Автор Јован Саздановски
1. Вовед
Во ерата на четвртата индустриска револуција, вештачката интелигенција (ВИ) станува сè позначаен фактор кој го менува начинот на кој функционираат економиите, организациите и работните места. Преку автоматизација на процеси, анализа на големи податоци и способност за донесување одлуки без човечка интервенција, ВИ претставува технологија која нуди големи можности, но и значителни предизвици.
Со својата брза примена во различни индустрии, ВИ отвора прашања за иднината на работата, безбедноста на работниците и нееднаквоста на пазарот на труд. Особено е важно да се анализира нејзиното влијание од родова перспектива, бидејќи различните професии традиционално машки или женски имаат различна подложност на автоматизација и трансформација.
Оваа семинарска работа има за цел да го истражи развојот на вештачката интелигенција, нејзиното влијание врз пазарот на труд, со посебен фокус на тоа како ВИ влијае врз машките и женските професии.
2. ВИ и трансформацијата на работните места
Вештачката интелигенција(ВИ) се повеќе ги обликува нашите животи, не само во технолошките индустрии, туку и во многу други сектори како што се производството, здравството и финансиите. Влијанието на ВИ врз бизнисот и работните места е непобитно, а во индустријата тоа е највидливо преку автоматизацијата. ВИ може да извршува рутински задачи и да анализира големи количини на податоци побрзо и попрецизно од луѓето, овозможувајќи подобрена продуктивност и ефикасност. На пример, во автомобилската индустрија, роботските системи користат вештачка интелигенција за прецизно склопување на возилата, намалувајќи ги грешките и времето на производство. ВИ се користи и за предвидливо одржување, каде што ги анализира податоците за опремата за да ги
предвиди моќните дефекти пред тие да се случат, намалувајќи ги трошоците за поправка и зголемувајќи го животниот век на опремата.
Во здравството, вештачката интелигенција прави револуција во дијагностиката и третманот. Алгоритмите засновани на вештачката интелигенција можат да анализираат медицински податоци како што се слики, генетски информации и медицинска историја, помагајќи да се направат точни дијагнози. Препознавањето на обрасците што лекарите можеби нема да ги забележат може да доведе до порано откривање на болести, како што е ракот, зголемувајќи ги шансите за успешно лекување. ВИ овозможува и развој на индивидуалните карактеристи на пациентот, подобрувајќи го квалитетот на здравствената заштита.
Финансискиот сектор користи и вештачка интелигенција за анализа на пазарот и донесување одлуки во реално време. Со помош на алгоритми за вештачка интелигенција, инвеститорите можат побрзо да реагираат на промените на пазарот, додека банките и осигурителните компании користат ВИ за попрецизна проценка на ризикот и спречување на измами. Финтек компаниите користат вептачка интелигенција за персонализирање на услугите, како што се автоматско следење на трошоците и заштедите, како и за подобро приспособување на финансиски совети за корисниците.
Сепак и покрај многуте придобивки, уметничката интелигенција создава и предизвици за работните места. Автоматизацијата може да го замени човечкиот труд, особено во индустриите каде што се извршуваат повторливи задачи, како што се производството, складирањето и малопродажбата. Сепак, вештачката интелигенција исто така создава нови работни места, како што се оние кои се вклучени во развојот и одржувањето на системи за вештачката интелигенција, програмери, аналитичари на податоци и многу други. Вработените ќе треба да ги приспособат своите вештини за да останат конкурентни на пазарот на труд, што значи дека образовните институции и корпорациите треба да инвестираат во континуирано образивание и обука. „Во определени работни позиции, компаниите ќе преферираат повеќе да вработуваат луѓе со повеќегодишно искуство и со знаење како да се користат најновите технологии од вештачката интелигенција (без разлика на областа во која делува компанијата), бидејќи тоа ќе значи дека
работникот ќе може побрзо да ги заврши работните задачи,” вели м-р. Стефан Андонов, асистент на Факултетот за Информатички науки и компјутерско инженерство (ФИНКИ) при Универзитет „Св. Кирил и Методиј“ во Скопје. Воведувањето на вештачката интелигенција во бизнисот, исто така, покренува голем број етички прашања, бедијќи системите за вештачка интелигенција носат одлуки кои можат да имаат значително влијание врз приватноста и безбедноста. Транспарентноста за тоа како вештачката интелигенција ги користи податоците станува клучна, особено во случаите кога тие се користат за персонализирани услуги или производи. Исто така, развојот на уметничката интелигенција мора да биде одговорен за да се спречат негативните влијанија врз вработувањето и општеството. Употребата на вештачката интелигенција треба да биде насочена кон зачувување на човековите права и овозможување рамнотежа помеѓу технолошкиот напредок и општествената одговорност.
3. Родови разлики во пазарот на труд
Историски гледано социјалните норми имале големо влијание врз изборот на кариера кај мажите и жените,одредени професии се сметаат за
“машки”(инженерство,градежништво, правосудство)”, а некои женски (угостителство, едукација итн). Поради овај став на размислување веќе од рана возраст на женските им се создава одбивност да трагат кариера во STEM полињата,поради тоа се развиваат професии каде што значително доминира еден пол наместо да бидат сочинувани подеднакво.
Професиите каде доминираат жени, професиите со измешан родов состав и оние каде доминираат мажи значително се разликуваат според профилите на задачите што ги вклучуваат. Задачите поврзани со “грижа”(кои вклучуваат низок технолошки елемент) се многу почести во професиите каде доминираат жени. Наспроти тоа, употребата на машини(што означува високо технолошки ниво)е многу почеста во работи каде доминираат мажи.
Eurofond(2021) исто така покажува дека користењето на ИКТ,
писменоста,математичките вештини и автономијата се почести во професии и со измешан родов состав, а значително помалку застапени во родово доминантни професии. Дополнително, овие карактеристики се поврзани со когнивитно барани и
подобро платени работни места. Како резултат на тоа, жените се претставени во поголем број во сектори како што се образованието, продажбата и платената грижа, кои нудат значително пониски плати отколку анализа на платните разлики помеѓу мажи и жени во различни занимања, користејќи податоци од Европската анкета за структура на заработка (ESES) од 2006 година, Buligescu et al. (2020) идентификуваа врска помеѓу професионалната сегрегација и платите. Тие открија U-облик однос помеѓу професионалната сегрегација и платите во занимањата, кога се контролираат карактеристиките на занимањата: мажите заработуваат релативно високи плати во занимања во кои има или многу малку или многу жени. Во разновидни занимања, заработките на мажите и жените се пониски отколку во машки или женски доминантни професии. Жените го следат сличниот образец, но ефектот е посилен кај “женските”професии, што им дава предност на мажите на пазарот на трудот. Aksoy et al. (2020) обезбедија прв голем доказ за влијанието на индустриските роботи врз родовиот платен јаз во европските земји. Иако покажаа дека воведувањето роботи генерално ги зголемува заработките и на мажите и на жените, тоа исто така ја зголемува платната нееднаквост меѓу половите: зголемување од 10% на роботизацијата води до зголемување од 1,8% на родовиот платен јаз. Овој ефект може да се објасни со порастот на заработките на мажите во занимања со средно и високо ниво на вештини. Овие наоди се најмногу изразени во земји со високо ниво на родова нееднаквост и земји кои се дестинации за аутсорсинг, и се независни од промените во родовиот состав на работната сила. Со други зборови, особено во земјите каде што родовата нееднаквост е висока, мажите несразмерно повеќе профитираат од роботизацијата.
4. Влијание на ВИ врз „машки“ и „женски“ професии Потенцијалниот ризик од автоматизација значително се разликува меѓу индустриските сектори. Се проценува дека секторите за транспорт и складирање и производство имаат највисок удел на работни места кои потенцијално би можеле да бидат автоматизирани до 2030-тите години околу 52% и45% соодветно. Наспроти тоа, здравството и образованието се меѓу секторите со најниска очекувана стапка на автоматизација, и затоа имаат потенцијал за нето зголемување на бројот на работни места на долг рок.
Различни индустрии веројатно ќе следат различни патеки на автоматизација со текот на времето – индустриите што се водени од податоци, како што се финансиските услуги и информациското управување, ќе бидат најмногу засегнати на краток рок, бидејќи алгоритамските технологии најбрзо се развиваат таму.На долг рок, појавата на возила без возачи и други типови автономни машини ќе има значително влијание врз сектори како транспортот и градежништвото. Составот на задачите и образовните барања во рамки на индустријата се главните фактори кои одредуваат колку е подложна на автоматизација. Индустриите каде што голем дел од работниците извршуваат рутински задачи најверојатно ќе видат повисока стапка на автоматизација.
Секторите кои се помалку подложни на автоматизација имаат поголем удел на социјални и јазично-базирани задачи, и исто така бараат повисоко просечно ниво на образование.Проценетиот удел на работни места што постојат со висок потенцијал за автоматизација значително се разликува меѓу индустриските сектори со медијана од 52% за секторот транспорт и складирање, наспроти само 8% за образовниот сектор Сепак, ако се разгледаат апсолутните бројки на работни места што би можеле да бидат автоматизирани, најголемото влијание најверојатно ќе се почувствува во производствениот сектор, каде се проценува автоматизираност од 45%, но овој сектор има медијана на учество во вработеноста од 14% меѓу земјите. За споредба, транспортот и складирањето имаат само 5% од вработеноста.Секторот за големопродажба и малопродажба има умерено високо ниво на автоматизација – 34%, со учество од 14% во вкупната вработеност, додека здравството и социјалната грижа имаат релативно понизок потенцијал за автоматизација – 21%, со учество во вработеноста од 11%.
Процесот на автоматизација исто така се очекува да влијае на индустриите различно во текот на времето, како што е прикажано на слика 4.2.На пример, финансискиот и осигурителниот сектор има највисок удел на работни места со висок потенцијал за автоматизација во „алгоритамската фаза“ – околу 8%, но потоа достигнува врв од нешто над 30% во раните 2030-ти, кога започнува „автономната фаза“.Наспроти тоа, секторите за транспорт и складирање и производство имаат пониски стапки на потенцијална автоматизација во алгоритамската фаза, но тие значително се зголемуваат до автономната фаза во 2030-тите години, кога се очекува широка примена на возила без возачи и автономни технологии низ економијата.
транспорт и складирање поминуваат поголем дел од своето време извршувајќи мануелни задачи и едноставни административни и рутински задачи, како што е прикажано на левата страна од Слика 4.3 за производствениот сектор.На долг рок, овие задачи најверојатно ќе бидат автоматизирани со машини, кои сè повеќе ќе можат да ја заменат човечката работна сила и да ги извршуваат овие задачи со многу поголема брзина, прецизност и ефикасност.
научни и технички услуги“) може да бидат најподложни на автоматизација на краток рок. Работниците во овие сектори обично поголем дел од своето време го поминуваат извршувајќи едноставни пресметковни задачи, како што е прикажано на средниот дел од Слика 4.3 за финансиите и осигурувањето.
Наспроти тоа, секторите со релативно ниска автоматизираност како што се здравството и социјалната грижа, и образованието (види десниот дел од Слика 4.3), повеќе се фокусираат на социјални вештини, емпатија и креативност – карактеристики што се многу потешко да се заменат со машини, дури и со можни технолошки напредоци во следните 10 до 20 години.
Потенцијалните стапки на автоматизација значително се разликуваат според занимањето – операторите на машини и составувачите може да се соочат со ризик над 60% до 2030-тите години, додека професионалците, високи службеници и менаџери може да имаат ризик од само околу 10%. Овие разлики произлегуваат од различните видови задачи кои се извршуваат во различни занимања и различните образовни барања поврзани со нив.
Работниците во различни занимања веројатно ќе бидат погодени различно во различни временски периоди – техничарите и административните работници може да бидат најмногу погодени во алгоритамската и фаза на проширување, кога машините ќе ги надминат луѓето прво во едноставни пресметковни задачи, а потоа и во рутнски задачи за обработка на информации.
Сепак, на долг рок, операторите на машини и составувачите ќе бидат најмногу изложени на автоматизација.
Занимањата обично се разликуваат повеќе во нивната подложност на автоматизација отколку индустриите, што се должи на фактот дека занимањата се поконцентрирани според типот на задачи кои ги вклучуваат.
Сепак, едно исто занимање може да има различни стапки на автоматизација во различни индустрии и земји, во зависност од фактори како што се просечното ниво на образование на работниците, како и праксите на поделба на трудот и специјализацијата од земја до земја.
Покрај вкупното влијание врз индустриите, потенцијалните стапки на автоматизација исто така се разликуваат и меѓу различни професионални категории.
На пример, нашите проценки укажуваат на медијална стапка на автоматизација на долг рок од околу 64% за операторите на машини и составувачите, во споредба со само 6% медијална стапка за високи службеници и високи менаџери Операторите на машини и составувачите се најмногу застапени во секторот за транспорт и складирање, каде што во просек претставуваат 43% од вработените, а потоа следи производствениот сектор со 20% застапеност на овие работници. Влијанието на процесот на автоматизација покажува значителни разлики меѓу занимањата со текот на времето Особено, се проценува дека канцелариските
работници ќе се соочат со најголеми потенцијални влијанија на краток до среден рок. Ова вклучува: општи службеници и службеници за тастатура, службеници за услуги на клиентите, службеници за нумеричко и материјално евидентирање и други канцелариски помошни работници. Пропорцијата на овие канцелариски работни места со потенцијално висок ризик од автоматизација се проценува на 10% во бранот на алгоритми, нагло зголемувајќи се на 49% во бранот на зголемување во 2020-тите (но со само мало понатамошно зголемување на 54% во бранот на автономија во 2030-тите, што би ги погодило другите занимања како што се оператори на машини и монтажери повеќе).
Проценетите разлики во потенцијалните стапки на автоматизација меѓу професионалните категории се многу поголеми отколку меѓу индустриите. На пример, операторите на машини и составувачите имаат проценета стапка на автоматизација на долг рок што е за над 10 процентни поени повисока од најподложната индустрија во автономната фаза (а тоа е секторот за транспорт и складирање).
Кај овие работници, задачите што ги извршуваат се главно мануелни и рутински, што претставува приближно две третини од нивната работна активност Оваа концентрација на труд во ваков тип на задачи ја прави нивната работа многу повеќе подложна на автоматизација.
Административните работници, исто така, може да се соочат со многу повисоки стапки на автоматизација во алгоритамската и фазата на проширување, отколку што има најподложната индустрија во тој период (а тоа е финансискиот и осигурителниот сектор). Овие административни работници по природа извршуваат задачи кои се најкарактеристични за фазата на проширување – рутиски процеси, едноставни пресметковни задачи и размена на информации.
Професионалците, како и високите службеници и менаџери, се проценува дека се изложени на најнизок ризик од автоматизација низ сите три фази. Тие почесто се вклучени во социјални вештини, јазична писменост и покомплексни пресметковни задачи, кои се помалку подложни на автоматизација
Тие исто така обично имаат повисоко ниво на образование, што им овозможува полесна адаптација на новите технолошки бранови, со што ќе можат да соработуваат со машините, наместо да бидат заменети од нив.
Иако природата на нивната работа може значително да се промени со текот на времето (како што тоа се случи со појавата на персоналните компјутери и подоцна интернетот), тие имаат многу помала веројатност да бидат целосно заменети од автономни машини, за разлика од возачите, фабричките работници или службениците.
Потенцијалниот ризик од автоматизација значително се разликува помеѓу различни типови работници. Машките може да се соочат со повисок ризик од автоматизација (34%) отколку женските (26%) на долг рок, бидејќи почесто се вработени во сектори фокусирани на рачни задачи како што се производството (13%) и транспорт и складирање (6%). За споредба, жените поретко работат во овие сектори, бидејќи повеќе се концентрирани во области како што се образованието и здравството, каде што се потребни повеќе лични и социјални вештини кои потешко се автоматизираат.
Ризикот од автоматизација е присутен кај сите возрасни групи, но разликите не се толку изразени. И покрај ризиците со кои се соочуваат некои млади работници, тие потенцијално имаат добра позиција за да ги искористат новите можности од дигиталните технологии, доколку стекнат соодветна обука. Слично, и постарите работници треба да се снабдат со вештини што се компатибилни со дигиталното работно опкружување на иднината.
Во просек, мажи со ниско ниво на образование се соочуваат со највисок долгогодишен ризик од автоматизација — над 50%. За двата пола и во сите возрасни групи, високо образованите работници постојано имаат помал ризик од автоматизација на долг рок. Ова се должи на тоа што нивните улоги вклучуваат вештини како надгледување и интелектуално расудување, кои и понатаму ќе бидат потребни покрај системите базирани на вештачка интелигенција. Високото образование исто така им овозможува на работниците флексибилност да преминуваат во различни професии и индустрии, и на тој начин потенцијално да избегнат ризици од автоматизација.
Различните типови работници се различно погодени со текот на времето од последователните бранови на автоматизација – високо образовани жени кои извршуваат административни задачи и високо образовани мажи во аналитички работни места, на пример, може да бидат релативно ранливи на краток рок. Но, на крајот, мажи со пониско образование може да се соочат со најголеми ризици, како резултат на примена на автономни машини способни самостојно да извршуваат рачни задачи како возење, како и многу фабрички и складишни работи каде што моментално е поголема застапеноста на мажи отколку жени.
6. Ризици кај мажите и жените
Проценетиот удел на постоечките работни места со висок ризик од автоматизација до 2030-тите е поголем кај машките работници, со просечна стапка на автоматизација од 34% низ различни земји, во споредба со 26% кај женските работници.Ова главно се должи на тоа што мажите најчесто се претставени во сектори кои лесно може да се автоматизираат, како што се транспорт и складирање, производство и градежништво, додека жените најчесто се застапени во сектори како здравство, социјална работа и образование, каде што се проценува дека стапките на автоматизација во иднина ќе бидат релативно ниски. Севкупно, нема големи разлики во потенцијалната стапка на автоматизација помеѓу различните возрасни групи. Сепак, постои значително поголем потенцијал за автоматизација кај млади мажи (46%) отколку кај млади жени (20%). Кај двата пола, младите работници (под 25 години) се повеќе застапени во трговијата на големо и мало, како и во секторот за сместување и услужни дејности со хранаНо, во сите индустриски сектори, младите мажи се застапени во сличен обем како и мажите од средна и постара возраст, а истото важи и за младите жени во однос на жените од повозрасните групи.Наместо тоа, се чини дека младите мажи и жени се разликуваат по видот на работата што ја вршат во рамките на индустриите. На пример, во секторот трговија на големо и мало, младите мажи почесто работат како занаетчии и слични професии отколку младите жени (22% наспроти приближно 0%), додека младите жени почесто работат како услужен персонал и продажен кадар (82% наспроти 44%),
7. Заклучок
Овој дел ги прикажа некои од потенцијалните придобивки од вештачката интелигенција и сродните технологии за бизнисот , но исто така и некои од ограничувањата што треба да се надминат и одговорностите што ги носат за бизнисот.Како што можеме да забележиме од предходните делови, вештачката интелигенција и роботиката ќе предизвикаат промена на пазарите на труд, и некои
работни места ќе бидат заменети или фундаментално променети по својата природа. Но, исто така ќе бидат создадени и многу нови работни места, и долгорочниот нето-ефект треба да биде позитивен за економијата во целина. Бизнисот и владата треба да соработуваат за да им помогнат на луѓето да ја поминат транзицијата кон оваа посветла иднина и да обезбедат што е можно повеќе луѓе да ги почувствуваат придобивките од овие нови технологии. 8. Библиографија
World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report 2023.
https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/ Bessen, J. (2019). AI and Jobs: The Role of Demand. NBER Working Paper. UNESCO. (2021). Gender Equality and Artificial Intelligence.
European Commission. (2022). Gender and digital jobs: policy paper. PwC. (2022). Will robots really steal our jobs?
https://www.pwc.com/hu/hu/kiadvanyok/assets/pdf/impact_of_automation_on_jobs.pdf A gender perspective od artificial intelligence and jobs: the vicious cycle of digital inequality (2022)
Digital Transformation and The Future of Work and Women: The Case of The European Union
Како вештачката интелигенција влијае на индустријата и на работните места? Иднината на работните места ќе биде одредена од вештачката интелигенција