Darbavietas, kuras mākslīgais intelekts nevar aizstāt, un kādas darbavietas mākslīgais intelekts aizstās? Globāls skatījums uz mākslīgā intelekta ietekmi uz nodarbinātību

Mākslīgā intelekta pieauguma darbaspēkā ietvars

2023. gadā vairāk nekā trīs ceturtdaļas (77%) uzņēmumu visā pasaulē jau izmantoja vai pētīja mākslīgā intelekta risinājumus ( AI darbavietu zaudēšana: šokējoša statistika atklāta ). Šim ieviešanas pieaugumam ir reālas sekas: 37% uzņēmumu, kas izmanto AI, ziņoja par darbaspēka samazināšanu 2023. gadā, un 44% prognozēja vēl lielāku AI izraisītu darbavietu samazināšanu 2024. gadā ( AI darbavietu zaudēšana: šokējoša statistika atklāta ). Tajā pašā laikā analītiķi prognozē, ka AI varētu apdraudēt simtiem miljonu darbavietu – Goldman Sachs ekonomisti lēsa, ka AI automatizācija varētu ietekmēt 300 miljonus darbavietu visā pasaulē ( 60+ statistikas dati par AI aizstāj darbavietas (2024) ). Nav brīnums, ka jautājumi "kādas darbavietas aizstās AI?" un "Darbavietas, kuras AI nevar aizstāt" ir kļuvuši par centrālo tēmu debatēs par darba nākotni.

Tomēr vēsture piedāvā zināmu perspektīvu. Iepriekšējās tehnoloģiskās revolūcijas (no mehanizācijas līdz datoriem) ne tikai izjauca darba tirgus, bet arī radīja jaunas iespējas. Pieaugot mākslīgā intelekta iespējām, notiek intensīvas diskusijas par to, vai šis automatizācijas vilnis sekos tādam pašam modelim. Šajā informatīvajā dokumentā ir aplūkota esošā ainava: kā mākslīgais intelekts darbojas darbavietu kontekstā, kurās nozarēs notiek vislielākā pārvietošanās, kuras lomas joprojām ir relatīvi drošas (un kāpēc), un ko eksperti prognozē globālajam darbaspēkam. Ir iekļauti jaunākie dati, nozaru piemēri un ekspertu citāti, lai sniegtu visaptverošu un aktuālu analīzi.

Kā mākslīgais intelekts darbojas darba kontekstā

Mūsdienās mākslīgais intelekts (MI) izceļas ar specifiskiem uzdevumiem , īpaši tiem, kas saistīti ar modeļu atpazīšanu, datu apstrādi un ikdienas lēmumu pieņemšanu. MI labāk saprast kā rīku kopumu, kas apmācīts veikt šauras funkcijas, nevis kā cilvēkam līdzīgu darbinieku. Šie rīki ir gan mašīnmācīšanās algoritmi, kas analizē lielos datus, gan datorredzes sistēmas, kas pārbauda produktus, gan dabiskās valodas procesori, piemēram, tērzēšanas roboti, kas apstrādā klientu pamata jautājumus. Praktiski MI var automatizēt darba daļas : tas var ātri pārskatīt tūkstošiem dokumentu, lai atrastu atbilstošu informāciju, vadīt transportlīdzekli pa iepriekš noteiktu maršrutu vai atbildēt uz vienkāršiem klientu apkalpošanas jautājumiem. Šī uz uzdevumiem orientētā prasme nozīmē, ka MI bieži papildina cilvēku darbiniekus, pārņemot atkārtotus pienākumus.

Svarīgi ir tas, ka lielākā daļa darbu sastāv no vairākiem uzdevumiem, un tikai daži no tiem var būt piemēroti mākslīgā intelekta automatizācijai. McKinsey analīzē atklājās, ka ar pašreizējām tehnoloģijām var pilnībā automatizēt mazāk nekā 5% profesiju AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). Citiem vārdiem sakot, pilnībā aizstāt cilvēku lielākajā daļā lomu joprojām ir grūti. Mākslīgais intelekts var apstrādāt segmentus : faktiski aptuveni 60% profesiju ir ievērojama daļa darbību, ko varētu automatizēt ar mākslīgo intelektu un programmatūras robotiem ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). Tas izskaidro, kāpēc mēs redzam, ka mākslīgais intelekts tiek izmantots kā atbalsta rīks – piemēram, mākslīgā intelekta sistēma varētu veikt darba kandidātu sākotnējo atlasi, atzīmējot labākos CV, lai tos pārskatītu vervētājs. Mākslīgā intelekta stiprā puse ir tā ātrums un konsekvence precīzi definētu uzdevumu veikšanā, savukārt cilvēki saglabā priekšrocības starpuzdevumu elastībā, sarežģītā spriedumā un starppersonu prasmēs.

Daudzi eksperti uzsver šo atšķirību. "Mēs vēl nezinām pilnu ietekmi, taču neviena tehnoloģija vēsturē nekad nav samazinājusi nodarbinātību tīmeklī," atzīmē Sanfrancisko FED prezidente Mērija C. Deilija, uzsverot, ka mākslīgais intelekts, visticamāk, mainīs mūsu darba veidu, nevis acumirklī padarīs cilvēkus novecojušus ( SF FED vadītāja Mērija Deilija Fortune Brainstorm tehnoloģiju konferencē: Mākslīgais intelekts aizstāj uzdevumus, nevis cilvēkus - Sanfrancisko FED ). Tuvākajā laikā mākslīgais intelekts "aizstāj uzdevumus, nevis cilvēkus", papildinot cilvēku lomas, pārņemot ikdienišķus pienākumus un ļaujot darbiniekiem koncentrēties uz sarežģītākiem pienākumiem. Šīs dinamikas izpratne ir būtiska, lai noteiktu, kuras darba vietas mākslīgais intelekts aizstās un kuras darba vietas mākslīgais intelekts nevar aizstāt - bieži vien tieši atsevišķi uzdevumi darba vietās (īpaši atkārtoti, uz noteikumiem balstīti uzdevumi) ir visneaizsargātākie pret automatizāciju.

Darbi, kurus, visticamāk, aizstās mākslīgais intelekts (pēc nozarēm)

Lai gan mākslīgais intelekts, iespējams, nepārņems lielāko daļu profesiju vienas nakts laikā, noteiktas nozares un darba kategorijas ir daudz neaizsargātākas pret automatizāciju nekā citas. Tās parasti ir jomas ar bagātīgiem rutīnas procesiem, lielu datu apjomu vai paredzamām fiziskām kustībām – jomas, kurās pašreizējās mākslīgā intelekta un robotikas tehnoloģijas izceļas. Tālāk mēs izpētām nozares un lomas, kuras, visticamāk, aizstās mākslīgais intelekts , kā arī reālus piemērus un statistiku, kas ilustrē šīs tendences:

Ražošana un ražošana

Ražošana bija viena no pirmajām jomām, kas izjuta automatizācijas ietekmi, izmantojot rūpnieciskos robotus un viedās mašīnas. Atkārtotus montāžas līnijas darbus un vienkāršus ražošanas uzdevumus arvien vairāk veic roboti ar mākslīgā intelekta vadītu redzi un vadību. Piemēram, Foxconn , liels elektronikas ražotājs, ieviesa robotus, lai aizstātu 60 000 rūpnīcas strādnieku vienā objektā, automatizējot atkārtotus montāžas uzdevumus ( 3 no pasaules 10 lielākajiem darba devējiem aizstāj darbiniekus ar robotiem | Pasaules Ekonomikas forums ). Automobiļu rūpnīcās visā pasaulē robotizētās rokas precīzi metina un krāso, samazinot nepieciešamību pēc roku darba. Rezultātā daudzas tradicionālās ražošanas darba vietas – mašīnu operatori, montētāji, iepakotāji – tiek aizstātas ar mākslīgā intelekta vadītām mašīnām. Saskaņā ar Pasaules Ekonomikas foruma datiem montāžas un rūpnīcas strādnieku lomas ir starp tām, kurām samazinās , un pēdējos gados, paātrinoties automatizācijai, jau ir zaudētas miljoniem šādu darbavietu ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). Šī tendence ir globāla: tādas industrializētas valstis kā Japāna, Vācija, Ķīna un ASV visas ievieš ražošanas mākslīgo intelektu, lai palielinātu produktivitāti, bieži vien uz cilvēku līnijas strādnieku rēķina. Pozitīvais ir tas, ka automatizācija var padarīt rūpnīcas efektīvākas un pat radīt jaunas tehniskas darbavietas (piemēram, robotu apkopes tehniķi), taču vienkāršās ražošanas lomas acīmredzami var izzust.

Mazumtirdzniecība un e-komercija

Mazumtirdzniecības nozarē mākslīgais intelekts pārveido veikalu darbību un klientu iepirkšanās veidu. Iespējams, visredzamākā pārmaiņa ir pašapkalpošanās kasu kiosku un automatizētu veikalu pieaugums. Kasieru darba vietas, kas kādreiz bija vienas no visizplatītākajām pozīcijām mazumtirdzniecībā, tiek samazinātas, jo mazumtirgotāji iegulda līdzekļus mākslīgā intelekta darbinātās kasu sistēmās. Lielākajiem pārtikas veikalu tīkliem un lielveikaliem tagad ir pašapkalpošanās kases, un tādi uzņēmumi kā Amazon ir ieviesuši veikalus, kuros klienti vienkārši izej ārā (Amazon Go), kur mākslīgais intelekts un sensori izseko pirkumus bez cilvēka kasiera klātbūtnes. ASV Darba statistikas birojs jau ir novērojis kasieru nodarbinātības samazināšanos – no 1,4 miljoniem kasieru 2019. gadā līdz aptuveni 1,2 miljoniem 2023. gadā – un prognozē, ka nākamajā desmitgadē to skaits samazināsies vēl par 10% ( Pašapkalpošanās kases ir šeit, lai paliktu. Taču tās piedzīvo atmaksu | AP News ). Arī krājumu pārvaldība un noliktavu darbība mazumtirdzniecībā tiek automatizēta: roboti pārvietojas pa noliktavām, izgūstot preces (piemēram, Amazon savos izpildes centros nodarbina vairāk nekā 200 000 mobilo robotu, kas strādā kopā ar cilvēku komplektētājiem). Dažos lielos veikalos pat tādus grīdas uzdevumus kā plauktu skenēšanu un tīrīšanu veic mākslīgā intelekta vadīti roboti. Rezultātā samazinās mazumtirdzniecības sākuma līmeņa profesiju skaits, piemēram, krājumu pārdevēju, noliktavu komplektētāju un kasieru. No otras puses, mazumtirdzniecības mākslīgais intelekts rada pieprasījumu pēc kvalificētiem darbiniekiem, kuri var pārvaldīt e-komercijas algoritmus vai analizēt klientu datus. Tomēr, runājot par profesijām, ko mazumtirdzniecībā aizstās mākslīgais intelekts , automatizācijas galvenie mērķi ir zemas kvalifikācijas darbi ar atkārtotiem pienākumiem.

Finanses un banku pakalpojumi

Finanšu nozare jau agrīnā stadijā ieviesa programmatūras automatizāciju, un mūsdienu mākslīgais intelekts (MI) paātrina šo tendenci. Daudzus darbus, kas saistīti ar skaitļu apstrādi, dokumentu pārskatīšanu vai ikdienas lēmumu pieņemšanu, veic algoritmi. Spilgts piemērs ir JPMorgan Chase , kur tika ieviesta MI vadīta programma COIN, lai analizētu juridiskos dokumentus un aizdevumu līgumus. COIN var pārskatīt līgumus dažu sekunžu laikā – darbs, kas agrāk katru gadu patērēja 360 000 juristu un aizdevumu speciālistu stundu ( JPMorgan programmatūra sekundēs paveic to, kas juristiem prasīja 360 000 stundas | The Independent | The Independent ). Tādējādi tā faktiski aizstāja lielu daļu jaunāko juridisko/administratīvo amatu bankas darbībā. Visā finanšu nozarē algoritmiskās tirdzniecības sistēmas ir aizstājušas lielu skaitu cilvēku tirgotāju, veicot darījumus ātrāk un bieži vien ienesīgāk. Bankas un apdrošināšanas sabiedrības izmanto MI krāpšanas atklāšanai, riska novērtēšanai un klientu apkalpošanas tērzēšanas robotiem, samazinot nepieciešamību pēc tik liela skaita analītiķu un klientu atbalsta personāla. Pat grāmatvedībā un auditā MI rīki var automātiski klasificēt darījumus un atklāt anomālijas, apdraudot tradicionālos grāmatvedības darbus. Tiek lēsts, ka grāmatvedības un uzskaites darbinieki ir starp visvairāk apdraudētajām amatām , un tiek prognozēts, ka šo amatu skaits ievērojami samazināsies, jo mākslīgā intelekta grāmatvedības programmatūra kļūs arvien spējīgāka ( 60+ statistikas dati par mākslīgā intelekta darbavietu aizstāšanu (2024) ). Īsāk sakot, finanšu nozarē mākslīgais intelekts aizstāj darbavietas, kas saistītas ar datu apstrādi, dokumentu kārtošanu un ikdienas lēmumu pieņemšanu — sākot no bankas kasieriem (bankomātu un tiešsaistes banku pakalpojumu dēļ) līdz vidējā līmeņa analītiķiem —, vienlaikus papildinot augstāka līmeņa finanšu lēmumu pieņemšanas lomas.

Tehnoloģiju un programmatūras izstrāde

Tas varētu izklausīties ironiski, taču tehnoloģiju sektors – pati nozare, kas veido mākslīgo intelektu (MI) – automatizē arī daļu sava darbaspēka. Jaunākie sasniegumi ģeneratīvajā MI ir parādījuši, ka koda rakstīšana vairs nav tikai cilvēka prasme. MI kodēšanas asistenti (piemēram, GitHub Copilot un OpenAI Codex) var automātiski ģenerēt ievērojamas programmatūras koda daļas. Tas nozīmē, ka dažus ikdienas programmēšanas uzdevumus, īpaši standarta koda rakstīšanu vai vienkāršu kļūdu atkļūdošanu, var uzticēt MI. Tehnoloģiju uzņēmumiem tas galu galā varētu samazināt nepieciešamību pēc lielām jaunāko izstrādātāju komandām. Vienlaikus MI racionalizē IT un administratīvās funkcijas tehnoloģiju uzņēmumos. Spilgts piemērs: 2023. gadā IBM paziņoja par pārtraukumu noteiktu administratīvo darbinieku pieņemšanā darbā un paziņoja, ka aptuveni 30% darbavietu, kas nav saistītas ar klientu apkalpošanu (aptuveni 7800 amatu), nākamo 5 gadu laikā varētu aizstāt MI ( IBM pārtrauks pieņemšanu darbā, plānojot aizstāt 7800 darbavietas ar MI, ziņo Bloomberg | Reuters ). Šīs lomas ietver administratīvos un cilvēkresursu amatus, kas ietver plānošanu, dokumentu kārtošanu un citus ikdienas procesus. IBM gadījums ilustrē, ka pat balto apkaklīšu darbi tehnoloģiju nozarē ir automatizējami, ja tie sastāv no atkārtotiem uzdevumiem – mākslīgais intelekts var apstrādāt plānošanu, uzskaiti un pamata vaicājumus bez cilvēka iejaukšanās. Ir svarīgi atzīmēt, ka patiesi radošs un sarežģīts programmatūras inženierijas darbs joprojām ir cilvēku rokās (mākslīgajam intelektam joprojām trūkst pieredzējuša inženiera vispārējo problēmu risināšanas spēju). Taču tehnologiem ikdienišķas darba daļas pārņem mākslīgais intelekts , un uzņēmumiem, uzlabojoties automatizācijas rīkiem, var būt nepieciešams mazāk iesācēju līmeņa kodētāju, kvalitātes nodrošināšanas testētāju vai IT atbalsta personāla. Būtībā tehnoloģiju nozare izmanto mākslīgo intelektu, lai aizstātu rutīnas vai uz atbalstu orientētus darbus, vienlaikus novirzot cilvēku talantus uz inovatīvākiem un augstāka līmeņa uzdevumiem.

Klientu apkalpošana un atbalsts

Ar mākslīgo intelektu darbināmi tērzēšanas roboti un virtuālie asistenti ir guvuši milzīgus panākumus klientu apkalpošanas jomā. Klientu pieprasījumu apstrāde – neatkarīgi no tā, vai tie tiek veikti pa tālruni, e-pastu vai tērzēšanu – ir darbietilpīga funkcija, ko uzņēmumi jau sen cenšas optimizēt. Tagad, pateicoties uzlabotiem valodu modeļiem, mākslīgā intelekta sistēmas var iesaistīties pārsteidzoši cilvēciskās sarunās. Daudzi uzņēmumi ir ieviesuši mākslīgā intelekta tērzēšanas robotus kā pirmo atbalsta līniju, risinot bieži uzdotos jautājumus (konta atiestatīšana, pasūtījumu izsekošana, bieži uzdotie jautājumi) bez cilvēka aģenta klātbūtnes. Tas ir sācis aizstāt zvanu centru darbus un palīdzības dienesta lomas. Piemēram, telekomunikāciju un komunālo pakalpojumu uzņēmumi ziņo, ka ievērojamu daļu klientu pieprasījumu pilnībā risina virtuālie aģenti. Nozares līderi prognozē, ka šī tendence tikai pieaugs: Zendesk izpilddirektors Toms Eggemeiers sagaida, ka 100% klientu mijiedarbības kaut kādā veidā būs saistīta ar mākslīgo intelektu un ka 80% pieprasījumu tuvākajā nākotnē risināšanai nebūs nepieciešams cilvēka aģents ( 59 mākslīgā intelekta klientu apkalpošanas statistikas dati par 2025. gadu ). Šāds scenārijs nozīmē ievērojami samazinātu vajadzību pēc klientu apkalpošanas pārstāvjiem. Aptaujas jau liecina, ka vairāk nekā ceturtā daļa klientu apkalpošanas komandu ir integrējušas mākslīgo intelektu (MI) savās ikdienas darbplūsmās, un uzņēmumi, kas izmanto MI “virtuālos aģentus”, ir samazinājuši klientu apkalpošanas izmaksas līdz pat 30 % ( Klientu apkalpošana: kā MI pārveido mijiedarbību — Forbes ). Atbalsta darbi, kurus, visticamāk, aizstās MI, ir tie, kas ietver skriptētas atbildes un regulāru problēmu novēršanu , piemēram, 1. līmeņa zvanu centra operators, kurš ievēro noteiktu skriptu bieži sastopamu problēmu risināšanai. No otras puses, sarežģītas vai emocionāli saspringtas klientu situācijas joprojām bieži tiek eskalētas cilvēku aģentiem. Kopumā MI strauji pārveido klientu apkalpošanas lomas , automatizējot vienkāršākus uzdevumus un tādējādi samazinot nepieciešamā sākuma līmeņa atbalsta personāla skaitu.

Transports un loģistika

Tikai dažas nozares ir piesaistījušas tik lielu uzmanību mākslīgā intelekta vadītai darbavietu aizstāšanai kā transporta nozare. Pašbraucošu transportlīdzekļu – kravas automašīnu, taksometru un piegādes robotu – attīstība tieši apdraud profesijas, kas saistītas ar braukšanu. Piemēram, autopārvadājumu nozarē vairāki uzņēmumi testē autonomas puspiekabes uz automaģistrālēm. Ja šie centieni būs veiksmīgi, tālsatiksmes kravas automašīnu vadītājus lielā mērā varētu aizstāt ar pašbraucošām mašīnām, kas var darboties gandrīz visu diennakti. Dažas aplēses ir skarbas: automatizācija galu galā varētu aizstāt līdz pat 90% tālsatiksmes kravas automašīnu darbu, ja pašbraucošā tehnoloģija kļūtu pilnībā darbspējīga un uzticama ( autonomās kravas automašīnas drīz varētu pārņemt visnevēlamāko darbu tālsatiksmes pārvadājumos ). Kravas automašīnas vadīšana ir viena no visizplatītākajām profesijām daudzās valstīs (piemēram, tā ir viena no lielākajām darba devējām amerikāņu vīriešiem bez augstākās izglītības), tāpēc ietekme šeit varētu būt milzīga. Mēs jau redzam pakāpeniskus soļus – autonomus mikroautobusus dažās pilsētās, noliktavu transportlīdzekļus un ostu kravu pārkraušanas iekārtas, ko vada mākslīgais intelekts, un pilotprogrammas bezvadītāja taksometru jomā tādās pilsētās kā Sanfrancisko un Fīniksa. Uzņēmumi, piemēram, Waymo un Cruise, ir nodrošinājuši tūkstošiem bezvadītāja taksometru braucienu , norādot uz nākotni, kurā taksometru vadītāji un Uber/Lyft vadītāji varētu būt mazāk pieprasīti. Piegādes un loģistikas jomā tiek izmēģināti droni un ietvju roboti, lai apstrādātu pēdējās jūdzes piegādes, kas varētu samazināt nepieciešamību pēc kurjeriem. Pat komerciālā aviācija eksperimentē ar palielinātu automatizāciju (lai gan autonomās pasažieru lidmašīnas, visticamāk, būs pieejamas pēc gadu desmitiem, ja vispār, drošības apsvērumu dēļ). Pagaidām transportlīdzekļu vadītāji un operatori ir starp profesijām, kuras, visticamāk, aizstās mākslīgais intelekts . Tehnoloģija strauji attīstās kontrolētā vidē: noliktavās tiek izmantoti pašbraucoši iekrāvēji, bet ostās tiek izmantoti automatizēti celtņi. Tā kā šie panākumi izplatās uz publiskiem ceļiem, tādu amatu kā kravas automašīnas vadītāja, taksometra vadītāja, piegādes vadītāja un iekrāvēja operatora skaits samazināsies. Laiks nav skaidrs – noteikumi un tehniskās problēmas nozīmē, ka cilvēki-vadītāji vēl nepazūd –, taču trajektorija ir skaidra.

Veselības aprūpe

Veselības aprūpe ir nozare, kurā mākslīgā intelekta ietekme uz darba vietām ir sarežģīta. No vienas puses, mākslīgais intelekts automatizē noteiktus analītiskus un diagnostiskus uzdevumus , ko kādreiz veica tikai augsti kvalificēti speciālisti. Piemēram, mākslīgā intelekta sistēmas tagad var analizēt medicīniskos attēlus (rentgena uzņēmumus, MRI, DT skenējumus) ar ievērojamu precizitāti. Zviedrijā veiktā pētījumā mākslīgā intelekta atbalstīts radiologs mamogrāfijas skenējumos atklāja par 20% vairāk krūts vēža gadījumu nekā divi kopā strādājoši cilvēku radiologi ( Vai mākslīgais intelekts aizstās ārstus, kas lasa rentgena uzņēmumus, vai vienkārši padarīs tos labākus nekā jebkad agrāk? | AP News ). Tas liecina, ka viens ar mākslīgo intelektu aprīkots ārsts var veikt vairāku ārstu darbu, potenciāli samazinot nepieciešamību pēc tikpat daudziem cilvēku radiologiem vai patologiem. Automatizēti laboratorijas analizatori var veikt asins analīzes un atzīmēt novirzes bez cilvēku laboratorijas tehniķu klātbūtnes katrā solī. Mākslīgā intelekta tērzēšanas roboti arī apstrādā pacientu šķirošanu un uzdod pamatjautājumus – dažas slimnīcas izmanto simptomu pārbaudītāja robotus, lai informētu pacientus par to, vai viņiem ir jāierodas, kas var samazināt medmāsu un medicīnas zvanu centru darba slodzi. administratīvie veselības aprūpes darbi : plānošanas, medicīniskās kodēšanas un rēķinu izrakstīšanas procesā ir panākta augsta automatizācijas pakāpe, izmantojot mākslīgā intelekta programmatūru. Tomēr tiešās pacientu aprūpes lomas aizstāšanas ziņā lielākoties paliek nemainīgas. Robots var palīdzēt operācijās vai pārvietot pacientus, bet medmāsas, ārsti un aprūpētāji veic plašu sarežģītu, empātisku uzdevumu klāstu, ko mākslīgais intelekts (MI) pašlaik nevar pilnībā atkārtot. Pat ja MI var diagnosticēt slimību, pacienti bieži vēlas, lai to izskaidrotu un ārstētu cilvēks-ārsts. Veselības aprūpe saskaras arī ar spēcīgiem ētiskiem un normatīviem šķēršļiem, lai pilnībā aizstātu cilvēkus ar MI. Tāpēc, lai gan specifiskas profesijas veselības aprūpē (piemēram, medicīnisko rēķinu izrakstītāji, transkribētāji un daži diagnostikas speciālisti) tiek papildinātas vai daļēji aizstātas ar MI , lielākā daļa veselības aprūpes speciālistu uzskata MI par rīku, kas uzlabo viņu darbu, nevis aizstājēju. Ilgtermiņā, MI kļūstot attīstītākam, tas varētu veikt lielāku smago darbu analīzē un ikdienas pārbaudēs, taču pagaidām cilvēki joprojām ir aprūpes sniegšanas centrā.

Rezumējot, MI, visticamāk, aizstās tās profesijas, kurām raksturīgi rutīnas, atkārtoti uzdevumi un paredzama vide: rūpnīcu strādnieki, biroja un administratīvais personāls, mazumtirdzniecības kasieri, pamata klientu apkalpošanas aģenti, autovadītāji un noteiktas sākuma līmeņa profesijas. Patiešām, Pasaules Ekonomikas foruma prognozes tuvākajai nākotnei (līdz 2027. gadam) datu ievades darbinieki to amatu nosaukumu saraksta augšgalā, kuru skaits samazinās ( paredzams, ka tiks likvidēti 7,5 miljoni administratīvie sekretāri un grāmatvedības darbinieki , un visas šīs profesijas ir ļoti pakļautas automatizācijai ( 60+ statistikas dati par MI aizstājošajiem darbiem (2024) ). MI izplatās dažādās nozarēs ar atšķirīgu ātrumu, taču tā virziens ir konsekvents – vienkāršāko uzdevumu automatizācija visās nozarēs. Nākamajā sadaļā tiks aplūkota arī otra puse: kuras profesijas visticamāk, aizstās, un cilvēciskās īpašības, kas aizsargā šīs lomas.

Darbi, kurus, visticamāk, aizstās/darbi, kurus mākslīgais intelekts nevar aizstāt (un kāpēc)

Ne katrs darbs ir pakļauts augstam automatizācijas riskam. Patiesībā daudzas lomas pretojas mākslīgā intelekta aizstāšanai, jo tām ir nepieciešamas unikālas cilvēka spējas vai tās notiek neparedzamos apstākļos, kuros mašīnas nevar orientēties. Lai cik attīstīts kļūtu mākslīgais intelekts, tam ir skaidri ierobežojumi cilvēka radošuma, empātijas un pielāgošanās spējas replicēšanā. McKinsey pētījumā tika atzīmēts, ka, lai gan automatizācija zināmā mērā ietekmēs gandrīz visas profesijas, tikai daļu darbu, nevis veselas lomas, kas nozīmē, ka pilnībā automatizētas darba vietas būs izņēmums, nevis likums ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). Šeit mēs izceļam darba veidus, kurus mākslīgais intelekts, visticamāk, aizstās pārskatāmā nākotnē, un to, kāpēc šīs lomas ir vairāk “noturīgas pret mākslīgo intelektu”:

• Profesijas, kurās nepieciešama cilvēka empātija un personiska mijiedarbība: Darbi, kas saistīti ar cilvēku aprūpi, mācīšanu vai izpratni emocionālā līmenī, ir relatīvi pasargāti no mākslīgā intelekta (MI). Tie ietver veselības aprūpes sniedzējus , piemēram, medmāsas, vecāka gadagājuma cilvēku aprūpētājus un terapeitus, kā arī skolotājus, sociālos darbiniekus un konsultantus . Šādas lomas prasa līdzjūtību, attiecību veidošanu un sociālo signālu lasīšanu – jomas, kurās mašīnām ir grūtības. Piemēram, pirmsskolas izglītība ietver smalku uzvedības signālu aprūpi un reaģēšanu uz tiem, ko neviens MI nevar patiesi atkārtot. Saskaņā ar Pew Research datiem aptuveni 23% darbinieku ir nodarbināti darbos ar zemu MI iedarbību (bieži vien aprūpē, izglītībā utt.), piemēram, auklīšu darbā, kur galvenie uzdevumi (piemēram, bērna aprūpe) nav automatizēti . Šajās jomās cilvēki parasti dod priekšroku cilvēciskam pieskārienam: MI var diagnosticēt depresiju, bet pacienti parasti vēlas runāt par savām sajūtām ar cilvēku terapeitu, nevis tērzēšanas robotu.

• Radošās un mākslinieciskās profesijas: Darbs, kas saistīts ar radošumu, oriģinalitāti un kultūras gaumi, parasti nepakļaujas pilnīgai automatizācijai. Rakstnieki, mākslinieki, mūziķi, filmu veidotāji, modes dizaineri – šie profesionāļi rada saturu, kas tiek vērtēts ne tikai par formulas ievērošanu, bet arī par jaunu, iztēles bagātu ideju ieviešanu. Mākslīgais intelekts var palīdzēt radošumam (piemēram, ģenerējot melnrakstus vai dizaina ieteikumus), taču tam bieži vien trūkst patiesas oriģinalitātes un emocionāla dziļuma . Lai gan mākslīgā intelekta radītā māksla un raksti ir nonākuši ziņu virsrakstos, cilvēkiem radošajiem joprojām ir priekšrocības nozīmes radīšanā, kas rezonē ar citiem cilvēkiem. Cilvēka radītajai mākslai ir arī tirgus vērtība (ņemiet vērā pastāvīgo interesi par roku darbs precēm, neskatoties uz masveida ražošanu). Pat izklaidē un sportā cilvēki vēlas cilvēka sniegumu. Kā nesenā diskusijā par mākslīgo intelektu pajokoja Bils Geitss: "Mēs negribēsim skatīties, kā datori spēlē beisbolu." ( Bils Geitss saka, ka cilvēki mākslīgā intelekta laikmetā "lielākajai daļai lietu" nebūs nepieciešami | EGW.News ) – tas nozīmē, ka aizrautību rada cilvēku sportisti, un līdz ar to daudzi radoši un performancēti darbi paliks cilvēku darbs.

• Darbi, kas saistīti ar neparedzamu fizisku darbu dinamiskā vidē: Dažas praktiskas profesijas prasa fizisku veiklību un problēmu risināšanu uz vietas dažādos apstākļos – lietas, ko robotiem ir ļoti grūti paveikt. Iedomājieties kvalificētus amatus, piemēram, elektriķus, santehniķus, galdniekus, mehāniķus vai lidmašīnu apkopes tehniķus . Šie darbi bieži vien ir saistīti ar neregulāru vidi (katras mājas elektroinstalācija ir nedaudz atšķirīga, katrs remonta jautājums ir unikāls) un prasa pielāgošanos reāllaikā. Pašreizējie mākslīgā intelekta vadītie roboti izceļas strukturētā, kontrolētā vidē, piemēram, rūpnīcās, taču cīnās ar neparedzētiem šķēršļiem būvlaukumā vai klienta mājās. Tāpēc amatnieki un citi, kas strādā fiziskajā pasaulē ar lielu mainīgumu, drīzumā, visticamāk, netiks aizstāti. Ziņojumā par pasaules lielākajiem darba devējiem tika uzsvērts, ka, lai gan ražotāji ir gatavi automatizācijai, tādas nozares kā lauka pakalpojumi vai veselības aprūpe (piemēram, Apvienotās Karalistes Nacionālais veselības dienests ar savu ārstu un medmāsu armiju, kas veic dažādus uzdevumus) joprojām ir "naidīga teritorija" robotiem ( 3 no pasaules 10 lielākajiem darba devējiem aizstāj darbiniekus ar robotiem | Pasaules Ekonomikas forums ). Īsāk sakot, darbos, kas ir netīri, daudzveidīgi un neparedzami, bieži vien joprojām ir nepieciešams cilvēks .

• Stratēģiskā vadība un augsta līmeņa lēmumu pieņemšana: Lomas, kurām nepieciešama sarežģīta lēmumu pieņemšana, kritiskā domāšana un atbildība, piemēram, uzņēmumu vadītāji, projektu vadītāji un organizāciju līderi, ir relatīvi pasargātas no tiešas mākslīgā intelekta aizstāšanas. Šīs pozīcijas ietver daudzu faktoru sintezēšanu, spriedumu pieņemšanu nenoteiktības apstākļos un bieži vien cilvēku pārliecināšanu un sarunas. Mākslīgais intelekts var sniegt datus un ieteikumus, taču uzticēt mākslīgajam intelektam galīgo stratēģisko lēmumu pieņemšanu vai cilvēku vadīšanu ir lēciens, ko lielākā daļa uzņēmumu (un darbinieku) nav gatavi spert. Turklāt vadība bieži vien ir atkarīga no uzticēšanās un iedvesmas – īpašībām, kas izriet no cilvēka harizmas un pieredzes, nevis algoritmiem. Lai gan mākslīgais intelekts varētu aprēķināt skaitļus izpilddirektoram, izpilddirektora darbs (vīzijas noteikšana, krīžu pārvaldība, darbinieku motivēšana) pagaidām joprojām ir unikāli cilvēcisks. Tas pats attiecas uz augstākā līmeņa valdības amatpersonām, politikas veidotājiem un militārajiem vadītājiem, kur atbildība un ētiska sprieduma spēja ir ārkārtīgi svarīga.

Mākslīgajam intelektam attīstoties, tā spēju robežas mainīsies. Dažas lomas, kas mūsdienās tiek uzskatītas par drošām, galu galā varētu tikt apstrīdētas ar jaunām inovācijām (piemēram, mākslīgā intelekta sistēmas pakāpeniski ienāk radošajās jomās, komponējot mūziku vai rakstot ziņu rakstus). Tomēr iepriekš minētajām profesijām ir iebūvēti cilvēciskie elementi , kurus ir grūti kodēt: emocionālā inteliģence, roku veiklība nestrukturētā vidē, starpdomēnu domāšana un patiesa radošums. Tie darbojas kā aizsarggrāvis ap šīm profesijām. Patiešām, eksperti bieži saka, ka nākotnē darbavietas attīstīsies, nevis izzudīs pilnībā – cilvēku darbinieki šajās lomās izmantos mākslīgā intelekta rīkus, lai būtu vēl efektīvāki. Bieži citēta frāze to raksturo: mākslīgais intelekts jūs neaizstās, bet cilvēks, kas izmanto mākslīgo intelektu, varētu to darīt. Citiem vārdiem sakot, tie, kas izmanto mākslīgo intelektu, daudzās jomās, visticamāk, pārspēs tos, kas to nedara.

Rezumējot, darbavietas, kuras vismazāk varētu aizstāt mākslīgais intelekts/darbvietas, kuras mākslīgais intelekts nevar aizstāt, ir tās, kurās nepieciešama viena vai vairākas no šīm prasmēm: sociālā un emocionālā inteliģence (rūpes, sarunu vešana, mentorings), radošā inovācija (māksla, pētniecība, dizains), mobilitāte un veiklība sarežģītā vidē (kvalificēti amati, reaģēšana ārkārtas situācijās) un plaša mēroga spriestspēja (stratēģija, vadība). Lai gan mākslīgais intelekts arvien vairāk iekļūs šajās jomās kā palīgs, cilvēka pamatlomas pagaidām ir palikušas. Darbinieku izaicinājums ir koncentrēties uz prasmēm, kuras mākslīgais intelekts nevar viegli atdarināt – empātija, radošums, pielāgošanās spēja –, lai nodrošinātu, ka tās joprojām ir vērtīgs papildinājums mašīnām.

Ekspertu viedokļi par darba nākotni

Nav pārsteidzoši, ka viedokļi atšķiras – daži prognozē plašas pārmaiņas, bet citi uzsver pakāpeniskāku evolūciju. Šeit mēs apkopojam dažus ieskatu sniedzošus citātus un viedokļus no domu līderiem, sniedzot dažādas cerības:

• Kai-Fu Lī (mākslīgā intelekta eksperts un investors): Lī paredz ievērojamu darbavietu automatizāciju nākamo divu desmitgažu laikā. “Es lēšu, ka desmit līdz divdesmit gadu laikā mēs tehniski spēsim automatizēt 40 līdz 50 procentus darbavietu Amerikas Savienotajās Valstīs,” viņš teica ( Kai-Fu Lī citāti (grāmatas “Mākslīgā intelekta superspējas” autors) (6. lappuse no 9) ). Lī, kuram ir gadu desmitiem ilga pieredze mākslīgā intelekta jomā (tostarp iepriekšējie amati Google un Microsoft), uzskata, ka tiks ietekmēts plašs profesiju klāsts – ne tikai rūpnīcas vai pakalpojumu darbi, bet arī daudzas balto apkaklīšu lomas. Viņš brīdina, ka pat tiem darbiniekiem, kuri netiks pilnībā aizstāti, mākslīgais intelekts “samazinās viņu pievienoto vērtību” , pārņemot daļu no viņu darba, potenciāli samazinot darbinieku ietekmi sarunās un algas. Šis viedoklis uzsver bažas par plaši izplatīto darbavietu pārvietošanu un mākslīgā intelekta ietekmi uz sabiedrību, piemēram, pieaugošu nevienlīdzību un nepieciešamību pēc jaunām darba apmācības programmām.

• Mērija C. Deilija (Sanfrancisko FED prezidente): Deilija piedāvā pretargumentu, kas sakņojas ekonomikas vēsturē. Viņa norāda, ka, lai gan mākslīgais intelekts (MI) izjauks darbavietas, vēsturiski precedenti liecina par neto līdzsvarojošu efektu ilgtermiņā. "Neviena tehnoloģija visu tehnoloģiju vēsturē nekad nav samazinājusi nodarbinātību neto izteiksmē," novēro Deilija, atgādinot mums, ka jaunās tehnoloģijas mēdz radīt jauna veida darbavietas, pat ja tās aizstāj citas ( SF FED vadītāja Mērija Deilija Fortune Brainstorm tehnoloģiju konferencē: MI aizstāj uzdevumus, nevis cilvēkus - Sanfrancisko FED ). Viņa uzsver, ka MI, visticamāk, pārveidos darbu, nevis to pilnībā izskaudīs . Deilija iztēlojas nākotni, kurā cilvēki strādās līdzās mašīnām – MI veiks garlaicīgos uzdevumus, cilvēki koncentrēsies uz augstākas vērtības darbu – un viņa uzsver izglītības un pārkvalifikācijas nozīmi, lai palīdzētu darbaspēkam pielāgoties. Viņas skatījums ir piesardzīgi optimistisks: MI veicinās produktivitāti un radīs bagātību, kas var veicināt darbavietu pieaugumu jomās, kuras mēs, iespējams, vēl neiedomājamies.

• Bils Geitss (Microsoft līdzdibinātājs): Geitss pēdējos gados ir daudz runājis par mākslīgo intelektu (MI), paužot gan sajūsmu, gan bažas. 2025. gada intervijā viņš izteica drosmīgu prognozi, kas piesaistīja ziņu virsrakstus: attīstītā MI uzplaukums nākotnē “cilvēki vairs nebūs nepieciešami lielākajai daļai lietu” Bils Geitss saka, ka MI laikmetā cilvēki vairs nebūs nepieciešami “lielākajai daļai lietu” | EGW.News ). Geitss norādīja, ka MI varētu veikt daudzu veidu darbus, tostarp dažas augsti kvalificētas profesijas, tehnoloģijām attīstoties. Viņš minēja piemērus veselības aprūpē un izglītībā , iztēlojoties MI, kas var darboties kā augstākā līmeņa ārsts vai skolotājs. “Lielisks” MI ārsts varētu būt plaši pieejams, potenciāli samazinot cilvēku ekspertu trūkumu. Tas nozīmē, ka MI laika gaitā varētu atkārtot pat lomas, kas tradicionāli tiek uzskatītas par drošām (jo tām nepieciešamas plašas zināšanas un apmācība). Tomēr Geitss arī atzina ierobežojumus tam, ko cilvēki pieņems no MI. Viņš ar humoru atzīmēja, ka, lai gan MI varētu spēlēt sportu labāk nekā cilvēki, izklaidē cilvēki joprojām dod priekšroku cilvēku sportistiem (mēs nemaksāsim par robotu beisbola komandu skatīšanos). Geitss kopumā saglabā optimismu – viņš uzskata, ka mākslīgais intelekts "atbrīvos cilvēkus" citām nodarbēm un palielinās produktivitāti, lai gan sabiedrībai būs jāpārvalda pāreja (iespējams, ar tādiem pasākumiem kā izglītības reformas vai pat universālie pamata ienākumi, ja notiks liela mēroga darbavietu zaudēšana).

• Kristalina Georgieva (SVF rīkotājdirektore): No politikas un globālās ekonomikas viedokļa Georgieva ir uzsvērusi mākslīgā intelekta (MI) ietekmes divējādo raksturu. “MI ietekmēs gandrīz 40 procentus darbavietu visā pasaulē, aizstājot dažas un papildinot citas,” viņa rakstīja SVF analīzē ( MI pārveidos globālo ekonomiku. Pārliecināsimies, ka tas nāks par labu cilvēcei. ). Viņa norāda, ka attīstītajām ekonomikām ir lielāka saskare ar MI (jo lielāka daļa darbavietu ietver augsti kvalificētus uzdevumus, ko MI potenciāli var veikt), savukārt jaunattīstības valstīs var rasties mazāk tūlītēju pārvietošanos. Georgievas nostāja ir tāda, ka MI neto ietekme uz nodarbinātību ir neskaidra – tas varētu veicināt globālo produktivitāti un izaugsmi, bet arī potenciāli palielināt nevienlīdzību, ja politika neatpaliks. Viņa un SVF aicina veikt proaktīvus pasākumus: valdībām vajadzētu ieguldīt izglītībā, sociālās drošības tīklos un kvalifikācijas celšanas programmās, lai nodrošinātu, ka MI ieguvumi (augstāka produktivitāte, jaunu darbavietu radīšana tehnoloģiju nozarēs utt.) tiek plaši izplatīti un ka darbinieki, kas zaudē darbu, var pāriet uz jaunām lomām. Šis ekspertes viedoklis apstiprina, ka, lai gan MI varētu aizstāt darbavietas, sabiedrības iznākums ir lielā mērā atkarīgs no tā, kā mēs reaģēsim.

• Citi nozares līderi: Arī daudzi tehnoloģiju uzņēmumu vadītāji un futūristi ir devuši savu viedokli. Piemēram, IBM izpilddirektors Arvinds Krišna ir norādījis, ka mākslīgais intelekts sākotnēji ietekmēs “vispirms balto apkaklīšu darbus” , automatizējot biroja un biroja darbu (piemēram, personāla vadības lomas, ko IBM racionalizē), pirms tas pāries uz tehniskākām jomām ( IBM pārtrauks darbā pieņemšanu, plānojot aizstāt 7800 darbavietas ar mākslīgo intelektu, ziņo Bloomberg | Reuters ). Vienlaikus Krišna un citi apgalvo, ka mākslīgais intelekts būs spēcīgs instruments profesionāļiem – pat programmētāji izmanto mākslīgā intelekta koda palīgus, lai palielinātu produktivitāti, kas liecina par nākotni, kurā cilvēka un mākslīgā intelekta sadarbība ir norma kvalificētos darbos, nevis pilnīga aizstāšana. Klientu apkalpošanas vadītāji, kā minēts iepriekš, paredz, ka mākslīgais intelekts apstrādās lielāko daļu ikdienas klientu mijiedarbības, cilvēkiem koncentrējoties uz sarežģītām lietām ( 59 mākslīgā intelekta klientu apkalpošanas statistikas dati par 2025. gadu ). Un tādi sabiedrības intelektuāļi kā Endrjū Jangs (kurš popularizēja universālā pamata ienākuma ideju) ir brīdinājuši par kravas automašīnu vadītāju un zvanu centru darbinieku darba zaudēšanu, iestājoties par sociālā atbalsta sistēmām, lai tiktu galā ar automatizācijas izraisītu bezdarbu. Turpretī akadēmiķi, piemēram, Ēriks Brinjolfsons un Endrjū Makafijs, ir runājuši par "produktivitātes paradoksu" – ka mākslīgā intelekta ieguvumi būs, bet tikai līdzās cilvēku darbiniekiem, kuru lomas tiks pārdefinētas, nevis likvidētas. Viņi bieži uzsver cilvēku darbaspēka papildināšanu ar mākslīgo intelektu, nevis pilnīgu aizstāšanu, lietojot tādas frāzes kā " darbinieki, kas izmanto mākslīgo intelektu, aizstās tos, kuri to nedara ".

Būtībā ekspertu viedokļi svārstās no ļoti optimistiskiem (mākslīgais intelekts radīs vairāk darbavietu nekā iznīcinās, tāpat kā iepriekšējās inovācijas) līdz ļoti piesardzīgiem (mākslīgais intelekts varētu aizstāt vēl nebijušu darbaspēka daļu, pieprasot radikālas korekcijas). Tomēr kopīga iezīme ir tā, ka pārmaiņas ir neizbēgamas . Darba raksturs mainīsies, mākslīgajam intelektam kļūstot spējīgākam. Eksperti vienbalsīgi piekrīt, ka izglītība un nepārtraukta mācīšanās ir vitāli svarīgas – nākotnes darbiniekiem būs nepieciešamas jaunas prasmes, un sabiedrībām būs nepieciešama jauna politika. Neatkarīgi no tā, vai mākslīgais intelekts tiek uzskatīts par draudu vai instrumentu, dažādu nozaru vadītāji uzsver, ka tagad ir īstais laiks sagatavoties pārmaiņām, ko tas radīs darbavietās. Noslēgumā mēs apsvērsim, ko šīs pārmaiņas nozīmē globālajam darbaspēkam un kā indivīdi un organizācijas var virzīties pa turpmāko ceļu.

Ko tas nozīmē globālajam darbaspēkam

Uz jautājumu “kādas darbavietas aizstās mākslīgais intelekts?” nav vienas, statiskas atbildes – tas turpinās attīstīties, attīstoties mākslīgā intelekta iespējām un pielāgojoties ekonomikām. Mēs varam saskatīt skaidru tendenci: mākslīgais intelekts un automatizācija turpmākajos gados likvidēs miljoniem darbavietu radot jaunas darbavietas un mainot esošās . Pasaules Ekonomikas forums prognozē, ka līdz 2027. gadam automatizācijas dēļ tiks likvidēti aptuveni 83 miljoni darbavietu 69 miljoni jaunu darbavietu radīsies tādās jomās kā datu analīze, mašīnmācīšanās un digitālais mārketings, kas nozīmē, ka globālā mērogā tie samazinās darbavietu skaitu par 14 miljoniem ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). Citiem vārdiem sakot, darba tirgū būs ievērojama mainība. Dažas lomas izzudīs, daudzas mainīsies, un radīsies pilnīgi jaunas profesijas, lai apmierinātu mākslīgā intelekta vadītas ekonomikas vajadzības.

Globālajam darbaspēkam tas nozīmē dažas svarīgas lietas:

• Pārkvalifikācija un kvalifikācijas celšana ir obligāta: darbiniekiem, kuru darbavietas ir apdraudētas, ir jādod iespējas apgūt jaunas, pieprasītas prasmes. Ja mākslīgais intelekts pārņem ikdienas uzdevumus, cilvēkiem ir jākoncentrējas uz nestandarta uzdevumiem. Valdībām, izglītības iestādēm un uzņēmumiem būs sava loma apmācību programmu veicināšanā – neatkarīgi no tā, vai tas ir atlaists noliktavas darbinieks, kas mācās apkalpot robotus, vai klientu apkalpošanas pārstāvis, kas mācās uzraudzīt mākslīgā intelekta tērzēšanas robotus. Mūžizglītība drīz kļūs par normu. Pozitīvi ir tas, ka, mākslīgajam intelektam pārņemot smagu darbu, cilvēki var pāriet uz piepildītāku, radošāku vai sarežģītāku darbu, bet tikai tad, ja viņiem ir nepieciešamās prasmes.

• Cilvēka un mākslīgā intelekta sadarbība noteiks lielāko daļu darbavietu: tā vietā, lai pilnībā pārņemtu mākslīgo intelektu, lielākā daļa profesiju attīstīsies par partnerībām starp cilvēkiem un inteliģentām mašīnām. Strādājošie, kas gūst panākumus, būs tie, kas zinās, kā izmantot mākslīgo intelektu kā instrumentu. Piemēram, jurists varētu izmantot mākslīgo intelektu, lai acumirklī izpētītu tiesu praksi (veicot darbu, ko agrāk darīja juristu palīgu komanda), un pēc tam izmantot cilvēka spriedumus, lai izstrādātu juridisko stratēģiju. Rūpnīcas tehniķis varētu pārraudzīt robotu parku. Pat skolotāji varētu izmantot mākslīgā intelekta pasniedzējus, lai personalizētu stundas, vienlaikus koncentrējoties uz augstāka līmeņa mentoringu. Šis sadarbības modelis nozīmē, ka mainīsies darba pienākumu apraksti, uzsverot mākslīgā intelekta sistēmu pārraudzību, mākslīgā intelekta rezultātu interpretāciju un starppersonu aspektus, ar kuriem mākslīgais intelekts nevar tikt galā. Tas nozīmē arī to, ka darbaspēka ietekmes mērīšana neattiecas tikai uz zaudētajām vai iegūtajām darbavietām, bet gan uz mainītajām . Gandrīz katrā profesijā būs iekļauta zināma pakāpe ar mākslīgā intelekta palīdzību, un pielāgošanās šai realitātei būs ļoti svarīga darbiniekiem.

• Politika un sociālais atbalsts: Pāreja varētu būt sarežģīta, un tā rada politikas jautājumus globālā mērogā. Dažus reģionus un nozares darbavietu zaudēšana skars vairāk nekā citus (piemēram, jaunattīstības valstis, kurās dominē ražošana, varētu saskarties ar straujāku darbietilpīgu darbu automatizāciju). Varētu būt nepieciešami spēcīgāki sociālās drošības tīkli vai inovatīva politika – tādas idejas kā universālais pamata ienākums (UBI) ir izvirzījuši tādi cilvēki kā Elons Masks un Endrjū Jangs, paredzot mākslīgā intelekta izraisītu bezdarbu ( Elons Masks saka, ka universālais ienākums ir neizbēgams: kāpēc viņš tā domā... ). Neatkarīgi no tā, vai UBI ir risinājums, valdībām būs jāuzrauga bezdarba tendences un, iespējams, jāpagarina bezdarbnieku pabalsti, darba meklēšanas pakalpojumi un izglītības dotācijas skartajās nozarēs. Varētu būt nepieciešama arī starptautiskā sadarbība, jo mākslīgais intelekts varētu palielināt plaisu starp augsto tehnoloģiju ekonomikām un tām, kurām ir mazāka piekļuve tehnoloģijām. Globālais darbaspēks varētu piedzīvot darbavietu migrāciju uz mākslīgajam intelektam draudzīgām vietām (tāpat kā ražošana pārcēlās uz lētākām valstīm iepriekšējās desmitgadēs). Politikas veidotājiem būs jānodrošina, ka mākslīgā intelekta ekonomiskie ieguvumi (lielāka produktivitāte, jaunas nozares) noved pie plašas labklājības, ne tikai peļņas dažiem.

• Cilvēka unikalitātes uzsvēršana: Mākslīgajam intelektam kļūstot par ikdienišķu parādību, cilvēciskie darba elementi iegūst vēl lielāku nozīmi. Tādas īpašības kā radošums, pielāgošanās spējas, empātija, ētiska spriestspēja un starpdisciplināra domāšana būs cilvēku darbinieku salīdzinošās priekšrocības. Izglītības sistēmas varētu mainīties, lai uzsvērtu šīs mīkstās prasmes līdzās STEM prasmēm. Māksla un humanitārās zinātnes varētu kļūt izšķirošas tādu īpašību veicināšanā, kas padara cilvēkus neaizstājamus. Savā ziņā mākslīgā intelekta pieaugums mudina mūs no jauna definēt darbu, vairāk koncentrējoties uz cilvēku, novērtējot ne tikai efektivitāti, bet arī tādas īpašības kā klientu pieredze, radošas inovācijas un emocionālas saiknes, kurās cilvēki izceļas.

Noslēgumā jāsaka, ka mākslīgais intelekts aizstās dažas darbavietas, īpaši tās, kurās ir daudz ikdienas uzdevumu, taču tas arī radīs iespējas un paplašinās daudzas lomas. Ietekme būs jūtama praktiski visās nozarēs, sākot no tehnoloģijām un finansēm līdz ražošanai, mazumtirdzniecībai, veselības aprūpei un transportam. Globālā perspektīva rāda, ka, lai gan attīstītajās ekonomikās varētu notikt straujāka balto apkaklīšu darbavietu automatizācija, jaunattīstības valstīs laika gaitā joprojām varētu rasties nepieciešamība, lai mašīnas aizstātu manuālos darbus ražošanā un lauksaimniecībā. Darbaspēka sagatavošana šīm pārmaiņām ir globāls izaicinājums.

Uzņēmumiem ir jābūt proaktīviem, ētiski un inteliģenti ieviešot mākslīgo intelektu (MI), izmantojot to ne tikai izmaksu samazināšanai, bet arī savu darbinieku pilnvarošanai. Savukārt darbiniekiem vajadzētu saglabāt zinātkāri un nepārtraukti mācīties, jo pielāgošanās spēja būs viņu drošības tīkls. Un sabiedrībai kopumā vajadzētu veicināt domāšanas veidu, kas novērtē cilvēka un MI sinerģiju: uzskatīt MI par spēcīgu instrumentu cilvēku produktivitātes un labklājības palielināšanai

Rītdienas darbaspēks, visticamāk, būs tāds, kurā cilvēka radošums, rūpība un stratēģiskā domāšana darbosies roku rokā ar mākslīgo intelektu – nākotne, kurā tehnoloģijas uzlabo cilvēku darbu, nevis padara to novecojušu. Pāreja var nebūt viegla, taču ar sagatavošanos un pareizu politiku globālais darbaspēks var kļūt noturīgāks un vēl produktīvāks mākslīgā intelekta laikmetā.

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī informatīvā izdevuma publicēšanas:

🔗 10 labākie mākslīgā intelekta darba meklēšanas rīki — revolucionāra darbā pieņemšanas spēle.
Atklājiet labākos mākslīgā intelekta rīkus ātrākai darba atrašanai, pieteikumu optimizēšanai un pieņemšanai darbā.

🔗 Mākslīgā intelekta karjeras ceļi — labākie darbi mākslīgā intelekta jomā un kā sākt darbu.
Iepazīstieties ar labākajām mākslīgā intelekta karjeras iespējām, nepieciešamajām prasmēm un to, kā uzsākt savu ceļu mākslīgā intelekta jomā.

🔗 Mākslīgā intelekta darbavietas — pašreizējās karjeras iespējas un mākslīgā intelekta nodarbinātības nākotne.
Izprotiet, kā mākslīgais intelekts pārveido darba tirgu un kur nākotnes iespējas slēpjas mākslīgā intelekta nozarē.