133 мільйони нових робочих місць через робототехніку та AI? Що насправді за суперечливим прогнозом – і що це означає для неї

Ваша робота в небезпеці? Ось як ви придатні до змін на ринку праці з правильними стратегіями – всебічний аналіз трансформації ринку праці: прогноз та його класифікація

Що говорить багато обмеженого прогнозу Всесвітнього економічного форуму про 133 мільйони нових робочих місць?

У 2018 році Всесвітній економічний форум (WEF) опублікував свій звіт "Майбутнє робочих місць", який містив далеко і багато -обмежений прогноз. Основою заяви полягало в тому, що 75 мільйонів робочих місць будуть переміщені технологічними змінами до 2022 року, але в той же час виникнуть 133 мільйони нових ролей. Це призведе до чистого прибутку в 58 мільйонів робочих місць. Ця трансформація була розташована в контексті "четвертої промислової революції" (4ir), керованої ключовими технологіями, такими як швидкий мобільний Інтернет, штучний інтелект (AI), аналіз великих даних та хмарна технологія.

Центральним висновком звіту було мінливий поділ праці між людиною та машиною. Поки 71 % людей все ще працювали у 2018 році, у звіті передбачив зниження цієї частки до 58 % до 2022 року, з очікуванням, що більш сучасні робочі завдання будуть виконані до 2025 року. Погляд звіту 2018 року був більш позитивним, ніж у попередньому звіті 2016 року. Це було виправдано тим, що компанії зараз розвинули краще розуміння можливостей, які пропонують нові технології. Звіт вважав себе "закликом до дії" урядів, компаній та осіб, щоб зробити цю трансформацію розумно, щоб уникнути посилення прогалин у компетентності та зростаючій соціальній 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 змінилися у наступних звітах з Всесвітнього економічного форуму?

Спочатку оптимістичний прогноз ВЕФ значно змінився в наступні роки і став більш складним. Розвиток прогнозів показує значний відхід від суто технології, керованого на той погляд, який привертає більше уваги до макроекономічних та соціальних рамок.

"Звіт про майбутнє робочих місць 2023 року" привернув набагато більш тверезу картину на період до 2027 року. Він передбачив створення 69 мільйонів нових робочих місць, що, однак, зіткнулося з знищенням 83 мільйонів посад. Це призведе до чистої втрати в 14 мільйонів робочих місць або 2 % від загальної зайнятості на той час. Це зміна від прогнозу чистого прибутку до чистих збитків означає значну оцінку ситуації.

З "Звіт про майбутнє робочих місць 2025", який розглядає період до 2030 року, ВЕФ повернувся до оптимістичної оцінки, хоча і із зміненими приміщеннями. Цей звіт прогнозує створення 170 мільйонів нових робочих місць із втратою 92 мільйонів, що відповідало б чистому прибутку в 78 мільйонів посад.

Однак зміна водіїв змін має вирішальне значення. Незважаючи на те, що звіт 2018 року зосереджувався майже виключно на технологічній революції, пізніші звіти називають більш широкий спектр впливів факторів. Технологія, особливо AI та Big Data, залишається центральним драйвером. Однак зелена трансформація, макроекономічні фактори, такі як збільшення витрат на життя та повільне економічне зростання, стандарти ESG (навколишнє середовище, соціальне та корпоративне управління), а також демографічні зрушення надаються як великі або навіть важливіші.

Цей розвиток прогнозів виявляє важливу висновку: початкове припущення про те, що технологічний прогрес практично автоматично призводить до чистого зростання робочих місць, було спростовано реальністю. Звіти показують, що потенціал технології створення робочих місць сильно залежить від економічної та політичної рамки. У звіті 2025 року визначає повільне економічне зростання як основний рушій для знищення робочих місць, тоді як інвестиції в зелену трансформацію розглядаються як важливий двигун для створення нових місць. Тож обіцянка технології не абсолютно, вона є умовно. Позитивний результат - це не неминучий результат інновацій, але залежить від здорового та підтримуючого макроекономічного середовища.

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

Зміна на ринку праці: як технологія та зелена трансформація створюють робочі місця – зображення: xpert.digital

Розробка чистих прогнозів для робочих місць WEF. Таблиця ілюструє зміну прогнозів від суто оптимізму, керованого технологією, на більш складний погляд, що включає економічні та екологічні фактори.

Ринок праці змінюється, керуючись впливом технології та зеленої трансформації. У період з 2018 по 2022 рік технологічні розробки, такі як штучний інтелект, великі дані та хмарні технології, створили 133 мільйони нових робочих місць, тоді як 75 мільйонів робочих місць були замінені, що призвело до чистого збільшення на 58 мільйонів. З 2023 по 2027 рік, однак, виникне 69 мільйонів робочих місць, але 83 мільйони будуть втрачені, що пов'язано з технологічними змінами, економічним тиском та збільшенням витрат на життя та призводить до чистого прийняття 14 мільйонів робочих місць. За період з 2025 по 2030 рік сильне збільшення зайнятості з 170 мільйонами нових позицій порівняно з 92 мільйонами, з технологіями, зеленою трансформацією, критеріями ESG та макроекономічними факторами є основними рушіями змін, що призводить до чистого збільшення 78 мільйонів робочих місць.

На якій методології засновані ці числа та на чому критика такого підходу?

Видатна кількість ВЕФ ґрунтується на "Опитуванні майбутнього робочих місць", опитування, спрямоване на менеджерів у сферах персоналу, стратегії та управління великими, багатонаціональними компаніями. Наприклад, у звіті 2018 року було опитано 313 глобальних компаній, які разом представляють понад 15 мільйонів працівників у 20 економіках, що, в свою чергу, становить 70 % світового валового внутрішнього продукту.

Важливо розуміти, що часто цитовані цифри, такі як "75 мільйонів переміщених" та "133 мільйони нових" робочих місць, є результатом екстраполяції. Опитувані компанії передбачили зниження на 984 000 робочих місць та збільшення на 1,74 мільйона для власної робочої сили. Згодом ці тенденції внутрішньої компанії були екстраполіровані до глобальної сукупності некорілікультурної зайнятості у великих компаніях, згідно з яким дані Міжнародної організації праці (МОП) послужили основою. Методика явно виключає малі та середні компанії (МСП) та неформальний сектор, що є суттєвим обмеженням, оскільки вони становлять значну частину глобальної зайнятості.

Існує добре обґрунтована критика цього методологічного підходу:

По -перше, звіти звинувачують у надмірно надмірному оптимізмі та розповідному упередженості. Критики стверджують, що історії Вефа, як правило, підтримують цілі організації щодо сприяння глобальному співробітництву, що може призвести до позитивного представництва. Коливання між темними попередженнями з 2016 року, сильний оптимізм 2018 року та більш складний образ пізніших років свідчить про закономірність надмірної виправлення замість стабільного послідовного аналізу.

По -друге, зосередження уваги на "чистому прибутку" в робочих місцях критикується як оманливий. Такий підхід порівняно з "помилок гравця" (гравець гравця) ігнорує масові перешкоди під час переходу. Він неправильно припускає, що репресований працівник може легко перейти на одну з нових ролей. Однак величезні кваліфікаційні прогалини – касир не нехтують протягом ночі як – -географічні нерівності DevOps, а також відмінності в якості та оплати праці. Чиста кількість затьмарює величезні людські та соціальні витрати на перехід.

По -третє, прогнози ґрунтуються на сумнівних припущеннях. Звіти означають, що зниження витрат на АІ призведе до множення ролей "Mensch + KI", які компенсують втрату робочих місць у цілих командах. Критики вважають це припущення нереальним, тим більше, що зростання прогнозу в таких галузях, як зелена економіка та сектор догляду, які мають недостатньо фінансування або політично суперечливі у багатьох великих економіках.

Нарешті, невдача попередніх прогнозів, про які йдеться, надійність припущень. Прогнозування ВЕФ з 2018 року про те, що до 2022 року відбудеться масштабна «перепідготовка», не було правдою в очікуваній мірі. Зусилля часто залишаються неадекватними, недофінансовані та стикаються з логістичними перешкодами, що робить доцільність припущень, на яких базуються прогнози роботи.

Зміна професійного ландшафту: переможець та програв автоматизації

Які конкретні професійні поля та ролі переміщуються AI та автоматизацією?

Трансформація ринку праці через ШІ та автоматизацію призводить до значної поляризації, в якій певні професії піддаються високому ризику переміщення. Перш за все, діяльність, заснована на процедурах, впливають як на комерційному районі (білий комір), так і на виробництві (синій комір). Найбільш зникаючими демографічними групами є офісні працівники, працівники з низькою цифровою компетентністю та старшими працівниками.

Послідовний перелік професій згадується в різних звітах ВЕФ, попит яких різко падає. Сюди входить:

• Персонал введення даних (службовці введення даних)
• Службовець бухгалтерського обліку та оплати праці (бухгалтерський облік, бухгалтерські та зарплата)
• Адміністративні та секретарські сили (адміністративні та виконавчі секретарі)
• Асамблея та фабричні працівники (в певних галузях)
• Касир та персонал Switch (касир та каси)
• Працівник банку за прилавком (банківські каси)
• Співробітник поштової служби (службовці поштової служби).

Останні звіти, такі як "Звіт про майбутнє робочих місць 2025", розширюють цей список з подальшими професіями з зони роботи знань. Графічні дизайнери та адвокати зараз зараховуються до скорочення професійних сфер. Це явно пояснюється прогресивним навичкам генеративного ШІ, який все більше здатний приймати вимогливі когнітивні завдання.

Які нові та зростаючі професії виникають у ході цієї технологічної революції?

Паралельно переміщенням звичайних завдань, існує високий попит на нові та розвиваючі професійні сфери. Ці сфери зростання не мають виключно технічного характеру, а також включають ролі, які спеціально потребують людських навичок.

Професії, орієнтовані на технології, знаходяться в центрі зростання. Найшвидше зростаючі ролі послідовно:

• Кі та фахівці з машинного навчання
• Спеціалісти з великих даних
• Експерти з автоматизації процесів
• Аналітики інформаційної безпеки
• Розробники програмного забезпечення та додатків
• Інженери робототехніки
• Інженери Fintech.

У той же час, попит на професії, що базуються на виражених "людських" навичках, збільшується. До них належать:

• Експерти з продажу та маркетингу
• Фахівці з персоналу та корпоративної культури (спеціалісти людей та культури)
• Експерти з організаційного розвитку
• Менеджер інновацій
• Керівник клієнта.

Ще один швидко зростаючий сектор - зелена економіка. Пізніші звіти підкреслюють сильне зростання професій, таких як:

• Інженери для відновлюваної енергії
• Інженери для сонячних енергетичних систем
• Менеджери стійкості.

Сектор освіти та догляду також фіксує надійне зростання. Очікується, що такі професії, як лікарі, медсестри та вчителі, будуть збільшуватися, керовані демографічними подіями, такими як старіння суспільства та те, що ці заходи важко автоматизувати.

Важливо розрізняти відсоткове найшвидше зростання та найбільше зростання в абсолютній кількості. Незважаючи на те, що технологічні професії зростають найшвидше у відсотках, найбільше абсолютне зростання професій, таких як земельні працівники, водії доставки та будівельні працівники.

Майбутнє роботи: Ці професії набирають і втрачають значення

Майбутнє роботи: Ці професії набирають та втрачають значення – Зображення: xpert.digital

Консолідований огляд зростаючих та скорочення професійних полів. У таблиці узагальнено прогнози з різних звітів та показують переможців та програшів трансформації ринку праці.

Майбутнє роботи показує значні зміни: у сферах технологій та даних, такі професії, як фахівці з AI та машинного навчання, спеціалісти з великих даних, розробники програмного забезпечення та аналітики інформаційної безпеки, набувають важливості, тоді як прості дії, такі як введення даних та технічні працівники ІТ -підтримують. У галузі економіки та менеджменту, менеджери з питань сталого розвитку, менеджери з інновацій, експерти з автоматизації процесів, а також експерти з продажу та маркетингу мають попит, тоді як адміністративні та секретарські сили, а також бухгалтерський облік та бухгалтерський облік заробітної плати втрачаються у відповідності. У зеленій економіці інженери з відновлюваної енергії фахівці з електромобілів та інженерів з навколишнього середовища зростають, в той же час професії зникають у галузі викопної енергетики. У сестринському та навчальному секторі персонал медсестри, лікарі, викладачі та консультанти з соціальної роботи стають важливішими, завдяки чому жодні професії не втрачають свого значення. У районі офісу та адміністрації працівники банків, працівники поштової служби, касири, графічні дизайнери та юристи, зокрема, зменшуються, тоді як у ремеслі та виробництві, сільськогосподарські працівники, водії доставки та будівельні працівники зростають в абсолютних показниках, тоді як Асамблеї та фабричні працівники мають менший попит на автоматизацію.

Які загальні тенденції, такі як зелена трансформація, також впливають на розвиток та зниження робочих місць?

Динаміка на ринку праці не визначається виключно автоматизацією. Ряд макротрендів взаємодіють і утворюють професійний ландшафт майбутнього.

Зелена трансформація, тобто інвестиції в захист клімату та адаптацію до зміни клімату, вважається однією з найбільших чистих робочих місць. Ця тенденція сприяє попиту на інженерів до відновлюваних джерел енергії та охорони навколишнього середовища, а також фахівців з питань сталого розвитку.

Економічні рамкові умови мають однаково сильний, але часто протилежний ефект. Повільне економічне зростання та зростання витрат на життя класифікуються як чисті подрібнювачі робочих місць і іноді можуть знищити прибуток, створений технологіями та зеленою трансформацією.

Саме впровадження технологій-це меч з двома острими. Очікується, що розширення цифрового доступу створить найбільше робочих місць (19 мільйонів), а також багато (9 мільйонів). KI та Big Data дотримуються другого за величиною водія, створені 11 мільйонів та 9 мільйонів пригнічених позицій.

Демографічні зрушення також відіграють вирішальну роль. Старіння населення в країнах з високими доходами спричиняє попит у секторі охорони здоров'я та догляду. У той же час, зростаюча працездатна кількість населення в країнах з низькими доходами призводить до збільшення потреби в працівниках в галузі освіти.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM – 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

Розрив у компетентності: які навички потрібні в майбутньому

Що таке "розрив компетентності" (розрив у навичках) і наскільки великий цей виклик?

"Розрив компетентності" або "розрив навичок" описує невідповідність між навичками, які потребують роботодавців у вакансіях, та фактично існуючою кваліфікацією наявних працівників. Цей розрив є однією з центральних проблем сучасної трансформації на ринку праці.

Ступінь цього виклику величезна. Звіт ВЕФ за 2018 рік передбачив, що до 2022 року 54 % усіх працівників потребуватимуть значної перепідготовки та подальших заходів з питань освіти (респілінг та Упський). Пізніші звіти підтверджують та посилюють цю оцінку: "Звіт про майбутнє робочих місць 2025" зазначає, що основні компетенції 44 % працівників будуть змінюватися протягом наступних п'яти років, а до 2030 року майже 40 % навичок, необхідних для роботи, будуть застаріли.

Ця статистична реальність відображається на сприйнятті корпоративних лідерів. У Сполучених Штатах 70 % менеджерів вказують на те, що в їхній організації існує критичний розрив у їхній організації, який негативно впливає на інновації та зростання. Майже 40 % цих менеджерів вважають, що цей розрив навіть погіршується.

Підходить для цього:

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

  Технологічне лідерство проти компетентності Лідерство: Аналіз національної конкурентоспроможності та стійкості – Зображення: xpert.digital

Які конкретні технічні та цифрові навички найбільш терміново потрібні?

З боку технічних навичок, які також називаються "важкими навичками", існує чітка ієрархія попиту. На передньому плані є компетенції, які безпосередньо пов'язані з технологіями водіння четвертої промислової революції.

На вершині найбільш затребуваних навичок є постійні AI та великі дані. Можливість боротьби з великою кількістю даних та використовувати або розробляти системи AI вважається вирішальною. Подальші основні компетентності оцифрування тісно пов'язані з цим: основна технологічна компетентність (технологічна грамотність), мережева та кібербезпека, розробка програмного забезпечення та додатків, аналіз даних та хмарні обчислення також є надзвичайно затребуваними.

Цікаво, що управління проектами часто згадується як одна з найважливіших технічних навичок. Це підкреслює необхідність поєднання компетенції технічної реалізації зі стратегічним бізнес -плануванням та успішного контролю складних проектів оцифрування.

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

У той час, коли машини набувають все більшої кількості технічних завдань, створюється парадокс: технічні навички-це найшвидше зростаюче, але когнітивні та соціально-емоційні навички часто класифікуються як найважливіші. Це можна пояснити економічною логікою дефіциту та переваг. Оскільки звичайні завдання AI – будь то технічні чи когнітивні за своєю суттю – роблять його доступним у достатку та низьких витрат, навички, які використовуються виключно для виконання цих завдань, втрачають цінність.

У той же час завдання залишаються важкими для автоматизації завдань, які потребують нових вирішення проблем, стратегічного мислення, етичного судження та складних міжособистісних взаємодій. Коли машини беруть на себе "що" і "як" багато заходів, роль людини переходить до "чому" і "що далі". Це вимагає здатності визначати проблеми, інтерпретувати результати AI творчо, переконати групи інтересів та керувати складними людськими командами. Це саме те, що важливі для так званих "людських" навичок.

Створюється «бонус за автоматизацію» для неавтоматичних навичок. Економічна цінність та попит на ці унікальні людські навички збільшуються непропорційно. Найважливішими з цих навичок є:

• Аналітичне та креативне мислення: вони постійно знаходяться на вершині навичок, які найбільше вимагають роботодавці.
• Пристосованість: стійкість, гнучкість та спритність мають надзвичайно важливе значення, оскільки працівники повинні мати можливість знайти свій шлях у постійно мінливому середовищі.
• Лідерство та соціальна компетентність: лідерські навички, соціальний вплив, емоційний інтелект, а також цікавість та навчання протягом усього життя також мають вирішальне значення, оскільки ШІ навряд чи може повторити ці навички.

Таким чином, розрив у компетентності - це не просто відсутність технічних навичок. Це підрозділ ринку компетентності: цінність рутинних навичок руйнується, тоді як цінність безпідставних, глибоко злітає людські навички. Таким чином, найефективніші стратегії розвитку персоналу не тільки навчатимуть програмуванню, але й поєднуватимуть це з навчанням критичного мислення та творчості.

Стійкий у роботі: баланс м'яких навичок та технологічних ноу-хау

Стійкий у роботі: баланс м'яких навичок та технологічних ноу -хау – Зображення: xpert.digital

Ключові навички майбутнього світу роботи. У таблиці показано подвійне значення технічних та людських навичок та замовляє їх відповідно до їх важливості, яку сприймають роботодавці.

Щоб бути надійним у майбутньому в роботі, означає знайти правильний баланс між м'якими навичками та технічними ноу-хау. По -перше, людські навички, такі як аналітичне та творче мислення. Ущільнені технічними знаннями в сферах штучного інтелекту, великих даних та основних технологічних навичок. Стійкість, гнучкість та спритність також важливі як подальші людські навички. З технічної сторони, мережі, кібербезпека та аналіз даних стають все більш важливими. Цікавість, навчання протягом усього життя, а також лідерство та соціальний вплив також є серед рішучих здібностей людини. Це доповнюється технічною експертизою з розробки програмного забезпечення та додатків, а також управління проектами.

Стратегії подолання змін: перекваліфікація, подальша освіта та нові робочі моделі

Які стратегії переслідують компанії, щоб підготувати свою робочу силу на майбутнє?

З огляду на велику розрив у компетенції, компанії розробляють проактивні стратегії для підготовки своєї робочої сили на майбутнє. Ці стратегії виходять за рамки простих навчальних заходів і спрямовані на фундаментальне перестановку розвитку персоналу.

Центральним підходом є стратегічне планування персоналу. Компанії аналізують свої нинішні навички порівняно з майбутніми вимогами та розробляють цільові програми для перекваліфікації (повторного використання) та подальшої підготовки (Upsky). Мета полягає в тому, щоб побудувати "архітектуру стійкої компетентності", яка робить робочу силу стійкою до майбутніх потрясінь.

Стратегічний фокус зміщується від чистої заміни працівників за допомогою технології до збільшення, тобто цілеспрямованого зміцнення людських навичок за допомогою технологічних інструментів. Це проявляється в концепції співпраці людини-машини, в якій поєднуються сильні сторони обох сторін.

Інвестиції в подальшу підготовку - це конкретне вираження цієї стратегії. 60 % компаній активно інвестують у навчальні програми для своїх працівників з акцентом на ШІ, цифрові навички та навички лідерства. У той же час компанії сприяють внутрішній мобільності, створюючи чіткі шляхи кар’єри, щоб зберегти таланти в організації та розвивати їх далі.

Інноваційні компанії також інтегрують навчання безпосередньо у повсякденну роботу. Перевірені практики включають керівників навчання тренерам, які очолюють своїх працівників, а також використання моделей навчання однорангових, в яких досвідчені колеги передають свої знання.

Які успішні ініціативи перепідготовки на практиці? Погляд на програми Amazon, AT&T та Siemens.

Деякі провідні глобально провідні компанії вже розпочали широкі та далекосяжні ініціативи для кваліфікації своїх працівників, які можуть служити тематичними дослідженнями для успішних стратегій.

Завдяки своїй ініціативі "підвищення кваліфікації 2025 року", Amazon надала бюджет у розмірі 1,2 мільярда доларів для підготовки сотень тисяч працівників. Основні програми включають "Технічну академію Amazon", яка тренує працівників без технічного досвіду, "Університет машинного навчання" для Advanced та програму "Career Chare", яка бере на себе плату за навчання. Результати вимірюються: 75 % учасників зафіксували кар'єрне сходження, а їх зарплата в середньому зросла на 8,6 %.

Завдяки своїй програмі «майбутнє готове», AT&T інвестував близько 1 мільярда доларів у перекваліфікацію своєї робочої сили. Компанія встановила, що половина своїх працівників не володіла навичками, необхідними для майбутнього, і навмисно обрала внутрішню кваліфікаційну наступ замість масових знижок та нових налаштувань. Програма зосереджується на таких сферах, як наука даних та кібербезпека та використовує онлайн -платформи, а також персоналізовані портали кар’єри, щоб запропонувати працівникам гнучкі можливості навчання.

Siemens дотримується підходу, в якому цифрова трансформація та кваліфікація працівників йдуть рука об руку. Компанія використовує хмарні технології, такі як веб -сервіси Amazon (AWS) для комплексної модернізації, від інфраструктури даних до використання генеративного ШІ. Видатним прикладом є робота з електроніки Siemens в Ерлангені. Там було реалізовано промислове рішення 4.0, яке скоротило час експлуатації машинного навчання на 80 %. У той же час, робоча сила у виробництві пройшла навчання в аналізі даних у режимі реального часу та Інтернету речей (IoT). Це показує, як підвищення кваліфікації може бути вбудовано безпосередньо в оперативну трансформацію.

Яку роль відіграє держава? Аналіз Закону про німецькі шансів на кваліфікацію.

Окрім підприємницьких ініціатив, умови державних рамок також відіграють вирішальну роль у подоланні зі структурними змінами. Німецький закон про кваліфікацію є прикладом проактивної державної політики.

Закон має на меті підтримувати компанії в подальшому навчанні своїх працівників, особливо в професійних галузях, на які впливає технологічні чи структурні зміни. Він пропонує значні фінансові стимули: Федеральне агентство з зайнятості може покрити до 100 % подальших витрат на навчання, а також субсидують до 75 % плати за роботу працівників під час кваліфікаційного заходу. Сума фінансування залежить від розміру компанії, при цьому менші компанії підтримують більше.

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

Чи могли б більш радикальні підходи, такі як чотириденний тиждень або безумовний базовий дохід (BGE) бути частиною рішення?

Глибокі зміни на ринку праці також викликають питання щодо основного переробки роботи та соціального забезпечення. Дві інтенсивно обговорювані моделі-це чотириденний тиждень та безумовний базовий дохід (BGE). Ці підходи можна розуміти як два різні, але потенційно додаткові відповіді на виклики автоматизації.

Чотириденний тиждень має на меті покращити якість існуючої роботи, передаючи підвищення продуктивності працівникам у вигляді часу. Великі міжнародні пілотні дослідження зі 141 компаніями та понад 2800 працівників показали вражаючі результати. Компанії повідомили про стабільні або навіть збільшені продажі (іноді до 35 %), тоді як працівники повідомили про різке зниження вигорання (до 70 %), стрес та тривожність, а також покращення психічного здоров'я та якості сну. Коулювання персоналу впало, і понад 90 % компаній -учасниць зберігали модель після фази тестування. Успіх заснований на моделі "100-80-100" (100 % заробітної плати, 80 % часу, 100 % продуктивності), яка досягається переробленням робочих процесів та зменшенням зайвих зустрічей.

Безумовний базовий дохід (BGE), з іншого боку, має на меті створити соціальне забезпечення поза вигідною зайнятістю шляхом роз'єднання основного доходу від зайнятості. В першу чергу він вирішує проблему тих, хто може бути переміщений ринком праці або перебуває у нестабільних трудових відносинах. Результати пілотних проектів у всьому світі змішані та сильно залежать від контексту. Позитивні наслідки, такі як нижча харчова невизначеність, поліпшення здоров'я, вищі показники відвідування шкіл та збільшення старту -у Кенії та Індії спостерігалося. Пілотний проект у Стоктоні, штат Каліфорнія, показав позитивні психологічні наслідки без негативних наслідків на мотивацію роботи. Інші дослідження, такі як ранні експерименти в Сполучених Штатах у 1970 -х або фінський експеримент, показали незначне зменшення стимулів для роботи або не мають суттєвих змін у рівні зайнятості, але покращення свердловини. Значним обмеженням багатьох цих досліджень є їх обмежена тривалість та невелика обсяг, що ускладнює перенесення на постійну, універсальну систему.

Ці дві моделі не є взаємовиключними. Швидше, вони могли вирішити різні аспекти однакової трансформації. Майбутня стратегія може встановити чотириденний тиждень як стандарт для зайнятості на повний робочий день, щоб покращити якість життя зайнятих. У той же час, BGE може слугувати соціальним фундаментом для тих, хто перебуває в переході в економіці концерту або робочі місця яких повністю замінені автоматизацією. Це дозволило б змінити більш стійку та справедливішу соціальну відповідь, ніж будь -який із цих заходів самостійно.

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

Соціо -економічні наслідки: нерівність, регіональні розбіжності та якість роботи

Чи посилюється штучний інтелект дохід та активи чи він може його зменшити?

Питання про те, як AI впливає на нерівність, є однією з найбільш нагальних соціально -економічних дебатів із сьогодення, і дослідження дають нюансовані та частково суперечливі результати.

З одного боку, є аргументи, що AI може зменшити нерівність заробітної плати. На відміну від попередніх хвиль автоматизації, які насамперед стосувалися низькокваліфікованої рутинної роботи, поточна хвиля AI спрямована на високооплачувані професії "білих комірців". Дослідження на рівні завдань показують, що низькокваліфіковані працівники часто переживають найбільшу продуктивність праці за допомогою інструментів AI в професії (наприклад, в обслуговуванні клієнтів або в розробці програмного забезпечення). Це потенційно може посилити заробітну плату середнього класу та зменшити ножиці заробітної плати.

З іншого боку, аргументи щодо збільшення загальної точності переважають. По -перше, переваги продуктивності AI можуть в першу чергу принести користь високооплачуваним працівникам знань, які мають доступ та навички використання цих інструментів, тоді як низькі заробітки в сервісі та професіях ремесел залишаються. По-друге, автоматизація, що контролюється AI, має тенденцію до переходу часів доходів від роботи до капіталу. Оскільки для того ж виробництва потрібно менше людської роботи, власники виграють від капіталу (наприклад, акціонерів) непропорційно, що посилює нерівність на користь і без того заможних.

Робочий документ Міжнародного валютного фонду (МВФ) об'єднує ці два аспекти і впливає на рішучу відмінність: AI може легко зменшити нерівність Уони (придушувавши високих заробітків), але різко збільшивши нерівність активів. Механізм цього полягає в тому, що ті самі високооплачувані працівники, які відчувають тиск на заробітну плату, також є найбільшими власниками капіталу. Тому ви найбільше отримуєте користь від зростання врожаю капіталу, спричиненого автоматизацією. Крім того, високі премії заробітної плати для людей із затребуваними навичками AI – PWC виявило бонус у 56 % – між тими, хто має ці навички та без них.

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 існуючі регіональні нерівності.

Зростання та нові робочі місця все більше концентруються в міських центрах та столицях. Ці регіони мають більш високу щільність знань, які -небудь інтенсивні та довгі робочі роботи -піддані (телескоп) робочих місць. У ЄС основні штрихи міста зафіксували найсильніший ріст зайнятості. У Сполучених Штатах МакКінсі вже передбачив, що міські райони будуть зазнати чистого зростання на робочих місцях, тоді як сільські райони можуть зіткнутися з десятиліттями втрати роботи.

Ця тенденція призводить до самоінформованої спіралі: міста залучають роботодавців, фахівців та інвестицій з їх динамічними ринками праці та їх доброю інфраструктурою, тоді як сільські райони доводиться боротися зі втратою робочих місць та слабшою інфраструктурою. Регіональні розбіжності в ЄС зросли з моменту Великої рецесії, тенденції, яка все ще може посилити пандемію та прогресивну автоматизацію, оскільки бідніші регіони часто мають нижчу квоту робочих місць довгих відстань. Технологічні центри в майбутньому забезпечать свою економічну силу менше завдяки зростанню робочих місць, ніж за рахунок підвищення продуктивності праці, що продовжує зосереджувати економічну владу.

Чи покращує автоматизація якість роботи за допомогою усунення монотонних завдань чи призводить вас до більшого спостереження та стресу?

Вплив ШІ на щоденний досвід роботи неоднозначний і сильно залежить від типу впровадження.

З позитивної точки зору, ШІ може значно покращити якість роботи. Автоматизуючи монотонку та повторювані завдання, працівники можуть сконцентруватися на більш креативній, стратегічній та привабливій діяльності. У деяких секторах працівники, які використовують звіт про AI про більшу роботу на роботі та більше задоволення у своїй роботі. Крім того, ШІ може підвищити професійну безпеку, особливо у фізично виснажливій діяльності.

Однак негативна перспектива підкреслює ризики відчуження та посилення контролю. AI забезпечує новий обсяг спостереження за працівниками, що може призвести до підвищення інтенсивності праці, більше стресу та втрати автономії. Тиск, щоб бути більш продуктивним у стисненому робочому середовищі на основі або AI, може призвести до вигорання, якщо його не ретельно керувати. Отже, серед працівників також є побоювання втрати роботи, втрата переговорної сили в заробітній платі та збільшення контролю за допомогою управління.

Історичний контекст та світогляд: революція ШІ в порівнянні

Які паралелі та основні відмінності між нинішньою революцією AI та промисловою революцією?

Для класифікації сьогоднішньої трансформації корисно погляд на історію. Революція AI має як паралелі, так і основні відмінності з промисловою революцією.

Одне з паралелей включає, що обидва революції характеризуються технологічними потрясіннями, перепроектування ринків праці, витіснення старих професій та створення нових. Обидва призвели до значних соціальних потрясінь, урбанізації (або їх цифрового еквіваленту) та інтенсивних дебатів щодо нерівності та розподілу підвищення продуктивності праці.

Однак відмінності є більш серйозними:

• Сила м’язів проти психічної сили: промислова революція, автоматизована та розширена в першу чергу силу м’язів людини (фізична робота). Революція AI, з іншого боку, автоматично і розширює людське пізнання (мислення). Це якісний стрибок, а не лише поступова зміна.
• Швидкість і ступінь: Революція AI відбувається набагато швидше і стискається за кілька десятиліть. Соціальна та регуляторна адаптація має проблеми з тим, щоб не відставати від цього темпу.
• Характер нових робочих місць: Під час промислової революції репресовані сільськогосподарські працівники змогли перейти на фабрики, робота яких все ще базувалася на людській роботі. Сьогодні менш зрозуміло, чи репресовані когнітивні працівники можуть легко перейти на нові ролі, пов'язані з AI, які часто потребують значно більш високого рівня абстрактних навичок.
• Кінцева мета технології: машини промислової революції були інструментами, якими керували люди. Однак оголошена мета деяких провідних розробників ШІ - створити системи, які можуть виконувати всі економічно цінні завдання. Це несе ризик зробити людську роботу зайвою у багатьох сферах – небезпеки, яка раніше не існувала в такому вигляді.

Що ми можемо дізнатися з історії про пристосованість суспільства та ринок праці?

Історія промислової революції пропонує цінні уроки для боротьби з сьогоднішньою революцією AI.

Досвід текстильних робітників на початку 19 століття показує, що масове підвищення продуктивності в галузі автоматично не призводить до підвищення заробітної плати для працівників, особливо якщо їх переговорна сила слабка. Справжня заробітна плата багатьох робітників застоювалася протягом десятиліть, хоча економіка зростала.

Якість роботи та самостійність мають вирішальне значення. Перехід від фабричної роботи означав різке погіршення умов роботи та життя для багатьох і був головною причиною соціальних заворушень. Це важливе навчання для сьогоднішньої реалізації систем управління та моніторингу, що контролюється AI.

Соціальна адаптація - це повільний і болісний процес. Компанія, нарешті, адаптувалася до промислової революції – з новими законодавствоми, освітніми системами та соціальними програмами – але цей процес був тривалим, конфліктним і сформованим стражданнями.

Одним з найважливіших уроків є те, що напрямок технології - це не доля, а вибір. Рішення можуть бути свідомо розроблені для розробки технологій, що розширюють людські навички та створюють нові, змістовні завдання, а не просто автоматизувати та витіснити роботу.

Які центральні сфери дії виникають для політики, компаній та кожної людини, щоб успішно розробити зміни?

Аналіз трансформації ринку праці призводить до чітких сфер дій для всіх учасників суб'єктів.

Для політики:

• Інвестиції в освіту: уряди повинні масово інвестувати в освіту та навчання протягом усього життя та інтегрувати як компетентність AI, так і "людські" навички, такі як критичне мислення.
• Просування трансформації: Ви повинні створити середовище, яке підтримує зміну працівників, наприклад, через політичні інструменти, такі як Німецький закон про кваліфікацію.
• Посилення соціального захисту: Системи соціального захисту повинні бути зміцнені, а нові моделі, такі як BGE, повинні розглядатися для підтримки репресованих працівників та боротьби з нерівністю.
• Регламент: Необхідне розумне регулювання для того, щоб AI етично розроблялося та застосовувалося, права працівників захищені та запобігають надмірному моніторингу.

Для компаній:

• Активна роль у кваліфікації: Компанії повинні взяти на себе активну роль у перекладенні та подальшій освіті власної робочої сили та зосередитись на розширенні людських навичок (збільшення), а не замінити.
• Підхід на основі компетентності: Ви повинні дотримуватися компетентності підходу в управлінні талантами, який просуває внутрішні шляхи кар’єри та мобільність.
• Культура навчання: Створення культури постійного навчання та психологічної безпеки має вирішальне значення для того, щоб полегшити працівникам адаптуватися до змін.

Для всіх:

• Проактивне навчання протягом усього життя: кожній людині доводиться дотримуватися проактивного підходу до власного навчання протягом усього життя та приймати спритний спосіб мислення.
• Побудова портфоліо компетенції: Найкраща безпека проти автоматизації - це створення портфоліо, що включає технічні навички та унікальні людські навички, такі як творчість, критичне мислення та пристосованість.

☑ 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

Конрад Вольфенштейн

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