Większość dyskusji o AI i zatrudnieniu zaczyna się od prostego pytania: jakie prace może wykonywać AI?
To ważne pytanie, ale nie wystarczy, by przewidzieć, co stanie się z pracownikami. Technologia może wykonywać wiele zadań w danym zawodzie, nie eliminując samego zawodu. Może tak być z kilku powodów. Ludzie mogą pozostać niezbędni, ponieważ klienci chcą kontaktu z człowiekiem, instytucje wymagają, by to człowiek ponosił odpowiedzialność, lub praca wymaga fizycznej obecności i umiejętności oceny sytuacji. Niższe koszty mogą też zwiększyć popyt na tyle, że zatrudnienie w branży wzrośnie, zamiast spaść, mimo że AI podnosi wydajność pracowników.
Opracowany przez OpenAI model analizy przemian rynku pracy pod wpływem AI proponuje nowe spojrzenie na te możliwości. Zamiast traktować techniczne możliwości automatyzacji jako prognozę utraty miejsc pracy, stawia trzy pytania:
Czy AI może wykonywać znaczną część zadań w danym zawodzie?
Czy człowiek nadal odgrywa kluczową rolę w wykonywaniu pracy, nadzorowaniu jej lub ponoszeniu za nią odpowiedzialności?
Jeśli AI obniży koszt usługi, czy popyt wzrośnie na tyle, by zrównoważyć wzrost wydajności?
Zastosowanie modelu do 921 zawodów obejmujących około 148 mln miejsc pracy w USA daje bardziej zróżnicowany obraz przemian rynku pracy. Około 18% miejsc pracy jest obarczonych stosunkowo wysokim ryzykiem automatyzacji, 24% prawdopodobnie ulegnie reorganizacji, 12% może zyskać szanse rozwoju dzięki AI, a 46% czekają mniej istotne zmiany w najbliższym czasie.
Podział ten nie jest prognozą, że określony odsetek miejsc pracy zniknie. Wskazuje raczej, gdzie różne rodzaje zmian mogą pojawić się najpierw.
Zawody o wyższym ryzyku automatyzacji: Mogą to być pracownicy wprowadzający dane, telemarketerzy, korektorzy oraz osoby na niektórych stanowiskach księgowych lub administracyjnych. Duża część ich pracy polega na przetwarzaniu, sprawdzaniu lub przekazywaniu standardowych informacji — zadaniach, które AI coraz częściej może wykonywać bez bezpośredniego udziału człowieka w świadczeniu końcowej usługi. Popyt na te czynności może nie wzrosnąć na tyle, by zrównoważyć wynikający z tego wzrost wydajności.
Sytuację w tych zawodach należy uważnie monitorować, zwłaszcza tam, gdzie zatrudnienie jest skoncentrowane geograficznie lub pracownicy mają ograniczone możliwości przejścia do pokrewnych ról. Nawet tutaj jednak możliwości techniczne nie przekładają się automatycznie ani natychmiast na utratę miejsc pracy. Pracodawcy nadal muszą przeprojektować procesy pracy, zintegrować AI z istniejącymi systemami, radzić sobie z błędami i ryzykiem regulacyjnym oraz ustalić, czy automatyzacja rzeczywiście kosztuje mniej niż dalsze zatrudnianie ludzi.
Zawody, które ulegną reorganizacji: Druga, większa grupa prawdopodobnie zmieni się, zamiast zniknąć. Mogą do niej należeć prawnicy, księgowi, programiści, analitycy finansowi i nauczyciele. AI już potrafi sporządzać projekty umów, podsumowywać materiał dowodowy, przygotowywać analizy finansowe, pisać kod i tworzyć materiały dydaktyczne. Jednak klienci i instytucje nadal potrzebują ludzi, którzy ocenią sytuację, wezmą odpowiedzialność za decyzje, zrozumieją nietypowe przypadki i zbudują relacje ze współpracownikami, uczniami lub klientami.
Dzięki AI każdy prawnik może analizować więcej dokumentów, każdy programista — pisać więcej kodu, a każdy nauczyciel — przygotowywać więcej materiałów dostosowanych do indywidualnych potrzeb. Może to zmniejszyć nakład pracy potrzebny do niektórych czynności, ale same zawody nadal wyraźnie opierają się na pracy człowieka. Kluczowe staje się to, jak zmieni się organizacja pracy: które zadania zostaną powierzone AI, które pozostaną przy pracownikach i czy stanowiska dla początkujących oraz ścieżki kariery nadal będą dawać możliwość nauki.
Zawody, które rozwiną się dzięki AI: To zawody, w których AI może obniżyć koszty na tyle, by zwiększyć popyt. Przykłady to korepetytorzy, doradcy ds. zdrowia psychicznego, doradcy finansowi dla klientów indywidualnych i niektórzy pracownicy ochrony zdrowia. Dla wielu osób usługi te są dziś drogie lub trudno dostępne. W tych dziedzinach większa wydajność nie musi oznaczać mniejszej liczby pracowników. Tańsze korepetycje mogłyby zachęcić więcej rodzin do korzystania z nich. Niższy koszt porad finansowych mógłby udostępnić indywidualne wsparcie gospodarstwom domowym, których dziś nie stać na doradcę. Lekarze wspierani przez AI mogliby zapewniać więcej wizyt kontrolnych i szerszą opiekę długoterminową. Jeśli popyt wzrośnie dostatecznie, łączne zatrudnienie może się zwiększyć, mimo że każdy pracownik stanie się bardziej wydajny.
Zawody, które w najbliższym czasie zmienią się mniej: Obejmują wiele zawodów, w których główne zadania nadal mają charakter fizyczny i muszą być wykonywane w określonym miejscu. To m.in. elektrycy, hydraulicy, dekarze, robotnicy budowlani i wielu pracowników gastronomii. AI może pomagać w planowaniu harmonogramów, kosztorysowaniu, szkoleniach, zarządzaniu zapasami czy komunikacji z klientami, ale obecnie nie potrafi położyć instalacji elektrycznej, naprawić rury, wymienić dachu ani przygotować i podać posiłku.
AI nie pozostanie bez wpływu na te zawody. Zadania administracyjne i zarządcze mogą się zmienić, a postępy w robotyce mogą z czasem poszerzyć zakres automatyzacji. Na razie jednak ich główne zadania są w stosunkowo niewielkim stopniu podatne na automatyzację przez AI opartą na modelach językowych, co zmniejsza prawdopodobieństwo dużych zmian w najbliższym czasie.
Pierwsze skutki rozwoju AI prawdopodobnie ujawnią się w zmianach zadań, procesów pracy i wymagań dotyczących umiejętności, zanim zaczną znikać całe zawody. Już dziś AI jest faktycznie częściej wykorzystywana w zawodach uznanych za bardziej zagrożone automatyzacją. W zawodach najbardziej zagrożonych korzystanie z ChatGPT jest około trzykrotnie częstsze niż wśród ogółu pracowników.
Najnowsze zmiany bezrobocia nie odpowiadają jednak wprost technicznym możliwościom automatyzacji. Od pierwszego kwartału 2024 r. bezrobocie wzrosło bardziej w niektórych zawodach mniej podatnych na automatyzację niż w tych, które model klasyfikuje jako najbardziej zagrożone przez AI. Nie dowodzi to jednak, że AI nie wpływa na rynek pracy. Na bezrobocie w poszczególnych zawodach wpływa wiele czynników. Niektóre zmiany mogą ujawnić się najpierw w rekrutacji, szansach dla początkujących, płacach czy strukturze zadań, a nie w zwolnieniach.
AI nie przesądza o jednej, nieuchronnej przyszłości pracy. Możliwości techniczne mają znaczenie, ale liczą się też instytucje, popyt konsumencki, decyzje biznesowe, regulacje i nieprzemijająca wartość udziału człowieka. Zaproponowany w tym opracowaniu model analizy przemian wskazuje, że poszczególne zawody będą wymagać różnych działań w ramach polityki publicznej.
W zawodach o wysokim ryzyku automatyzacji mogą być potrzebne systemy wczesnego ostrzegania, ukierunkowana pomoc w dostosowaniu się do zmian i lokalne plany transformacji.
Zawody, które prawdopodobnie ulegną reorganizacji, mogą wymagać aktualizacji szkoleń, standardów zawodowych i zasad obsady stanowisk oraz jaśniejszych wymagań dotyczących nadzoru człowieka.
Zawodom z potencjałem wzrostu mogą sprzyjać działania zachęcające do wdrażania AI, poszerzające dostęp do usług i przygotowujące więcej pracowników do wejścia do branży.
We wszystkich kategoriach decydenci potrzebują lepszych informacji dostępnych na bieżąco. Tradycyjne statystyki rynku pracy są cenne, ale często powstają zbyt wolno, by uchwycić zmiany zadań, oczekiwań pracodawców i sposobów korzystania z technologii. Łączenie danych o zatrudnieniu z miarami możliwości AI i jej faktycznego wdrożenia może dać bardziej aktualny obraz tego, gdzie narasta presja.
