기술 변화는 작업 설계에 어떤 영향을 미칩니 까? 직원 기술의 각종 유형을 요구하는 업무의 세트로 일의 생각하십시요. 새로운 기술은 일부 작업에서 상대적인 직원 생산성을 높이고 다른 작업의 직원을 대체합니다. 기업은 직무 설계(근로자에게 할당 된 업무의 혼합)를 변경하여 서로 다른 기술을 가진 근로자에 대한 수요를 충족시킵니다.
초기 기술은 더 나은 도구,기계 및 저렴한 원료를 제공함으로써 저 숙련 육체 노동자의 생산성을 높이는 경향이있었습니다. 이것은 농업의 점진적인 기계화와 1800 년대 후반에 장인에서 공장 제조로의 이동에 반영되었습니다. 그러나 약 1910 년까지 신기술은 중급 및 고급 기술자를 선호하기 시작했습니다. 공장은 배치 또는 연속 생산 방법 및 조립 라인을 용이하게하는 전력으로 이동했습니다. 공장 감독관,기계공 및 관리자는 생산성이 높아져 더 많은 자원과 생산량을 감독했습니다. 한편 많은 수동 작업이 기계화되었습니다.
이것은 일반적인 요점의 초기 예입니다. 기술은 때때로 특정 작업을 수행 할 수있는 능력을 향상시켜 직원을 보완하고 때로는 일부 또는 모든 작업을 자동화하여 직원을 대체합니다. 따라서 자동화하기 어려운 작업에 직원을 재 집중 및 자동화하기 쉬운 작업을 제거하여 작업 디자인을 변경합니다. 또한,새로운 기술의 효과는 시간이 지남에 따라 변경 될 수 있습니다. 처음에는 낮은 기술 작업을 보완했습니다. 나중에,그것은 중간 및 높은 기술 작업을 보완하면서 그것을 대체했습니다. 오늘날 그것은 높은 기술 작업을 보완하지만 종종 중간 기술 작업을 대체합니다. 앞으로 정보통신기술의 영향이 다시 바뀔 것으로 예상하는 것이 합리적이다.
작업 자동화(기계 또는 소프트웨어)에는 몇 가지 장점이 있습니다. 기계가 매번 동일하게 수행하는 경향이 있기 때문에 변동을 줄입니다. 이는 불확실성을 낮추고 의사 결정,제품 또는 서비스의 품질을 향상시키는 데 도움이됩니다. 기계,특히 컴퓨터는 종종 대규모 경제를 생성합니다. 기업은 갈등,인센티브 문제 및 결근을 포함하여 직원 관리의 복잡성을 피할 수 있습니다. 따라서 작업을 자동화하는 비용이 충분히 떨어지면 기업은 해당 작업을 자동화 할 가능성이 높습니다.
자동화하기 가장 쉬운 작업은 무엇입니까? 사전에 가장 쉽게 이해되고,최적화되고,성문화되는 것들. 따라서 일상적이고 간단한 작업은 기계화 및 전산화에 가장 취약했습니다. 위에서 언급 한 바와 같이,처음에는 자동화가 제조에서 수동 작업이었습니다. 프레드릭 테일러와 같은 전문가들은 생산을 특정 단계로 분해 한 다음 각 단계를 최적화하는 방법을 고안했습니다. 그렇게하면 작업이 성문화되어 기계화가 촉진되었습니다. 1970 년대부터 정보 통신 혁명은 사무직 및 사무직 작업에서 많은 일상적이고 예측 가능한 작업의 유사한 자동화를 가능하게했습니다. 정보 처리,재무 양식 작성,일상적인 계산 등과 관련된 작업,컴퓨터에 의해 쉽게 점령되었습니다. 이”재 엔지니어링”은 많은 중간 기술 작업(예:사무 작업,데이터 입력,책 보관)을 제거하고 기업 계층 구조의 계층 수를 줄였습니다.
더 간단하고 안정적이며 예측 가능한 환경은 최적화의 용이성과 기술 수명이라는 두 가지 이유로 자동화를 선호합니다. 작업을 자동화하려면 회사는 프로세스의 해당 부분을 분석하고 최적화하는 데 자원을 투자해야합니다. 프로세스의 일부를 완성하려면 리소스(예:컨설턴트,총 품질 관리 방법)가 필요합니다. 이 투자는 더 간단한 제품 및 제품 라인의 경우와 같이 최적화 문제가 더 쉽다면 더 많은 수익을 올릴 것입니다. 안정적이고 예측 가능한 환경의 경우와 마찬가지로 새로운 지식을 미래에 더 오래 배포 할 수 있다면 더 많은 수익을 올릴 것입니다. 예를 들어,업(전세계 패키지 배달 회사)유명 배달 트럭 드라이버의 작업을 최적화,심지어 가장 빠른 가능한 방법으로 트럭에 단계 하는 방법을 교육의 정도. 그 사업은 매우 간단했다(한 장소에서 다른 장소로 패키지를 제공),뿐만 아니라 안정적이고 예측(방법은 조금 이상 진화 100 연령,자전거에서 트럭에 오토바이,다음 장거리 비행기에).
자동화하기 더 어려운 작업은 무엇입니까? 첫째,모든 수동 작업을 쉽게 자동화 할 수있는 것은 아닙니다. 물리적 작업에는 때때로 기계가 복제 할 수없는 미세 운동 조정 및 손재주가 포함됩니다. 그들은 또한 종종 관찰 및 작업자의 물리적 환경을 해석 포함,뿐만 아니라 임의의 물리적 공간 내에서 이동. 컴퓨터와 기계는 역사적으로 비전 및 이미지 인식을 포함하여 이러한 기능이 부족했습니다(그림 1).
인지 작업은 자동화하기 어려웠다. 컴퓨터는 특정 프로그램 작업을 수행하는 경향이 동안 그들은 고차 사고 능력을 필요로한다. 자동화되는 대신 분석,의사 결정,추상적 사고,학습,혁신 및 창의성과 관련된 작업은 종종 새로운 기술로 보완됩니다. 예를 들어,항공기 설계 엔지니어의 작업이 크게 변경되었습니다. 과거에는 손으로 계산 및 도면에 의해 복잡한 청사진을 생산,상당한 지루한 작업을 포함했다. 이제 엔지니어는 이러한 작업을 수행하는 컴퓨터를 갖추고있어 설계 및 복잡한 구성 옵션에 더 집중할 수 있습니다.
사회적 업무도 자동화하기 어려운 것으로 입증되었습니다. 컴퓨터와 로봇은 동료 및 고객과 공감하고,직원에게 영감을주고,직관을 사용하거나,미묘함을 듣고 의사 소통 할 수있는 능력이 없습니다. 종종 낮은 기술 서비스 작업과 높은 기술 관리 작업에서 사회적 상호 작용을 포함하는 작업은 대부분 자동화를 피했습니다. 사회 기술은 노동 시장에서 점점 더 가치가되고있다,고용 성장은인지 및 사회적 기술 요구 사항 모두에서 높은 작업에서 가장 큰되었습니다. 즉,사회적 및인지 적 기술은 보완적인 것으로 보입니다.
요약하면,작업은 수동,인지 및 사회적 작업의 번들입니다. 새로운 기술을 통해 기업은 일부 작업을 자동화 할 수 있으며 근로자에게서 가져 와서 기계 및 컴퓨터로 대신 수행 할 수 있습니다. 또한 기업은 근로자에게 다른 작업을 수행 할 수있는 능력을 향상시키는 정보,데이터,분석 및 커뮤니케이션 도구를 제공 할 수 있습니다. 따라서 기술이 작업 설계에 미치는 영향은 대체 보완 연속체에 달려 있습니다. 일부 작업의 경우 대부분 또는 모든 작업을 자동화 할 수 있습니다. 일부 작업의 경우 자동화 할 수있는 작업은 거의 없지만 기술로 보완 할 수있는 작업은 많습니다. 다른 작업은 그 사이에 있으며 일부 작업은 자동화되고 일부는 영향을받지 않으며 일부는 보완됩니다.
예를 들어,일부 의료 진단 테스트가 자동화되어 많은 의료 기술자 작업이 제거되었습니다. 몇몇 간호 업무는 환자를 감시하고 약을 분배하는 침대 곁 기계에 의해 대체되었습니다,그러나 환자와 간호사의 상호 작용은 자동화하기 크게 불가능합니다. 마지막으로 거의 모든 수술은 여전히 인간에 의해 수행되지만 외과 의사는 이러한 수술을보다 빠르고 안전하며 효과적으로 수행 할 수있는 고급 도구를 갖추고 있습니다.
이 과정은 직원의 업무에서 극적인 차이를 초래할 수 있습니다. 대부분 자동화 된 작업의 경우 관리자는 대부분 또는 모든 결정을 내리는 경향이 있으며 근로자는 단순히 규정 된 작업을 수행합니다. 이는 많은 프로세스가 이미 최적화 되었기 때문에 작업자가 작업에 새로운 지식을 거의 추가 할 수 없으며 결정이나 변경이 거의 필요하지 않기 때문입니다. 이러한 작업은 일반적으로 몇 가지 기술을 필요로,단지 몇 반복적 인 작업을 포함,작업자에 의해 약간의 생각을 필요로,따라서 낮은 내적 동기 부여를하는 경향이. 대조적으로,기술로 보완되는 일자리는 문제 해결 및 사회적 기술을 포함하여 더 많은 기술을 요구하는 경향이 있습니다. 그들은 직원들이 아이디어와 솔루션을 배우고 개발,테스트 및 구현할 수 있도록 분권화를 더 많이 사용하는 경향이 있습니다. 그 결과,이러한 작업은 높은 내재적 동기를 가지고있다. 이러한 아이디어와 일치하여 정보 통신 및 연구 개발에 대한 투자는 더욱 풍부한 직무 설계,대규모 조직 변화,지속적인 개선 및 더 큰 경쟁과 긍정적 인 관련이 있습니다.
기술 변화의 다른 효과
기술은 고용주–직원 관계,심지어”직원”이된다는 것이 의미하는 바를 변화시키고 있습니다. 이제 파일 및 데이터 공유,이메일 및 화상 회의를 통해 원격으로 쉽게 공동 작업 할 수 있습니다. 공동 작업이 동기적이고 대면해야 할 때를 제외하고,이것은 전통적인 작업 방식,고용 및 회사 구조를 바꿀 수 있습니다. 이러한 발전은 기업의 세계화를 촉진뿐만 아니라,아웃소싱 및 회사 경계를 넘어 작업의 해외 아웃소싱을 할 수 있습니다. 그들은 작업,총 시간,타이밍 및 작업 위치에 더 많은 유연성과 함께 새로운 준비를 가능하게합니다. 최근에,이것은 노동력의 증가 부분이 전통적인 고용주에 부착 없이 단기,파트타임 배열에서 채택되는”작살 경제에서,”명시했다. 노동자와 기업에 대한 이러한 변화의 순 효과는 잘 이해되지 않는다;사회는 이러한 분야에서 더 진화를 볼 것으로 예상해야한다.
기업이 직원들에게 동기를 부여하는 방식을 더욱 변화시킬 수 있다. 한편,많은 작업이 더 분산되고있다. 더 중대한 재량을 가진 직원은 확고한 목표에 그들의 목표 및 결정을 맞추기 위하여 보통 성과를 위한 더 강한 급여를 주어진다. 다른 한편으로,기술은 다른 작업에서 더 큰 중앙 집중화로 이어지고 새로운 방식으로 직원을 모니터링하고 평가할 수있게합니다. 예를 들어,식별 배지는 직원의 위치를 추적하고,시간을 보내는 동료를 기록하고,직원 대화의 톤을 모니터링하고,대화 중에 서로 상대적인 태도를 유지하도록 설계 될 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 예를 들어 이러한 데이터를 분석하여 직원의”리더십 잠재력”을 평가할 수 있습니다.”
노동시장 양극화
신기술이 다른 유형의 과제를 대체하거나 보완함에 따라,이러한 과제를 수행하는 데 필요한 기술에 대한 상대적 수요를 변화시킨다. 기계가 현재 수행할 수 있는 작업과 관련된 기술은 상대적으로 수요가 감소하는 반면,새로운 기술로 보완되는 작업과 관련된 기술은 상대적으로 수요가 증가하는 경향이 있습니다. 따라서 기술 변화는 다른 기술 유형을 가진 근로자의 상대적 보상에 영향을 미친다. 다른 기술 유형을 가진 근로자의 공급 또한 바뀔 것입니다. 그러나 노동 공급은 교육 및 훈련의 변화가 필요하기 때문에 천천히 변화하는 경향이 있습니다. 이 기술과 임금이 높은 상관 관계 경향이 있다는 것을 의미한다. 이러한 이유로 노동 경제학 연구자들은 종종 임금 수준에 따라”기술”을 프록시 처리합니다.
현대의 자동화는 중간 기술 작업에 집중하는 경향이 있습니다. 높은 기술 작업은인지 작업,사회적 기술(관리 및 리더십),창의성을 포함한다. 일부 낮은 기술 작업이 자동화 된 반면,더 큰 손재주,팀워크,또는 고객과의 상호 작용을 필요로하는 사람들은 널리 자동화되지 않았습니다. 대조적으로,중간 기술 작업은 일상적인 정보 처리,계산 및 의사 결정을 포함하는 경향이 있습니다. 따라서 값 싸고 강력한 컴퓨터의 출현과 데이터에 대한 더 큰 액세스로 자동화에 가장 큰 타격을 입었습니다.
이 패턴은 종종 노동 시장 양극화라고합니다. 양극화에는 두 가지 측면이 있습니다. 첫째,낮은 및 높은 기술 작업의 상대적인 점유율은 중간 기술 작업의 점유율의”공동화”와 함께 증가했다. 둘째,이는 중간 기술 일자리가 눈에 띄기 때문에 임금 불평등을 증가 시켰고,기술과의 상보성은 고 숙련 노동자에 대한 상대적 보상을 증가 시켰기 때문에 임금 불평등을 증가시켰다.
편광은 비교적 새로운 현상입니다. 최근까지 노동 시장은 기술이 적은 사람들에 비해 더 많은 기술을 가진 근로자를 선호하는 기술 편향된 기술 변화를 반영했습니다. 이제 다른 점은 컴퓨터가 분석을 수행하고 어느 정도인지 작업을 수행 할 수 있다는 것입니다.따라서 지난 30 년 동안 일상적인 편향된 기술 변화가 나타났습니다.
작업 자동화가 얼마나 멀리 그리고 얼마나 빨리 진행되고 있습니까?
기술이 작업 설계에 미치는 영향이 최근에 변경되었습니다. 처음에 컴퓨터는 컴퓨터가 무엇을해야하는지 지정하는 전통적인 컴퓨터 프로그램 또는 인간의 의사 결정을 분류하고 복제하도록 설계된 전문가 시스템을 통해 인간에 의해 잘 정의되고 유도 될 수있는 자동화 된 작업을 크게 수행했습니다. 그러나 최근 컴퓨터 과학자들은 인간이 거의 또는 전혀 개입하지 않고 컴퓨터가 자체 알고리즘을 개발,평가 및 수정하는 기계 학습에 진보를 이루었습니다. 이것은 새로운 접근 방식을 제시합니다:인지 작업의 자동화. 또한,이러한 알고리즘은 로봇 공학에서 이동성,손재주,비전 및 물체 인식을 향상 시켰습니다. 예를 들어,2003 년의 한 영향력있는 논문은 수표의 서명을 해독하고 자동차를 자동화하기 어려운 작업으로 운전하는 것을 설명합니다. 그러나 수표는 이제 필기를 해독하는 컴퓨터에 의해 일상적으로 처리되며 무인 자동차는 여러 도시에서 테스트되고 있습니다.
배울 수 있는 컴퓨터의 개발은 작업 자동화에서 잠재적으로 극적인 변화이다. 이러한 발전이 얼마나 멀리 진행될 수 있는지,그리고 얼마나 빨리 큰 논쟁의 대상이됩니다. 일부 사람들은 고도로 숙련 된 일자리에서 처음으로 자동화 속도가 가속화되었다고 주장합니다. 한 연구는 7,000 개의 일자리의 작업 내용을 분석하여 많은 고 숙련 일자리를 포함하여 거의 절반이 향후 10~20 년 내에 자동화 위험이 높다고 결론지었습니다. 그 예측이 사실로 입증되면 노동 시장에 대한 영향은 극적 일 수 있습니다.
그러나이 연구는 논란을 불러 일으켰다. 예를 들어 작업 수준에서 자동화 위험을 분석했지만 작업 집합은 작업 집합으로 구성되며 그 중 일부는 자동화 될 수 있지만 다른 작업은 자동화 될 수 없습니다. 저자들은 자동화 위험이 높은 일자리의 비율이 50%가 아니라 5-10%에 가깝다고 결론지었습니다. 적어도 자동화 위험에 처한 직업은 연역적 추론,독창성,의사 소통,교육,문제 해결,읽기 및 쓰기를 더 많이 사용하는 것으로 추정됩니다. 그들은 또한 사전 직업 교육 또는 훈련에 대한 더 큰 요구 사항을 가지고 있습니다. 그러나 연구자들이 이러한 질문에 답하기 전에 훨씬 더 많은 작업을 수행해야합니다.