A mesterséges intelligencia terjedése ellenére a munkaerőpiac egyelőre nem mutatja a mindent felforgató átalakulás jeleit. A számok alapján a foglalkoztatási szerkezet változása nem gyorsult fel érdemben a technológia megjelenése óta.
A Yale Egyetemhez köthető The Budget Lab áprilisi, az Egyesült Államok munkaerőpiacára fókuszáló kutatása nagyrészt megalapozatlan, spekulatív félelmekről ír a generatív MI-modellek kapcsán. Bár azok megjelenése óta
a közbeszédet a tömeges munkanélküliség víziója uralja, a makrogazdasági adatok ettől eltérő képet mutatnak.
A munkaerőpiac stabil maradt, vagyis a strukturális átalakulás üteme nem tér el érdemben a korábbi technológiai paradigmaváltások idején tapasztaltaktól.
Szó sincs történelmi gyorsulástól
A foglalkoztatási szerkezet változását mérő indexek bizonyítják, hogy az átrendeződés dinamikája nem kiugró. Ha a jelenlegi helyzetet összevetjük az 1984-es számítógépes forradalommal vagy az 1996-tól kezdődő internet által generált ugrással, a szakmák összetételének a módosulása belesimul a korábbi trendekbe. Sőt, az adatokból kiderül, hogy a mai munkaerőpiaci elmozdulások már 2021 folyamán, a technológia széles körű elterjedése előtt megindultak.
Az iparági bontás szintén nem jelez azonnali sokkhatást.
Sem az informatikai szektorban, sem a pénzügyi tevékenységek területén nem tapasztalható olyan szerkezeti törés, amit közvetlenül az új szoftveres megoldásoknak lehetne tulajdonítani.
A pályakezdő diplomások és a tapasztaltabb, 25 és 34 év közötti munkavállalók foglalkoztatási profilja közötti eltérés a 30 és 33 százalék közötti sávban mozog, ami szintén nem utal arra, hogy a friss diplomások helyét tömegesen vennék át az algoritmusok.
A kitettség még nem elbocsátás
A tanulmány készítői hangsúlyozzák, hogy a technológiai kitettség és a tényleges automatizáció okozta leépítés között szakadék húzódik. Az OpenAI adatai is azt igazolják, hogy a leginkább érintett foglalkozásokban dolgozók aránya lényegében változatlan.
A munkanélküliségi adatok elemzése sem támasztja alá az elbocsátási hullámot.
A frissen állásukat vesztettek korábbi pozícióinak technológiai kitettsége 25 és 35 százalék között ingadozik, ami megegyezik a tartósan munkanélküliek arányaival. Makrogazdasági szinten tehát nem igaz, hogy a fenyegetett pozíciókból gyorsabban kerülnének az utcára a dolgozók.
Az Anthropic valós felhasználási adatai szintén árnyalják a képet, egzakt módon szétválasztva a munkakiváltó automatizációt és a feladatokat kiegészítő hatékonyságnövelést. A statisztikák bizonyítják, hogy a jelentős technológiai integrációt mutató munkakörökben a foglalkoztatás stabil.
E szerint a mesterséges intelligencia jelenleg jellemzően asszisztensként támogatja a munkaerőt, nem pedig helyettesíti azt.
Időigényes vállalati adaptáció
A kezdeti pánikhangulat után a döntéshozóknak szembesülniük kell azzal, hogy a legújabb technológiák vállalati adaptációja kifejezetten időigényes. Egy általános célú technológia bevezetése sosem hozta a munkaerőpiac azonnali felfordulását.
A cégeknek csupán újra kell gondolniuk az üzleti folyamataikat, a dolgozóknak pedig új készségeket kell elsajátítaniuk.
Mindez hatékonyan megvédheti a foglalkoztatottakat a hirtelen fellépő sokkoktól.
Stratégiai esély Európának
Az öreg kontinens számára ez a vártnál lassabb átalakulás rendkívül értékes időt jelent, mivel a technológia nem szünteti meg egyik napról a másikra a meglévő munkahelyeket, így megmarad az esély a termelékenységi lemaradás ledolgozására. Az igazi gazdasági veszély tehát az algoritmusok térnyerése helyett az, ha
a túlszabályozás miatt az európai vállalatok lemaradnak a tengerentúli vagy ázsiai versenytársaik mögött.
Az új szoftverek tehát nem szüntetik meg az összes munkahelyet, csupán a hatékonyságnövelés eszközei.
Hazai fókusz
Nálunk a hozzáadott érték hosszú távú növeléséhez az szükséges, hogy a kis- és középvállalkozói szektor, valamint a nagyvállalati kör a termelékenység terén segítségként tekintsen a mesterséges intelligenciára.
Vagyis a munkahelyek azonnali elvesztésétől való rettegés helyett a vállalati tréningeknek a technológiai integrációra kell fókuszálniuk.
A legnagyobb nemzetgazdasági kockázat az idén nem az, hogy a szoftverek elveszik a munkánkat, a gazdasági lemaradást az okozná,
ha a versenytársaink sokkal gyorsabban tanulnák meg professzionálisan használni ezeket a rendszereket,
végérvényesen kiszorítva a lépéshátrányba kerülő hazai cégeket a nemzetközi értékláncokból.
Fotó: Freepik
Kapcsolódó:
