Modeliranje promjena na tržištu rada pod utjecajem AI-ja
Većina rasprava o AI-ju i zapošljavanju počinje jednostavnim pitanjem: koje poslove AI može obavljati?
To je važno pitanje, ali nije dovoljno da bismo predvidjeli što će se dogoditi s radnicima. Tehnologija može biti sposobna obavljati mnoge zadatke unutar nekog zanimanja, a da pritom samo zanimanje ne nestane. Za to može postojati više razloga. Ljudi mogu ostati nezamjenjivi u određenim ulogama jer korisnici žele ljudski kontakt, institucije zahtijevaju da ljudi snose odgovornost ili posao podrazumijeva fizičku prisutnost i ljudsku prosudbu. Ili niži troškovi mogu dovoljno povećati potražnju da broj zaposlenih u određenoj djelatnosti raste umjesto da pada, čak i dok AI povećava produktivnost radnika.
Okvir za tranziciju tržišta rada pod utjecajem AI-ja koji je razvio OpenAI nudi nov način razmišljanja o tim mogućnostima. Umjesto da tehničku mogućnost primjene AI-ja izjednačuje s predviđanjem gubitka radnih mjesta, postavlja tri pitanja:
Može li AI obavljati znatan dio zadataka unutar zanimanja?
Ima li čovjek i dalje ključnu ulogu u obavljanju posla, nadzoru ili preuzimanju odgovornosti za njega?
Ako AI snizi troškove usluge, hoće li potražnja porasti dovoljno da apsorbira povećanje produktivnosti?
Primjenom na 921 zanimanje, koja obuhvaćaju približno 148 milijuna radnih mjesta u SAD-u, okvir daje raznolikiju sliku tranzicije tržišta rada. Oko 18 posto radnih mjesta suočava se s razmjerno visokim rizikom automatizacije, 24 posto vjerojatno će se reorganizirati, 12 posto moglo bi rasti uz AI, a 46 posto zasad pokazuje manje promjena.
Te kategorije nisu predviđanja da će određeni postotak radnih mjesta nestati. One pokazuju gdje bi se različite vrste promjena mogle najprije pojaviti.
Poslovi s većim rizikom automatizacije: To bi mogla biti zanimanja poput službenika za unos podataka, djelatnika u telefonskoj prodaji i korektora te neki knjigovodstveni ili administrativni poslovi. Velik dio tog rada uključuje obradu, provjeru ili prenošenje standardiziranih informacija — zadatke koje AI sve uspješnije obavlja bez potrebe da čovjek izravno pruža konačnu uslugu. Potražnja za tim aktivnostima možda neće porasti dovoljno da nadoknadi smanjenu potrebu za radom uslijed veće produktivnosti.
Takve poslove treba pomno pratiti, osobito ondje gdje su radna mjesta zemljopisno koncentrirana ili radnici imaju ograničene mogućnosti prelaska na srodne poslove. No čak ni ovdje tehničke mogućnosti ne dovode automatski ili odmah do gubitka radnih mjesta. Poslodavci i dalje moraju preoblikovati radne procese, integrirati AI s postojećim sustavima, upravljati pogreškama i regulatornim rizicima te utvrditi je li automatizacija doista jeftinija od daljnjeg zapošljavanja ljudi.
Poslovi koji će se reorganizirati: Druga, veća skupina vjerojatno će se reorganizirati, a ne nestati. Mogući primjeri uključuju odvjetnike, računovođe, razvojne inženjere softvera, financijske analitičare i nastavnike. AI već može sastavljati nacrte ugovora, sažimati dokaze, pripremati financijske analize, pisati kod i izrađivati nastavne materijale. No klijentima i institucijama i dalje trebaju ljudi koji će donositi prosudbe, preuzimati odgovornost za odluke, razumjeti neuobičajene slučajeve i graditi odnose s kolegama, učenicima ili korisnicima.
AI može omogućiti svakom odvjetniku da pregleda više dokumenata, svakom programeru da napiše više koda ili svakom nastavniku da pripremi više individualiziranih materijala. To bi moglo smanjiti količinu rada potrebnu za neke aktivnosti, ali sama zanimanja i dalje zadržavaju izrazito ljudsku dimenziju. Ključno pitanje postaje kako će se poslovi preoblikovati: koji se zadaci povjeravaju AI-ju, koji ostaju radnicima i pružaju li početna radna mjesta i putovi razvoja karijere i dalje prilike za učenje.
Poslovi koji rastu uz AI: Riječ je o poslovima u kojima AI može dovoljno sniziti troškove da potakne veću potražnju. Primjeri uključuju instruktore, savjetnike za mentalno zdravlje, osobne financijske savjetnike i neke zdravstvene djelatnike. Te su usluge trenutačno mnogima skupe ili teško dostupne. U tim područjima veća produktivnost ne znači nužno manji broj radnika. Pristupačnije instrukcije mogle bi potaknuti više obitelji da ih plaćaju. Jeftinije financijsko savjetovanje moglo bi omogućiti personalizirane smjernice kućanstvima koja si trenutačno ne mogu priuštiti savjetnika. Liječnici bi uz podršku AI-ja mogli pružati više kontrolnih pregleda i kontinuirane skrbi. Ako potražnja dovoljno poraste, ukupan broj zaposlenih mogao bi se povećati čak i dok svaki radnik postaje produktivniji.
Poslovi s manje promjena u bliskoj budućnosti: To uključuje mnoge poslove čiji su glavni zadaci i dalje fizički i moraju se obavljati na određenom mjestu, primjerice poslove električara, vodoinstalatera, krovopokrivača, građevinskih radnika i mnogih radnika u ugostiteljstvu. AI i dalje može pomoći pri planiranju rasporeda, izradi procjena, osposobljavanju, upravljanju zalihama ili komunikaciji s korisnicima, ali trenutačno ne može postaviti električne instalacije, popraviti cijev, zamijeniti krov ili pripremiti i poslužiti obrok.
AI će utjecati i na ta zanimanja. Njihovi administrativni i upravljački zadaci mogu se promijeniti, a napredak u robotici s vremenom bi mogao proširiti mogućnosti automatizacije. No zasad je njihov temeljni posao razmjerno malo izložen utjecaju jezičnog AI-ja, pa su velike promjene u bliskoj budućnosti manje vjerojatne.
Rani učinci AI-ja vjerojatno će se najprije očitovati u promjenama zadataka, radnih procesa i potrebnih vještina, a tek potom u potpunom nestanku zanimanja. Doista, AI se već sada više upotrebljava u zanimanjima za koja je utvrđen veći rizik automatizacije. Upotreba alata ChatGPT otprilike je triput raširenija u najugroženijim zanimanjima nego među radnom snagom u cjelini.
Ipak, nedavne promjene nezaposlenosti ne prate dosljedno tehničku izloženost AI-ju. Od prvog tromjesečja 2024. nezaposlenost je više porasla u nekim manje izloženim zanimanjima nego u onima koja okvir svrstava među najugroženije zbog AI-ja. No to ne dokazuje da AI nema utjecaja na tržište rada. Na nezaposlenost po zanimanjima utječu brojni čimbenici, a neke se promjene mogu najprije očitovati u zapošljavanju, prilikama za početnike, plaćama ili strukturi posla, a ne u otkazima.
AI ne određuje jednu neizbježnu budućnost rada. Tehničke mogućnosti važne su, ali važne su i institucije, potražnja potrošača, poslovne odluke, propisi i trajna vrijednost ljudskog sudjelovanja. Okvir za tranziciju predložen u ovom radu upućuje na to da će različita zanimanja zahtijevati različite mjere javnih politika.
Za poslove s visokim rizikom automatizacije mogli bi biti potrebni sustavi ranog upozoravanja, ciljana pomoć za prilagodbu i planovi tranzicije osmišljeni na lokalnoj razini.
Za poslove koji će se vjerojatno reorganizirati mogli bi biti potrebni ažurirani programi osposobljavanja, stručni standardi, pravila o kadrovskim potrebama i jasnija očekivanja u pogledu ljudskog nadzora.
Poslovima s potencijalom rasta mogle bi koristiti politike koje potiču uvođenje AI-ja, proširuju dostupnost usluga i pripremaju više radnika za ulazak u struku.
Za sve kategorije donositeljima politika potrebne su kvalitetnije informacije u stvarnom vremenu. Tradicionalni statistički podaci o radu vrijedni su, ali često se ažuriraju presporo da bi zabilježili promjene zadataka, očekivanja poslodavaca i upotrebe tehnologije. Povezivanje podataka o zaposlenosti s pokazateljima sposobnosti AI-ja i njegove stvarne primjene može pravodobnije pokazati gdje se pritisci pojačavaju.
