Hoće li roboti zaista ukrasti radna mjesta? Na to pitanje pokušalo je odgovoriti novo izvješće koje je objavio PwC. U izvješću se proučavaju učinci tri, međusobno povezane faze automatizacije u razdoblju do 2030-ih godina: faza algoritma, faza povećanja (eng. augmentation) i faza autonomije.

Istraživanje je analiziralo zadatke i vještine potrebne za radna mjesta više od 200.000 radnika u 29 zemalja kako bi se procijenio potencijalni učinak automatizacije na radnike u različitim industrijskim sektorima, različitog spola, dobi i razine obrazovanja.

U prosjeku, u 29 ispitanih zemalja, procjenjuje se da je udio radnih mjesta s potencijalno visokim rizikom automatizacije oko 3 posto do 2020-ih, a raste na gotovo 20 posto do kasnih 2020-ih i oko 30 posto do sredine 2030-ih godina.

Studija pokazuje da bi u početku više žena moglo biti pogođeno povećanjem automatizacije, dok će muškarci vjerojatnije osjetiti učinke u trećoj fazi do sredine 2030-ih godina. Razlog tomu su vrste zadataka koje su podložnije automatizaciji i trenutnim rodnim profilima zaposlenih po sektorima.

Faze koje donose promjene

Faza algoritma već je uvelike u tijeku, a uključuje automatizaciju analize strukturiranih podataka i jednostavnih digitalnih zadataka, kao što je određivanje kreditne sposobnosti. Ova faza inovacija mogla bi dosegnuti fazu pune zrelosti u prvoj polovici 2020-ih.

Faza povećanja također je u tijeku, ali vjerojatno će doseći fazu pune zrelosti u kasnim 2020-ima. Faza povećanja usredotočuje se na automatizaciju ponavljajućih zadataka i razmjene informacija, kao i daljnji razvoj zračnih dronova, robota u skladištima i polu-autonomnih vozila.

U trećoj, fazi autonomije, koja bi mogla doseći fazu zrelosti do sredine 2030-ih, umjetna inteligencija će biti sve sposobnija analizirati podatke iz višestrukih izvora, donositi odluke i poduzimati fizičke aktivnosti uz malu ili nikakvu pomoć ljudi. Potpuno autonomna vozila bez vozača mogla bi se, na primjer, naveliko koristiti u čitavom gospodarstvu u ovoj fazi.

Naše se procjene prvenstveno temelje na tehničkoj izvedivosti automatizacije, tako da bi u praksi stvarni razmjer automatizacije mogao biti manji zbog različitih ekonomskih, pravnih, regulatornih i organizacijskih ograničenja. To što se nešto može automatizirati u teoriji, ne znači da će biti ekonomski ili politički održivo u praksi. Nadalje, druga analiza koju smo proveli pokazuje da će svi gubici radnih mjesta zbog automatizacije vjerojatno biti dugoročno kompenzirani novostvorenim radnim mjestima kao rezultat većeg i bogatijeg gospodarstva koje će ove nove tehnologije omogućiti. Ne vjerujemo, suprotno nekim predviđanjima, da će automatizacija dovesti do masovne tehnološke nezaposlenosti do 2030-ih, veće nego što je to već slučaj u desetljećima od početka digitalne revolucije, prokomentirao je  John Hawksworth, glavni ekonomist u PwC-u i koautor studije,

Procijenjeni udio postojećih radnih mjesta s visokim potencijalnim stopama automatizacije do sredine 2030-ih značajno varira od zemlje do zemlje. Tako se procjenjuje da će u istočnoeuropskim gospodarstvima biti automatizirano čak 40 posto radnih mjesta . Istovremeno će u nordijskim zemljama, u kojima je visokoobrazovana radna snaga, stupanj automatizacije biti upola manji (20-25 posto).

 

Sektor promet se ističe kao sektor s naročito visokim dugoročnijim potencijalnim stopama automatizacije budući da će se vozila bez vozača početi uvelike koristiti u gospodarstvima, ali to će postati najočitije u trećoj fazi autonomne automatizacije. Kratkoročno, sektori kao što su financijske usluge mogli bi biti više izloženi budući da algoritmi nadmašuju ljude u sve širem spektru zadataka koji uključuju čistu analizu podataka.

 

Visokoobrazovani radnici u prosjeku su manje izloženosti riziku od gubitka radnog mjesta nego oni s niskim i srednjim razinama.D ugoročno, manje obrazovani radnici mogli bi biti naročito izloženi automatizaciji, što naglašava važnost povećanih ulaganja u cjeloživotno učenje i prekvalifikaciju.

Radnici s višim obrazovanjem obično će imati veći potencijal za prilagodljivost na tehnološke promjene, na primjer u višim menadžerskim ulogama koje će i dalje biti potrebne kako bi se primijenila ljudska prosudba, kao i za izradu i nadzor sustava temeljenim na umjetnoj inteligenciji. Takvim radnicima vjerojatno će rasti plaće zbog povećanja produktivnosti koje bi ove nove tehnologije trebale donijeti.

Razlike su manje vidljive po dobnim skupinama, iako bi nekim starijim radnicima moglo biti relativno teže prilagoditi se i prekvalificirati nego mlađim skupinama. Ovo bi naročito moglo vrijediti za muškarce s nižim obrazovanjem pri ulasku u treću fazu autonomne automatizacije u područjima kao što su automobili bez vozača i drugi manualni poslovi u kojima je trenutno relativno visok udio muških radnika. No, žene bi mogle biti jače pogođene u ranim fazama automatizacije koji se odnose na, na primjer, uredske poslove.

Posljedice za javnu politiku

Naša analiza ističe potrebu za povećanim javnim i privatnim ulaganjima u obrazovanje i vještine kako bi se ljudima pomoglo prilagoditi se tehnološkim promjenama tijekom čitave karijere. Iako je pojačano učenje digitalnih vještina i obrazovanje u STEM područjima važan element ovog procesa, bit će potrebna i prekvalifikacija kako bi se otpuštenim radnicima pomoglo zaposliti se u uslužnim sektorima gdje je potražnja velika, ali je automatizacija teža zbog važnosti socijalnih vještina i ljudskog kontakta, istaknuo je John Hawksworth, glavni ekonomist u PwC-u.

Vlade, tvrtke, sindikati i druge organizacije trebaju odraditi svoj dio posla pomažući ljudima prilagoditi se ovim novim tehnologijama. Nadalje, važno je da se ukupne razine potražnje održe na visokoj razini kako bi se olakšalo stvaranje novih radnih mjesta. Jedan od očitih načina na koje se to može učiniti je kroz povećana javna i privatna infrastrukturna ulaganja u područjima kao što su promet i stanovanje, dodaje Hawksworth i nastavlja: Mogući gubitak postojećih radnih mjesta ne bi trebao navesti države da propuste priliku biti predvodnici u razvoju novih tehnologija. Ako se država ne izolira od globalne trgovine i ulaganja, što bi, kako pokazuje povijest, dugoročno bilo izrazito ekonomski štetno, s vremenom će tehnologije ipak doći do svih zemalja, pa je bolje biti na čelu ove globalne utrke.

Anand Rao, PwC-ov globalni voditelj usluga povezanih s umjetnom inteligencijom ističe kako se tvrtke moraju već danas početi pripremati za budućnost.

Naše istraživanje pokazuje da će se utjecaj automatizacije i umjetne inteligencije osjetiti u fazama, a prvi će na udaru biti rutinski zadaci i oni vezani uz podatke. No, to što tvrtke i ljudi ne osjećaju učinke već sada nije izgovor da se ne počne s planovima za budućnost. Tehnologija umjetne inteligencije svakim danom postaje sve sofisticiranija i tvrtke moraju shvatiti kako, gdje i kada će se u budućnosti njihovi zaposlenici vjerojatno naći na udaru. Oni koji razumiju rizike i prilike mogu početi usavršavati vještine svojih zaposlenika i prilagođavati svoje tvrtke, umjesto da reagiraju kad bude prekasno.