Praėjus daugiau nei trejiems metams po „ChatGPT“ pristatymo, dirbtinio intelekto (DI) poveikis užimtumui bendrojoje statistikoje lieka praktiškai nematomas. Vis dėl to jis pradeda ryškėti tam tikrų darbo rinkos segmentų paribiuose, ypač pažeidžiamiausių sektorių pradedančiųjų pozicijose. Šis bendras „Coface“ ir „Observatory of Threatened and Emerging Jobs“ (OEM) tyrimas, kuriame pateikiamas unikalus įvairias profesijas sudarančių užduočių DI paremto automatizavimo žemėlapis, išryškina automatizavimo srityje vykstančius pokyčius.
Atsiradus DI, pavojuje, panašu, vis dažniau atsiduria ir kognityvinės, sudėtingos ir kvalifikacijos reikalaujančios užduotys. Tokia situacija kelia grėsmę, kad užimtumo struktūroje gali kilti sąmyšis.
Inovatyvi užduočių ir profesijų automatizavimo potencialo vertinimo metodika
Šio tyrimo tikslas – pateikti smulkų sričių, kuriose labiausiai tikėtina, kad DI plėtra pakeis darbą, žemėlapį. Tokia itin detali analizė atskleidžia silpnąsias vietas, kurios vis dar pražiūrimos bendrojoje statistikoje, kadangi vertinant pagal atskiras užduotis, profesijas, sektorius, šalis ir regionus, galimas poveikis reikšmingai skiriasi.
OEM parengta metodika siekiama užpildyti tris spragas, dažnai pastebimas esamose analizėse: detalumo stoka analizuojant profesijas, prastas vertinimų atkuriamumas pagal ekspertų išvadas arba DI atliktus vertinimus ir išties perspektyvinės dimensijos trūkumas kalbant apie įvairias DI plėtros stadijas.
Kiekviena iš 923 išanalizuotų profesijų buvo išskaidyta į užduotis, kurios pačios padalijamos į elementarius veiksmus, vadinamus tripletais (kas daroma, kam daroma (objektas), kontekstas (kokiomis aplinkybėmis)). Toks išskaidymas leidžia tiksliau įvertinti, iki kokio laipsnio kiekvieną užduotį galima automatizuoti. Tuomet, vadovaujantis aiškiomis ir atkuriamomis taisyklėmis, elementarieji veiksmai vertinami įverčiais.
Ši metodika leidžia konkrečiai atsakyti į klausimus, kurie kyla dėl pirmiau minėtų spragų. Pirmiausia, profesijų analizė reikšmingai patikslinama, išskiriant bendrinio bazinio veiksmo reitingą nepriklausomai nuo atitinkamos profesijos. Antra, turint aiškias ir patikrinamas taisykles, pagerinamas vertinimų atkuriamumas. Galiausiai per šią metodiką įvedama perspektyvinė dimensija, todėl poveikį užduotims galima projektuoti keliose DI raidos stadijose, kurių šio tyrimo kontekste buvo penkios, užuot tiesiog pateikus momentinį vertinimą tam tikru laiko momentu.
„Coface“ dirbo kartu su OEM ir padėjo išplėtoti šią struktūrą, sukurdama metodą, kaip nustatyti užduočių svorį pagal jų svarbą ir dažnį, patobulinti perspektyvinius scenarijus ir įverčių priskyrimo taisykles bei išplėsti empirinę analizės aprėptį iki beveik trisdešimt šalių.
Automatizavimo poveikio vertinimas buvo sąmoningai apytikris ir orientuotas į pasiūlos pusę: matuota techninė galimybė automatizuoti užduotis, todėl nepateikiama jokių spėlionių apie grynuosius darbo vietų nuostolius.
Planuojant tyrimą, iš tiesų buvo numatyta neatsižvelgti į paklausos dinamiką, potencialų naujų užduočių kūrimą arba nesutarimus, kurie gali pristabdyti arba apriboti faktinį DI diegimą.
Skirtingas poveikis atskiroms profesijų grupėms: pirmiausia DI taikosi į kognityvinę ir su informacija susijusią veiklą
Tyrimas išryškino svarbų skirtumą lyginant su ankstesnėmis automatizavimo bangomis: DI nereiškia technologijų, pavyzdžiui, robotikos arba programinės įrangos, tąsos; dėmesio centre atsiduria kognityvinės užduotys, kurios yra sudėtingos ir nesikartojančios. Poveikis be galo įvairus: pirmiausia pajuntamas užduočių lygmeniu ir tik tada nevienodai pasiskirsto atskirose profesijose, jų grupėse, o taip pat ir sektoriuose, kuriuose šios profesijos susikoncentravusios.
Pagrindiniame tirtame scenarijuje, susijusiame su DI agentų diegimu, apytiksliai vienoje iš aštuonių profesijų peržengta 30 proc. galimų automatizuoti užduočių riba, kuri tyrime įvardyta kaip profesijos visiškos transformacijos riba, atverianti kelią potencialiai reikšmingam darbuotojų perkėlimui, bet nebūtinai reiškianti tos profesijos išnykimą.
Labiausiai paveikiamos profesijos susikoncentravusios itin pažinimą plečiančiose ir informaciją intensyviai naudojančiose srityse: inžinerija, IT, administracinės pareigybės, finansai, teisė, tam tikros kūrybinės ir analitinės profesijos.
Profesijų, turinčių ≥ 30 proc. užduočių, kurias galima automatizuoti, skaičius pagal profesijų grupes, „specialiojo agento“ scenarijus
Grafiko duomenys .xlsx formatu
Mažiausiai paveikiamos profesijos, priešingai, išlieka tos, kuriose yra daugiausia fizinio darbo ir sunkiai standartizuojamo žmogiškojo bendravimo: gamyba, statyba, techninė priežiūra, transportas, viešasis maitinimas, valymas, tam tikra slaugos ir pagalbos veikla.
Be to, tyrime taip pat matuotas realus darbo, kuriam iškyla grėsmė, turinys kiekvienoje darbo rinkoje, lyginant galimų automatizuoti užduočių kiekvienoje iš 923 profesijų ir užimtumo apimties santykį. Sugrupavus profesijas į aštuonias plačias kategorijas, nustatoma, kurioms kyla didžiausia rizika.
Pagrindiniai rezultatai akivaizdūs: daugiau negu ketvirtį darbo turinio galima automatizuoti valdymo ir administravimo, kūrybinėse profesijose, teisės ir finansų, inžinerijos ir IT sektoriuose. Paslaugos, teikiamos susitinkant su klientu fiziškai, techninės, amatų ir pramoninės gamybos profesijos, priešingai, nepasiekia 10 proc. slenksčio. Slaugos, švietimo, pardavimo ir apskritai tos profesijos, kurių atstovams tenka daug bendrauti su žmonėmis, užima tarpinę poziciją: kai kurioms užduotims kyla rizika, tačiau jų žmogiškasis dėmuo ir toliau veikia kaip apsauginis mechanizmas.
Reikšmingi skirtumai tarp šalių
Tyrimas atskleidė, kad DI paremto automatizavimo poveikio rizika šalims smarkiai skiriasi ir svyruoja nuo maždaug 12 proc. automatizuoti galimo darbo turinio (apibrėžiamas kaip galimų automatizuoti užduočių dalis bendro užimtumo atžvilgiu) Turkijoje iki kone 20 proc. Jungtinėje Karalystėje. Šiuos skirtumus galima daugiausia paaiškinti ekonomikos struktūra, kuri labiausiai nulemia užimtumo struktūrą ir sykiu užduočių, kurias potencialiai galima automatizuoti, dalį.
Taigi, panašu, kad automatizavimas gali labiausiai paveikti turtingiausias valstybes ir tas šalis, kurios labiausiai orientuotos į kognityvines paslaugas. Be JK didesnę dalį profesijų, kuriose intensyviai naudojama informacija, turi Nyderlandai, Airija ir Liuksemburgas; tuo tarpu šalyse, kuriose užimtumas išlieka labiau orientuotas į prekybą, asmenines paslaugas, statybą, transportą ar kitą fiziškai intensyvesnę veiklą, matoma nuosaikesnio poveikio galimybė. Tyrime išskirtos penkios panašaus profilio šalių grupės.
Po užimtumo uždanga: dalijimasis verte, socialinė apsauga, švietimas, nauji priklausomybės ryšiai – daugybė šiuo metu atsakymo neturinčių klausimų
Potencialus DI diegimo poveikis susijęs ne vien su užimtumu. Kadangi DI taikosi į kvalifikacijos reikalaujančias ir gerai apmokamas profesijas, DI plėtra galiausiai gali sutrikdyti ekonominę ir socialinę pusiausvyrą.
Automatizuojant kai kurias aukščiausios kvalifikacijos profesijų užduotis, reikšminga pridėtinės vertės dalis gali pastebimai pereiti iš darbo į kapitalą. Toms šalims, kurių mokesčių sistemos smarkiai paremtos tiesioginiu ir (arba) netiesioginiu darbo apmokestinimu, toks pokytis keltų dvejopą biudžeto iššūkį: mokesčių įplaukos (socialinio draudimo įmokos, gyventojų pajamų mokestis, PVM ir kt.) sumažėtų, o viešosios išlaidos (nedarbo draudimas, mokymai) – padidėtų.
Be to, tyrimas ragina plačiau pažvelgti į švietimo vertę ir šiuo metu įvairiose švietimo trajektorijose suteikiamas kvalifikacijas. Jeigu kurios nors užduotys, kurioms pasirengiama po ilgų studijų, tampa lengviau automatizuojamos, sąsaja tarp išsilavinimo siekimo, darbo apmokėjimo ir darbo saugumo gali susilpnėti. Nedarant išvados (kol kas), kad aukštasis mokslas nebereikalingas, šie rezultatai rodo, jog darbdaviai gali pradėti mažiau akcentuoti pačias kvalifikacijas ir vietoje to skirti daugiau dėmesio DI papildantiems įgūdžiams – vertinimui, gebėjimui prisitaikyti arba prižiūrėti DI naudojimą.
Galiausiai DI iškilimas gali paskatinti naujų geopolitinių, logistinių ir operacinių silpnųjų vietų atsiradimą sutelkus didžiausios svarbos išteklius (puslaidininkius, kalbos modelius, duomenų centrus) ribotame įmonių ir šalių, kurios valdo technologijas, rate.
Išvada: darbą pakeisti galinti transformacija
Nors tiksli šios transformacijos trajektorija lieka neaiški ir nors perėjimas nuo techninės galimybės automatizuoti užduotis prie grynojo tokio automatizavimo poveikio užimtumui toli gražu nėra automatiškas, viena akivaizdu:
DI diegiamas ne darbo paribiuose, bet jo kognityvinėse, nestandartinėse ir kvalifikacijos reikalaujančiose funkcijose, kurios ilgą laiką buvo suvokiamos kaip saugiausios. Kadangi šios funkcijos – dalis profesijų, kurios ypač daug prisideda generuojant pajamas, pridėtinę vertę ir mokesčių įplaukas, atrodo mažai tikėtina, kad tokia transformacija galėtų įvykti daugiau ar mažiau nepakeičiant profesijų pobūdžio arba jas palaikančios pusiausvyros.
> Atsisiųskite visą tyrimą (.pdf) arba pasiklausykite autorių kalbos „Coface“ šalių rizikos konferencijoje
