jak technologická změna ovlivňuje návrh pracovních míst? Přemýšlejte o práci jako o souboru úkolů, které vyžadují různé typy dovedností zaměstnanců. Nová technologie zvyšuje relativní produktivitu zaměstnanců v některých úkolech a nahrazuje zaměstnance v jiných úkolech. Firmy reagují změnou designu pracovních míst—kombinací úkolů přidělených pracovníkům—a následně jejich poptávkou po pracovnících s různými dovednostmi.
časná technologie měla tendenci zvyšovat produktivitu manuálních dělníků s nízkou kvalifikací tím, že poskytuje lepší nástroje, Stroje a levnější suroviny. To se odrazilo v postupné mechanizaci zemědělství a pohybu od řemeslníka k tovární výrobě v pozdních 1800s . Kolem roku 1910 však začala nová technologie upřednostňovat pracovníky se střední a vysokou kvalifikací. Továrny se přesunuly na elektrickou energii, což usnadnilo dávkové nebo kontinuální výrobní metody a montážní linky. Tovární mistři, strojníci a manažeři se stali produktivnějšími a dohlíželi na více zdrojů a výstupů. Mezitím bylo mechanizováno mnoho manuálních prací.
Toto je první příklad obecného bodu. Technologie někdy doplňuje zaměstnance tím, že zvyšuje jejich schopnost plnit určité úkoly, a někdy nahrazuje zaměstnance automatizací některých nebo všech jejich úkolů. Mění tak návrh úlohy tím, že zaměří zaměstnance na úkoly, které je obtížné automatizovat, a eliminuje úkoly, které lze snadno automatizovat. Účinek nové technologie se navíc může v průběhu času měnit. Zpočátku to doplnilo práci s nízkou kvalifikací. Později ji nahradil a zároveň doplnil práci se středním a vysokým vzděláním. Dnes doplňuje práci s vysokými dovednostmi, ale často nahrazuje práci se středními dovednostmi. Je rozumné očekávat, že účinky IKT se v budoucnu mohou znovu změnit.
automatizace úkolů (ve strojích nebo softwaru) má několik výhod. To snižuje variace, protože stroje mají tendenci provádět identicky pokaždé. To snižuje nejistotu a pomáhá zlepšovat kvalitu rozhodnutí, produktů nebo služeb. Stroje, a zejména počítače, často generují velké úspory z rozsahu. Firmy se mohou vyhnout složitosti řízení zaměstnanců, včetně konfliktů, motivačních problémů a absencí. Pokud tedy náklady na automatizaci úkolu klesnou dostatečně daleko, firmy pravděpodobně tento úkol zautomatizují.
které úkoly jsou nejjednodušší automatizovat? Ty, které jsou nejlépe srozumitelné, optimalizované a kodifikované předem. Rutinní, jednoduché úkoly byly tedy nejvíce náchylné k mechanizaci a elektronizaci . Jak bylo uvedeno výše, zpočátku byla automatizace manuálními úkoly ve výrobě. Odborníci, jako je Frederick Taylor, vymysleli metody, jak rozdělit výrobu na konkrétní kroky, a poté optimalizovat každý krok. Tímto způsobem kodifikoval úkol, který usnadnil mechanizaci. Od roku 1970 revoluce ICT umožnila podobnou automatizaci mnoha rutinních, předvídatelných úkolů v administrativních a bílých límečcích. Práce zahrnující zpracování informací, vytváření finančních formulářů, provádění rutinních výpočtů atd., byl snadno převzat počítači. Tato „re-engineering“ eliminovala mnoho pracovních míst se středními dovednostmi (např. administrativní práce, zadávání dat, vedení účetnictví) a snížila počet vrstev v podnikových hierarchiích.
jednodušší, stabilnější a předvídatelnější prostředí upřednostňují automatizaci ze dvou důvodů: snadná optimalizace a technologická životnost . Aby byly úkoly automatizovány, musí firma investovat prostředky do analýzy a optimalizace této části procesu. Zdokonalení části procesu vyžaduje zdroje (např. konzultanti, celkové metody řízení kvality). Tato investice bude výhodnější, pokud bude problém s optimalizací jednodušší, jako je tomu u jednodušších produktů a produktových řad. Bude také výhodnější, pokud budou nové znalosti v budoucnu nasazeny déle, jako je tomu u stabilních a předvídatelných prostředí. Například UPS (celosvětová společnost pro doručování balíků) skvěle optimalizovala práci řidičů nákladních vozidel, a to i do té míry, že je naučila, jak co nejrychleji vstoupit do kamionu. Jeho podnikání bylo velmi jednoduché (doručit balíček z jednoho místa na druhé), stejně jako stabilní a předvídatelné (metody se vyvíjely jen málo přes 100 let, od jízdních kol přes motocykly až po nákladní automobily, poté po letadla na dlouhé vzdálenosti).
které úkoly je obtížnější automatizovat? Za prvé, ne všechny ruční úkoly se ukázaly jako snadno automatizované. Fyzické úkoly někdy zahrnují jemnou motorickou koordinaci a obratnost, kterou stroje nebyly schopny replikovat. Často také zahrnují pozorování a interpretaci fyzického prostředí pracovníka, stejně jako pohyb v náhodných fyzických prostorech. Počítače a stroje historicky postrádaly tyto schopnosti, včetně vidění a rozpoznávání obrazu (Obrázek 1).
kognitivní úkoly byly také obtížné automatizovat. Vyžadují vyšší řád myšlení, zatímco počítače mají tendenci provádět pouze specifické, naprogramované operace. Místo toho, aby byly automatizovány, práce zahrnující analýzu, rozhodování, abstraktní myšlení, učení, inovace a kreativitu jsou často doplněny novými technologiemi. Například práce konstruktéra letadel se dramaticky změnila. V minulosti to zahrnovalo značnou únavnou práci, vytváření složitých plánů ručním výpočtem a kresbou. Nyní mají inženýři počítače, které tyto úkoly provádějí, a uvolňují je, aby se více zaměřili na design a složité možnosti konfigurace .
sociální úkoly se také ukázaly jako obtížné automatizovat. Počítače a roboti nemají schopnost vcítit se do kolegů a zákazníků, inspirovat zaměstnance, používat intuici nebo poslouchat a komunikovat s jemností. Úkoly týkající se sociálních interakcí, často v pracovních místech s nízkou kvalifikací a pracovních místech s vysokou kvalifikací, se do značné míry vyhnuly automatizaci. Sociální dovednosti se na trhu práce stávají stále cennějšími a růst zaměstnanosti byl největší u pracovních míst, která mají vysoké požadavky na kognitivní i sociální dovednosti . To znamená, že sociální a kognitivní dovednosti se zdají být komplementární.
shrnutí, práce je svazek manuálních, kognitivních a sociálních úkolů. Nová technologie umožňuje firmám automatizovat některé úkoly, brát je od pracovníků a provádět je místo toho se stroji a počítači. Umožňuje také firmám poskytovat pracovníkům informace, data, analýzy a komunikační nástroje, které zvyšují jejich schopnost plnit další úkoly. Vliv technologie na návrh úlohy tedy spočívá na kontinuu náhradního doplňku. U některých úloh lze většinu nebo všechny úkoly automatizovat. U některých úloh lze automatizovat jen málo úkolů, ale mnoho z nich může být doplněno technologií. Jiné úlohy leží mezi nimi, s některými úkoly automatizovanými, některé neovlivněné, a některé doplněné.
například některé lékařské diagnostické testy byly automatizovány, což eliminovalo mnoho pracovních míst lékařských techniků. Některé ošetřovatelské úkoly byly nahrazeny nočními stroji, které monitorují pacienty a vydávají léky, ale interakce sestry s pacientem je do značné míry nemožná automatizovat. Konečně, prakticky všechny operace jsou stále prováděny lidmi, ale chirurgové mají pokročilé nástroje, které jim umožňují provádět tyto operace rychleji, bezpečně a efektivně.
tento proces může vést k dramatickým rozdílům v práci zaměstnanců . U úloh, které jsou většinou automatizované, mají manažeři tendenci činit většinu nebo všechna rozhodnutí a pracovníci jednoduše plní své předepsané úkoly. Je to proto, že většina procesu již byla optimalizována, takže pracovník může do práce přidat málo nových znalostí a je třeba učinit jen málo rozhodnutí nebo změn. Tyto úlohy obvykle vyžadují málo dovedností, zahrnují pouze několik opakujících se úkolů, vyžadují málo myšlení pracovníka, a proto mají tendenci mít nízkou vnitřní motivaci. Naproti tomu pracovní místa, která jsou doplněna technologií, mají tendenci vyžadovat více dovedností, včetně řešení problémů a sociálních dovedností. Mají tendenci více využívat decentralizaci, aby se zaměstnanci učili a poté vyvíjeli, testovali a implementovali nápady a řešení . Výsledkem je, že tyto práce mají vysokou vnitřní motivaci . V souladu s těmito myšlenkami jsou investice do ICT a výzkumu a vývoje pozitivně spojeny s obohacenějšími návrhy pracovních míst, rozsáhlými organizačními změnami, neustálým zlepšováním a větší konkurencí.
další účinky technologických změn
technologie mění vztah zaměstnavatel-zaměstnanec, a dokonce i to, co znamená být „zaměstnancem“; tyto účinky se však zde dotýkají pouze krátce, protože nejsou hlavním předmětem tohoto článku. Nyní je snadné spolupracovat na dálku pomocí sdílení souborů a dat, e-mailu a videokonference. S výjimkou případů, kdy společná práce musí být synchronní a tváří v tvář, to může změnit tradiční způsoby práce, zaměstnání a pevné struktury. Tento vývoj usnadňuje globalizaci firem, ale také umožňuje outsourcing a offshoring pracovních míst za hranicemi firmy. Umožňují nová opatření, s větší flexibilitou v úkolech, celkový počet hodin, načasování, a umístění práce. V poslední době se to projevilo v „gigové ekonomice“, ve které je rostoucí část pracovní síly zaměstnána krátkodobě, na částečný úvazek bez vazby na tradičního zaměstnavatele. Čistý dopad těchto změn na pracovníky a firmy není dobře znám; společnost by měla očekávat další vývoj v těchto oblastech.
CIT může dále změnit způsob, jakým firmy motivují zaměstnance. Na jedné straně se mnoho pracovních míst stalo decentralizovanějším. Zaměstnanci s větší diskrétností obvykle dostávají vyšší odměnu za výkon, aby sladili své cíle a rozhodnutí s pevnými cíli. Na druhé straně technologie vede k větší centralizaci v některých jiných pracovních místech a umožňuje sledovat a hodnotit zaměstnance novými způsoby. Například, identifikační odznaky mohou být navrženy tak, aby sledovaly polohu zaměstnance, všimněte si, se kterými kolegy tráví čas, sledovat tón konverzací zaměstnanců,a všimněte si, jak během těchto konverzací stojí vůči sobě. Algoritmy strojového učení pak mohou například analyzovat taková data a vyhodnotit potenciál vedení zaměstnanců.“
polarizace trhu práce
jako nová technologie nahrazuje nebo doplňuje různé typy úkolů, mění relativní poptávku po dovednostech potřebných k plnění těchto úkolů. Dovednosti spojené s úkoly, které stroje mohou nyní provádět, mají tendenci vidět relativní pokles poptávky, zatímco dovednosti spojené s úkoly, které jsou doplněny novými technologiemi, vidí relativní nárůst poptávky. Technologická změna tak ovlivňuje relativní kompenzaci pracovníků s různými typy dovedností. Změní se také nabídka pracovníků s různými typy dovedností. Nabídka práce se však mění pomalu, protože vyžaduje změny ve vzdělávání a odborné přípravě. To znamená, že dovednosti a mzdy mají tendenci být vysoce korelovány. Z tohoto důvodu výzkumníci ekonomie práce často zastupují“ dovednosti “ úrovní platu.
automatizace v moderní době má tendenci se zaměřovat na střední dovednosti. Vysoce kvalifikovaná pracovní místa zahrnují kognitivní úkoly, sociální dovednosti (řízení a vedení) a kreativitu. Zatímco některé úlohy s nízkou kvalifikací byly automatizovány, ty, které vyžadují větší obratnost, týmová práce, nebo interakce se zákazníky, nebyly široce automatizovány. Naproti tomu úlohy se středními dovednostmi mají tendenci zahrnovat rutinní zpracování informací, výpočet, a rozhodování. Nejvíce je proto zasáhla automatizace s příchodem levných, výkonných počítačů a většího přístupu k datům.
tento vzor se často nazývá polarizace trhu práce . Polarizace má dva aspekty. Za prvé, relativní podíl nízko-a vysoce kvalifikovaných pracovních míst se zvýšil, s“ vyhloubením “ podílu pracovních míst se střední kvalifikací. Za druhé, to zvýšilo nerovnost mezd, protože pracovní místa se střední kvalifikací klesla na výtečnost, zatímco komplementarita s technologií zvýšila relativní kompenzaci vysoce kvalifikovaných pracovníků; Obrázek 2 to ilustruje pro země OECD.
polarizace je relativně nový jev. Až donedávna trhy práce odrážely technologické změny založené na dovednostech, ve kterých technologie upřednostňovala pracovníky s větší dovedností ve srovnání s těmi, kteří mají méně. Nyní je jiné, že počítače mohou provádět analýzy a do jisté míry kognitivní úkoly; proto se v posledních třech desetiletích objevily rutinní technologické změny.
jak daleko a jak rychle probíhá automatizace úkolů?
jak technologie ovlivňuje návrh úlohy, se nedávno změnilo. Zpočátku, počítače měly do značné míry automatizované úkoly, které by mohly být dobře definovány a vedeny lidmi, buď prostřednictvím tradičních počítačových programů, které určují, co by měl počítač dělat, nebo expertní systémy určené k kategorizaci a replikaci lidského rozhodování. Nedávno však počítačoví vědci učinili pokroky ve strojovém učení, ve kterém počítače vyvíjejí, vyhodnocují a zdokonalují své vlastní algoritmy s malým nebo žádným zásahem člověka. To představuje nový přístup: automatizace kognitivních úkolů. Tyto algoritmy navíc zlepšily mobilitu, obratnost, vidění a rozpoznávání objektů v robotice. Například jeden vlivný papír z roku 2003 popisuje dešifrování podpisu při kontrole a řízení automobilu jako úkoly, které bylo obtížné automatizovat . Kontroly však nyní běžně zpracovávají počítače, které dešifrují rukopis, a auta bez řidiče se testují v několika městech.
vývoj počítačů, které se mohou učit, je potenciálně dramatická změna v automatizaci úloh. Jak daleko bude tento vývoj pravděpodobně pokračovat a jak rychle, je předmětem velké debaty. Někteří tvrdí, že tempo automatizace se zrychlilo, a to i poprvé ve vysoce kvalifikovaných pracovních místech . Jedna studie analyzovala obsah úkolů 7 000 pracovních míst a dospěla k závěru, že téměř polovina, včetně mnoha vysoce kvalifikovaných pracovních míst, je v příštích 10 až 20 letech vystavena vysokému riziku automatizace . Pokud se tato předpověď ukáže jako pravdivá, dopady na trhy práce by mohly být dramatické.
studie však vyvolala kontroverzi. Analyzoval například riziko automatizace na úrovni práce, ale úlohy zahrnují soubor úkolů, z nichž některé mohou být automatizované, zatímco jiné nemusí. Ilustrace na straně 1 pochází z práce, která vylepšila předchozí studii; autoři dospěli k závěru, že zlomek pracovních míst s vysokým rizikem automatizace není 50%, ale blíže 5-10% . Odhaduje se, že práce s alespoň rizikem automatizace zahrnují větší využití deduktivního uvažování, originalita, sdělení, výcvik, řešení problémů, a čtení a psaní. Mají také větší požadavky na předškolní vzdělávání nebo školení , . Je však třeba udělat mnohem více práce, než budou vědci přesvědčeni o odpovědi na tyto otázky.