправді стоїть за суперечливим прогнозом — і що це означає для вас

Ваша робота під загрозою? Ось як підготуватися до змін на ринку праці за допомогою правильних стратегій – Комплексний аналіз трансформації ринку праці: прогноз та його класифікація.

Що насправді говорить широко обговорюваний прогноз Всесвітнього економічного форуму щодо 133 мільйонів нових робочих місць?

У 2018 році Всесвітній економічний форум (ВЕФ) опублікував свій звіт «Майбутнє робочих місць», який містив далекосяжний та широко обговорюваний прогноз. Основний вислів полягав у тому, що хоча технологічні зміни до 2022 року призведуть до втрати 75 мільйонів робочих місць, вони одночасно створять 133 мільйони нових. Це призведе до чистого приросту робочих місць у розмірі 58 мільйонів. Ця трансформація відбувалася в контексті «Четвертої промислової революції» (4ПР), зумовленої такими ключовими технологіями, як високошвидкісний мобільний інтернет, штучний інтелект (ШІ), аналітика великих даних та хмарні технології.

Ключовим висновком звіту була зміна розподілу праці між людьми та машинами. Хоча у 2018 році 71% робочого часу все ще виконували люди, у звіті прогнозувалося зниження цієї частки до 58% до 2022 року, з очікуванням, що до 2025 року машини виконуватимуть більше поточних робочих завдань, ніж люди. Прогноз звіту за 2018 рік був помітно позитивнішим, ніж у попередньому звіті за 2016 рік. Це пояснювалося тим, що компанії з того часу краще розуміли можливості, які пропонують нові технології. Звіт був задуманий як «заклик до дії» для урядів, бізнесу та окремих осіб мудро керувати цією трансформацією, щоб уникнути збільшення розриву в навичках та зростання соціальної нерівності.

Підходить для цього:

• Вбивця роботи чи Джокер? Правда про автоматизацію, AI та робототехніку - від складальної лінії до «меморіального ремінця»?

Як ці прогнози розвивалися та змінювалися в пізніших звітах Всесвітнього економічного форуму?

Спочатку оптимістичний прогноз ВЕФ значно змінився в наступні роки та став складнішим. Еволюція прогнозів демонструє чіткий зсув від суто технологічної перспективи до такої, яка більше враховує макроекономічні та соціальні умови.

«Звіт про майбутнє робочих місць 2023 року» змалював набагато більш відрезвляючу картину на період до 2027 року. У ньому прогнозувалося створення 69 мільйонів нових робочих місць, але це було б компенсовано втратою 83 мільйонів робочих місць. Це призвело б до чистої втрати 14 мільйонів робочих місць, або 2% від загальної зайнятості на той час. Цей перехід від прогнозованого чистого приросту до чистого збитку знаменує собою значну переоцінку ситуації.

У своєму «Звіті про майбутнє робочих місць 2025 року», який охоплює період до 2030 року, ВЕФ повернувся до більш оптимістичного прогнозу, хоча й з переглянутими припущеннями. У цьому звіті прогнозується створення 170 мільйонів нових робочих місць, тоді як 92 мільйони будуть втрачені, що призведе до чистого приросту в 78 мільйонів робочих місць.

Найголовніше, що рушійні сили змін змістилися. Хоча звіт за 2018 рік зосереджувався майже виключно на технологічній революції, наступні звіти визначають ширший спектр факторів впливу. Технології, зокрема штучний інтелект та великі дані, залишаються ключовим фактором. Однак зелена трансформація, макроекономічні фактори, такі як зростання вартості життя та повільне економічне зростання, стандарти ESG (екологічні, соціальні та управлінські) та демографічні зрушення тепер вважаються однаково або навіть більш важливими.

Така еволюція прогнозів розкриває важливе розуміння: початкове припущення про те, що технологічний прогрес майже автоматично призведе до чистого збільшення кількості робочих місць, було спростовано реальністю. Звіти показують, що потенціал технологій для створення робочих місць дуже залежить від економічної та політичної ситуації. Наприклад, у звіті за 2025 рік повільне економічне зростання визначено як основний фактор втрати робочих місць, тоді як інвестиції в зелений перехід розглядаються як ключовий двигун створення нових робочих місць. Тому перспективність технологій не є абсолютною, а умовною. Позитивний результат не є неминучим наслідком інновацій, а залежить від здорового та сприятливого макроекономічного середовища.

Зміни на ринку праці: як технології та зелена трансформація створюють робочі місця

Ринок праці змінюється: як технології та зелена трансформація створюють робочі місця – Зображення: Xpert.Digital

Розвиток прогнозів чистого рівня зайнятості ВЕФ. Таблиця ілюструє перехід у прогнозах від суто технологічно зумовленого оптимізму до більш складної перспективи, яка враховує економічні та екологічні фактори.

Ринок праці переживає трансформацію, зумовлену впливом технологій та «зеленого» переходу. Між 2018 і 2022 роками технологічні розробки, такі як штучний інтелект, великі дані та хмарні технології, створили 133 мільйони нових робочих місць, одночасно зменшивши кількість робочих місць на 75 мільйонів, що призвело до чистого збільшення на 58 мільйонів. Однак, з 2023 по 2027 рік очікується створення 69 мільйонів робочих місць, але 83 мільйони будуть втрачені через технологічні зміни, економічний тиск та зростання вартості життя, що призведе до чистого скорочення на 14 мільйонів робочих місць. У період з 2025 по 2030 рік прогнозується значне збільшення зайнятості, зі 170 мільйонами нових робочих місць порівняно з 92 мільйонами звільнених. Технології, «зелений» перехід, критерії ESG та макроекономічні фактори є основними рушійними силами цих змін, що призведе до чистого збільшення на 78 мільйонів робочих місць.

На якій методології базуються ці цифри, і які існують зауваження щодо цього підходу?

Видатні цифри ВЕФ базуються на «Опитуванні майбутнього робочих місць» – опитуванні керівників у сфері управління персоналом, стратегії та менеджменту у великих багатонаціональних компаніях. Наприклад, для звіту за 2018 рік було опитано 313 глобальних компаній, які представляють понад 15 мільйонів працівників у 20 економіках, на які, своєю чергою, припадає 70% світового ВВП.

Важливо розуміти, що часто цитовані цифри, такі як «75 мільйонів втрачених робочих місць» та «133 мільйони нових робочих місць», є результатом екстраполяції. Опитані компанії прогнозували скорочення на 984 000 робочих місць та збільшення на 1,74 мільйона серед власної робочої сили. Ці внутрішні тенденції потім були екстрапольовані на світову несільськогосподарську робочу силу у великих компаніях, використовуючи дані Міжнародної організації праці (МОП). Методологія чітко виключає малі та середні підприємства (МСП) та неформальний сектор, що є суттєвим обмеженням, враховуючи, що вони становлять значну частку світової зайнятості.

Існує обґрунтована критика цього методологічного підходу:

По-перше, звіти звинувачують у схильності до надмірного оптимізму та наративної упередженості. Критики стверджують, що наративи ВЕФ схильні підтримувати цілі організації щодо сприяння глобальній співпраці, що може призвести до надмірно позитивного зображення. Коливання між похмурими попередженнями 2016 року, сильним оптимізмом 2018 року та більш складною картиною наступних років свідчать про схему надмірної корекції, а не про стабільний, послідовний аналіз.

По-друге, зосередження на «чистому прибутку» від робочих місць критикується як оманливе. Такий підхід, який часто порівнюють з «омилкою гравця», ігнорує величезні перешкоди, пов’язані з переходом. Він хибно припускає, що звільнений працівник може легко перейти на одну з нових ролей. Однак він не враховує величезний пробіл у навичках — касир не стає DevOps-інженером за одну ніч — географічну нерівність та розбіжності в якості роботи та оплаті праці. Чистий прибутки приховують величезні людські та соціальні витрати, пов’язані з переходом.

По-третє, прогнози ґрунтуються на сумнівних припущеннях. У звітах натякається, що скорочення витрат завдяки штучному інтелекту призведе до поширення ролей «людина + штучний інтелект», компенсуючи втрату робочих місць у цілих командах. Критики вважають це припущення нереалістичним, особливо враховуючи, що прогнозоване зростання, як очікується, відбудеться в таких секторах, як зелена економіка та охорона здоров'я, які недостатньо фінансуються або є предметом політичних суперечок у багатьох великих економіках.

Зрештою, невдача попередніх прогнозів ставить під сумнів достовірність припущень. Прогноз ВЕФ 2018 року про те, що до 2022 року відбудеться масштабна «революція перепідготовки», не справдився в очікуваному масштабі. Зусилля часто були недостатніми, недофінансованими та стикалися з логістичними перешкодами, що ставить під сумнів достовірність припущень, на яких базуються прогнози зайнятості.

Зміна професійного ландшафту: переможці та переможені автоматизації

Які конкретні професії та ролі будуть витіснені штучним інтелектом та автоматизацією?

Трансформація ринку праці через штучний інтелект та автоматизацію призводить до значної поляризації, при цьому деякі професії стикаються з високим ризиком витіснення. Це особливо впливає на рутинні робочі місця, як у діловому, так і в робітничому секторах. Найбільш вразливими демографічними групами є офісні працівники, працівники з низькими цифровими навичками та працівники старшого віку.

У різних звітах ВЕФ наводиться послідовний перелік професій, попит на які різко падає. До них належать:

• Клерки з введення даних
• Бухгалтерський облік, бухгалтерія та працівники з нарахування заробітної плати
• Адміністративні та виконавчі секретарі
• Робітники з монтажу та заводів (у певних галузях промисловості)
• Касири та касири
• Банківський касир (банківські касири)
• Працівники поштової служби.

У новіших звітах, таких як «Звіт про майбутнє робочих місць за 2025 рік», цей список розширюється, включаючи інші професії, що базуються на знаннях. Графічні дизайнери та помічники юристів також входять до категорій професій, кількість яких скорочується. Це безпосередньо пов’язано з розвитком можливостей генеративного штучного інтелекту, який дедалі більше здатний виконувати складні когнітивні завдання.

Які нові та зростаючі професії з'являються в результаті цієї технологічної революції?

Поряд із витісненням рутинних завдань, існує високий попит на нові та розвиваючіся професійні галузі. Ці сфери зростання не є виключно технічними за своєю природою, а й включають ролі, що вимагають специфічних людських навичок.

Технологічно-орієнтовані професії знаходяться в основі цього зростання. Найшвидше зростаючі посади постійно включають:

• Фахівці зі штучного інтелекту та машинного навчання
• Фахівці з великих даних
• Експерти з автоматизації процесів
• Аналітики інформаційної безпеки
• Розробники програмного забезпечення та додатків
• Інженери-робототехніки
• ФінТех-інженери.

Водночас зростає попит на професії, що базуються на виразно «людських» навичках. До них належать:

• Фахівці з продажу та маркетингу
• Фахівці з питань людей та культури
• Експерти з організаційного розвитку
• Менеджер з інновацій
• Представник служби підтримки клієнтів.

Ще одним сектором, що швидко розвивається, є зелена економіка. Пізніші звіти підкреслюють значне зростання таких професій, як:

• Інженери з відновлюваної енергетики
• Інженери з сонячної енергетики
• Менеджер зі сталого розвитку.

Сектори освіти та догляду також демонструють стрімке зростання. Очікується, що кількість таких професій, як лікарі, медсестри та вчителі, зростатиме через демографічні тенденції, такі як старіння населення та той факт, що ці роботи важко автоматизувати.

Важливо розрізняти найшвидше відсоткове зростання та найбільше зростання в абсолютних цифрах. Хоча робочі місця в технологічній сфері зростають найшвидше у відсотковому вираженні, найбільше абсолютне зростання очікується на передових посадах, таких як сільськогосподарські робітники, водії доставки та будівельники.

Майбутнє праці: ці професії набувають і втрачають значення

Майбутнє праці: ці професії то набувають, то втрачають значення – Зображення: Xpert.Digital

Зведений огляд зростаючих та скорочуваних професійних сфер. У таблиці підсумовано прогнози з різних звітів та показано переможців і переможених у трансформації ринку праці.

Майбутнє праці демонструє чіткі зміни: у секторах технологій та даних такі професії, як спеціалісти зі штучного інтелекту та машинного навчання, спеціалісти з великих даних, розробники програмного забезпечення та аналітики інформаційної безпеки, набувають все більшого значення, тоді як простіші завдання, такі як введення даних та техніки ІТ-підтримки, скорочуються. У секторі бізнесу та управління менеджери зі сталого розвитку, менеджери з інновацій, експерти з автоматизації процесів, а також експерти з продажу та маркетингу користуються все більшим попитом, тоді як адміністративний та секретарський персонал, а також бухгалтерський та фонд оплати праці втрачають актуальність. У зеленій економіці зростає кількість інженерів з відновлюваної енергетики, спеціалістів з електромобілів та інженерів-екологів, тоді як робочі місця в галузі викопного палива скорочуються. У секторах охорони здоров'я та освіти медсестри, лікарі, вчителі та консультанти із соціальної роботи стають все більш важливими, хоча жодна професія не втрачає актуальності. В офісному та адміністративному секторі банківські працівники, поштові працівники, касири, графічні дизайнери та помічники юристів особливо постраждали від зниження попиту, тоді як у кваліфікованих професіях та виробництві абсолютна кількість сільськогосподарських працівників, водіїв доставки та будівельників зростає, тоді як складальники та робітники на фабриках користуються меншим попитом через автоматизацію.

Які загальні тенденції, такі як зелена трансформація, також впливають на створення та скорочення робочих місць?

Динаміка ринку праці визначається не лише автоматизацією. Низка макротрендів взаємодіє одна з одною та формує професійний ландшафт майбутнього.

Зелена трансформація, тобто інвестиції в захист клімату та адаптацію до зміни клімату, вважається одним із найбільших джерел робочих місць. Ця тенденція стимулює попит на інженерів з відновлюваної енергетики та екології, а також на фахівців зі сталого розвитку.

Економічні умови мають однаково сильний, але часто протилежний вплив. Повільне економічне зростання та зростання вартості життя вважаються чистими вбивцями робочих місць і можуть частково звести нанівець успіхи, створені технологіями та зеленою трансформацією.

Впровадження технологій саме по собі є палицею з двома кінцями. Очікується, що розширення доступу до цифрових технологій створить найбільше робочих місць (19 мільйонів) до 2030 року, але також призведе до витіснення багатьох (9 мільйонів). Штучний інтелект та великі дані йдуть другим за величиною рушієм, створюючи 11 мільйонів робочих місць та витісняючи 9 мільйонів.

Демографічні зрушення також відіграють вирішальну роль. Старіння населення в країнах з високим рівнем доходу стимулює попит у секторах охорони здоров'я та догляду. Водночас зростання населення працездатного віку в країнах з низьким рівнем доходу призводить до підвищеної потреби в робочій силі в секторі освіти.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Дефіцит навичок: Які навички будуть затребувані в майбутньому?

Що мається на увазі під «розривом у навичках» і наскільки великою є ця проблема?

«Розрив у навичках» стосується розбіжності між навичками, яких вимагають роботодавці для своїх відкритих посад, та фактичною кваліфікацією доступної робочої сили. Цей розрив є однією з центральних проблем сучасної трансформації ринку праці.

Масштаби цього виклику величезні. Ще у 2018 році у звіті ВЕФ прогнозувалося, що до 2022 року 54% усіх працівників потребуватимуть значної перепідготовки та підвищення кваліфікації. Наступні звіти підтверджують та посилюють цю оцінку: у «Звіті про майбутнє робочих місць 2025 року» зазначається, що основні навички 44% працівників зміняться протягом наступних п’яти років, а до 2030 року майже 40% навичок, необхідних для роботи, застаріють.

Ця статистична реальність відображається у сприйнятті бізнес-лідерів. У США 70% керівників повідомляють, що в їхній організації існує критичний дефіцит навичок, який негативно впливає на інновації та зростання. Майже 40% цих керівників вважають, що цей дефіцит посилюється.

Підходить для цього:

• Технологічне лідерство проти компетентності Лідерство: Аналіз національної конкурентоспроможності та стійкості
  

  Технологічне лідерство проти лідерства за компетенціями: аналіз національної конкурентоспроможності та стійкості – Зображення: Xpert.Digital

Які конкретні технічні та цифрові навички найбільше потрібні?

Що стосується технічних навичок, також відомих як «тверді навички», існує чітка ієрархія попиту. На першому плані знаходяться навички, безпосередньо пов'язані з рушійними технологіями Четвертої промислової революції.

Штучний інтелект та великі дані постійно входять до числа найбільш затребуваних навичок. Здатність обробляти великі набори даних та використовувати або розробляти системи штучного інтелекту вважається вирішальною. З цим тісно пов'язані інші ключові компетенції цифровізації: технологічна грамотність, мережева та кібербезпека, розробка програмного забезпечення та додатків, аналіз даних та хмарні обчислення також користуються надзвичайним попитом.

Цікаво, що управління проектами також часто згадується як одна з найважливіших технічних навичок. Це підкреслює необхідність поєднання досвіду технічного впровадження зі стратегічним бізнес-плануванням та успішним управлінням складними проектами цифровізації.

Чому такі «людські» навички, як аналітичне мислення, креативність та стійкість, вважаються ще важливішими?

В епоху, коли машини все частіше беруть на себе технічні завдання, виникає парадокс: хоча технічні навички розвиваються найшвидше, когнітивні та соціально-емоційні компетенції роботодавці часто вважають найважливішими. Це можна пояснити економічною логікою дефіциту та корисності. Оскільки штучний інтелект робить рутинні завдання — технічні чи когнітивні — доступними у великій кількості та за низькою ціною, навички, які служать виключно для виконання цих завдань, втрачають цінність.

Водночас, завдання, що вимагають нестандартного вирішення проблем, стратегічного мислення, етичного судження та складних міжособистісних взаємодій, залишаються складними для автоматизації. Оскільки машини беруть на себе питання «що» та «як» у багатьох видах діяльності, роль людини зміщується до питань «чому» та «що далі». Це вимагає здатності визначати проблеми, творчо інтерпретувати результати ШІ, переконувати зацікавлені сторони та керувати складними людськими командами. Саме для цих так званих «людських» навичок ці навички є необхідними.

Це створює «премію за автоматизацію» для навичок, які неможливо автоматизувати. Економічна цінність та попит на ці унікально людські компетенції непропорційно зростають. Найважливішими з цих навичок є:

• Аналітичне та креативне мислення: ці навички постійно посідають чільні місця серед роботодавців.
• Адаптивність: Стійкість, гнучкість та спритність мають першорядне значення, оскільки працівники повинні вміти адаптуватися до постійно мінливого середовища.
• Лідерські та соціальні навички: лідерські навички, соціальний вплив, емоційний інтелект, допитливість та навчання протягом усього життя також є вирішальними, оскільки штучний інтелект навряд чи може відтворити ці здібності.

Отже, розрив у навичках — це не просто брак технічних навичок. Це поділ на ринку кваліфікованих навичок: цінність рутинних навичок різко падає, тоді як цінність нерутинних, глибоко людських навичок стрімко зростає. Тому найефективніші стратегії розвитку талантів не лише навчатимуть програмуванню, але й поєднуватимуть його з навчанням критичному мисленню та креативності.

Перспективність у вашій роботі: баланс між м’якими навичками та технологічними ноу-хау

Орієнтація на майбутнє у вашій роботі: баланс між м’якими навичками та технологічними ноу-хау – Зображення: Xpert.Digital

Ключові навички для майбутнього світу праці. У таблиці показано подвійну важливість технічних та гуманітарних навичок, а також ранжовано їх відповідно до сприйняття їхньої важливості роботодавцями.

Бути готовим до майбутнього у своїй роботі означає знайти правильний баланс між м’якими навичками та технічними ноу-хау. Насамперед, це людські навички, такі як аналітичне та креативне мислення. За ними йдуть технічні знання в галузі штучного інтелекту, великих даних та фундаментальних технологічних компетенцій. Стійкість, гнучкість та спритність також важливі як додаткові людські навички. З технічного боку, мережі, кібербезпека та аналіз даних стають дедалі важливішими. Допитливість, навчання протягом усього життя, лідерство та соціальний вплив також є важливими людськими навичками. Це доповнюється технічною експертизою в розробці програмного забезпечення та додатків, а також в управлінні проектами.

Стратегії подолання змін: перепідготовка, підвищення кваліфікації та нові моделі роботи

Які стратегії використовують компанії для підготовки своїх працівників до майбутнього?

З огляду на зростаючий розрив у навичках, компанії розробляють проактивні стратегії для підготовки своєї робочої сили до майбутнього. Ці стратегії виходять за рамки простих навчальних заходів і спрямовані на фундаментальну переорієнтацію розвитку персоналу.

Ключовим підходом є стратегічне планування робочої сили. Компанії аналізують свої поточні навички у порівнянні з майбутніми потребами та розробляють цільові програми перепідготовки (перепідготовки) та підвищення кваліфікації. Мета полягає у створенні «архітектури стійких навичок», яка зробить робочу силу стійкою до майбутніх потрясінь.

Стратегічний фокус зміщується з простої заміни працівників технологіями на аугментацію, тобто цілеспрямоване посилення людських можливостей за допомогою технологічних інструментів. Це проявляється в концепції співпраці людини і машини, яка поєднує сильні сторони обох сторін.

Інвестиції в професійний розвиток є конкретним вираженням цієї стратегії. 60% компаній активно інвестують у навчальні програми для своїх співробітників, зосереджуючись на штучному інтелекті, цифрових навичках та лідерських компетенціях. Водночас компанії сприяють внутрішній мобільності, створюючи чіткі кар'єрні шляхи для утримання та розвитку талантів в організації.

Інноваційні компанії також інтегрують навчання безпосередньо в повсякденну роботу. Перевірені практики включають навчання менеджерів, щоб вони стали коучами, які направляють своїх співробітників, та використання моделей навчання «рівний-рівному», де досвідчені колеги діляться своїми знаннями.

Як на практиці виглядають успішні ініціативи з перепідготовки? Огляд програм Amazon, AT&T та Siemens.

Кілька провідних світових компаній вже запустили комплексні та далекосяжні ініціативи щодо кваліфікації своїх співробітників, які можуть слугувати прикладами успішних стратегій.

Компанія Amazon виділила бюджет у розмірі 1,2 мільярда доларів на свою ініціативу «Підвищення кваліфікації 2025» для перепідготовки сотень тисяч співробітників. Серед ключових програм – «Технічна академія Amazon», яка навчає співробітників без технічної освіти розробникам програмного забезпечення; «Університет машинного навчання» для учнів з підвищеним рівнем кваліфікації; та програма «Вибір кар’єри», яка покриває вартість навчання. Результати можна виміряти: 75% учасників досягли кар’єрного зростання, а їхні зарплати зросли в середньому на 8,6%.

AT&T інвестувала приблизно 1 мільярд доларів у свою програму «Future Ready» для перепідготовки своїх працівників. Компанія виявила, що половині її співробітників бракує навичок, необхідних для майбутнього, і свідомо обрала внутрішню ініціативу з розвитку навичок замість масових звільнень та найму нових співробітників. Програма зосереджена на таких галузях, як наука про дані та кібербезпека, і використовує онлайн-платформи та персоналізовані кар'єрні портали, щоб запропонувати співробітникам гнучкі можливості навчання.

Siemens застосовує підхід, де цифрова трансформація та навчання співробітників йдуть пліч-о-пліч. Компанія використовує хмарні технології, такі як Amazon Web Services (AWS), для комплексної модернізації, від інфраструктури даних до використання генеративного штучного інтелекту. Яскравим прикладом є завод електроніки Siemens в Ерлангені. Там було впроваджено рішення Industry 4.0, яке скоротило час використання машинного навчання на 80%. Одночасно виробничі працівники пройшли навчання на місці з аналізу даних у режимі реального часу та Інтернету речей (IoT). Це демонструє, як підвищення кваліфікації може бути безпосередньо інтегровано в операційну трансформацію.

Яку роль відіграє держава? Аналіз Закону Німеччини про можливості отримання кваліфікації.

Окрім підприємницьких ініціатив, урядові структури також відіграють вирішальну роль в управлінні структурними змінами. Закон Німеччини про можливості отримання кваліфікації є прикладом проактивної урядової політики.

Закон має на меті підтримати компанії у забезпеченні подальшого навчання своїх працівників, особливо в професіях, на які вплинули технологічні або структурні зміни. Він пропонує значні фінансові стимули: Федеральне агентство зайнятості може покривати до 100% витрат на навчання та додатково субсидувати до 75% заробітної плати працівника під час програми навчання. Рівень фінансування залежить від розміру компанії, при цьому менші компанії отримують більшу підтримку.

Мета закону — посилити конкурентоспроможність німецької економіки, забезпечити робочі місця працівників та активно протидіяти нестачі кваліфікованих працівників у майбутніх галузях, таких як UX-дизайн, наука про дані та управління продуктами.

Чи можуть бути частиною вирішення проблеми більш радикальні підходи, такі як чотириденний робочий тиждень або універсальний базовий дохід (УБД)?

Глибокі зміни на ринку праці також викликають питання щодо більш фундаментальних змін у сфері праці та соціального забезпечення. Дві моделі, які інтенсивно обговорюються, – це чотириденний робочий тиждень та безумовний базовий дохід (ББД). Ці підходи можна розуміти як дві різні, але потенційно взаємодоповнюючі відповіді на виклики автоматизації.

Чотириденний робочий тиждень має на меті покращити якість існуючої роботи, передаючи підвищення продуктивності працівникам у вигляді додаткового часу. Великі міжнародні пілотні дослідження, в яких взяли участь 141 компанія та понад 2800 працівників, показали вражаючі результати. Компанії повідомили про стабільні або навіть збільшені доходи (у деяких випадках до 35%), тоді як працівники повідомили про різке зниження рівня вигорання (до 70%), стресу та тривоги, а також про покращення психічного здоров'я та якості сну. Плинність кадрів зменшилася, і понад 90% компаній-учасниць зберегли модель після випробувального періоду. Успіх базується на моделі «100-80-100» (100% оплати праці, 80% часу, 100% продуктивності), досягнутою завдяки переосмисленню робочих процесів та скороченню кількості непотрібних зустрічей.

На противагу цьому, універсальний базовий дохід (УБД) має на меті створити соціальне забезпечення поза оплачуваною зайнятістю шляхом відокремлення базового доходу від зайнятості. Він в першу чергу вирішує проблему тих, хто може бути витіснений з ринку праці або хто перебуває на нестабільній роботі. Результати пілотних проектів у всьому світі неоднозначні та дуже залежать від контексту. Позитивні ефекти, такі як зниження продовольчої безпеки, покращення здоров'я, вищий рівень відвідуваності шкіл та зростання підприємництва, спостерігалися в Кенії та Індії. Пілотний проект у Стоктоні, Каліфорнія, показав позитивні психологічні ефекти без негативного впливу на мотивацію до роботи. Інші дослідження, такі як ранні експерименти в США в 1970-х роках або фінський експеримент, показали незначне зниження стимулів до роботи або відсутність суттєвих змін у рівні зайнятості, але покращення добробуту. Основним обмеженням багатьох із цих досліджень є їх обмежена тривалість та невеликий масштаб, що ускладнює їх екстраполяцію на постійну універсальну систему.

Ці дві моделі не є взаємовиключними. Швидше, вони можуть враховувати різні аспекти однієї й тієї ж трансформації. Майбутня стратегія може встановити чотириденний робочий тиждень як стандарт повної зайнятості для покращення якості життя працівників. Водночас базовий дохід може слугувати системою соціального захисту для тих, хто перебуває в перехідному періоді, тих, хто працює в гіг-економіці, або тих, чиї робочі місця були повністю замінені автоматизацією. Це дозволить забезпечити більш стійку та справедливу суспільну реакцію на зміни, ніж будь-який із цих заходів окремо.

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

Соціально-економічні наслідки: нерівність, регіональні відмінності та якість робочих місць

Чи посилить штучний інтелект нерівність доходів та багатства, чи може зменшити її?

Питання про те, як штучний інтелект впливає на нерівність, є однією з найактуальніших соціально-економічних дискусій нашого часу, і дослідження з цієї теми дають нюансовані та часом суперечливі результати.

З одного боку, існують аргументи, що штучний інтелект може зменшити нерівність у заробітній платі. На відміну від попередніх хвиль автоматизації, які в першу чергу впливали на низькокваліфіковану рутинну роботу, нинішня хвиля штучного інтелекту сильно спрямована на високооплачувані посади «білих комірців». Дослідження рівня завдань показують, що часто низькокваліфіковані працівники в межах певної професії (наприклад, у сфері обслуговування клієнтів або розробки програмного забезпечення) отримують найбільше підвищення продуктивності завдяки інструментам штучного інтелекту. Це потенційно може зміцнити заробітну плату середнього класу та зменшити гендерний розрив в оплаті праці.

З іншого боку, аргументи на користь збільшення загальної нерівності переважають аргументи на користь цього. По-перше, підвищення продуктивності праці завдяки штучному інтелекту може в першу чергу принести користь високооплачуваним працівникам знань, які мають доступ до цих інструментів та навички їх використання, тоді як низькооплачувані працівники у сфері послуг та ремесел залишаються позаду. По-друге, автоматизація на основі штучного інтелекту має тенденцію зміщувати частку доходу з праці на капітал. Оскільки для того самого результату потрібно менше людської праці, власники капіталу (наприклад, акціонери) отримують непропорційно велику вигоду, посилюючи нерівність на користь вже багатих.

У робочому документі Міжнародного валютного фонду (МВФ) ці два аспекти об'єднуються та проводиться важлива відмінність: ШІ може дещо зменшити нерівність у заробітній платі (витісняючи високооплачуваних працівників), але він може різко збільшити нерівність багатства. Основний механізм полягає в тому, що ті самі високооплачувані працівники, які відчувають тиск на заробітну плату, також є найбільшими власниками капіталу. Тому вони отримують найбільшу вигоду від збільшення прибутку від капіталу, що генерується автоматизацією. Крім того, високі надбавки до заробітної плати для осіб із затребуваними навичками ШІ (дослідження PwC виявило надбавку в 56%) збільшують розрив між тими, хто має ці навички, і тими, хто їх не має.

Підходить для цього:

• Майбутні технології Штучний інтелект та інвестиції в АІ: США лідирують, Китай наздоганяє, а Європа та Німеччина борються за зв’язок

Як технологічна трансформація впливає на регіональні відмінності в Європі та США?

Технологічна трансформація також має сильний географічний вимір і загрожує посилити існуючу регіональну нерівність.

Зростання та нові робочі місця дедалі більше зосереджені в міських центрах та столицях. Ці регіони мають вищу щільність наукоємних та дистанційних робочих місць. В ЄС регіони столичних міст зафіксували найсильніше зростання зайнятості. У США McKinsey вже передбачила, що міські райони зазнають чистого зростання робочих місць, тоді як сільські райони можуть зіткнутися з десятиліттями втрати робочих місць.

Ця тенденція створює самопідсилювальну спіраль: міста з їхніми динамічними ринками праці та чудовою інфраструктурою приваблюють роботодавців, кваліфікованих працівників та інвестиції, тоді як сільські райони борються з втратою робочих місць та слабшою інфраструктурою. Регіональні відмінності в ЄС зросли з часів Великої рецесії, і ця тенденція може посилюватися пандемією та розвитком автоматизації, оскільки бідніші регіони часто мають нижчий рівень робочих місць, де можна працювати віддалено. Технологічні центри забезпечуватимуть свою економічну силу не стільки за рахунок зростання зайнятості, скільки за рахунок підвищення продуктивності, що ще більше концентруватиме економічну силу.

Чи покращує автоматизація якість роботи, усуваючи монотонні завдання, чи призводить до більшого контролю та стресу?

Вплив штучного інтелекту на щоденний робочий досвід є неоднозначним і сильно залежить від типу впровадження.

З позитивної точки зору, ШІ може значно покращити якість роботи. Автоматизуючи монотонні та повторювані завдання, працівники можуть зосередитися на більш креативних, стратегічних та захопливих видах діяльності. У деяких секторах працівники, які використовують ШІ, повідомляють про вищу задоволеність роботою та більше задоволення від неї. Крім того, ШІ може покращити безпеку на робочому місці, особливо на роботах, що вимагають фізичних зусиль.

Однак негативна перспектива наголошує на ризиках відчуження та посилення контролю. Штучний інтелект забезпечує новий рівень моніторингу працівників, що може призвести до підвищення інтенсивності роботи, більшого стресу та втрати автономії. Тиск на підвищення продуктивності в стислому або робочому середовищі, керованому штучним інтелектом, може призвести до вигорання, якщо його ретельно не контролювати. Як наслідок, працівники також бояться втратити роботу, втрати переговорної сили щодо заробітної плати та посилення управлінського контролю.

Історичний контекст та перспективи: Революція штучного інтелекту у порівнянні

Які паралелі та фундаментальні відмінності між сучасною революцією штучного інтелекту та промисловою революцією?

Щоб зрозуміти сьогоднішню трансформацію, корисно звернутися до історії. Революція штучного інтелекту демонструє як паралелі, так і фундаментальні відмінності від промислової революції.

Серед паралелей є те, що обидві революції характеризуються технологічними потрясіннями, які змінюють ринки праці, витісняючи старі професії та створюючи нові. Обидві призвели до значних соціальних потрясінь, урбанізації (або її цифрового еквівалента) та запеклих дебатів щодо нерівності та розподілу зростання продуктивності.

Однак, відмінності є більш суттєвими:

• М'язова сила проти розумової сили: Промислова революція в першу чергу автоматизувала та розширила людську м'язову силу (фізичну працю). Революція штучного інтелекту, з іншого боку, автоматизує та розширює людське пізнання (мислення). Це якісний стрибок, а не просто поступова зміна.
• Швидкість та масштаб: Революція штучного інтелекту відбувається набагато швидше, стискаючи зміни, які раніше займали століття, до кількох десятиліть. Соціальна та регуляторна адаптація ледве встигає за цим.
• Характер нових робочих місць: Під час промислової революції витіснені сільськогосподарські робітники могли перейти на фабрики, чия робота все ще базувалася на людській праці. Сьогодні менш зрозуміло, чи можуть витіснені когнітивні працівники легко перейти на нові ролі, пов'язані зі штучним інтелектом, які часто вимагають набагато вищого рівня абстрактних навичок.
• Кінцева мета технологій: машини промислової революції були інструментами, якими керували люди. Однак заявленою метою деяких провідних розробників штучного інтелекту є створення систем, здатних виконувати всі економічно цінні завдання. Це несе ризик того, що людська праця стане застарілою в багатьох сферах — небезпека, якої раніше в такому вигляді не існувало.

Чого ми можемо навчитися з історії про адаптивність суспільства та ринку праці?

Історія промислової революції пропонує цінні уроки для подолання сучасної революції штучного інтелекту.

Досвід текстильників на початку 19 століття показує, що значне зростання продуктивності праці в галузі не призводить автоматично до вищої заробітної плати для працівників, особливо коли їхня переговорна сила слабка. Реальна заробітна плата багатьох працівників стагнувала протягом десятиліть, навіть попри зростання економіки.

Якість роботи та автономія мають вирішальне значення. Перехід від ремісничої до фабричної роботи означав різке погіршення умов праці та життя для багатьох і став основною причиною соціальних заворушень. Це важливий урок для поточного впровадження систем управління та моніторингу на основі штучного інтелекту.

Соціальна адаптація — це повільний і болісний процес. Зрештою, суспільство адаптувалося до промислової революції — з новим трудовим законодавством, системами освіти та соціальними програмами — але цей процес був тривалим, сповненим конфліктів і страждань.

Однак один із найважливіших уроків полягає в тому, що напрямок розвитку технологій — це не питання долі, а вибір. Можна приймати обдумані рішення для розробки технологій, які розширюють людські можливості та створюють нові, значущі завдання, а не просто автоматизують та витісняють існуючі робочі місця.

Які ключові сфери дій виникають для політики, бізнесу та кожної окремої людини, щоб успішно формувати зміни?

Аналіз трансформації ринку праці виявляє чіткі напрямки дій для всіх залучених зацікавлених сторін.

Для політиків:

• Інвестиції в освіту: Уряди повинні масово інвестувати в освіту та навчання протягом усього життя, інтегруючи як компетенції у сфері штучного інтелекту, так і «людські» навички, такі як критичне мислення.
• Сприяння трансформації: Вам слід створити середовище, яке підтримує трансформацію робочої сили, наприклад, за допомогою таких політичних інструментів, як Закон Німеччини про можливості кваліфікації.
• Зміцнення соціального забезпечення: Системи соціального забезпечення необхідно зміцнити, а також розглянути нові моделі, такі як базовий дохід, для підтримки звільнених працівників та боротьби з нерівністю.
• Регулювання: Розумне регулювання необхідне для забезпечення етичної розробки та використання штучного інтелекту, захисту прав працівників та запобігання надмірному спостереженню.

Для бізнесу:

• Активна участь у кваліфікації: Компанії повинні брати активну участь у перепідготовці та підвищенні кваліфікації власної робочої сили та зосереджуватися на підвищенні кваліфікації людей, а не на їх заміні.
• Компетентнісний підхід: Вам слід застосовувати компетентнісний підхід до управління талантами, який сприяє внутрішнім кар'єрним шляхам та мобільності.
• Культура навчання: Створення культури безперервного навчання та психологічної безпеки має вирішальне значення для полегшення адаптації працівників до змін.

Для кожної окремої особи:

• Проактивне навчання протягом усього життя: кожна людина повинна застосовувати проактивний підхід до власного навчання протягом усього життя та застосовувати гнучкий спосіб мислення.
• Створення портфоліо навичок: Найкращий захист від автоматизації – це створення портфоліо, яке включає як технічні навички, так і унікальні людські компетенції, такі як креативність, критичне мислення та адаптивність.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus