Darbo rinkos transformacijos prognozė dėl dirbtinio intelekto
Garsusis konsultavimo įmonės „McKinsey & Company” tyrimas išsamiai išanalizavo dirbtinio intelekto poveikį darbo rinkai. Jų tyrimai rodo, kad numatomas reikšmingas poslinkis į automatizavimą, su apytiksliai 27–30% užduočių, kurias dabar atlieka žmonės ES ir JAV, numatomas automatizuoti iki 2030 m.
Kuriuos sektorius reikėtų pasiruošti pokyčiams?
Profesiniai sektoriai, tokie kaip biuro administravimas, klientų aptarnavimas, gamyba ir virtuvės pramonė, tikėtina, patirs reikšmingus pokyčius. Šie pokyčiai gali paveikti maždaug 6,5% darbo rinkos Europoje, o JAV pajus panašią įtaką – 7,5%.
Galimybės STEM ir sveikatos priežiūros karjeros ateičiai
Priešingai, sveikatos priežiūros ir STEM (Mokslas, Technologija, Inžinerija, Matematika) srityse galima tikėtis paklausos padidėjimo. „McKinsey & Company” prognozuoja, kad darbo galimybių šiose pramonės šakose iki 2030 m. numatoma padidėti daugiau nei 25%. Šis didelis augimas gali sukurti daugiau kaip tris milijonus naujų darbo vietų visoje Europoje.
Prisitaikymo priemonės darbo jėgoje
Dėl to milijonai žmonių Europoje ir JAV turės susidurti su poreikiu pritaikyti savo darbo pobūdį. Vokiškoje teritorijoje vien šaukiama, kad apytiksliai trys milijonai darbo vietų galėtų patirti reikšmingus pokyčius, kas sudarytų 7% jų visų darbuotojų skaičiaus. Daugiau kaip pusę šių pokyčių galėtų paveikti biuro ir administracinį personalą. Toks progresas numato, kad iki 2030 m. beveik trečdalis darbo valandų gali būti automatizuota, o iki 2035 m. ES šalyse šis skaičius gali išaugti iki 45%. Šis reikšmingas darbo rinkos evoliucijos procesas sudaro apie 12 milijonų žmonių krizės tašką darbo perėjimui ateinančiais metais.
Kvalifikacijos trūkumas ir nuolatinis mokymasis
Vienas svarbiausių iššūkių, susijusių su dirbtinio intelekto poveikiu darbo rinkai, yra artėjantis kvalifikacijos trūkumas. Išsivysčius naujoms dirbtinio intelekto ir automatizacijos technologijoms, darbuotojai turės įgyti naujų įgūdžių, atitinkančių darbo rinkos besikeičiančius reikalavimus. Nuolatinis mokymasis ir profesinio mokymo programos yra esminiai, kad darbuotojai būtų pasirengę šiai permainai. Europos Sąjunga pripažįsta šį iššūkį ir yra įgyvendinusi programas, tokias kaip Europos įgūdžių darbotvarkė, siekdama gerinti skaitmeninius įgūdžius visose savo narių šalyse.
Ekonominės ir socialinės pasekmės
Perėjimas prie labiau automatizuotos ekonomikos turi svarbių ekonominių ir socialinių pasekmių. Nors dirbtinis intelektas gali didinti produktyvumą ir augimą, jis taip pat gali lemti pajamų nelygybę ir socialinę nesantaiką. Politikai turi užduotį kurti įtraukias politikas, kurios paremtų žmones per šį perėjimo laikotarpį. Diskusija dėl Visuotinio Bazinio Pajamų (VBP) gavo pagreitį kaip galimas sprendimas atleidimo dėl automatizavimo sukeltoms problemoms.
Dirbtinio intelekto integravimo privalumai
Dirbtinio intelekto integravimas įvairiose pramonės šakose atneša daug privalumų:
– Jis gali drastiškai padidinti efektyvumą ir produktyvumą.
– Dirbtinis intelektas gali atlikti pakartotinas ir pavojingas užduotis, mažinant darbo sužalojimus.
– Dirbtinis intelektas gali vesti prie naujų sektorių ir darbo vaidmenų kūrimo, tokių kaip mašininio mokymosi inžinieriai ir dirbtinio intelekto etikai.
Trūkumai
Atvirkščiai, yra pastebimi reikšmingi trūkumai:
– Galimas masinis darbo vietų požeminimas, ypač žemų kvalifikacijų darbams.
– Didėjanti poreikis aukštosioms įgūdžiams ir švietimui, kuris gali išplėsti įgūdžių atotrūkį.
– Etiniai ir reguliavimo klausimai, įskaitant privatumo klausimus ir sprendimus priimant be žmogaus atsakomybės.
Norint išsamiau ištirti šiuos klausimus ir besikeičiančią darbo rinkos kraštovaizdį, svarbu aplankyti reputacines organizacijas ir tyrimų įmones, kurios publikuoja studijas ir analizuoja dirbtinio intelekto poveikį:
– McKinsey & Company
– Europos Komisija
– Pasaulio Ekonomikos Forumas
Susidūrus su tokiais ištekliais, galima įgyti gerą supratimą apie iššūkius, galimybes ir vykstančias diskusijas susijusias su dirbtiniu intelektu ir užimtumu.
The source of the article is from the blog scimag.news