Več kot tri leta po zagonu ChatGPT ostaja vpliv umetne inteligence (UI) na zaposlenost v skupnih statističnih podatkih večinoma neviden. Kljub temu se že začenja kazati na obrobju določenih segmentov trga dela, zlasti pri začetnih delovnih mestih v najbolj ranljivih sektorjih. Ta skupna študija Coface in Observatorija ogroženih in nastajajočih poklicev (OEM) s pomočjo edinstvenega kartiranja izpostavljenosti avtomatizaciji nalog, ki sestavljajo različne poklice, poudarja premik meje avtomatizacije, ki jo poganja umetna inteligenca.
Z umetno inteligenco so zdaj vse bolj ogrožene kognitivne, kompleksne in kvalificirane naloge, kar predstavlja tveganje temeljitega preoblikovanja strukture zaposlovanja.
Inovativna metodologija za merjenje potenciala avtomatizacije nalog in poklicev
Cilj te študije je zagotoviti podrobno kartiranje področij, kjer bo širjenje UI najverjetneje preoblikovalo delo. Ta natančna analiza razkriva ranljivosti, ki jih združene statistike še vedno večinoma spregledajo, saj se izpostavljenost močno razlikuje med nalogami, poklici, sektorji, državami in regijami.
Metodologija, ki jo je razvil OEM, naslavlja tri omejitve, ki jih pogosto opažamo v obstoječih analizah: pomanjkanje podrobnosti pri analizi poklicev, nizko ponovljivost ocen, ki temeljijo na strokovnih presojah ali ocenah, ki jih ustvarja UI, ter odsotnost resnične dolgoročne perspektive glede različnih faz razvoja UI.
Vsak od 923 analiziranih poklicev je razčlenjen na naloge, te pa so nadalje razdeljene na elementarna dejanja, opisana s trojčki (glagol, predmet, kontekst). Takšna razčlenitev omogoča natančnejšo oceno stopnje izpostavljenosti posamezne naloge avtomatizaciji. Elementarna dejanja so nato ovrednotena z uporabo jasnih in ponovljivih pravil.
Ta metoda ponuja konkreten odgovor na vse tri ugotovljene omejitve. Prvič, bistveno izpopolni analizo poklicev z razlikovanjem vrednotenja po generičnih osnovnih dejanjih, ne glede na obravnavani poklic. Drugič, izboljša ponovljivost ocen z uporabo jasnih in preverljivih pravil. Nazadnje uvaja pristno dolgoročno razsežnost, saj omogoča projekcijo izpostavljenosti nalog skozi več faz razvoja UI – v tej študiji pet – namesto zgolj statičnega posnetka v določenem trenutku.
Coface je skupaj z OEM dodatno razširil ta okvir z razvojem metode za tehtanje nalog glede na njihovo pomembnost in pogostost, z izpopolnitvijo prihodnjih scenarijev in točkovnih pravil ter z razširitvijo empiričnega obsega analize na skoraj trideset držav.
Ta ocena izpostavljenosti avtomatizaciji je namenoma groba in osredotočena na ponudbeno stran: meri tehnično izpostavljenost nalog avtomatizaciji in zato nikakor ne prejudicira obsega neto izgub delovnih mest.
Zasnovana je tako, da ne upošteva dinamike povpraševanja, morebitnega nastanka novih nalog ali trenj, ki bi lahko upočasnila ali omejila dejansko uvedbo UI.
Različna izpostavljenost med poklicnimi skupinami: UI se osredotoča predvsem na kognitivne in informacijsko usmerjene dejavnosti
Študija izpostavlja pomemben prelom s preteklimi valovi avtomatizacije: UI ne pomeni nadaljevanja tehnologij, kot so robotika ali programska oprema, temveč premika fokus kognitivnim nalogam, ki so kompleksne in neponavljajoče. Njeni učinki so zelo neenakomerni: najprej se kažejo na ravni nalog, šele nato neenakomerno vplivajo na poklice, poklicne skupine in naposled na sektorje, v katerih so ti skoncentrirani.
V glavnem preučenem scenariju, ki se nanaša na uvedbo agentske UI, približno eden od osmih poklicev preseže prag 30 % avtomatizabilnih nalog, kar študija opredeljuje kot prag temeljite preobrazbe poklica, ki odpira pot potencialno pomembnim prerazporeditvam zaposlenih, ne da bi to nujno pomenilo izginotje poklica.
Najbolj izpostavljeni poklici so koncentrirani na področjih z visoko stopnjo kognitivnosti in intenzivne rabe informacij: inženirstvo, informatika, administrativne vloge, finance, pravo ter nekateri ustvarjalni in analitični poklici.
Število poklicev z ≥ 30 % nalog, ki jih je mogoče avtomatizirati, po poklicnih skupinah, scenarij »Posebni agent«
Data for graph in .xlsx format
Nasprotno pa najmanj ranljivi poklici ostajajo pretežno manualni ali pa vključujejo medosebne interakcije, ki jih je težko standardizirati: proizvodnja, gradbeništvo, vzdrževanje, transport, gostinstvo, čiščenje ter nekatere dejavnosti oskrbe in podpore.
Študija meri tudi dejanski obseg delovne vsebine, ki je ogrožena na vsakem analiziranem trgu dela, tako da primerja delež avtomatizabilnih nalog v vsakem od 923 poklicev z njegovim obsegom zaposlenosti. Z razvrščanjem v osem širokih kategorij identificira poklicne skupine z največjim tveganjem.
Glavne ugotovitve so jasne: več kot četrtina delovne vsebine bi lahko bila avtomatizirana v upravljanju in administraciji, ustvarjalnih poklicih, pravu in financah ter v inženiringu in informatiki. Nasprotno pa storitve z neposrednim stikom z ljudmi ter tehnični, obrtni in industrijsko-proizvodni poklici ostajajo pod pragom 10 %. Delovna mesta v oskrbi, izobraževanju, prodaji in širše v poklicih, usmerjenih k ljudem, zavzemajo vmesni položaj: nekatere njihove naloge so ogrožene, vendar njihova človeška razsežnost še naprej deluje kot zaščitni dejavnik.
Pomembne razlike med državami
Študija poudarja, da se izpostavljenost držav avtomatizaciji, ki jo poganja UI, močno razlikuje – od približno 12 % delovne vsebine, izpostavljene avtomatizaciji (opredeljene kot delež avtomatizabilnih nalog glede na skupno zaposlenost) v Turčijido skoraj 20 % v Združenem kraljestvu. Te razlike so v veliki meri posledica strukture gospodarstev, ki v veliki meri določa strukturo zaposlenosti in s tem delež nalog, ki jih je mogoče avtomatizirati.
Najbogatejša gospodarstva in tista, ki so najbolj usmerjena v kognitivne storitve, so tako videti najbolj izpostavljena avtomatizaciji. Poleg Združenega kraljestva imajo večjo koncentracijo informacijsko intenzivnih poklicev tudi Nizozemska, Irska in Luksemburg, medtem ko države, kjer je zaposlenost bolj usmerjena v trgovino, osebne storitve, gradbeništvo, transport ali druge bolj fizično zahtevne dejavnosti, izkazujejo zmernejšo izpostavljenost. Študija identificira pet skupin držav s podobnimi profili.
Slovenija: Z 15,3 % vsebine nalog, ki je v našem scenariju izpostavljena tveganju v celotni delovni sili, je Slovenija glede izpostavljenosti umetni inteligenci nekoliko pod evropskim povprečjem. Njen profil jo umešča v širši srednjeevropski industrijski grozd, skupaj z Nemčijo, Avstrijo, Češko in Slovaško ter, nekoliko bolj ohlapno, z Madžarsko in Hrvaško. Položaj Slovenije odraža tako njeno gospodarsko kot zaposlitveno strukturo, pri čemer imajo industrija, predelovalne dejavnosti in gradbeništvo večjo vlogo kot v evropskem povprečju, medtem ko informacijske in komunikacijske dejavnosti, strokovne in znanstvene storitve ter širši blok javnih storitev zavzemajo razmeroma manjši delež. To se odraža tudi v zaposlitveni strukturi, ki je bolj industrijska in tehnično usmerjena kot pa vodena iz sedežev podjetij, z razmeroma močno prisotnostjo inženirskih in uporabno-tehničnih poklicev, poslovnih in administrativnih vlog ter trdne proizvodne osnove. V takšni konfiguraciji glavni dejavnik povečanja izpostavljenosti izhaja iz poslovnih in administrativnih vlog, inženirskih in uporabno-tehničnih poklicev, splošnih referentov ter pomembnega sloja IKT, medtem ko razmeroma manjša teža visoko rangiranih korporativnih in vodstvenih koncentracij ohranja Slovenijo tik pod evropskim povprečjem.
Onkraj zaposlovanja: delitev ustvarjalne vrednosti, socialna zaščita, izobraževanje, nove odvisnosti ... številna vprašanja brez odgovorov.
Potencialni učinki uvajanja UI segajo daleč onkraj vprašanja zaposlovanja samega. Ker cilja na kvalificirane in dobro plačane poklice, bi lahko širitev UI dolgoročno porušila gospodarska in družbena ravnotežja.
Z avtomatizacijo nekaterih nalog v najbolj kvalificiranih poklicih bi se lahko pomemben del dodane vrednosti prenesel z dela na kapital. Za države, katerih davčni sistemi se močno opirajo na neposredno in/ali posredno obdavčenje dela, bi tak razvoj predstavljal dvojni proračunski izziv: zmanjšanje davčnih prihodkov (prispevki za socialno varnost, dohodnina, DDV itd.) ob hkratnem povečanju javnih izdatkov (zavarovanje za primer brezposelnosti, usposabljanje).
Študija poziva tudi k širšemu premisleku o vrednosti izobraževanja in kvalifikacij, ki se trenutno podeljujejo ob koncu različnih izobraževalnih poti. Če nekatere naloge, na katere se dolgotrajni študiji osredotočajo, postanejo lažje avtomatizabilne, bi se lahko povezava med izobrazbo, plačilom in varnostjo zaposlitve oslabila. Ne da bi (za zdaj) sklepali, da visokošolsko izobraževanje ni več potrebno, te ugotovitve nakazujejo, da bodo delodajalci morda manj poudarjali zgolj formalne kvalifikacije in se bolj osredotočali na spretnosti, ki ostajajo komplementarne UI, kot so presoja, prilagodljivost ali sposobnost nadzora njene uporabe.
Nazadnje bi lahko porast UI povzročil nove geopolitične, logistične in operativne ranljivosti zaradi koncentracije njenih najkritičnejših sredstev (polprevodnikov, jezikovnih modelov, podatkovnih centrov) pri omejenem številu podjetij in držav, ki nadzorujejo te tehnologije.
Zaključek: preobrazba, ki lahko na novo oblikuje delo
Čeprav natančna pot teh preobrazb ostaja negotova in čeprav prehod od tehnične izpostavljenosti nalog do njihovih neto učinkov na zaposlenost nikakor ni samoumeven, ena ugotovitev izstopa jasno:
UI se ne uvaja le na obrobju dela, temveč posega v del njegovih kognitivnih, nerutinskih in kvalificiranih funkcij, ki so bile dolgo zaznane kot najbolj varne. Ker so te funkcije del poklicev, ki imajo ključno vlogo pri ustvarjanju dohodka, dodane vrednosti in davčnih prihodkov, se zdi malo verjetno, da bi se takšna preobrazba zgodila brez tega, da bi v večji ali manjši meri preoblikovala naravo delovnih mest in ravnotežja, ki jih podpirajo.
> Prenesite celotno študijo ali pa si oglejte osrednje predavanje avtorjev na konferenci Coface Country Risk Conference
