miten teknologinen muutos vaikuttaa työn suunnitteluun? Ajattele työ joukko tehtäviä, jotka vaativat erilaisia työntekijöiden taitoja. Uusi teknologia nostaa työntekijöiden suhteellista tuottavuutta joissakin tehtävissä ja korvaa työntekijöitä toisissa tehtävissä. Yritykset vastaavat muuttamalla työpaikkasuunnittelua-työntekijöille annettujen tehtävien yhdistelmää-ja sen jälkeen vaatimustaan eri taitoja omaavista työntekijöistä.
varhaisella teknologialla oli taipumus lisätä vähätaitoisten ruumiillisen työn tekijöiden tuottavuutta tarjoamalla parempia työkaluja, koneita ja halvempia raaka-aineita. Tämä näkyi maatalouden asteittaisena koneellistumisena ja siirtymisenä käsityöläisestä tehdasteollisuuteen 1800-luvun lopulla . Vuoden 1910 tienoilla uusi tekniikka alkoi kuitenkin suosia Keski – ja korkeataitoisia työntekijöitä. Tehtaat siirtyivät sähkövoimaan, mikä helpotti erä-tai jatkuvatoimisia tuotantomenetelmiä ja kokoonpanolinjoja. Tehtaiden työnjohtajista, koneistajista ja johtajista tuli tuottavampia, ja he valvoivat enemmän resursseja ja tuotantoa. Samaan aikaan monet manuaaliset työt koneellistuivat.
tämä on varhainen esimerkki yleisestä pisteestä. Teknologia täydentää joskus työntekijöitä parantamalla heidän kykyään suorittaa tiettyjä tehtäviä, ja joskus se korvaa työntekijöitä automatisoimalla joitakin tai kaikkia tehtäviä. Se siis muuttaa työn suunnittelua keskittämällä työntekijän uudelleen tehtäviin, joita on vaikea automatisoida, ja poistamalla tehtävät, jotka on helppo automatisoida. Lisäksi uuden teknologian vaikutus voi muuttua ajan myötä. Aluksi se täydensi matalan ammattitaidon työtä. Myöhemmin se korvasi sen ja täydensi samalla Keski-ja korkean ammattitaidon työtä. Nykyään se täydentää korkean ammattitaidon työtä, mutta korvaa usein keskitaidon työn. On kohtuullista odottaa, että tieto-ja viestintätekniikan vaikutukset voivat vielä muuttua tulevaisuudessa.
tehtävien automatisoinnissa (koneissa tai ohjelmistoissa) on useita etuja. Se vähentää vaihtelua, koska koneet toimivat yleensä identtisesti joka kerta. Tämä vähentää epävarmuutta ja auttaa parantamaan päätösten, tuotteiden tai palvelujen laatua. Koneet ja erityisesti tietokoneet tuottavat usein suuria mittakaavaetuja. Yritykset voivat välttää työntekijöiden hallinnan monimutkaisuuden, mukaan lukien ristiriidat, kannustinongelmat ja poissaolot. Jos siis tehtävän automatisoinnin kustannukset putoavat riittävän alas, yritykset todennäköisesti automatisoivat tehtävän.
mitkä tehtävät on helpointa automatisoida? Ne, jotka ovat helpoimmin ymmärrettäviä, optimoitu ja kodifioitu etukäteen. Rutiininomaiset, yksinkertaiset tehtävät ovat siis olleet herkimpiä koneellistumiselle ja tietokoneistamiselle . Kuten edellä todettiin, aluksi automaatio oli manuaalisia tehtäviä valmistuksessa. Frederick Taylorin kaltaiset asiantuntijat kehittivät menetelmiä, joilla tuotanto voidaan jakaa tiettyihin vaiheisiin ja sitten optimoida jokainen vaihe. Tämä kodifioi tehtävän, mikä helpotti koneellistumista. 1970-luvulta lähtien ICT-vallankumous mahdollisti samankaltaisen automatisoinnin monissa rutiininomaisissa, ennustettavissa tehtävissä toimihenkilö-ja toimihenkilötehtävissä. Työ, johon sisältyy tietojenkäsittelyä, rahoituslomakkeiden laatimista, rutiinilaskelmien tekemistä jne., otettiin helposti tietokoneiden haltuun. Tämä ”uudelleensuunnittelu” poisti monia keskitaitotehtäviä (esim.toimistotyö, tiedonsyöttö, kirjanpito) ja vähensi yrityshierarkioiden kerrosten määrää.
yksinkertaisemmat, vakaammat ja ennustettavammat ympäristöt suosivat automaatiota kahdesta syystä: optimoinnin helppous ja teknologinen pitkäikäisyys . Jotta tehtävät voidaan automatisoida, yrityksen on investoitava resursseja analysointiin ja optimointiin, että osa prosessia. Prosessin osa vaatii resursseja (esim.konsultit, kokonaislaadun hallintamenetelmät). Investointi on kannattavampi, jos optimointiongelma on helpompi, kuten yksinkertaisempien tuotteiden ja tuotelinjojen kohdalla. Se on myös kannattavampaa, jos uutta tietoa voidaan tulevaisuudessa hyödyntää pidempään, kuten vakaissa ja ennustettavissa ympäristöissä. Esimerkiksi ups (maailmanlaajuinen pakettikuljetusyritys) on tunnetusti optimoinut jakeluautonkuljettajien työtä jopa siinä määrin, että se on opettanut heitä astumaan kuorma-autoon mahdollisimman nopeasti. Sen liiketoiminta oli hyvin yksinkertaista (toimittaa paketti paikasta toiseen) sekä vakaa ja ennustettavissa (menetelmät kehittynyt hieman yli 100 vuotta, polkupyörät moottoripyörät kuorma, sitten lentokoneet pitkiä matkoja).
mitkä tehtävät on vaikeampi automatisoida? Ensinnäkin kaikki manuaaliset tehtävät eivät ole osoittautuneet helpoiksi automatisoida. Fyysisiin tehtäviin liittyy joskus hienomotorista koordinaatiota ja näppäryyttä, joita koneet eivät ole pystyneet toistamaan. Niihin liittyy usein myös työntekijän fyysisen ympäristön havainnointi ja tulkitseminen sekä satunnaisissa fyysisissä tiloissa liikkuminen. Tietokoneilta ja koneilta on historiallisesti puuttunut näitä ominaisuuksia, kuten näkö-ja kuvantunnistusta (Kuva 1).
myös kognitiivisia tehtäviä on ollut vaikea automatisoida. Ne vaativat korkeamman asteen ajattelukykyä, kun taas tietokoneet ovat yleensä suorittaneet vain tiettyjä, ohjelmoituja operaatioita. Automatisoinnin sijaan työtä, johon kuuluu analyysi, päätöksenteko, abstrakti ajattelu, oppiminen, innovaatiot ja luovuus, täydennetään usein uudella teknologialla. Esimerkiksi lentokonesuunnittelijan työ on muuttunut dramaattisesti. Aiemmin se vaati huomattavaa työlästä työtä, joka tuotti monimutkaisia piirustuksia käsin laskemalla ja piirtämällä. Nyt insinööreillä on tietokoneita, jotka suorittavat näitä tehtäviä, mikä vapauttaa heidät keskittymään enemmän suunnitteluun ja monimutkaisiin konfigurointivaihtoehtoihin .
myös yhteiskunnalliset tehtävät ovat osoittautuneet vaikeasti automatisoitaviksi. Tietokoneilla ja roboteilla ei ole kykyä eläytyä kollegoihin ja asiakkaisiin, inspiroida työntekijöitä, käyttää intuitiota tai kuunnella ja kommunikoida hienovaraisesti. Sosiaalista kanssakäymistä vaativissa tehtävissä, usein vähän ammattitaitoa vaativissa palveluammateissa ja korkean ammattitaidon johtotehtävissä, on pitkälti vältytty automaatiolta. Sosiaalisista taidoista on tullut yhä arvokkaampia työmarkkinoilla, ja työllisyyden kasvu on ollut suurinta sekä kognitiivisten että sosiaalisten taitovaatimusten osalta korkeissa työpaikoissa . Eli sosiaaliset ja kognitiiviset taidot näyttävät täydentävän toisiaan.
Yhteenvetona voidaan todeta, että työ on nippu manuaalisia, kognitiivisia ja sosiaalisia tehtäviä. Uuden teknologian avulla yritykset voivat automatisoida joitakin tehtäviä, ottaa ne työntekijöiltä ja suorittaa ne sen sijaan koneilla ja tietokoneilla. Sen avulla yritykset voivat myös tarjota työntekijöille tietoa, dataa, analyyseja ja viestintävälineitä, jotka lisäävät heidän kykyään suorittaa muita tehtäviä. Teknologian vaikutus työn suunnitteluun nojaa siis korvaavan komplementin jatkumoon. Joissakin tehtävissä suurin osa tai kaikki tehtävät voidaan automatisoida. Joidenkin työpaikkojen kohdalla harvoja tehtäviä voidaan automatisoida, mutta monia voidaan täydentää teknologialla. Välissä on muita työtehtäviä, joista osa on automatisoitu, osa ei vaikuta ja osa täydentyy.
esimerkiksi joitakin lääketieteellisiä diagnostisia testejä on automatisoitu, mikä on poistanut monia lääkintäteknikon töitä. Osa hoitotehtävistä on korvattu potilaita valvovilla ja lääkkeitä jakavilla vuodekoneilla, mutta hoitajan vuorovaikutusta potilaan kanssa on pitkälti mahdotonta automatisoida. Lopuksi, lähes kaikki leikkaukset tehdään edelleen ihmiset, mutta kirurgit ovat kehittyneitä työkaluja, joiden avulla he voivat suorittaa nämä leikkaukset nopeammin, turvallisesti ja tehokkaasti.
tämä prosessi voi johtaa dramaattisiin eroihin työntekijöiden työssä . Useimmiten automatisoiduissa työpaikoissa esimiehet tekevät yleensä useimmat tai kaikki päätökset ja työntekijät yksinkertaisesti suorittavat heille määrätyt tehtävät. Tämä johtuu siitä, että suuri osa prosessista on jo optimoitu, joten työntekijä voi lisätä vain vähän uutta tietoa työhön, eikä päätöksiä tai muutoksia tarvitse tehdä juuri lainkaan. Nämä työt vaativat yleensä vain vähän taitoja, sisältävät vain muutamia toistuvia tehtäviä, vaativat vain vähän ajattelua työntekijältä, ja siksi niillä on yleensä alhainen luontainen motivaatio. Sen sijaan teknologialla täydennetyt työt vaativat yleensä enemmän taitoja, kuten ongelmanratkaisua ja sosiaalisia taitoja. He pyrkivät hyödyntämään hajauttamista enemmän niin, että työntekijät oppivat ja sitten kehittävät, testaavat ja toteuttavat ideoita ja ratkaisuja . Tämän seurauksena tällaisilla työpaikoilla on suuri luontainen motivaatio . Näiden ideoiden mukaisesti investoinnit tieto-ja viestintätekniikkaan sekä tutkimukseen ja kehitykseen liittyvät myönteisesti työtehtävien rikastumiseen, laajamittaiseen organisaatiomuutokseen, jatkuvaan parantamiseen ja kilpailun lisääntymiseen.
muut teknologisen muutoksen vaikutukset
teknologia muuttaa työnantajan ja työntekijän suhdetta ja jopa sitä, mitä ”työntekijänä” oleminen merkitsee; näitä vaikutuksia käsitellään tässä kuitenkin vain lyhyesti, sillä ne eivät ole tämän artikkelin pääaihe. Nyt on helppo tehdä etäyhteistyötä tiedostojen ja tietojen jakamisen, sähköpostin ja videoneuvottelun avulla. Paitsi silloin, kun yhteisen työn on oltava synkronista ja kasvotusten, tämä voi muuttaa perinteisiä työskentelytapoja, työllistymistä ja yritysrakenteita. Tämä kehitys helpottaa yritysten maailmanlaajuistumista, mutta mahdollistaa myös työpaikkojen ulkoistamisen ja siirtämisen yritysten rajojen ulkopuolelle. Ne mahdollistavat uudet järjestelyt, joissa työtehtävät, kokonaistunnit, ajoitus ja työn sijainti ovat joustavampia. Viime aikoina tämä on näkynyt ”keikkataloudessa”, jossa yhä suurempi osa työvoimasta työskentelee lyhytaikaisissa, osa-aikaisissa järjestelyissä ilman kiinnitystä perinteiseen työnantajaan. Näiden muutosten nettovaikutusta työntekijöihin ja yrityksiin ei tunneta kovin hyvin.yhteiskunnan pitäisi odottaa kehittyvän edelleen näillä aloilla.
arvokuljetukset voivat edelleen muuttaa sitä, miten yritykset motivoivat työntekijöitä. Toisaalta monista työpaikoista on tullut hajautetumpia. Työntekijät, joilla on enemmän harkintavaltaa, saavat yleensä vahvemman palkan suorituksesta, jotta heidän tavoitteensa ja päätöksensä voidaan yhdenmukaistaa vakaiden tavoitteiden kanssa. Toisaalta teknologia lisää keskittymistä joihinkin muihin työpaikkoihin ja mahdollistaa työntekijöiden seurannan ja arvioinnin uusilla tavoilla. Esimerkiksi henkilökortit voidaan suunnitella seuraamaan työntekijän sijaintia, tarkkailemaan, kenen kollegojen kanssa he viettävät aikaa, tarkkailemaan työntekijöiden keskustelujen sävyä ja huomaamaan, miten he seisovat suhteessa toisiinsa näiden keskustelujen aikana. Koneoppimisen algoritmit voivat sitten esimerkiksi analysoida tällaista dataa arvioidakseen työntekijän johtajuuspotentiaalia.”
työmarkkinoiden polarisaatio
koska uusi teknologia korvaa tai täydentää erityyppisiä tehtäviä, se muuttaa näiden tehtävien suorittamiseen tarvittavien taitojen suhteellista kysyntää. Taidot, jotka liittyvät tehtäviin, joita koneet voivat nyt suorittaa, ovat yleensä kysynnän suhteellista vähenemistä, kun taas tehtäviin, joita uusi teknologia täydentää, liittyvät kysynnän suhteellista kasvua. Teknologinen muutos vaikuttaa siis eri taitolajeja omaavien työntekijöiden suhteelliseen korvaukseen. Myös erityyppisiä taitoja omaavien työntekijöiden tarjonta muuttuu. Työvoiman tarjonnalla on kuitenkin taipumus muuttua hitaasti, koska se vaatii muutoksia koulutukseen. Tämä tarkoittaa, että osaaminen ja palkat ovat yleensä hyvin korreloituneita. Tästä syystä työekonomian tutkijat mittaavat usein ”taidot” palkkatason mukaan.
automaatio on nykyaikana yleensä keskittynyt keskitaitotöihin. Korkean ammattitaidon työt koostuvat kognitiivisista tehtävistä, sosiaalisista taidoista (johtaminen ja johtaminen) sekä luovuudesta. Vaikka jotkut matalan osaamisen työt on automatisoitu, ne, jotka vaativat suurempaa näppäryyttä, tiimityötä tai vuorovaikutusta asiakkaiden kanssa, eivät ole olleet laajalti automatisoituja. Sen sijaan keskitaitotehtäviin liittyy yleensä rutiininomaista tiedon käsittelyä, laskentaa ja päätöksentekoa. Siksi ne ovat kärsineet eniten automaatiosta halpojen, tehokkaiden tietokoneiden ja suuremman tiedonsaannin myötä.
tätä kaavaa kutsutaan usein työmarkkinoiden polarisaatioksi . Polarisaatiolla on kaksi puolta. Ensinnäkin matala – ja korkeataitoisten työpaikkojen suhteellinen osuus on kasvanut, ja keskitaitoisten osuus on ”hollowing out”. Toiseksi tämä on lisännyt palkkaeroja, koska keskitaitoisten työpaikkojen merkitys on vähentynyt, kun taas teknologian täydentävyys on lisännyt korkeasti koulutettujen työntekijöiden suhteellisia korvauksia; Kuvio 2 havainnollistaa tätä OECD-maiden osalta.
polarisaatio on suhteellisen uusi ilmiö. Viime aikoihin asti työmarkkinat heijastelivat taitopainotteista teknologista muutosta, jossa teknologia suosi työntekijöitä, joilla on enemmän taitoa kuin niillä, joilla on vähemmän. Eri asia on nyt se, että tietokoneet voivat suorittaa analyyseja ja jossain määrin myös kognitiivisia tehtäviä; niinpä viimeisten kolmen vuosikymmenen aikana on syntynyt rutiininomainen teknologinen muutos.
kuinka pitkälle ja kuinka nopeasti tehtävien automatisointi etenee?
miten teknologia vaikuttaa työn suunnitteluun on viime aikoina muuttunut. Alun perin tietokoneilla oli pitkälti automatisoituja tehtäviä, jotka voitiin määritellä ja ohjata ihmisten toimesta, joko perinteisten tietokoneohjelmien avulla, jotka määrittelivät, mitä tietokoneen tulisi tehdä, tai asiantuntijajärjestelmien avulla, jotka oli suunniteltu luokittelemaan ja toistamaan ihmisen päätöksentekoa. Viime aikoina tietojenkäsittelytieteilijät ovat kuitenkin edistyneet koneoppimisessa, jossa tietokoneet kehittävät, arvioivat ja tarkentavat omia algoritmejaan ilman, että ihminen puuttuu asiaan juuri lainkaan. Tämä esittelee uuden lähestymistavan: kognitiivisten tehtävien automatisoinnin. Lisäksi tällaiset algoritmit ovat parantaneet liikkuvuutta, näppäryyttä, näkökykyä ja objektintunnistusta robotiikassa. Esimerkiksi eräs vaikutusvaltainen lehti vuodelta 2003 kuvailee shekin allekirjoituksen purkamista ja autolla ajamista tehtäviksi, joita oli vaikea automatisoida . Nykyään tarkastuksia tehdään kuitenkin rutiininomaisesti käsialaa tulkitsevilla tietokoneilla, ja kuljettajattomia autoja testataan useissa kaupungeissa.
oppimiskykyisten tietokoneiden kehitys on mahdollisesti dramaattinen muutos tehtäväautomaatiossa. Siitä, miten pitkälle tämä kehitys todennäköisesti etenee ja kuinka nopeasti, käydään paljon keskustelua. Joidenkin mielestä automaation tahti on kiihtynyt, myös ensimmäistä kertaa korkeasti koulutetuissa työpaikoissa . Eräässä tutkimuksessa analysoitiin 7 000 työpaikan tehtäväsisältöä ja tultiin siihen tulokseen, että lähes puolet, mukaan lukien monet korkeasti koulutetut työpaikat, on suuressa automaatioriskissä seuraavien 10-20 vuoden aikana . Jos tämä ennustus osoittautuu todeksi, seuraukset työmarkkinoille voivat olla dramaattiset.
tutkimus kuitenkin herätti kiistaa. Siinä analysoitiin esimerkiksi automaatioriskiä työtasolla, mutta työtehtävät käsittävät joukon tehtäviä, joista osa saattaa olla automatisoituja, osa ei. Sivun 1 kuva on peräisin teoksesta, joka tarkensi edellistä tutkimusta; kirjoittajat päättelivät, että suuren automaatioriskin työpaikkojen osuus ei ole 50 prosenttia, vaan lähempänä 5-10 prosenttia . Ainakin automaatioriskin työpaikkoihin arvioidaan liittyvän enemmän deduktiivista päättelyä, omaperäisyyttä, viestintää, koulutusta, ongelmanratkaisua sekä lukemista ja kirjoittamista. Heillä on myös suuremmat vaatimukset esiopetukseen tai koulutukseen,. Työtä on kuitenkin tehtävä huomattavasti enemmän, ennen kuin tutkijat ovat luottavaisia vastaamaan näihin kysymyksiin.