Darbo vietos, kurių dirbtinis intelektas negali pakeisti ir kokias darbo vietas pakeis dirbtinis intelektas? Pasaulinė dirbtinio intelekto poveikio užimtumui perspektyva

Dirbtinio intelekto iškilimo darbo rinkoje apžvalga

2023 m. daugiau nei trys ketvirtadaliai (77 %) įmonių visame pasaulyje jau naudojo arba tyrinėjo dirbtinio intelekto sprendimus ( „DI darbo vietų praradimas: šokiruojanti statistika atskleista “). Šis diegimo šuolis turi realių pasekmių: 37 % įmonių, naudojančių DI, pranešė apie darbuotojų skaičiaus mažinimą 2023 m., o 44 % tikėjosi dar didesnio su DI susijusio darbo vietų mažinimo 2024 m. ( „DI darbo vietų praradimas: šokiruojanti statistika atskleista “). Tuo pačiu metu analitikai prognozuoja, kad DI gali kelti pavojų šimtams milijonų darbo vietų – „Goldman Sachs“ ekonomistai apskaičiavo, kad DI automatizavimas gali paveikti 300 milijonų darbo vietų visame pasaulyje ( „60+ Stats On DI Replaceing Jobs“ (2024 m.) ). Nenuostabu, kad klausimai „kokias darbo vietas pakeis DI?“ ir „Darbo vietos, kurių DI negali pakeisti“ tapo pagrindiniu diskusijų apie darbo ateitį klausimu.

Tačiau istorija suteikia tam tikrą perspektyvą. Ankstesnės technologinės revoliucijos (nuo mechanizacijos iki kompiuterių) sutrikdė darbo rinkas, bet kartu sukūrė naujų galimybių. Augant dirbtinio intelekto galimybėms, vyksta intensyvios diskusijos, ar ši automatizavimo banga pakartos tą patį modelį. Šioje informacinėje knygoje apžvelgiama dabartinė situacija: kaip dirbtinis intelektas veikia darbo vietų kontekste, kuriuose sektoriuose patiriamas didžiausias darbuotojų perkėlimas, kurios pareigos išlieka gana saugios (ir kodėl) ir ką ekspertai numato pasaulio darbo jėgai. Siekiant pateikti išsamią ir atnaujintą analizę, pateikiami naujausi duomenys, pramonės pavyzdžiai ir ekspertų citatos.

Kaip dirbtinis intelektas veikia darbo kontekste

Šiandien DI puikiai atlieka specifines užduotis , ypač susijusias su šablonų atpažinimu, duomenų apdorojimu ir įprastiniu sprendimų priėmimu. Užuot galvojus apie DI kaip apie į žmogų panašų darbuotoją, jį geriausia suprasti kaip įrankių rinkinį, apmokytą atlikti siauras funkcijas. Šie įrankiai apima mašininio mokymosi algoritmus, kurie analizuoja didelius duomenų kiekius, kompiuterinės regos sistemas, kurios tikrina produktus, ir natūralios kalbos procesorius, tokius kaip pokalbių robotai, kurie tvarko pagrindines klientų užklausas. Praktiškai DI gali automatizuoti darbo dalis : jis gali greitai peržiūrėti tūkstančius dokumentų, ieškodamas reikiamos informacijos, vairuoti transporto priemonę iš anksto nustatytu maršrutu arba atsakyti į paprastus klientų aptarnavimo klausimus. Šis į užduotis orientuotas meistriškumas reiškia, kad DI dažnai papildo žmonių darbuotojus, perimdamas pasikartojančias pareigas.

Svarbiausia, kad dauguma darbų susideda iš kelių užduočių, ir tik kai kurios iš jų gali būti tinkamos dirbtinio intelekto automatizavimui. „McKinsey“ analizė parodė, kad naudojant dabartines technologijas galima visiškai automatizuoti mažiau nei 5 % profesijų „AI Replaceing Jobs Statistics and Facts“ [2024*] ). Kitaip tariant, visiškai pakeisti žmogų daugumoje vaidmenų vis dar sunku. Dirbtinis intelektas gali tvarkyti segmentus : iš tikrųjų apie 60 % profesijų turi didelę dalį veiklų, kurias galėtų automatizuoti dirbtinis intelektas ir programinės įrangos robotai ( „AI Replaceing Jobs Statistics and Facts“ [2024*] ). Tai paaiškina, kodėl dirbtinis intelektas naudojamas kaip pagalbinė priemonė – pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistema gali atlikti pirminę kandidatų į darbą atranką, pažymėdama geriausius gyvenimo aprašymus, kad juos peržiūrėtų įdarbintojas. Dirbtinio intelekto stiprybė slypi jo greičiu ir nuoseklumu atliekant aiškiai apibrėžtas užduotis, o žmonės išlaiko pranašumą lankstumo atliekant įvairias užduotis, sudėtingo sprendimų priėmimo ir tarpasmeninių įgūdžių srityse.

Daugelis ekspertų pabrėžia šį skirtumą. „Dar nežinome viso poveikio, bet jokia technologija istorijoje niekada nesumažino užimtumo grynajame tinkle“, – pažymi San Francisko federalinio rezervo sistemos prezidentė Mary C. Daly, pabrėždama, kad dirbtinis intelektas greičiausiai pakeis mūsų darbo būdą, o ne akimirksniu pavers žmones nereikalingais ( SF Fed rezervų sistemos vadovė Mary Daly „Fortune Brainstorm“ technologijų konferencijoje: DI pakeičia užduotis, o ne žmones – San Francisko federalinis rezervas ). Artimiausiu metu DI „pakeičia užduotis, o ne žmones“, papildydamas žmonių vaidmenis, perimdamas kasdienes pareigas ir leisdamas darbuotojams sutelkti dėmesį į sudėtingesnes pareigas. Šios dinamikos supratimas yra labai svarbus norint nustatyti, kokias darbo vietas DI pakeis, o kurių negali pakeisti – dažnai būtent atskiros užduotys darbo vietose (ypač pasikartojančios, taisyklėmis pagrįstos užduotys) yra labiausiai pažeidžiamos automatizavimo.

Darbo vietos, kurias greičiausiai pakeis dirbtinis intelektas (pagal sektorius)

Nors dirbtinis intelektas (DI) nebūtinai perims daugumos profesijų kontrolę per naktį, tam tikri sektoriai ir darbo vietų kategorijos yra daug labiau pažeidžiamos automatizavimo nei kiti. Tai dažniausiai sritys, kuriose gausu įprastų procesų, dideli duomenų kiekiai arba nuspėjami fiziniai judesiai – sritys, kuriose dabartinės DI ir robotikos technologijos pasižymi pranašumu. Toliau nagrinėjame pramonės šakas ir pareigas, kurias DI greičiausiai pakeis , kartu pateikdami realius pavyzdžius ir statistiką, iliustruojančią šias tendencijas:

Gamyba ir gamyba

Gamyba buvo viena pirmųjų sričių, pajutusių automatizavimo poveikį per pramoninius robotus ir išmaniąsias mašinas. Pasikartojančius surinkimo linijos darbus ir paprastas gamybos užduotis vis dažniau atlieka robotai su dirbtinio intelekto valdoma rega ir valdymu. Pavyzdžiui, „Foxconn“ , didelė elektronikos gamintoja, įdiegė robotus, kad pakeistų 60 000 gamyklos darbuotojų vienoje įmonėje, automatizuodama pasikartojančias surinkimo užduotis ( 3 iš 10 didžiausių pasaulio darbdavių darbuotojus keičia robotais | Pasaulio ekonomikos forumas ). Automobilių gamyklose visame pasaulyje robotų rankos tiksliai suvirina ir dažo, sumažindamos rankinio darbo poreikį. Dėl to daugelį tradicinių gamybos darbų – mašinų operatorių, surinkėjų, pakuotojų – keičia dirbtinio intelekto valdomos mašinos. Pasak Pasaulio ekonomikos forumo, surinkimo ir gamyklos darbuotojų pareigos yra tarp tų, kurios nyksta , o pastaraisiais metais, spartėjant automatizavimui, jau buvo prarasta milijonai tokių darbo vietų ( DI pakeičia darbo vietų statistiką ir faktus [2024*] ). Ši tendencija yra pasaulinė: išsivysčiusios šalys, tokios kaip Japonija, Vokietija, Kinija ir JAV, diegia dirbtinį intelektą gamyboje, kad padidintų produktyvumą, dažnai žmonių, dirbančių linijoje, sąskaita. Teigiama pusė yra ta, kad automatizavimas gali padidinti gamyklų efektyvumą ir netgi sukurti naujų techninių darbo vietų (pvz., robotų priežiūros technikų), tačiau paprastiems gamybos vaidmenims akivaizdžiai gresia išnykimas.

Mažmeninė prekyba ir elektroninė prekyba

Mažmeninės prekybos sektoriuje dirbtinis intelektas keičia parduotuvių veiklą ir klientų apsipirkimo būdus. Turbūt labiausiai matomas pokytis yra savitarnos kasų kioskų ir automatizuotų parduotuvių atsiradimas. Kasininkų, kurie kažkada buvo vienos iš labiausiai paplitusių pareigų mažmeninėje prekyboje, darbo vietų naikinamos, nes mažmenininkai investuoja į dirbtinio intelekto valdomas kasų sistemas. Didieji maisto prekių parduotuvių tinklai ir prekybos centrai dabar turi savitarnos kasas, o tokios įmonės kaip „Amazon“ pristatė parduotuves, kuriose tiesiog reikia išeiti, („Amazon Go“), kur dirbtinis intelektas ir jutikliai seka pirkimus be žmogaus kasininko. JAV darbo statistikos biuras jau pastebėjo kasininkų užimtumo sumažėjimą – nuo ​​1,4 mln. kasininkų 2019 m. iki maždaug 1,2 mln. 2023 m. – ir prognozuoja, kad per ateinantį dešimtmetį šis skaičius sumažės dar 10 % ( Savitarnos kasos čia liks. Tačiau jos išgyvena savo atgailą | AP News ). Atsargų valdymas ir sandėliavimas mažmeninėje prekyboje taip pat automatizuojami: robotai klajoja po sandėlius, išimdami prekes (pavyzdžiui, „Amazon“ savo vykdymo centruose samdo daugiau nei 200 000 mobiliųjų robotų, dirbančių kartu su žmonėmis, surinkėjais). Kai kuriose didelėse parduotuvėse net tokias grindų užduotis kaip lentynų skenavimas ir valymas atlieka dirbtinio intelekto valdomi robotai. Dėl to sumažėja pradinio lygio mažmeninės prekybos darbų, tokių kaip sandėlio darbuotojai, sandėlio komplektuotojai ir kasininkai. Kita vertus, mažmeninės prekybos dirbtinis intelektas sukuria kvalifikuotų darbuotojų, galinčių valdyti el. prekybos algoritmus arba analizuoti klientų duomenis, paklausą. Vis dėlto, kalbant apie tai, kokias darbo vietas mažmeninėje prekyboje pakeis dirbtinis intelektas , pagrindiniai automatizavimo taikiniai yra žemos kvalifikacijos vaidmenys su pasikartojančiomis užduotimis.

Finansai ir bankininkystė

Finansų sektorius anksti pradėjo diegti programinės įrangos automatizavimą, o šiandieninis dirbtinis intelektas šią tendenciją spartina. Daugelį darbų, susijusių su skaičių apdorojimu, dokumentų peržiūra ar įprastinių sprendimų priėmimu, atlieka algoritmai. Ryškus pavyzdys – „JPMorgan Chase“ , kur buvo įdiegta dirbtinio intelekto valdoma programa „COIN“, skirta teisiniams dokumentams ir paskolų sutartims analizuoti. „COIN“ gali peržiūrėti sutartis per kelias sekundes – tai darbas, kuriam anksčiau teisininkai ir paskolų pareigūnai kasmet skirdavo 360 000 valandų ( „JPMorgan“ programinė įranga per kelias sekundes atlieka tai, kas teisininkams užtrukdavo 360 000 valandų | „The Independent“ | „The Independent “). Taip ji iš esmės pakeitė didelę dalį jaunesniųjų teisininkų / administratorių pareigų banko operacijose. Visame finansų sektoriuje algoritminės prekybos sistemos pakeitė daugybę žmonių prekiautojų, vykdydamos sandorius greičiau ir dažnai pelningiau. Bankai ir draudimo bendrovės naudoja dirbtinį intelektą sukčiavimo aptikimui, rizikos vertinimui ir klientų aptarnavimo pokalbių robotams, sumažindamos poreikį turėti tiek analitikų ir klientų aptarnavimo darbuotojų. Net apskaitos ir audito srityse dirbtinio intelekto įrankiai gali automatiškai klasifikuoti sandorius ir aptikti anomalijas, o tai kelia grėsmę tradiciniams buhalterijos darbams. Apskaičiuota, kad apskaitos ir buhalterio tarnautojai yra vieni iš labiausiai rizikuojančių pareigų , ir prognozuojama, kad šių pareigybių skaičius gerokai mažės, nes dirbtinio intelekto apskaitos programinė įranga taps pajėgesnė („ 60+ Stats On AI Replaceing Jobs“ (2024 m.) ). Trumpai tariant, finansų sektoriuje dirbtinis intelektas keičia darbo vietas, susijusias su duomenų apdorojimu, dokumentų tvarkymu ir įprastu sprendimų priėmimu – nuo ​​banko kasininkų (dėl bankomatų ir internetinės bankininkystės) iki viduriniosios grandies analitikų, – tuo pačiu papildydamas aukštesnio lygio finansinių sprendimų priėmimo pareigas.

Technologijų ir programinės įrangos kūrimas

Tai gali skambėti ironiškai, tačiau technologijų sektorius – pati pramonės šaka, kurianti dirbtinį intelektą – taip pat automatizuoja dalį savo darbo jėgos. Naujausi generatyvinio dirbtinio intelekto parodė, kad kodo rašymas nebėra vien žmogaus įgūdis. Dirbtinio intelekto kodavimo asistentai (pvz., „GitHub Copilot“ ir „OpenAI“ „Codex“) gali automatiškai generuoti dideles programinės įrangos kodo dalis. Tai reiškia, kad kai kurias įprastas programavimo užduotis, ypač standartinio kodo rašymą ar paprastų klaidų derinimą, galima perduoti dirbtiniam intelektui. Technologijų įmonėms tai ilgainiui gali sumažinti didelių jaunesniųjų kūrėjų komandų poreikį. Tuo pačiu metu dirbtinis intelektas supaprastina IT ir administracines funkcijas technologijų įmonėse. Ryškus pavyzdys: 2023 m. IBM paskelbė apie tam tikrų administracinių pareigybių įdarbinimo sustabdymą ir pareiškė, kad per ateinančius 5 metus maždaug 30 % su klientais nesusijusių darbo vietų (apie 7800 pareigybių) gali būti pakeistos dirbtiniu intelektu ( IBM sustabdys įdarbinimą planuodama 7800 darbo vietų pakeisti dirbtiniu intelektu, praneša „Bloomberg“ | „Reuters“ ). Šios pareigybės apima administracines ir žmogiškųjų išteklių pareigas, susijusias su planavimu, dokumentų tvarkymu ir kitais įprastais procesais. IBM atvejis iliustruoja, kad net ir baltųjų apykaklių darbai technologijų sektoriuje yra automatizuojami, kai juose yra pasikartojančių užduočių – dirbtinis intelektas gali tvarkyti planavimą, įrašų tvarkymą ir pagrindines užklausas be žmogaus įsikišimo. Svarbu pažymėti, kad išties kūrybingas ir sudėtingas programinės įrangos inžinerijos darbas lieka žmonių rankose (dirbtiniam intelektui vis dar trūksta patyrusio inžinieriaus bendrų problemų sprendimo gebėjimų). Tačiau technologams dirbtinis intelektas perima įprastas darbo dalis – ir įmonėms gali prireikti mažiau pradedančiųjų programuotojų, kokybės užtikrinimo testuotojų ar IT palaikymo personalo, tobulėjant automatizavimo įrankiams. Iš esmės technologijų sektorius naudoja dirbtinį intelektą, kad pakeistų įprastus ar į palaikymą orientuotus darbus, tuo pačiu nukreipdamas žmonių talentus į novatoriškesnes ir aukštesnio lygio užduotis.

Klientų aptarnavimas ir palaikymas

Dirbtiniu intelektu paremti pokalbių robotai ir virtualūs asistentai padarė didžiulę įtaką klientų aptarnavimo srityje. Klientų užklausų tvarkymas – telefonu, el. paštu ar tiesioginiais pranešimais – yra daug darbo reikalaujanti funkcija, kurią įmonės jau seniai siekia optimizuoti. Dabar, dėka pažangių kalbos modelių, dirbtinio intelekto sistemos gali dalyvauti stebėtinai žmogiškuose pokalbiuose. Daugelis įmonių diegė dirbtinio intelekto pokalbių robotus kaip pirmąją pagalbos liniją, spręsdamos dažniausiai užduodamus klausimus (paskyros atkūrimas, užsakymų stebėjimas, DUK) be žmogaus agento. Tai pradėjo keisti skambučių centrų ir pagalbos tarnybų vaidmenis. Pavyzdžiui, telekomunikacijų ir komunalinių paslaugų įmonės praneša, kad didelę dalį klientų užklausų išsprendžia tik virtualūs agentai. Pramonės lyderiai prognozuoja, kad ši tendencija tik augs: „Zendesk“ generalinis direktorius Tomas Eggemeieris tikisi, kad 100 % klientų sąveikos vienaip ar kitaip bus susijusi su dirbtiniu intelektu ir kad artimiausiu metu 80 % užklausų sprendimui nereikės žmogaus agento ( 59 dirbtinio intelekto klientų aptarnavimo statistika už 2025 m. ). Toks scenarijus reiškia, kad labai sumažės žmonių klientų aptarnavimo atstovų poreikis. Apklausos rodo, kad daugiau nei ketvirtadalis klientų aptarnavimo komandų jau integravo dirbtinį intelektą į savo kasdienius darbo procesus, o įmonės, naudojančios dirbtinio intelekto „virtualius agentus“, sumažino klientų aptarnavimo išlaidas iki 30 % („ Klientų aptarnavimas: kaip dirbtinis intelektas transformuoja sąveiką“ – „Forbes“ ). Dirbtinis intelektas greičiausiai pakeis tas palaikymo užduotis, kurios apima iš anksto parengtus atsakymus ir įprastą trikčių šalinimą , pavyzdžiui, pirmos pakopos skambučių centro operatorius, kuris vadovaujasi nustatytu scenarijumi dažniausiai pasitaikančioms problemoms spręsti. Kita vertus, sudėtingos ar emociškai įkrautos klientų situacijos vis dar dažnai perduodamos žmonėms agentams. Apskritai dirbtinis intelektas sparčiai keičia klientų aptarnavimo vaidmenis , automatizuodamas paprastesnes užduotis ir taip sumažindamas reikalingų pradinio lygio palaikymo darbuotojų skaičių.

Transportas ir logistika

Nedaug pramonės šakų sulaukė tiek daug dėmesio dirbtinio intelekto valdomam darbo vietų pakeitimui kaip transporto sektorius. Savaeigių transporto priemonių – sunkvežimių, taksi ir pristatymo robotų – kūrimas kelia tiesioginę grėsmę profesijoms, susijusioms su vairavimu. Pavyzdžiui, sunkvežimių pramonėje kelios įmonės testuoja autonominius vilkikus greitkeliuose. Jei šios pastangos bus sėkmingos, tolimųjų reisų sunkvežimių vairuotojus daugiausia galėtų pakeisti savaeigės transporto priemonės, galinčios veikti beveik visą parą. Kai kurie skaičiavimai yra niūrūs: automatizavimas galiausiai galėtų pakeisti iki 90 % tolimųjų reisų sunkvežimių darbo vietų, jei savaeigės technologijos taps visiškai veikiančios ir patikimos ( autonominiai sunkvežimiai netrukus gali perimti nepageidaujamiausią darbą tolimųjų reisų srityje ). Sunkvežimio vairavimas yra vienas iš labiausiai paplitusių darbų daugelyje šalių (pvz., tai yra pagrindinis darbdavys amerikiečių vyrų be aukštojo išsilavinimo), todėl poveikis čia gali būti didžiulis. Jau matome laipsniškus žingsnius – kai kuriuose miestuose autonominiai mikroautobusai, dirbtinio intelekto valdomos sandėlių transporto priemonės ir uostų krovinių tvarkytojai, o tokiuose miestuose kaip San Franciskas ir Finiksas – bandomosios programos, skirtos autonominiams taksi. Tokios įmonės kaip „Waymo“ ir „Cruise“ jau suteikė tūkstančius savaeigių taksi kelionių , užsimindamos apie ateitį, kai taksi vairuotojai ir „Uber“ / „Lyft“ vairuotojai gali būti mažiau paklausūs. Pristatymo ir logistikos srityje bandomi dronai ir šaligatvių robotai, skirti paskutinės mylios pristatymams atlikti, o tai galėtų sumažinti kurjerių poreikį. Net komercinė aviacija eksperimentuoja su didesne automatizacija (nors autonominiai keleiviniai lėktuvai dėl saugumo problemų greičiausiai bus prieinami tik po dešimtmečių, o gal ir kada nors). Šiuo metu transporto priemonių vairuotojai ir operatoriai yra tarp tų darbų, kuriuos greičiausiai pakeis dirbtinis intelektas . Technologijos sparčiai tobulėja kontroliuojamoje aplinkoje: sandėliuose naudojami savaeigiai krautuvai, o uostuose – automatizuoti kranai. Šiai sėkmei išplintant į viešuosius kelius, tokių pareigų kaip sunkvežimio vairuotojas, taksi vairuotojas, pristatymo vairuotojas ir krautuvo operatorius mažėja. Laikas neaiškus – reglamentai ir techniniai iššūkiai reiškia, kad žmonės vairuotojai dar neišnyksta – tačiau trajektorija aiški.

Sveikatos priežiūra

Sveikatos apsauga yra sektorius, kuriame dirbtinio intelekto poveikis darbo vietoms yra sudėtingas. Viena vertus, dirbtinis intelektas automatizuoja tam tikras analitines ir diagnostines užduotis , kurias anksčiau atlikdavo tik aukštos kvalifikacijos specialistai. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistemos dabar gali analizuoti medicininius vaizdus (rentgeno nuotraukas, MRT, KT tyrimus) nepaprastai tiksliai. Švedijos tyrime dirbtinio intelekto padedamas radiologas, atlikęs mamografinius tyrimus, aptiko 20 % daugiau krūties vėžio atvejų nei du kartu dirbantys žmonės radiologai ( Ar dirbtinis intelektas pakeis gydytojus, kurie skaito rentgeno nuotraukas, ar tiesiog padarys juos geresnius nei bet kada anksčiau? | AP News ). Tai rodo, kad vienas gydytojas, turintis dirbtinį intelektą, gali atlikti kelių gydytojų darbą, todėl gali sumažėti tiek žmonių radiologų ar patologų poreikis. Automatizuoti laboratoriniai analizatoriai gali atlikti kraujo tyrimus ir pažymėti anomalijas be žmonių laboratorijos technikų kiekviename žingsnyje. Dirbtinio intelekto pokalbių robotai taip pat tvarko pacientų triažą ir pagrindinius klausimus – kai kurios ligoninės naudoja simptomų tikrinimo robotus, kad patartų pacientams, ar jiems reikia atvykti, o tai gali sumažinti slaugytojų ir medicinos skambučių centrų darbo krūvį. administracinės sveikatos priežiūros užduotys : planavimas, medicininis kodavimas ir sąskaitų išrašymas buvo labai automatizuoti naudojant dirbtinio intelekto programinę įrangą. Tačiau tiesioginės pacientų priežiūros vaidmenys, kalbant apie pakeitimą, iš esmės lieka nepakitę. Robotas gali padėti atlikti operacijas arba perkelti pacientus, tačiau slaugytojai, gydytojai ir globėjai atlieka platų spektrą sudėtingų, empatiškų užduočių, kurių dirbtinis intelektas šiuo metu negali visiškai atkartoti. Net jei dirbtinis intelektas gali diagnozuoti ligą, pacientai dažnai nori, kad žmogus gydytojas ją paaiškintų ir gydytų. Sveikatos priežiūra taip pat susiduria su didelėmis etinėmis ir reguliavimo kliūtimis, trukdančiomis visiškai pakeisti žmones dirbtiniu intelektu. Taigi, nors tam tikros sveikatos priežiūros srities pareigybės (pvz., medicininių sąskaitų išrašytojai, transkribuotojai ir kai kurie diagnostikos specialistai) yra papildomos arba iš dalies pakeičiamos dirbtinio intelekto , dauguma sveikatos priežiūros specialistų dirbtinį intelektą laiko įrankiu, kuris pagerina jų darbą, o ne pakaitalu. Ilgainiui, dirbtiniam intelektui tampant vis pažangesniu, jis galėtų atlikti daugiau sunkaus darbo atliekant analizę ir atliekant įprastinius patikrinimus, tačiau kol kas žmonės išlieka priežiūros teikimo centre.

Apibendrinant, dirbtinis intelektas greičiausiai pakeis tas darbo vietas, kurioms būdingos įprastos, pasikartojančios užduotys ir nuspėjama aplinka: gamyklų darbuotojai, raštinės ir administracijos darbuotojai, mažmeninės prekybos kasininkai, pagrindiniai klientų aptarnavimo agentai, vairuotojai ir tam tikros pradinio lygio specialistų pareigos. Iš tiesų, Pasaulio ekonomikos forumo prognozėse artimiausiai ateičiai (iki 2027 m.) duomenų įvedimo operatoriai nykstančių pareigų sąrašo viršuje ( tikimasi, kad bus panaikinta 7,5 mln. administraciniai sekretoriai ir apskaitos darbuotojai – visos šios pareigos yra labai jautrios automatizavimui ( „60+ Stats On AI Replaceing Jobs“ (2024 m.) ). Dirbtinis intelektas įvairiuose sektoriuose skinasi kelią skirtingu greičiu, tačiau jo kryptis yra nuosekli – automatizuoja paprasčiausias užduotis visuose sektoriuose. Kitame skyriuje bus nagrinėjama kita pusė: kurias darbo vietas dirbtinis intelektas greičiausiai pakeis mažiausiai

Darbai, kuriuos mažiausiai tikėtina pakeisti / Darbai, kurių dirbtinis intelektas negali pakeisti (ir kodėl)

Ne kiekvienam darbui gresia didelė automatizavimo rizika. Tiesą sakant, daugelio vaidmenų dirbtinis intelektas (DI) negali pakeisti, nes jiems reikalingi išskirtinai žmogiški gebėjimai arba jie atliekami nenuspėjamoje aplinkoje, kurioje mašinos negali orientuotis. Kad ir koks pažangus taptų DI, jis turi aiškių apribojimų atkartodamas žmogaus kūrybiškumą, empatiją ir prisitaikymą. „McKinsey“ tyrime pažymėta, kad nors automatizavimas tam tikru mastu paveiks beveik visas profesijas, dalis darbų, o ne ištisus vaidmenis, o tai reiškia, kad visiškai automatizuoti darbai bus išimtis, o ne taisyklė ( „DI pakeičia darbo vietų statistiką ir faktus“ [2024*] ). Čia pabrėžiame darbų rūšis, kurias artimiausioje ateityje greičiausiai pakeis

• Profesijos, reikalaujančios žmogiškosios empatijos ir asmeninės sąveikos: Darbai, susiję su žmonių priežiūra, mokymu ar supratimu emociniu lygmeniu, yra gana saugūs nuo dirbtinio intelekto. Tai apima sveikatos priežiūros paslaugų teikėjus, tokius kaip slaugytojai, pagyvenusių žmonių globėjai ir terapeutai, taip pat mokytojus, socialinius darbuotojus ir konsultantus . Tokie vaidmenys reikalauja užuojautos, santykių kūrimo ir socialinių ženklų skaitymo – sričių, kuriose mašinoms sunku. Pavyzdžiui, ikimokyklinis ugdymas apima subtilių elgesio ženklų, kurių joks dirbtinis intelektas negali iš tikrųjų atkartoti, puoselėjimą ir reagavimą į juos. Remiantis „Pew Research“, apie 23 % darbuotojų dirba darbuose, kuriuose mažai dirbtinio intelekto (dažnai slaugos, švietimo ir kt. srityse), pavyzdžiui, auklėse, kur pagrindinės užduotys (pvz., vaiko priežiūra) yra atsparios automatizavimui . Šiose srityse žmonės paprastai renkasi žmogišką prisilietimą: dirbtinis intelektas gali diagnozuoti depresiją, tačiau pacientai paprastai nori pasikalbėti apie savo jausmus su žmogumi terapeutu, o ne su pokalbių robotu.

• Kūrybinės ir meninės profesijos: darbas, apimantis kūrybiškumą, originalumą ir kultūrinį skonį, dažnai nepaklūsta visiškam automatizavimui. Rašytojai, menininkai, muzikantai, filmų kūrėjai, mados dizaineriai – šie specialistai kuria turinį, kuris vertinamas ne tik dėl to, kad laikosi formulės, bet ir dėl naujų, vaizdingų idėjų pateikimo. Dirbtinis intelektas gali padėti kūrybiškumui (pavyzdžiui, generuoti juodraščius ar dizaino pasiūlymus), tačiau jam dažnai trūksta tikro originalumo ir emocinio gylio . Nors dirbtinio intelekto sukurtas menas ir rašymas pateko į antraštes, kūrybingi žmonės vis dar turi pranašumą kurdami prasmę, kuri rezonuoja su kitais žmonėmis. Žmonių sukurtas menas taip pat turi rinkos vertę (pagalvokite apie nuolatinį susidomėjimą rankų darbo prekėmis, nepaisant masinės gamybos). Net pramogų ir sporto srityse žmonės nori žmogaus veiklos. Kaip neseniai vykusioje diskusijoje apie dirbtinį intelektą pajuokavo Billas Gatesas: „Nenorėsime žiūrėti, kaip kompiuteriai žaidžia beisbolą“ ( Bill Gates sako, kad dirbtinio intelekto amžiuje žmonių nereikės „daugumai dalykų“ | EGW.News ) – tai reiškia, kad jaudulį teikia žmonės sportininkai, ir dėl to daugelis kūrybinių ir performansinių darbų išliks žmonių veikla.

• Darbai, susiję su nenuspėjamu fiziniu darbu dinamiškoje aplinkoje: tam tikroms praktinėms profesijoms reikalingas fizinis miklumas ir gebėjimas greitai išspręsti problemas įvairiose aplinkose – tai, ką robotams atlikti labai sunku. Pagalvokite apie kvalifikuotus amatus, tokius kaip elektrikai, santechnikai, dailidės, mechanikai ar orlaivių techninės priežiūros technikai . Šie darbai dažnai susiję su netaisyklinga aplinka (kiekvieno namo instaliacija yra šiek tiek kitokia, kiekviena remonto problema unikali) ir reikalauja prisitaikymo realiuoju laiku. Dabartiniai dirbtinio intelekto valdomi robotai puikiai veikia struktūrizuotoje, kontroliuojamoje aplinkoje, pavyzdžiui, gamyklose, tačiau jiems sunku susidoroti su nenumatytomis kliūtimis statybvietėje ar kliento namuose. Taigi, amatininkai ir kiti, dirbantys fiziniame pasaulyje, kuriame daug kintamumo, greičiausiai bus greitai pakeisti. Ataskaitoje apie didžiausius pasaulio darbdavius ​​pabrėžiama, kad nors gamintojai yra pasirengę automatizavimui, tokie sektoriai kaip lauko paslaugos ar sveikatos priežiūra (pvz., JK Nacionalinė sveikatos tarnyba su savo gydytojų ir slaugytojų armija, atliekančia įvairias užduotis) išlieka „priešiška teritorija“ robotams ( 3 iš 10 didžiausių pasaulio darbdavių darbuotojus keičia robotais | Pasaulio ekonomikos forumas ). Trumpai tariant, nešvariems, įvairiems ir nenuspėjamiems darbams dažnai vis tiek reikia žmogaus, kuris juos atliktų .

• Strateginė lyderystė ir aukšto lygio sprendimų priėmimas: Pareigos, kurioms reikalingas sudėtingas sprendimų priėmimas, kritinis mąstymas ir atskaitomybė, pavyzdžiui, verslo vadovai, projektų vadovai ir organizacijų lyderiai, yra gana saugios nuo tiesioginio dirbtinio intelekto pakeitimo. Šiose pareigose reikia sintezuoti daugelį veiksnių, priimti sprendimus neapibrėžtumo sąlygomis ir dažnai pasitelkti žmonių įtikinėjimus bei derybas. Dirbtinis intelektas gali teikti duomenis ir rekomendacijas, tačiau patikėti dirbtiniam intelektui priimti galutinius strateginius sprendimus ar vadovauti žmonėms yra šuolis, kuriam dauguma įmonių (ir darbuotojų) nėra pasirengusios. Be to, lyderystė dažnai priklauso nuo pasitikėjimo ir įkvėpimo – savybių, kurios kyla iš žmogaus charizmos ir patirties, o ne iš algoritmų. Nors dirbtinis intelektas gali atlikti skaičiavimus generaliniam direktoriui, generalinio direktoriaus darbas (vizijos nustatymas, krizių valdymas, darbuotojų motyvavimas) kol kas išlieka išskirtinai žmogiškas. Tas pats pasakytina ir apie aukščiausio lygio vyriausybės pareigūnus, politikos formuotojus ir karinius lyderius, kur atskaitomybė ir etinis vertinimas yra nepaprastai svarbūs.

Tobulėjant dirbtiniam intelektui, jo galimybių ribos keisis. Kai kuriuos šiandien saugiais laikomus vaidmenis galiausiai gali iššūkį sukelti naujos inovacijos (pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistemos pamažu skverbiasi į kūrybines sritis, kurdamos muziką ar rašydamos naujienų straipsnius). Tačiau aukščiau išvardinti darbai turi integruotų žmogiškųjų elementų , kuriuos sunku užkoduoti: emocinį intelektą, rankų miklumą nestruktūrizuotoje aplinkoje, tarpdisciplininį mąstymą ir tikrą kūrybiškumą. Tai veikia kaip apsauginis griovys aplink šias profesijas. Iš tiesų, ekspertai dažnai sako, kad ateityje darbai vystysis, o ne visiškai išnyks – šiuose vaidmenyse dirbantys žmonės naudos dirbtinio intelekto įrankius, kad būtų dar efektyvesni. Dažnai cituojama frazė tai apibūdina: dirbtinis intelektas jūsų nepakeis, bet žmogus, naudojantis dirbtinį intelektą, gali tai padaryti. Kitaip tariant, tie, kurie naudoja dirbtinį intelektą, daugelyje sričių greičiausiai pranoks tuos, kurie jo nenaudoja.

Apibendrinant, darbo vietas, kurias mažiausiai tikėtina pakeisti dirbtiniu intelektu / darbo vietas, kurių dirbtinis intelektas negali pakeisti, yra tos, kurioms reikalingas vienas ar keli iš šių dalykų: socialinis ir emocinis intelektas (rūpinimasis, derybos, mentorystė), kūrybinės inovacijos (menas, tyrimai, dizainas), mobilumas ir miklumas sudėtingoje aplinkoje (kvalifikuoti darbai, reagavimas į ekstremalias situacijas) ir gebėjimas priimti sprendimus apskritai (strategija, lyderystė). Nors dirbtinis intelektas vis labiau skverbsis į šias sritis kaip asistentas, pagrindiniai žmonių vaidmenys kol kas išliks. Darbuotojų iššūkis – sutelkti dėmesį į įgūdžius, kurių dirbtinis intelektas negali lengvai atkartoti – empatiją, kūrybiškumą, prisitaikymą – kad jie išliktų vertingu mašinų papildymu.

Ekspertų nuomonės apie darbo ateitį

Nenuostabu, kad nuomonės skiriasi – vieni prognozuoja didelius pokyčius, o kiti pabrėžia laipsniškesnę evoliuciją. Čia pateikiame keletą įžvalgių citatų ir požiūrių iš minčių lyderių, pateikiančių įvairius lūkesčius:

• Kai-Fu Lee (DI ekspertas ir investuotojas): Lee numato reikšmingą darbo vietų automatizavimą per ateinančius du dešimtmečius. „Manau, kad per dešimt–dvidešimt metų techniškai galėsime automatizuoti 40–50 procentų darbo vietų Jungtinėse Valstijose“, – sakė jis ( Kai-Fu Lee citatos (knygos „DI supergalios“ autorius) (6 puslapis iš 9) ). Lee, turintis dešimtmečių patirtį DI srityje (įskaitant ankstesnes pareigas „Google“ ir „Microsoft“), ​​mano, kad tai paveiks daugybę profesijų – ne tik gamyklų ar paslaugų sektorių, bet ir daugelį baltųjų apykaklių pareigų. Jis perspėja, kad net ir tiems darbuotojams, kurie nebus visiškai pakeisti, DI „sumažins jų pridėtinę vertę“, perimdamas dalį jų darbo, galbūt sumažindamas darbuotojų derybinę galią ir atlyginimus. Ši nuomonė pabrėžia susirūpinimą dėl plačiai paplitusio darbo vietų praradimo ir DI poveikio visuomenei, pavyzdžiui, padidėjusios nelygybės ir naujų profesinio mokymo programų poreikio.

• Mary C. Daly (San Francisko federalinio rezervo prezidentė): Daly pateikia priešingą požiūrį, pagrįstą ekonomikos istorija. Ji pažymi, kad nors dirbtinis intelektas sutrikdys darbo vietas, istoriniai precedentai rodo grynąjį balansuojantį poveikį ilguoju laikotarpiu. „Per visą technologijų istoriją jokia technologija niekada nesumažino grynojo užimtumo“, – pastebi Daly, primindama mums, kad naujos technologijos linkusios kurti naujų rūšių darbo vietas, net jei jos išstumia kitas ( San Francisko federalinio rezervo sistemos vadovė Mary Daly „Fortune Brainstorm“ technologijų konferencijoje: dirbtinis intelektas pakeičia užduotis, o ne žmones – San Francisko federalinis rezervas ). Ji pabrėžia, kad dirbtinis intelektas greičiausiai pakeis darbą, o ne jį visiškai panaikins . Daly įsivaizduoja ateitį, kurioje žmonės dirbs kartu su mašinomis – dirbtinis intelektas atliks nuobodžias užduotis, žmonės sutelks dėmesį į didesnės vertės darbą – ir pabrėžia švietimo bei perkvalifikavimo svarbą, siekiant padėti darbo jėgai prisitaikyti. Jos požiūris yra atsargiai optimistiškas: dirbtinis intelektas padidins produktyvumą ir sukurs turtą, o tai gali paskatinti darbo vietų augimą srityse, kurių dar galbūt neįsivaizduojame.

• Billas Gatesas (bendraįkūrėjas „Microsoft“): Pastaraisiais metais Gatesas daug kalbėjo apie dirbtinį intelektą, reikšdamas ir susijaudinimą, ir susirūpinimą. 2025 m. interviu jis pateikė drąsią prognozę, kuri patraukė antraštes: pažangaus dirbtinio intelekto iškilimas ateityje „žmonės daugeliui dalykų nebereikės“ Billas Gatesas sako, kad dirbtinio intelekto amžiuje žmonių „daugumai dalykų“ nebereikės | EGW.News ). Gatesas teigė, kad daugelį darbų, įskaitant kai kurias aukštos kvalifikacijos profesijas, technologijoms tobulėjant, galėtų atlikti dirbtinis intelektas. Jis pateikė pavyzdžių sveikatos priežiūros ir švietimo , įsivaizduodamas, kad dirbtinis intelektas gali atlikti aukščiausio lygio gydytojo ar mokytojo vaidmenį. „Puikus“ dirbtinio intelekto gydytojas galėtų būti plačiai prieinamas, o tai gali sumažinti žmonių ekspertų trūkumą. Tai reiškia, kad net ir tradiciškai saugiais laikomi vaidmenys (dėl reikalaujančių išsamių žinių ir mokymo) laikui bėgant galėtų būti atkartoti dirbtinio intelekto. Tačiau Gatesas taip pat pripažino, kad žmonės gali priimti dirbtinį intelektą kaip dirbtinį intelektą, nors jis gali žaisti sportą geriau nei žmonės, pramogose žmonės vis tiek renkasi žmones sportininkus (mes nemokėsime už tai, kad žiūrėtume robotų beisbolo komandas). Gatesas išlieka optimistiškai nusiteikęs – jis mano, kad dirbtinis intelektas „išlaisvins žmones“ kitiems užsiėmimams ir padidins produktyvumą, nors visuomenei teks valdyti šį perėjimą (galbūt taikant tokias priemones kaip švietimo reformos ar net visuotinės bazinės pajamos, jei įvyktų didelio masto darbo vietų praradimas).

• Kristalina Georgieva (TVF generalinė direktorė): Politikos ir pasaulinės ekonomikos požiūriu Georgieva pabrėžė dvejopą DI poveikio pobūdį. „DI paveiks beveik 40 procentų darbo vietų visame pasaulyje, vienus pakeisdamas ir kitus papildydamas“, – rašė ji TVF analizėje ( „DI transformuos pasaulio ekonomiką. Užtikrinkime, kad tai būtų naudinga žmonijai “). Ji atkreipia dėmesį, kad išsivysčiusios ekonomikos šalys yra labiau veikiamos DI (nes didesnė darbo vietų dalis susijusi su aukštos kvalifikacijos užduotimis, kurias DI gali atlikti), o besivystančios šalys gali patirti mažiau tiesioginių darbuotojų perkėlimų. Georgievos pozicija yra ta, kad grynasis DI poveikis užimtumui yra neaiškus – jis gali padidinti pasaulinį produktyvumą ir augimą, bet taip pat gali padidinti nelygybę, jei politika nebus vykdoma. Ji ir TVF ragina imtis aktyvių priemonių: vyriausybės turėtų investuoti į švietimą, socialinės apsaugos sistemas ir kvalifikacijos kėlimo programas, kad būtų užtikrinta, jog DI nauda (didesnis produktyvumas, naujų darbo vietų kūrimas technologijų sektoriuose ir kt.) būtų plačiai paskirstyta ir kad darbą praradę darbuotojai galėtų pereiti į naujas pareigas. Ši ekspertės nuomonė patvirtina, kad nors DI gali pakeisti darbo vietas, visuomenės rezultatai labai priklauso nuo to, kaip mes reaguosime.

• Kiti pramonės lyderiai: Daugybė technologijų generalinių direktorių ir futuristų taip pat pasisakė. Pavyzdžiui, IBM generalinis direktorius Arvindas Krishna pažymėjo, kad dirbtinis intelektas iš pradžių paveiks „pirmiausia baltųjų apykaklių darbą“ , automatizuodamas administracinį ir raštininko darbą (pvz., žmogiškųjų išteklių vaidmenis, kuriuos IBM optimizuoja), prieš pereidamas prie techninių sričių ( IBM pristabdys įdarbinimą, planuodama 7800 darbo vietų pakeisti dirbtiniu intelektu, praneša „Bloomberg“ | „Reuters“ ). Tuo pačiu metu Krishna ir kiti teigia, kad dirbtinis intelektas bus galingas įrankis specialistams – net programuotojai naudoja dirbtinio intelekto kodo asistentus produktyvumui didinti, o tai rodo ateitį, kai žmogaus ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimas bus norma kvalifikuotuose darbuose, o ne tiesioginis pakeitimas. Klientų aptarnavimo vadovai, kaip minėta anksčiau, įsivaizduoja, kad dirbtinis intelektas tvarkys didžiąją dalį įprastų klientų sąveikų, o žmonės sutelks dėmesį į sudėtingas bylas ( 59 dirbtinio intelekto klientų aptarnavimo statistika 2025 m. ). O visuomenės intelektualai, tokie kaip Andrew Yang (kuris išpopuliarino visuotinių bazinių pajamų idėją), perspėjo apie sunkvežimių vairuotojus ir skambučių centrų darbuotojus, ragindami sukurti socialinės paramos sistemas, kad būtų galima susidoroti su automatizavimo sukeltu nedarbu. Priešingai, tokie akademikai kaip Erikas Brynjolfssonas ir Andrew McAfee kalbėjo apie „produktyvumo paradoksą“ – kad dirbtinio intelekto nauda ateis, bet tik kartu su žmonių darbuotojais, kurių vaidmenys bus iš naujo apibrėžti, o ne panaikinti. Jie dažnai pabrėžia žmonių darbo jėgos papildymą dirbtiniu intelektu, o ne visišką jo pakeitimą, vartodami tokias frazes kaip „ dirbantys darbuotojai, naudojantys dirbtinį intelektą, pakeis tuos, kurie jo nedaro “.

Iš esmės ekspertų nuomonės svyruoja nuo labai optimistiškų (DI sukurs daugiau darbo vietų nei sunaikins, kaip ir ankstesnių inovacijų atveju) iki labai atsargių (DI gali išstumti precedento neturinčią darbo jėgos dalį, todėl reikės radikalių pokyčių). Vis dėlto visi turi bendrą mintį, kad pokyčiai neišvengiami . Darbo pobūdis keisis, DI tampant pajėgesniam. Ekspertai vieningai sutinka, kad švietimas ir nuolatinis mokymasis yra gyvybiškai svarbūs – ateities darbuotojams reikės naujų įgūdžių, o visuomenei – naujos politikos. Nesvarbu, ar DI vertinama kaip grėsmė, ar kaip įrankis, įvairių pramonės šakų lyderiai pabrėžia, kad dabar pats laikas ruoštis pokyčiams, kuriuos ji atneš darbo vietoms. Apibendrindami aptarsime, ką šie pokyčiai reiškia pasaulinei darbo jėgai ir kaip asmenys bei organizacijos gali orientuotis ateityje.

Ką tai reiškia pasaulinei darbo jėgai

Į klausimą „kokias darbo vietas pakeis dirbtinis intelektas?“ nėra vieno statiško atsakymo – jis ir toliau vystysis, augant dirbtinio intelekto galimybėms ir prisitaikant ekonomikai. Galime įžvelgti aiškią tendenciją: dirbtinis intelektas ir automatizavimas ateinančiais metais panaikins milijonus darbo vietų kurdami naujas ir keisdami esamas . Pasaulio ekonomikos forumas prognozuoja, kad iki 2027 m. dėl automatizavimo bus panaikinta apie 83 mln. darbo vietų atsiras 69 mln. naujų darbo vietų tokiose srityse kaip duomenų analizė, mašininis mokymasis ir skaitmeninė rinkodara – grynasis poveikis – 14 mln. darbo vietų visame pasaulyje ( „DI Replaceing Jobs Statistics and Facts“ [2024*] ). Kitaip tariant, darbo rinkoje bus didelė kaita. Kai kurios pareigos išnyks, daugelis pasikeis, o siekiant patenkinti dirbtinio intelekto valdomos ekonomikos poreikius, atsiras visiškai naujų profesijų.

Pasaulinio masto darbo jėgai tai reiškia kelis svarbius dalykus:

• Perkvalifikavimas ir įgūdžių kėlimas yra būtini: darbuotojams, kurių darbo vietoms gresia pavojus, turi būti suteikta galimybių išmokti naujų paklausių įgūdžių. Jei dirbtinis intelektas perima įprastas užduotis, žmonės turi sutelkti dėmesį į neįprastas. Vyriausybės, švietimo įstaigos ir įmonės atliks svarbų vaidmenį palengvindamos mokymo programas – nesvarbu, ar tai būtų atleistas sandėlio darbuotojas, besimokantis prižiūrėti robotus, ar klientų aptarnavimo atstovas, besimokantis prižiūrėti dirbtinio intelekto pokalbių robotus. Mokymasis visą gyvenimą tampa norma. Teigiama tendencija yra ta, kad dirbtiniam intelektui perimant varginantį darbą, žmonės gali pereiti prie labiau pasitenkinimą teikiančio, kūrybiško ar sudėtingo darbo, bet tik tuo atveju, jei turi tam reikalingų įgūdžių.

• Žmogaus ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimas apibrėš daugumą darbo vietų: užuot visiškai perėmus dirbtinį intelektą, dauguma profesijų išsivystys į žmonių ir išmaniųjų mašinų partnerystę. Klestės tie darbuotojai, kurie žinos, kaip panaudoti dirbtinį intelektą kaip įrankį. Pavyzdžiui, teisininkas gali naudoti dirbtinį intelektą, kad akimirksniu ištirtų teismų praktiką (atlikdamas darbą, kurį anksčiau atlikdavo teisininkų padėjėjų komanda), o tada, remdamasis žmogaus sprendimu, parengtų teisinę strategiją. Gamyklos technikas gali prižiūrėti robotų parką. Net mokytojai gali naudoti dirbtinio intelekto korepetitorius, kad suasmenintų pamokas, o patys sutelks dėmesį į aukštesnio lygio mentorystę. Šis bendradarbiavimo modelis reiškia, kad keisis pareigybių aprašymai – bus pabrėžiama dirbtinio intelekto sistemų priežiūra, dirbtinio intelekto rezultatų interpretavimas ir tarpasmeniniai aspektai, kurių dirbtinis intelektas negali apdoroti. Tai taip pat reiškia, kad darbo jėgos poveikio vertinimas susijęs ne tik su prarastomis ar įgytomis darbo vietomis, bet ir su pakeistomis . Beveik kiekvienoje profesijoje bus tam tikro lygio dirbtinio intelekto pagalba, ir prisitaikymas prie šios realybės bus labai svarbus darbuotojams.

• Politika ir socialinė parama: Perėjimas gali būti sudėtingas ir kelia politikos klausimų pasauliniu mastu. Kai kuriuos regionus ir pramonės šakas darbo vietų praradimas paveiks labiau nei kitus (pavyzdžiui, besivystančios ekonomikos, kuriose gausu gamybos, gali susidurti su spartesne darbo jėgos imlių darbų automatizacija). Gali prireikti tvirtesnių socialinės apsaugos tinklų arba novatoriškos politikos – tokias idėjas kaip visuotinės bazinės pajamos (UBI) iškėlė tokie asmenys kaip Elonas Muskas ir Andrew Yangas, numatydami dirbtinio intelekto sukeltą nedarbą ( Elonas Muskas sako, kad visuotinės pajamos yra neišvengiamos: kodėl jis taip mano... ). Nesvarbu, ar UBI yra sprendimas, vyriausybės turės stebėti nedarbo tendencijas ir galbūt išplėsti nedarbo išmokas, įdarbinimo paslaugas ir švietimo stipendijas paveiktuose sektoriuose. Taip pat gali prireikti tarptautinio bendradarbiavimo, nes dirbtinis intelektas gali padidinti atotrūkį tarp aukštųjų technologijų ekonomikų ir tų, kurie turi mažiau galimybių naudotis technologijomis. Pasaulinė darbo jėga gali patirti darbo vietų perkėlimą į dirbtiniam intelektui palankias vietas (lygiai taip pat, kaip gamyba persikėlė į pigesnių šalių rinkas ankstesniais dešimtmečiais). Politikos formuotojai turės užtikrinti, kad dirbtinio intelekto ekonominė nauda (didesnis produktyvumas, naujos pramonės šakos) lemtų plataus masto gerovę, o ne tik pelną keliems asmenims.

• Žmogaus unikalumo pabrėžimas: Dirbtiniam intelektui tampant įprastu, žmogiškieji darbo elementai įgauna dar didesnę reikšmę. Tokios savybės kaip kūrybiškumas, prisitaikymas, empatija, etinis vertinimas ir tarpdisciplininis mąstymas bus žmonių darbuotojų lyginamasis pranašumas. Švietimo sistemos gali būti perorientuotos, kad pabrėžtų šiuos minkštuosius įgūdžius kartu su STEM įgūdžiais. Menas ir humanitariniai mokslai gali tapti labai svarbūs ugdant savybes, kurios daro žmones nepakeičiamais. Tam tikra prasme dirbtinio intelekto iškilimas skatina mus iš naujo apibrėžti darbą labiau į žmogų orientuotu požiūriu – vertinant ne tik efektyvumą, bet ir tokias savybes kaip klientų patirtis, kūrybinės inovacijos ir emociniai ryšiai, kuriose žmonės pasižymi.

Apibendrinant galima teigti, kad dirbtinis intelektas pakeis kai kuriuos darbus, ypač tuos, kuriuose atliekamos rutininės užduotys, tačiau jis taip pat sukurs galimybių ir papildys daugelį vaidmenų. Poveikis bus juntamas praktiškai visose pramonės šakose – nuo ​​technologijų ir finansų iki gamybos, mažmeninės prekybos, sveikatos priežiūros ir transporto. Pasaulinė perspektyva rodo, kad nors išsivysčiusiose ekonomikose baltųjų apykaklių darbai gali būti automatizuojami sparčiau, besivystančiose ekonomikose laikui bėgant vis dar gali kilti problemų dėl mechaninių darbo vietų pakeitimo gamyboje ir žemės ūkyje. Darbo jėgos parengimas šiems pokyčiams yra pasaulinis iššūkis.

Įmonės turi būti iniciatyvios, etiškai ir sumaniai diegdamos dirbtinį intelektą – naudodamos jį savo darbuotojų įgalinimui, o ne tik išlaidoms mažinti. Savo ruožtu darbuotojai turėtų išlikti smalsūs ir nuolat mokytis, nes prisitaikymas bus jų apsaugos priemonė. O visuomenė apskritai turėtų puoselėti mąstyseną, kuri vertina žmogaus ir dirbtinio intelekto sinergiją: dirbtinį intelektą laikyti galinga priemone žmonių produktyvumui ir gerovei didinti

Rytojaus darbo jėga greičiausiai bus tokia, kurioje žmonių kūrybiškumas, rūpestingumas ir strateginis mąstymas veiks kartu su dirbtiniu intelektu – ateitimi, kurioje technologijos pagerina žmonių darbą, o ne paverčia jį nereikalingu. Perėjimas gali būti nelengvas, tačiau tinkamai pasiruošus ir taikant tinkamą politiką, pasaulinė darbo jėga dirbtinio intelekto amžiuje gali tapti atspari ir dar produktyvesnė.

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio informacinio biuletenio paskelbimo:

🔗 10 geriausių dirbtinio intelekto darbo paieškos įrankių – revoliucija įdarbinimo srityje.
Atraskite geriausius dirbtinio intelekto įrankius, skirtus greitesniam darbo paieškai, paraiškų optimizavimui ir įdarbinimui.

🔗 Dirbtinio intelekto karjeros galimybės – geriausi darbai dirbtinio intelekto srityje ir kaip pradėti.
Susipažinkite su geriausiomis dirbtinio intelekto karjeros galimybėmis, reikalingais įgūdžiais ir kaip pradėti savo kelią dirbtinio intelekto srityje.

🔗 Dirbtinio intelekto darbo pasiūlymai – dabartinės karjeros galimybės ir dirbtinio intelekto užimtumo ateitis.
Supraskite, kaip dirbtinis intelektas keičia darbo rinką ir kokios ateities galimybės slypi dirbtinio intelekto pramonėje.