Η εκθετική ανάπτυξη της τεχνολογίας έχει αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο λειτουργούν οι επιχειρήσεις και οι αγορές εργασίας.  Η αυτοματοποίηση και το machine learning (ή την τεχνητή νοημοσύνη όπως συνηθίζουμε να την αποκαλούμε την “μηχανική μάθηση) αποτελούν δύο βασικά εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την επίτευξη αυτού του στόχου και ίσως είναι η πρώτη φορά στην ιστορία που οι τεχνολογίες αυτές πραγματικά απειλούν κάποια επαγγέλματα χωρίς να ανοίξουν νέες θέσεις εργασίας και νέα επαγγέλματα όπως συνέβαινε μέχρι τώρα με κάθε νέα καινοτομία και επανάσταση της τεχνολογίας.

 

Η χρήση αυτοματισμών και μηχανικής μάθησης (“τεχνητής νοημοσύνης”),

 

  • Φέρνει νέες δυνατότητες και καθιστά δυνατές νέες εφαρμογές που πριν ήταν αδύνατες
  • επιταχύνει τις διαδικασίες
  • βελτιώνει την απόδοση,

 

και έχει σημαντικές επιπτώσεις στις αγορές εργασίας.

 

Στο άρθρο αυτό θα αναφερθούμε στα παρακάτω:

 

  • θα αναλυθεί η επίδραση της αυτοματοποίησης και του deep learning (άλλη έκφραση για το machine learning) στις αγορές εργασίας.
  • θα εξηγηθεί τι είναι η αυτοματοποίηση και η τεχνητή νοημοσύνη
  • θα δοθούν παραδείγματα από βιομηχανίες όπου έχουν ήδη χρησιμοποιηθεί
  • θα αναλυθούν οι επιπτώσεις της αυτοματοποίησης και της μηχανικής μάθησης στην απασχόληση
  • θα παρουσιαστούν στρατηγικές για την προετοιμασία των εργαζομένων για την αλλαγή που έρχεται στις αγορές εργασίας.
  • θα αναλυθούν ηθικά ζητήματα που σχετίζονται με την αυτοματοποίηση και το μηχανικό μάθημα.

Η ΕΠΕΛΑΣΗ ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗΣ

ΚΑΙ ΤΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ

Αυτοματισμός - Αυτοματοποίηση

Η αυτοματοποίηση αναφέρεται στη χρήση τεχνολογίας για την αυτόματη εκτέλεση καθηκόντων που προηγουμένως απαιτούσαν ανθρώπινη εργασία.

Μηχανική Μάθηση

Για τελευταία φορα θα υπενθυμίσουμε ότι στο άρθρο αυτό θα χρησιμοποιούμε εναλλακτικά ως ταυτόσημες τις έννοιες deep & machine learning και τεχνητή νοημοσύνη ή AI - Artificial Intelligence, παρόλο που στην ουσία η κάθε μία είναι κατά κάποιο τρόπο υποσύνολο της άλλης.

 

Σαν έναν γενικό όρισμό μπορούμε να πούμε ότι η μηχανική μάθηση είναι η  χρήση αλγορίθμων και στατιστικής ανάλυσης για τη βελτίωση της απόδοσης και της ακρίβειας διαδικασιών.

 

Η χρήση αυτών των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης έχει ήδη αρχίσει να επηρεάζει πολλούς κλάδους της οικονομίας, όπως οι επιστήμες της υγείας, η βιομηχανία και οι τραπεζικές υπηρεσίες.

Παραδείγματα χρήσης αυτοματισμός και μηχανικής μάθησης στην καθημερινότητα

  • Εικονικοί βοηθοί, όπως το Siri, η Alexa ή ο Βοηθός Google
  • Ανίχνευση απάτης: Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα ανιχνεύουν ύποπτες συναλλαγές αναλύοντας πρότυπα και ανωμαλίες στα δεδομένα συναλλαγών.
  • Αναγνώριση εικόνας και ομιλίας
  • Προβλέψεις κυκλοφορίας: εφαρμογές όπως το Google Maps χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση για να αναλύουν δεδομένα κίνησης σε πραγματικό χρόνο και να προτείνουν την ταχύτερη διαδρομή
  • Ιατρική διάγνωση
  • Εξατομικευμένες προτάσεις εφαρμογές όπως το Netflix αναλύουν το ιστορικό προβολής σας για να προτείνουν ταινίες, εκπομπές ή προϊόντα που μπορεί να σας αρέσουν.
  • Τα διαδικτυακά καζίνο χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να παρέχουν εξατομικευμένες εμπειρίες στους πελάτες τους. Οι προγνωστικοί αλγόριθμοι μπορούν να αναλύσουν τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των πελατών και να προσθέσουν διασκεδαστικά features όπως τα hold and win slots.
  • Το metaverse και τα online games επωφελήθηκαν επίσης από αυτές τις τεχνολογίες

Παραδείγματα χρήσης αυτοματισμός και μηχανικής μάθησης στην εργασία και την αγορά εργασίας

  • Προσλήψεις: Οι εταιρείες χρησιμοποιούν αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για να ελέγξουν τα βιογραφικά και να εντοπίσουν τους πιο ικανούς υποψηφίους για μια θέση εργασίας. Αυτό εξοικονομεί χρόνο και κάνει τη διαδικασία πρόσληψης πιο αποτελεσματική.
  • Διαχείριση Εργατικού Δυναμικού: Η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιείται για τη βελτιστοποίηση των προγραμμάτων των εργαζομένων και την πρόβλεψη της ζήτησης εργατικού δυναμικού. Αυτό βοηθά τις εταιρείες να αποφύγουν την υπερβολική ή υποστελέχωση και να βελτιώσουν την παραγωγικότητα.
  • Εξυπηρέτηση πελατών: Τα chatbot με τεχνητή νοημοσύνη και οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να χειριστούν τα ερωτήματα των πελατών και να παρέχουν υποστήριξη 24/7. Αυτό βελτιώνει την ικανοποίηση των πελατών και μειώνει τον φόρτο εργασίας για τους ανθρώπινους εκπροσώπους εξυπηρέτησης πελατών.
  • Ποιοτικός έλεγχος: Οι κατασκευαστικές εταιρείες χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση για να παρακολουθούν και να αναλύουν δεδομένα παραγωγής σε πραγματικό χρόνο, εντοπίζοντας ελαττώματα και βελτιώνοντας την ποιότητα των προϊόντων.
  • Ανάλυση δεδομένων: Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται για την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων και τον εντοπισμό τάσεων και γνώσεων που μπορεί να χάσουν οι άνθρωποι. Αυτό βοηθά τις εταιρείες να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις και να βελτιώνουν τα επιχειρηματικά τους αποτελέσματα.

Πλεονεκτήματα χρήσης αυτοματισμών και μηχανικής μάθησης στην εργασία

Η αυτοματοποίηση και το μηχανικό μάθημα προσφέρουν πολλά πλεονεκτήματα στην εργασία. Η χρήση αυτών των εργαλείων μπορεί:

 

  • να βελτιώσει την απόδοση και την ακρίβεια των διαδικασιών,
  • επιτρέποντας στους εργαζόμενους να εστιαστούν σε πιο πολύπλοκες εργασίες αφήνοντας μέρος της δουλειάς σε “μηχανές”
  • η χρήση τους μπορεί να μειώσει τα σφάλματα και να εξοικονομήσει χρόνο και κόπο στους εργαζόμενους.
  • καθιστά δυνατά κάποια που πριν ήταν απλώς αδύνατα να γίνουν

ΑΝΤΙΚΤΥΠΟΣ ΣΤΗΝ ΑΓΟΡΑ ΕΡΓΑΣΙΑΣ

Τι αντίκτυπο θα έχουν στην αγορά εργασίας; Ποιοί κλάδοι θα επηρεαστούν;

H αυτοματοποίηση και το machine learning αναμένεται να επηρεάσουν σοβαρά τις αγορές εργασίας σε όλο τον κόσμο.

 

  • Στις επόμενες δεκαετίες, αναμένεται να υπάρξει μείωση της απασχόλησης σε ορισμένους κλάδους, όπως οι εργασίες παραγωγής, οι τράπεζες και η λογιστική.
  • H χρήση τους θα δημιουργήσει νέες θέσεις εργασίας, αλλά η ζήτηση για ορισμένες δεξιότητες θα αλλάξει και θα επηρεάσει τους εργαζομένους.
  • Αρκετοί κλάδοι θα επηρεαστούν, συμπεριλαμβανομένων των κλάδων της κατασκευής, της μεταφοράς και των τραπεζικών υπηρεσιών. Ακόμη και σε κλάδους όπως η υγεία και η εκπαίδευση, οι εργαζόμενοι θα πρέπει να προσαρμοστούν στη χρήση της τεχνολογίας και στην αντιμετώπιση νέων προκλήσεων.
  • Παράλληλα, η αυτοματοποίηση και η τεχνητή νοημοσύνη θα επηρεάσουν τη ζήτηση για δεξιότητες στην αγορά εργασίας. Η ζήτηση για δεξιότητες που απαιτούν τεχνολογίες machine learning, όπως η ανάπτυξη λογισμικού, θα αυξηθεί.
  • Αντίθετα, οι επαγγελματικές δεξιότητες που μπορούν να αυτοματοποιηθούν θα μειωθούν. Αυτό θα έχει ως αποτέλεσμα την αύξηση της ανεργίας σε ορισμένους κλάδους και τη μείωση των μισθών σε ορισμένες θέσεις εργασίας.

ΠΡΟΕΤΟΙΜΑΣΙΑ ΓΙΑ ΤΟ ΜΕΛΛΟΝ

Για να προετοιμαστούν οι εργαζόμενοι για την αλλαγή στην αγορά εργασίας, πρέπει να επενδύσουν στην ανάπτυξη νέων δεξιοτήτων και στην προσαρμογή στη χρήση νέων τεχνολογιών. Πρέπει να μάθουν να συνεργάζονται με την τεχνολογία και να διαχειρίζονται τις νέες πλατφόρμες και εργαλεία.

 

Θα πρέπει να επικεντρωθούν στην ανάπτυξη δεξιοτήτων που δεν μπορούν εύκολα να αυτοματοποιηθούν όπως:

 

  • η δημιουργικότητα,
  • η κριτική σκέψη,
  • η επίλυση προβλημάτων και
  • η επικοινωνία.

 

Κάποιες από τις δεξιότητες που θα είναι σημαντικές στο μέλλον της αγοράς εργασίας είναι:

 

  • οι επιστήμες των δεδομένων (data science, data analysis)
  • η γλώσσες προγραμματισμού που σχετίζονται με την ανάπτυξη machine learning εφαρμογών
  • η κυβερνοασφάλεια
  • η διοίκηση επιχειρήσεων

 

Οι στρατηγικές προσαρμογής των εργαζομένων στην νέα αυτή κατάσταση στο χώρο εργασίας θα πρέπει επομένως να περιλαμβάνουν την αναβάθμιση δεξιοτήτων μέσα από την παρακολούθηση μαθημάτων και εργαστηρίων ή  μεταπτυχιακού σε τομέα που σχετίζεται με την αυτοματοποίηση και τη μηχανική μάθηση.

 

Με το να αποκτούν νέες δεξιότητες και το να παραμένουν ενημερωμένοι με τις τελευταίες τάσεις, οι εργαζόμενοι μπορούν να παραμείνουν εργαζόμενοι σε μια ταχέως μεταβαλλόμενη αγορά εργασίας.

ΗΘΙΚΑ ΔΙΛΗΜΜΑΤΑ

H επιρροή της αυτοματοποίησης και του μηχανικού μαθήματος στην αγορά εργασίας είναι αντικείμενο συζήτησης και αμφισβήτησης. Υπάρχουν πολλά επιχειρήματα υπέρ και κατά της χρήσης της τεχνολογίας στην εργασία και στην κοινωνία.

Απώλεια θέσεων εργασίας

Μια ανησυχία που σχετίζεται με την αυτοματοποίηση και το μηχανικό μάθημα είναι η απώλεια θέσεων εργασίας και η αύξηση της ανεργίας. Αν και οι τεχνολογικές καινοτομίες μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση της παραγωγικότητας και στη μείωση του κόστους, μπορεί να έχουν αρνητικές επιπτώσεις στους εργαζόμενους που απασχολούνται σε θέσεις που μπορούν να αυτοματοποιηθούν.

Κατανομή του πλούτου - επίπεδα εισοδήματος

Υπάρχει κίνδυνος ανισότητας στην κατανομή της πλούτου και των επιπέδων εισοδήματος, καθώς οι εργαζόμενοι που διαθέτουν τις απαιτούμενες δεξιότητες για τη χρήση των νέων τεχνολογιών ενδέχεται να έχουν πρόσβαση σε υψηλότερες αμοιβές και καλύτερες ευκαιρίες εργασίας, ενώ οι εργαζόμενοι που δεν διαθέτουν αυτές τις δεξιότητες ενδέχεται να βρεθούν σε πιο δυσμενείς θέσεις.

Ανισότητα μεταξύ κοινωνικών ομάδων

Επιπλέον, μπορεί να υπάρχει κίνδυνος ανισότητας στον τομέα της απασχόλησης μεταξύ διαφορετικών κοινωνικών ομάδων, όπως για παράδειγμα η φυλετική και γενετήσια ανισότητα.

Ανακριβείς πληροφορίες και προκατάληψη

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να περιλαμβάνουν ανακριβείς ή προκατειλημμένες πληροφορίες, που μπορούν να οδηγήσουν σε αποκλίσεις και αδικίες στην επιλογή των υποψηφίων για μια θέση εργασίας.

Για όλους αυτούς τους παραπάνω λόγους, είναι σημαντικό οι εργοδότες και οι κυβερνήσεις να λάβουν υπόψη αυτές τις ανησυχίες και να διασφαλίσουν μια δίκαιη και ομαλή μετάβαση στο μέλλον της εργασίας.

 

Αυτό μπορεί να γίνει με τη δημιουργία εκπαιδευτικών προγραμμάτων και κατάρτισης για την απόκτηση των δεξιοτήτων που απαιτούνται στις νέες θέσεις εργασίας, καθώς και με τη διασφάλιση της ισότητας ευκαιριών στην πρόσβαση σε αυτά τα προγράμματα.

 

Επίσης, μπορεί να απαιτηθεί η ρύθμιση της χρήσης των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την αποφυγή προκατειλημμένων ή ανακριβών αποτελεσμάτων.

 

Συνοψίζοντας, η αυτοματοποίηση και η μηχανική μάθηση αναμένεται να έχουν σημαντικό αντίκτυπο στην αγορά εργασίας σε πολλούς τομείς. Μπορούν να βελτιώσουν την παραγωγικότητα και να δημιουργήσουν νέες θέσεις εργασίας, αλλά επίσης μπορούν να οδηγήσουν σε απώλεια θέσεων εργασίας και ανισότητα στην αγορά εργασίας. Είναι σημαντικό οι εργαζόμενοι και οι επιχειρήσεις να προετοιμαστούν για τις αλλαγές που αναμένονται και να διασφαλίσουν μια δίκαιη μετάβαση στο μέλλον της εργασίας.