Více než tři roky po spuštění ChatGPT zůstává dopad umělé inteligence (AI) na zaměstnanost v souhrnných statistikách z velké části neviditelný. Začíná se však projevovat na okraji určitých segmentů trhu práce, zejména v pozicích pro začínající pracovníky v nejzranitelnějších odvětvích. Tato společná studie společností Coface a Observatory of Threatened and Emerging Jobs (OEM) poskytuje jedinečný přehled o míře vystavení automatizaci řízené AI u úkolů, které tvoří různé profese, a poukazuje na posun v oblasti automatizace.
Díky AI jsou nyní stále více ohroženy kognitivní, komplexní a kvalifikované úkoly, což s sebou nese riziko zásadních změn ve struktuře zaměstnanosti.
Inovativní metodika pro měření potenciálu automatizace úkolů a povolání
Cílem této studie je poskytnout podrobný přehled oblastí, v nichž je nejvíce pravděpodobné, že umělá inteligence změní povahu práce. Tato detailní analýza odhaluje slabá místa, která souhrnné statistiky dosud z velké části opomíjejí, neboť míra dopadu se výrazně liší v závislosti na konkrétních úkolech, povoláních, odvětvích, zemích a regionech.
Metodika vyvinutá výrobcem OEM řeší tři omezení, která se v dosavadních analýzách často vyskytují: nedostatečnou podrobnost při analýze povolání, nízkou reprodukovatelnost posouzení založených na odborných posudcích či hodnoceních vypracovaných AI a absenci skutečného výhledu do budoucnosti, pokud jde o jednotlivé fáze vývoje umělé inteligence.
Každé z 923 analyzovaných povolání je rozčleněno na úkoly, které se dále dělí na základní činnosti popsané jako trojice (sloveso, předmět, kontext). Toto rozčlenění umožňuje přesněji posoudit, do jaké míry je každý úkol vystaven automatizaci. Základní úkony jsou poté bodovány na základě jasných a reprodukovatelných pravidel.
Tato metoda přináší konkrétní řešení tří zjištěných omezení. Zaprvé výrazně zpřesňuje analýzu povolání tím, že rozlišuje hodnocení podle obecné základní činnosti, a to bez ohledu na konkrétní povolání. Za druhé zlepšuje reprodukovatelnost hodnocení prostřednictvím explicitních a kontrolovatelných pravidel. A konečně zavádí skutečný perspektivní rozměr, který umožňuje promítnout expozici úkolů do několika fází vývoje AI – v kontextu této studie do pěti fází – namísto pouhého poskytnutí momentálního snímku v jediném časovém bodě.
Společně s OEM pomohla společnost Coface tento rámec rozšířit tím, že vyvinula metodu vážení úkolů na základě jejich důležitosti a četnosti, upřesnění scénářů vývoje do budoucna a pravidel pro bodové hodnocení a rozšíření empirického záběru analýzy na téměř třicet zemí.
Toto hodnocení míry automatizace je záměrně hrubé a zaměřuje se na stranu nabídky: měří míru technické nahraditelnosti úkolů automatizací, a tudíž v žádném případě nepředjímá rozsah čistého úbytku pracovních míst.
Ve skutečnosti tento systém ze své podstaty nezohledňuje dynamiku poptávky, možný vznik nových úkolů ani překážky, které by mohly zpomalit nebo omezit skutečné zavádění umělé inteligence.
Rozdílná míra vystavení v jednotlivých profesních skupinách: AI se zaměřuje především na kognitivní činnosti a činnosti související se zpracováním informací
Studie poukazuje na zásadní odklon od předchozích vln automatizace: AI nepředstavuje pouhé pokračování technologií, jako je robotika nebo software, ale přesouvá pozornost na kognitivní úkoly, které jsou složité a nerutinní. Její dopad je velmi rozmanitý: nejprve se projevuje na úrovni jednotlivých úkolů, poté má nerovnoměrný dopad na jednotlivá povolání, profesní skupiny a následně i na odvětví, v nichž se tato povolání soustřeďují.
V hlavním zkoumaném scénáři, který se týká zavádění umělé inteligence založené na agentech, překračuje přibližně každé osmé povolání 30% hranici automatizovatelných úkolů, kterou studie označuje za mezní hodnotu pro zásadní proměnu daného povolání, což otevírá cestu k potenciálně významnému přesunu pracovníků, aniž by to nutně znamenalo zánik daného povolání.
Nejvíce ohrožené profese se soustřeďují v oborech, které kladou vysoké nároky na kognitivní schopnosti a práci s informacemi: inženýrství, IT, administrativní pozice, finance, právo a některé kreativní a analytické profese.
Počet profesí, u nichž lze automatizovat ≥ 30 % úkolů, podle profesních skupin, scénář „Special Agent“
Naopak nejméně ohrožená povolání jsou i nadále převážně manuální nebo zahrnují mezilidské interakce, které se obtížně standardizují: výroba, stavebnictví, údržba, doprava, stravování, úklid a některé činnosti v oblasti péče a podpory.
Studie rovněž měří skutečný rozsah ohrožených pracovních míst na každém zkoumaném trhu práce tím, že porovnává podíl automatizovatelných úkolů v každém z 923 povolání s počtem pracovních míst v daném oboru. Na základě jejich rozdělení do osmi širokých kategorií identifikuje profesní skupiny, které jsou ohroženy nejvíce.
Hlavní závěry jsou jasné: více než čtvrtinu pracovních činností by bylo možné automatizovat v oblasti řízení a správy, tvůrčích profesí, práva a financí, jakož i v odvětvích strojírenství a informačních technologií. Naopak u služeb poskytovaných osobním kontaktem a u povolání v technické, řemeslné a průmyslové výrobě zůstává míra automatizovatelnosti pod hranicí 10 %. Pracovní místa v oblasti péče, vzdělávání, prodeje a obecněji v profesích zaměřených na práci s lidmi zaujímají střední pozici: některé z jejich úkolů jsou ohroženy, ale jejich lidský rozměr nadále působí jako ochranný faktor.
Výrazné rozdíly mezi jednotlivými zeměmi
Studie poukazuje na to, že míra ohrožení jednotlivých zemí automatizací založenou na umělé inteligenci se výrazně liší, a to od přibližně 12 % pracovních činností ohrožených automatizací (definovaných jako podíl automatizovatelných úkolů na celkové zaměstnanosti) v Turecku až po téměř 20 %ve Spojeném království. Tyto rozdíly lze do značné míry vysvětlit strukturou ekonomik, která do značné míry určuje strukturu zaměstnanosti a v důsledku toho i podíl činností, které lze potenciálně automatizovat.
Zdá se tedy, že automatizaci jsou nejvíce vystaveny nejbohatší ekonomiky a ty, které se nejvíce zaměřují na kognitivní služby. Kromě Spojeného království vykazují vyšší koncentraci profesí náročných na informace také Nizozemsko, Irsko a Lucembursko, zatímco země, kde je zaměstnanost stále více zaměřena na obchod, osobní služby, stavebnictví, dopravu nebo jiné fyzicky náročnější činnosti, vykazují mírnější míru ohrožení. Studie identifikuje pět skupin zemí s podobným profilem.
Více než jen zaměstnání: sdílení hodnot, sociální ochrana, vzdělávání, nové závislosti… mnoho otázek, na které zatím neznáme odpověď.
Možné dopady zavádění umělé inteligence přesahují rámec pouhé otázky zaměstnanosti. Vzhledem k tomu, že se týká kvalifikovaných a dobře placených profesí, mohlo by zavádění umělé inteligence v konečném důsledku narušit ekonomickou a sociální rovnováhu.
Automatizací některých úkolů vykonávaných v nejkvalifikovanějších profesích by mohlo dojít k výraznému přesunu značné části přidané hodnoty z práce na kapitál. Pro země, jejichž daňové systémy se do značné míry opírají o přímé a/nebo nepřímé zdanění práce, by tento vývoj představoval dvojí rozpočtovou výzvu, reducing tax revenue (social security contributions, income tax, VAT, etc.) whilstat the same time increasing public expenditure (unemployment insurance, training).
Tato studie nás rovněž vybízí k širšímu zamyšlení nad hodnotou vzdělání a kvalifikací, které se v současné době udělují na konci různých vzdělávacích drah. Pokud se některé úkoly, na které připravují dlouhé studijní programy, stanou snáze automatizovatelnými, mohlo by dojít k oslabení souvislosti mezi dosaženým vzděláním, mzdou a jistotou zaměstnání. Aniž bychom (zatím) dospěli k závěru, že vysokoškolské vzdělání již není nutné, naznačují tyto poznatky, že zaměstnavatelé možná kladou menší důraz na samotné kvalifikace a místo toho se zaměřují na dovednosti, které zůstávají doplňkem umělé inteligence, jako je schopnost uvážlivého rozhodování, přizpůsobivost nebo schopnost dohlížet na její využívání.
A konečně, rozvoj umělé inteligence by mohl vést ke vzniku nových geopolitických, logistických a provozních slabých míst v důsledku koncentrace jejích nejdůležitějších aktiv (polovodičů, jazykových modelů, datových center) v rukou omezeného počtu společností a zemí, které tyto technologie ovládají.
Závěr: transformace, která dokáže změnit podobu práce
Ačkoli přesný průběh těchto změn zůstává nejistý a ačkoli přechod od technického dopadu jednotlivých úkolů k jejich čistým dopadům na zaměstnanost není v žádném případě automatický, jedna věc je přesto zcela zřejmá:
Umělá inteligence se nezavádí pouze v okrajových oblastech práce, ale napříč celou řadou kognitivních, nerutinních a kvalifikovaných činností, které byly dlouho považovány za nejjistější. Vzhledem k tomu, že tyto funkce jsou součástí povolání, která hrají klíčovou roli při vytváření příjmů, přidané hodnoty a daňových výnosů, se jeví jako nepravděpodobné, že by k takové proměně mohlo dojít bez toho, aniž by se v různé míře změnila povaha pracovních míst a rovnováha, na níž jsou založena.
> Stáhněte si studii v angličtině (.pdf) nebo se podívejte na úvodní přednášku během Coface Country Risk Conference
