Повече от три години след пускането на ChatGPT влиянието на изкуствения интелект (ИИ) върху заетостта остава до голяма степен незабележимо в обобщените статистически данни. Въпреки това, то започва да се проявява в периферията на определени сегменти на пазара на труда, особено при началните позиции в най-уязвимите сектори. Чрез предоставяне на уникална картина на излагането на автоматизация, задвижвана от ИИ, на задачите, съставляващи различните професии, това съвместно проучване на Coface и Обсерваторията за застрашени и нововъзникващи работни места (OEM) подчертава промяна в границите на автоматизацията.
С развитието на изкуствения интелект все по-голям риск са изложени когнитивните, сложни и квалифицирани задачи, което създава опасност от коренни промени в структурата на заетостта.
Иновативна методология за измерване на потенциала за автоматизация на задачи и професии
Целта на това проучване е да предостави подробна картина на областите, в които разпространението на изкуствения интелект има най-голяма вероятност да промени характера на работата. Този детайлен анализ разкрива уязвимости, които все още до голяма степен се пренебрегват от обобщените статистически данни, тъй като степента на излагане варира значително между задачите, професиите, секторите, страните и регионите.
Методологията, разработена от OEM, отговаря на три ограничения, често наблюдавани в съществуващите анализи: липса на детайлност в анализа на професиите, ниска възпроизводимост на оценките, основани на експертни преценки или оценки, изготвени от изкуствен интелект, и липса на истинско перспективно измерение по отношение на различните фази на развитие на изкуствения интелект.
Всяка от 923-те анализирани професии е разбита на задачи, които от своя страна са подразделени на елементарни действия, описани като триплети (глагол, обект, контекст). Това разбиване позволява по-прецизна оценка на степента, в която всяка задача е изложена на автоматизация. След това елементарните действия се оценяват по ясни и възпроизводими правила.
Този метод дава конкретен отговор на трите идентифицирани ограничения. Първо, той значително усъвършенства анализа на професиите, като разграничава оценката по родово основно действие, независимо от конкретната професия. Второ, той подобрява възпроизводимостта на оценките чрез ясни и подлежащи на проверка правила. Накрая, той въвежда истинско перспективно измерение, което позволява излагането на задачите да бъде проектирано през няколко фази на развитие на ИИ – пет в контекста на настоящото проучване – вместо просто да предоставя моментна снимка в един момент във времето.
Наред с OEM, Coface спомогна за разширяването на тази рамка, като разработи метод за претегляне на задачите въз основа на тяхната важност и честота, усъвършенствайки перспективните сценарии и правилата за оценяване, и разширявайки емпиричния обхват на анализа до близо тридесет държави.
Тази оценка на излагането на автоматизация е умишлено приблизителна и фокусирана върху предлагането: тя измерва техническото излагане на задачите на автоматизация и по този начин по никакъв начин не предрешава обема на нетните загуби на работни места.
Всъщност, по замисъл, тя не взема предвид динамиката на търсенето, потенциалното създаване на нови задачи или пречките, които могат да забавят или ограничат действителното внедряване на ИИ.
Различно излагане в различните професионални групи: ИИ е насочена предимно към когнитивни и информационни дейности
Проучването подчертава значителна разлика спрямо предишните вълни на автоматизация: ИИ не представлява продължение на технологии като роботиката или софтуера, а пренасочва фокуса към когнитивни задачи, които са сложни и неповторяеми. Неговото въздействие е изключително разнообразно: то се усеща първо на ниво задачи, преди да окаже неравномерно въздействие върху професиите, професионалните групи и, отвъд това, върху секторите, в които те са концентрирани.
В основния проучен сценарий, отнасящ се до внедряването на ИИ, базирана на агенти, приблизително една от всеки осем професии преминава прага от 30 % подлежащи на автоматизация задачи, който проучването определя като праг за дълбока трансформация на професията, проправяйки пътя за потенциално значително преразпределение на персонала, без това непременно да означава изчезването ѝ.
Най-изложените професии са концентрирани в области, които са силно когнитивни и изискват интензивно използване на информация: инженерство, ИТ, административни длъжности, финанси, право и някои творчески и аналитични професии.
Брой професии с ≥ 30 % задачи, които могат да бъдат автоматизирани, по професионални групи, сценарий „Специален агент“
Data for graph in .xlsx format
От друга страна, най-малко уязвимите професии остават предимно ръчни или включват човешко взаимодействие, което е трудно да се стандартизира: производство, строителство, поддръжка, транспорт, обществено хранене, почистване, както и определени дейности по грижи и подкрепа.
Проучването измерва също така действителния обем на застрашената работа на всеки разгледан пазар на труда, като сравнява дела на задачите, подлежащи на автоматизация, във всяка от 923-те професии с броя на заетите в нея. Чрез групирането им в осем широки категории то определя професионалните групи, изложени на най-голям риск.
Основните заключения са ясни: повече от една четвърт от съдържанието на работатаможе да бъде автоматизирано в секторите на управлението и администрацията, творческите професии, правото и финансите, както и инженерството и ИТ. От друга страна, професиите в сферата на услугите с пряк контакт с хора, както и техническите, занаятчийските и промишлените професии остават под прага от 10%. Работните места в сферата на грижите, образованието, продажбите и, в по-широк смисъл, професиите, свързани с работа с хора, заемат междинна позиция: някои от задачите им са изложени на риск, но човешкият им аспект продължава да действа като защитен фактор.
Значителни различия между страните
Проучването подчертава, че излагането на страните на автоматизация, задвижвана от ИИ, варира значително, като варира от около 12% от работната дейност, изложена на автоматизация (определена като съотношението на задачите, подлежащи на автоматизация, спрямо общата заетост) в Турция до почти 20% в Обединеното кралство. Тези разлики се обясняват до голяма степен със структурата на икономиките, която до голяма степен определя структурата на заетостта и, съответно, дела на задачите, които потенциално могат да бъдат автоматизирани.
Най-богатите икономики и тези, които са най-ориентирани към когнитивни услуги, изглежда са най-изложени на автоматизация. Освен Обединеното кралство, Нидерландия, Ирландия и Люксембург имат по-висока концентрация на професии, изискващи интензивно използване на информация, докато страните, където заетостта остава по-ориентирана към търговия, лични услуги, строителство, транспорт или други дейности, изискващи по-голяма физическа сила, показват по-умерена изложеност. Проучването идентифицира пет групи страни с подобни профили.
Отвъд заетостта: разпределение на стойността, социална защита, образование, нови зависимости… много въпроси, които понастоящем остават без отговор.
Потенциалните ефекти от внедряването на ИИ се простират отвъд въпроса за заетостта. Тъй като то е насочено към квалифицирани и добре платени професии, внедряването на ИИ в крайна сметка би могло да наруши икономическия и социалния баланс.
Чрез автоматизирането на някои от задачите, изпълнявани в най-квалифицираните професии, то би могло значително да прехвърли значителна част от добавената стойност от труда към капитала. За държавите, чиито данъчни системи разчитат в голяма степен на пряко и/или непряко данъчно облагане на труда, това развитие би представлявало двойно бюджетно предизвикателство, намалявайки данъчните приходи (социалноосигурителни вноски, данък върху доходите, ДДС и др.), докатов същото време увеличава публичните разходи (застраховка за безработица, обучение).
Проучването ни кани също така да разгледаме по-широко стойността на образованието и квалификациите, които понастоящем се присъждат в края на различни образователни пътеки. Ако някои от задачите, за които подготвят дългите курсове на обучение, станат по-лесно подлежащи на автоматизация, връзката между образователния ценз, заплащането и сигурността на работното място може да отслабне. Без (все още) да се стига до заключението, че висшето образование вече не е необходимо, тези констатации сочат, че работодателите може да поставят по-малко ударение само върху квалификациите и вместо това да се фокусират върху умения, които остават допълващи изкуствения интелект, като преценка, адаптивност или способност да се контролира неговото използване.
Накрая, възходът на ИИ може да доведе до нови геополитически, логистични и оперативни уязвимости поради концентрацията на най-критичните му активи (полупроводници, езикови модели, центрове за данни) сред ограничен брой компании и държави, които контролират технологиите.
Заключение: трансформация, способна да даде нова посока на пазара на труда
Макар точната траектория на тези трансформации да остава неясна и преходът от техническото излагане на задачите към техните нетни ефекти върху заетостта да не е по никакъв начин автоматичен, едно нещо все пак се откроява ясно:
ИИ не се внедрява в периферията на работата, а в част от нейните когнитивни, нерутинни и квалифицирани функции, отдавна възприемани като най-сигурни. Тъй като тези функции са част от професии, които играят основна роля в генерирането на доходи, добавена стойност и данъчни постъпления, изглежда малко вероятно такава трансформация да се осъществи, без да се преобразува, в различна степен, естеството на работните места и балансите, които ги поддържат.
> Изтеглете пълния доклад (.pdf) или прегледайте основната презентация на авторите от конференцията на Coface за държавния риск
