Umiejętności przydatne w „wyścigu z maszynami”: znaczenie komplementarności

Sztuczna inteligencja może być przyczyną bezrobocia, a jednocześnie deficytu siły roboczej, ze względu na niedopasowanie zakresów umiejętności do aktualnych wymogów. Skoro pracownicy są nieustannie zmuszani do przekwalifikowania, w jaki sposób mogą określić umiejętności, w które warto inwestować?
Umiejętności przydatne w „wyścigu z maszynami”: znaczenie komplementarności

(©Envato)

W niniejszym artykule przyjrzymy się tej kwestii, wykorzystując dane z jednej z największych na świecie platform internetowych dla freelancerów. Wyniki wskazują na duże znaczenie komplementarności. Umiejętności rzadko funkcjonują samodzielnie. Ich wartość zależy od stopnia, w jakim uzupełniają inne umiejętności. Zrozumienie i opanowanie tej komplementarności stanowi kluczową kwestię w przystosowaniu do zmieniających się realiów pracy.

Czy będziemy ścigać się z maszynami, czy raczej współpracować z nimi (Brynjolfsson i McAfee 2012)? We współczesnej rzeczywistości rynku pracy los zarówno pracowników, jak i przedsiębiorstw uzależniony jest od ich zdolności do zrozumienia i przystosowania się do zmian technologicznych (Acemoglu 2021). Pojawiające się nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI – ang. artificial intelligence) mają szansę zastąpić ludzką pracę, mogą jednak również stwarzać możliwości zatrudnienia i wspierać rozwój, jeżeli zaistnieje zapotrzebowanie na pracowników obsługujących te technologie, lub jeżeli pojawią się nowe obszary działalności gospodarczej (Ilzetzki i Jain 2023, Hötte i in. 2022). Na przestrzeni ostatnich dziesięciu lat zawody bardziej podatne na technologie oparte na AI doświadczyły wzrostu zatrudnienia, zwłaszcza jeśli chodzi o funkcje pełnione przez wyższy odsetek młodszych, wykwalifikowanych pracowników (Albanesi i in. 2023).

Podstawową cechą tej zmiany jest jej znaczący wpływ na umiejętności. Technologia nie pozostaje „obojętna na umiejętności”. Niektóre zawody mogą zniknąć na skutek automatyzacji i innowacji, inne będą ewoluować. Pojawią się też całkowicie nowe funkcje (Noy i Zhang 2023). Prowadzi to do nietypowego dylematu, mianowicie jednoczesnego kryzysu bezrobocia i deficytu siły roboczej (Autor 2015). Ponieważ zanikające zawody różnią się od nowopowstałych pod względem wymaganych umiejętności, pracownicy stają przed ryzykiem utraty pracy, natomiast przedsiębiorcy mają trudności ze znalezieniem odpowiednich osób na nowe stanowiska. Aby zachować pracę, pracownicy muszą nabywać nowe umiejętności i łączyć je z dotychczasowymi kwalifikacjami. Pracodawcy muszą inwestować w przekwalifikowanie pracowników i pozyskiwanie talentów. Niestety w przypadku wielu nowych zawodów dokładne wymogi co do umiejętności pozostają niejasne i stale ewoluują.

Zobacz również:
https://www.dev.obserwatorfinansowy.pl/bez-kategorii/rotator/katarzyna-sanak-kosmowska-to-dopiero-poczatek-drogi-sztucznej-inteligencji/

W obliczu wszechobecnej niepewności związanej z coraz większym niedopasowaniem umiejętności i niewydolności rynku pracy konwencjonalne podejście, polegające na dostosowaniu programów szkoleniowych do zmieniającego się zapotrzebowania na rynku pracy, okazuje się nieskuteczne. Krajowe systemy szkoleniowe nie nadążają za przemianami technologicznymi i społecznymi (Collins i Halverson 2018). Nawet więksi pracodawcy borykają się z wyzwaniem, jakim jest dostosowanie umiejętności siły roboczej do aktualnych wymogów (Illanes i in. 2018). Dylemat wyboru priorytetowych umiejętności w dobie przemian cyfrowych jest szczególnie niepokojący dla pracowników, którzy są obecni na rynku pracy od dłuższego czasu i nie posiadają wystarczających zasobów, aby zacząć na nowo budować portfolio umiejętności. Muszą oni dążyć do znalezienia synergii pomiędzy posiadanym zakresem umiejętności a nowymi kwalifikacjami. W związku z tym prawodawcy, przedsiębiorcy i pracownicy poszukują umiejętności, które zabezpieczą ich przyszłość na stanowisku pracy. Pozostaje jednak kluczowe pytanie. W jaki sposób mogą określić umiejętności, w które warto inwestować?

Komplementarność – kwestia kluczowa dla wartości umiejętności

Aby odpowiedzieć na powyższe pytanie, przeanalizowaliśmy profile umiejętności z dziesięciu lat, dotyczące około 25 tysięcy pracowników wiedzy z jednej z największych na świecie internetowych platform dla freelancerów (Stephany and Teutloff 2024). Szacujemy wartość umiejętności jako wartość dodatkową, sprzyjającą podwyżkom wynagrodzenia, wraz z innymi czynnikami, takimi jak rodzaj pracy lub doświadczenie. Nasz główny wniosek brzmi: kluczem do określenia wartości umiejętności jest komplementarność. Odnosi się ona do stopnia, w jakim dana umiejętność uzupełnia lub wzmacnia inne umiejętności. Poniżej wyjaśniamy, dlaczego ma ona tak wielkie znaczenie:

  1. Zakresy umiejętności: umiejętności rzadko są stosowane pojedynczo. Wiele zawodów wymaga korzystania z kombinacji umiejętności. Dlatego wartość umiejętności można ocenić wyłącznie w kontekście innych, komplementarnych kwalifikacji.
  2. Skuteczność przekwalifikowania: w miarę, jak pracownicy dostosowują się do nowych technologii, stopniowo zaczynają dodawać nowe umiejętności do istniejącego zakresu kwalifikacji. Maksymalizacja komplementarności pomiędzy wcześniejszymi i nowymi umiejętnościami jest w tym procesie kluczowa dla efektywności ekonomicznej.
  3. Wartość strategiczna: w miarę rozwoju różnorodności zakresu kwalifikacji komplementarnych z daną umiejętnością, pracownik zyskuje więcej opcji strategicznych w zakresie przekwalifikowania. Daje mu to większą odporność na nieprzewidziane zmiany technologiczne, jakie mogą nadejść w przyszłości.

Wyróżniliśmy siedem grup umiejętności dotyczących różnych dziedzin z zakresu pracy z wiedzą: finanse i prawo, marketing, oprogramowanie i technologia, projektowanie, administracja i zarządzanie, pisanie oraz audio i wideo. Ta pierwsza, wstępna analiza pokazuje, że umiejętności podobnego typu i o podobnej wartości łączą się w skupiska. W naszym artykule zastosowaliśmy ponadto modelowanie ekonometryczne, aby sprawdzić, w jaki sposób „sąsiedztwo” skojarzonych kompetencji wpływa na wartość danej umiejętności.

Zobacz również:
https://www.dev.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/nowe-horyzonty-i-mozliwosci-zastosowania-sztucznej-inteligencji-w-biznesie/

Nasze badanie wykazało, że komplementarność wpływa na wartość umiejętności na trzy sposoby. Po pierwsze, istotne są opcje – umiejętność jest cenniejsza, jeśli można ją potencjalnie połączyć z wieloma innymi umiejętnościami. Po drugie, wartość umiejętności zależy od wachlarza innych kwalifikacji, z którymi można ją powiązać. Im bardziej zróżnicowane „sąsiedztwo” umiejętności komplementarnych, tym wyższa wartość umiejętności. Wreszcie, na wartość umiejętności wpływ ma nie tylko liczba, ale i istotność umiejętności komplementarnych. Umiejętność zyskuje na wartości, jeśli kwalifikacje uzupełniające również cechują się wysoką wartością. Oprócz komplementarności, umiejętności stają się cenniejsze, jeżeli istnieje na nie wysokie zapotrzebowanie, w odniesieniu do dostępnej siły roboczej.

Umiejętności w zakresie AI – nasza szansa na „współpracę z maszynami”

Aby przełożyć naszą koncepcję na praktykę, skupimy się na umiejętnościach związanych ze sztuczną inteligencją. AI jest czołowym osiągnięciem w dziedzinie innowacji technologicznej, stwarzającym nowe szanse oraz zapotrzebowanie na określone umiejętności. W istocie, w naszym modelu szczególnie cenne okazały się umiejętności w zakresie AI, takie jak znajomość języków programowania i analiza danych  – umiejętności te podnoszą wartość wynagrodzenia pracowników średnio o 21 proc.

Dlaczego tak się dzieje?

Umiejętności w zakresie AI wykazują silną komplementarność z różnymi innymi umiejętnościami, zarówno jeżeli chodzi o liczbę, jak i różnorodność. Ponadto, inne umiejętności, z którymi łączą się kompetencje związane z AI, same w sobie zwykle prezentują wysoką wartość. Dlatego mają one bardzo dużą zdolność adaptacji i są cenne w wielu różnych kontekstach. Umiejętności te przeniknęły do wielu dziedzin pracy z wiedzą, od projektowania graficznego, przez tłumaczenie, aż po programowanie. Należy dodać, że w ostatnich latach wzrosło zapotrzebowanie na umiejętności w zakresie AI. Wszystkie branże bez wyjątku wykorzystują sztuczną inteligencję, więc pracownicy z umiejętnościami w tym zakresie są bardzo pożądani, co prowadzi do podwyżek wynagrodzeń.

Przekwalifikowanie – wzmacnianie pracowników i firm

Uważamy, że przedstawione przez nas wnioski niosą ze sobą ważne implikacje dla osób fizycznych, przedsiębiorstw i prawodawców. Dostrzegając wartość komplementarności, możemy lepiej pokierować pracownikami w ich drodze ku przekwalifikowaniu. Dla organizacji inwestowanie w rozwój umiejętności z zakresu AI wśród pracowników to inwestycja w przyszłość. Niektóre kraje i pracodawcy aktywnie promują przyswajanie umiejętności cyfrowych poprzez szereg różnorodnych inicjatyw. Przykładowo, Holandia oferuje porady i dotacje na szkolenia pracowników powyżej 45. roku życia w sektorach teleinformatycznych. Szwecja, za pośrednictwem sieci Digidel, oferuje starszym osobom szkolenie w zakresie umiejętności cyfrowych. W Stanach Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii firmy takie jak Verizon i Citi oferują praktyki i szkolenia wewnętrzne dotyczące rozwoju umiejętności w zakresie danych i technologii cyfrowej.

Zobacz również:
https://www.dev.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/andrzej-zybertowicz-technoentuzjasci-sa-niebezpieczni/

Podsumowując, świat pracy ewoluuje, a zdolność do adaptacji stanowi klucz do sukcesu. Zrozumienie komplementarności umiejętności jest nieodzowne przy podejmowaniu świadomych decyzji co do inwestowania w rozwój kwalifikacji: nauka jednej umiejętności może przynieść różne rezultaty, w zależności od już posiadanych zdolności. Nasze badanie potwierdza zalecenia polityki Komisji Europejskiej, przemawiające za spersonalizowanymi strategiami uczenia się – najlepiej realizowanymi wewnątrz firm – oraz bardziej elastycznymi opcjami certyfikacji kompetencji pozyskanych poprzez szkolenie zawodowe, krótkie kursy lub programy szkoleniowe. Te elastyczne certyfikacje, często nazywane „mikroreferencjami”, są wysoce pożądane jako gwarancja, iż zarówno pracownicy, jak i pracodawcy są odpowiednio przygotowani do nawigowania w stale ewoluującym świecie przyszłości pracy.

 

Fabian Stephany –  Assistant Professor in AI & Work, Oxford Internet Institute at University Of Oxford

Ole Tentloff – PhD Fellow in Social Data Science, SODAS

Artykuł ukazał się w wersji oryginalnej na platformie VoxEU, tam też dostępne są przypisy i bibliografia.

 

(©Envato)

Tagi


Artykuły powiązane

Praca zdalna zmieni strukturę rynków pracy i miast

Kategoria: VoxEU
Niniejszy artykuł omawia wyniki nowych badań dotyczących wpływu pracy zdalnej na strukturę społeczną i mieszkaniową miast, możliwości pracownika na rynku pracy oraz koszty mieszkaniowe – czyli zmian, które mogą pogłębić nierówności w miastach i spowodować nieproporcjonalne wielkie szkody dla pracowników świadczących usługi lokalne.
Praca zdalna zmieni strukturę rynków pracy i miast

Wpływ nowych technologii na pracowników, zawody i kwalifikacje

Kategoria: VoxEU
Spadek udziału zawodów rutynowych w ogólnej liczbie zatrudnionych przypisuje się zwykle zmianom technologicznym i organizacyjnym. W artykule autorzy wykorzystują dane z poziomu firm w celu zrozumienia tego rodzaju zmian zachodzących w Niemczech. Stwierdzają, że zmiany technologiczne i organizacyjne sprawiają, że pracownicy wykonujący zawody rutynowe w rzeczywistości są przenoszeni na stanowiska wymagające wyższych kompetencji zawodowych.
Wpływ nowych technologii na pracowników, zawody i kwalifikacje