У недавно спроведеном истраживању, детаљно смо анализирали задатке који су саставни део више од 200.000 постојећих послова у 29 земаља (27 чланица ОЕЦД-а заједно са Сингапуром и Русијом) како бисмо проценили колики би могао бити потенцијал за аутоматизацију у наредних 20 година. Утврдили смо три таласа аутоматизације који би могли настати у овом периоду:
1. Алгоритамски талас је фокусиран на аутоматизацију једноставних рачунарских задатака и анализу структурних података у области финансија, информација и комуникација – процес који је увелико у току.
2. Талас проширења је усредсређен на аутоматизацију задатака који се понављају, као што су попуњавање образаца и формулара, саопштавање и размена информација уз помоћ динамичке технолошке подршке и статистичка анализа неструктурних података у полуконтролисаним окружењима, попут ваздушних дронова и робота у складиштима – што такође представља процес који је у току, али ће свој потпуни процват доживети током 2020-тих.
3. Талас аутономности фокусиран је на аутоматизацију физичког рада и мануалних вештина, као и решавања проблема у ситуацијама у реалном окружењу које изискују брзо реаговање, као што су области производње и транспорта (нпр. возила без возача) – ове технологије се већ налазе у фази развоја, али је могуће да ће свој потпуни процват доживети тек током 2030-тих.
Наше процене се у основи заснивају на техничкој изводљивости аутоматизације, јер се у пракси може десити да стварни ниво аутоматизације буде мањи услед разних економских, законских, регулаторних и организационих ограничења. Чињеница да се нешто може аутоматизовати у теорији не значи да је економски или политички одрживо у пракси.
Током првог таласа очекујемо релативно низак ниво нестајања постојећих послова, можда око 3% до раних 2020-тих. Међутим, гашење послова би могло да се повећа током каснијих таласа јер се поменуте технологије развијају и све више постају доступне за коришћење у привреди.
До средине 2030-тих година до 30% послова би могло да буде аутоматизовано, што би могло дугорочно да се одрази на нешто већи број људи с обзиром на то да аутономна возила и друге машине замењују већину мануалних задатака тамо где је њихов удео у запослености већи. Међутим, током првог и другог таласа, ризик од аутоматизације би могао да буде већи по жене услед њиховог већег присуства у административним пословима.
Процењени удео постојећих послова код којих је присутан висок ризик од аутоматизације до раних 2030-тих година значајно се разликује од земље до земље. Ове процене се крећу од око само 20-25% у неким источноазијским и скандинавским земљама, са релативно високим просечним нивоом образовања, до преко 40% у економијама земаља Источне Европе, у којима индустријска производња, коју је лакше аутоматизовати, и даље представља већи део укупне запослености.
Земље попут Уједињеног Краљевства и САД, чијим економијама доминирају услуге али и релативно дуги „репови“ нискоквалификоване радне снаге, могле би да искусе прелазне нивое аутоматизације на дужи рок.
Аутоматизација ће се знатно разликовати од једног до другог индустријског сектора
У нашој студији су наведене значајне разлике у степену аутоматизације послова у различитим привредним секторима. Међутим, у питању су ефекти који ће такође временом варирати.
Краткорочно гледано, највећи утицај би могао да се осети у сектору финансијских услуга, у коме алгоритми могу да доведу до бржих и ефикаснијих анализа и процена. Међутим, развој аутономних возила без возача би дугорочно могао да значи да се највећи утицај може видети у сектору транспорта.
С друге стране, иако ће се ове технологије одразити на сваки сектор, они попут здравства би могли да буду мање погођени услед тога што се више ослањају на друштвене и људске вештине и способности. Вештачка интелигенција и роботи ће у будућности имати значајну улогу у здравственој заштити упоредо са лекарима и сестрама, а не као њихова замена. Наша студија је показала да исто важи и за просвету.
Укупан ризик аутоматиизације код радника
Процењени удео постојећих послова код којих је присутан већи ризик од аутоматизације до 2030-тих година је већи код мушкараца, са процењеном средњом стопом аутоматизације у свим земљама од 34% у односу на 26% код жена. Разлог овоме пре свега лежи у томе што су мушкарци углавном заступљенији у изузетно аутоматизованим секторима, као што су складиштење и транспорт, производња и изградња, док су жене пак заступљеније у здравству, сектору социјалне заштите и просвети, код којих су процењене стопе будуће аутоматизације релативно ниске.
Едукација и преквалификација као кључни фактори прилагођавања новим технологијама
Краткорочно гледано, аутоматизација може имати мали утицај на раднике свих образовних профила, али на дугорочном плану наше процене показују да би радници нижих образовних профила могли да буду доста угроженији тако што би били замењени машинама.
Владе и пословни сектор би требало да заједно настоје да помогну људима да се прилагоде новим технологијама путем преквалификације и промене каријере. Култура прлагођавања и целоживотног учења ће бити од кључног змачаја за ширење користи вештачке интелигенције и роботике у целокупном друштву, посебно код старије популације од које ће се очекивати дужи радни век.
Значај унапређених СТЕМ вештина у будућности огледаће се у томе што ће оне омогућити људима да обављају високотехнолошке послове који су последица вештачке интелигенције и роботике, док ће тзв. „меке“ вештине (софт скиллс) омогућити људима да буду прилагодљиви и запошљиви током свог радног века.
ПWЦ Србија Н1
