Ki nézhet munka után első körben az automatizálás miatt?

A PwC elemzői az automatizálás hatásait vizsgálták nem, kor és képzettség szerint

Új tanulmányunk a három egymást átfedő automatizálási hullám – az algoritmikus, a kiterjesztési és az autonómia hullám – 2030-as évekig terjedő hatásait vizsgálja. A kutatás során 29 országból több mint 200 000 munkahelyhez kapcsolódó feladatot és készséget elemeztük annak érdekében, hogy értékeljük az automatizálás munkavállalókra gyakorolt lehetséges hatásait a különböző iparágakban, a munkavállalók neme, kora és képzettsége szerint.

A kutatásban részt vevő 29 országban az automatizálás a munkahelyek átlagosan mindössze 3%-át veszélyezteti a 2020-as évek elejére, az évtized végére azonban ez az arány csaknem 20%-ra nő, a 2030-as évek közepére pedig 30% körüli lehet.

Tanulmányunk szerint az automatizálás növekedése eleinte főleg a nőket érintheti, míg a férfiak ennek hatásait inkább a harmadik hullámban, a 2030-as évek közepén érzékelhetik (lásd az alábbi táblázatot). Ennek oka egyes tevékenységtípusok magasabb fokú automatizálhatóságában, valamint a nemek iparágak szerinti eloszlásában keresendő.

Az algoritmikus hullám már javában tart, és a strukturált adatelemzés és az egyszerűbb digitális feladatok (pl. hitelképesség-elbírálás) automatizálását jelenti. Ez az innovációs hullám a 2020-as évek elejére érhet be.

A kiterjesztési hullám is már elkezdődött, de teljesen csak a 2020-as években bontakozhat ki. Ez a hullám az ismétlődő feladatok és az információcsere automatizálására összpontosít, valamint ide tartozik a drónok, a raktározó robotok és a feltételes automatizáltságú önvezető járművek (bizonyos esetekben humán beavatkozást igénylő) további elterjedése.

A harmadik az autonómia hullám, amely a 2030-as évek közepére teljesedhet ki, és amelyben a mesterséges intelligencia egyre inkább képes lesz a számos forrásokból származó adatok elemzésére, a döntéshozatalra, valamint a fizikai műveletek minimális emberi beavatkozással vagy anélkül történő elvégzésére. A teljes automatizáltságú vezető nélküli járművek például ebben a fázisban már a gazdaság valamennyi szegmensében megjelenhetnek.

Az alábbi táblázat azon munkahelyek becsült arányát tartalmazza, amelyekre ez a három hullám hatással lehet, figyelembe véve a férfi és női munkavállalók közötti eltéréseket is.

Forrás: A PwC a 29 országra vonatkozó középérték-becsléseket az OECD PIAAC adatainak elemzése alapján készíti

„Becsléseink elsősorban az automatizálás technikai megvalósíthatóságát veszik alapul, ezért a gyakorlatban az automatizálás tényleges mértéke kisebb lehet. Ennek oka számos gazdasági, jogi, szabályozási és szervezeti korlátozásban keresendő. Pusztán az, hogy valami elméletben automatizálható, nem jelenti azt, hogy a gyakorlatban gazdaságilag vagy politikailag ez életképes.”

„Egy másik elemzésünk szerint a munkahelyek automatizálás miatti elvesztését hosszú távon ellensúlyozzák azok az új munkahelyek, amelyek az új technológiák által lehetővé tett gazdasági növekedés és gyarapodás következtében jönnek létre. Egyes előrejelzésekkel ellentétben nem gondoljuk, hogy az automatizálás a 2030-as évekre tömeges technológiai munkanélküliséghez vezetne – ennek esélye nem nagyobb, mint amit a digitális forradalom kezdete óta eltelt évtizedekben tapasztalhattunk” – mondta Kerekes Antal, a PwC Magyarország Technológiai tanácsadás üzletágának cégtársa.

Lehetséges hatások országok szerint

Azoknak a munkahelyeknek az aránya, amelyek a 2030-as évekre az automatizálással jó eséllyel kiválthatók, országonként eltér.

A becslések szerint ez az arány egyes kelet-ázsiai és észak-európai gazdaságokban, ahol magasabb a képzettségi szint, mindössze 20-25% körül lehet, míg Kelet-Európában, ahol a nagymértékben automatizálható ipari termelés részesedése az összfoglalkoztatottságból viszonylag magas, meghaladhatja a 40%-ot.

Azok az országok, amelyek ugyan szolgáltatás-központú gazdaságok, de ahol viszonylag számottevő az alacsonyabban képzett munkavállalók aránya, közepes automatizálási potenciállal rendelkeznek – ilyen például az Egyesült Királyság vagy az USA.

Lehetséges hatások iparágak szerint

Az egyes iparágakban változó azon munkahelyek aránya, amelyeket a 2030-as évek közepére nagymértékben érinthet az automatizálás: a közlekedésben és a raktározásban például átlagosan 52%, míg az oktatásban csak 8%.

A közlekedési szektorban a vezető nélküli járművek elterjedése miatt különösen magas hosszú távon az automatizálási potenciál, ez azonban a harmadik automatizálási hullámban lesz különösen szembetűnő. Rövidebb távon a pénzügyi szolgáltatások és a hasonló ágazatok jobban ki lesznek téve az automatizálásnak, mivel az algoritmusok az adatelemzéssel járó feladatokban egyre szélesebb körben felülmúlják az embert.

Lehetséges hatások nem, kor és képzettség szerint

Elemzésünk azt is kiemeli, hogy a különböző típusú munkavállalók között jelentős eltérések vannak, amelyek a három automatizálási hullámban is különböznek (lásd a lenti ábrát). A legmarkánsabb különbség a képzettségi szint szerint jelentkezik: a magasan képzett (diplomával vagy magasabb végzettséggel rendelkező) munkavállalók kitettsége sokkal kisebb, mint a középfokú vagy annál alacsonyabb végzettséggel rendelkezőké.

Hosszú távon az alacsony képzettségűek különösen ki lesznek téve az automatizálásnak, ezért fontos növelni az élethosszig tartó tanulásba és az átképzésbe történő beruházásokat.

A magasabban képzett munkavállalók jellemzően jobban tudnak alkalmazkodni a technológiai változásokhoz, például vezető pozíciók esetén továbbra is szükség lesz emberi értékítéletek meghozatalára, vagy a mesterséges intelligencia alapú rendszerek tervezésére és felügyeletére. E munkavállalók javadalmazása vélhetően emelkedni fog, az új technológiák ugyanis a termelékenység javulását eredményezik.

A különbségek korosztályonként már nem ennyire markánsak, bár az idősebb munkavállalók számára fiatalabb társaikhoz képest nehezebb lehet az alkalmazkodás és az átképzés. Ez különösen az alacsonyabb képzettségű férfiakra érvényes, amint elérjük az automatizálás harmadik, autonómia hullámát, például a vezető nélküli járművek területén vagy más olyan manuális munkakörben, ahol jelenleg viszonylag magas a férfi munkavállalók aránya. Mégis a női munkavállalók lehetnek azok, akiket a korai automatizálási hullámok súlyosabban érinthetnek, ilyenek például az adminisztratív munkakörben dolgozók.

Társadalompolitikai vonatkozások

Az automatizálás mértéke országonként is eltér, mivel a munkavégzés módja is más. Hosszú távon leginkább azon országok munkavállalói élvezhetnek nagyobb védelmet az automatizálással szemben, amelyek szigorú oktatási követelményeket támasztanak – ilyen például Szingapúr vagy Dél-Korea. Ez azokra az országokra is érvényes (különösen Európában), ahol az oktatásra fordított kiadások a GDP százalékában kifejezve magasak.

Elemzésünk kiemeli, hogy növelni kellene az oktatásra és a készségek fejlesztésére irányuló köz- és magánberuházásokat annak érdekében, hogy a munkavállalók pályafutásul során könnyebben alkalmazkodjanak a technológiai változásokhoz. Míg a digitális és az ún. STEM-készségek (természettudományos, technológiai, műszaki és matematikai készségek) fejlesztésére irányuló képzés fokozása rendkívül fontos, átképzésre is szükség lesz. Ennek révén az állásukat vesztők a szolgáltatási szektorban tudnának elhelyezkedni, ahol magas a kereslet, de az automatizálás a szociális készségek és az emberi tényező fontossága miatt nehezebb.

A kormányzatoknak, a vállalati szférának, a szakszervezeteknek és más szervezeteknek egyaránt hozzá kell járulniuk az új technológiákhoz való alkalmazkodás elősegítéséhez. Ráadásul az is fontos, hogy az összkereslet szintjét magasan tartsák, lehetővé téve ezáltal a munkahelyteremtést. Ennek egyik nyilvánvaló módja az állami és magán infrastrukturális beruházások növelése például a közlekedés és a lakhatás területén.

A meglévő munkahelyek esetleges elvesztése okán nem szabad, hogy az egyes országok lemondjanak az új technológiák kifejlesztésének lehetőségéről. Ezek a technológiák idővel minden országot elérnek, ezért jobb a változásoknak elébe menni és a globális verseny élvonalába tartozni. Ez alól legfeljebb azok az országok képeznek kivételt, amelyek elzárkóznak a globális kereskedelemtől és beruházásoktól, ami hosszú távon súlyos gazdasági károkat okozna.

„Kutatásunk azt mutatja, hogy az automatizálás és a mesterséges intelligencia hatása hullámokban érvényesül: először a rutinszerű, adatvezérelt feladatokat érinti – például a pénzügyi szolgáltatási szektorban -, míg a fizikai tevékenységgel járó munkahelyek – például a közlekedési ágazatban – hosszabb távon kiszolgáltatottabbak lesznek. A vállalkozások és a munkavállalók most még nem érzik ezeket a hatásokat, de ez nem mentség arra, hogy ne tervezzünk előre.

A mesterséges intelligencia napról napra kifinomultabbá válik, ezért a vállalkozásoknak tisztában kell lenniük a hullámokkal, hogy a munkavállalóikat hol és mikor érintik majd a jövőben, figyelembe véve az iparágat, munkahelytípusokat és demográfiai jellemzőket. Azok a vállalkozások, amelyek felmérték a kockázatokat és lehetőségeket, fontos, hogy megkezdjék munkavállalóik továbbképzését, és ne csak reagáljanak, amikor esetleg már túl késő” – tette hozzá Riba Gábor, a Technológiai tanácsadás üzletág szakértője.