hur påverkar tekniska förändringar jobbdesign? Tänk på ett jobb som en uppsättning uppgifter som kräver olika typer av anställdas färdigheter. Ny teknik ökar den relativa medarbetarnas produktivitet i vissa uppgifter och ersätter anställda i andra uppgifter. Företagen svarar genom att ändra arbetsdesign-blandningen av uppgifter som tilldelats arbetstagare—och därefter deras efterfrågan på arbetstagare med olika färdigheter.
tidig teknik tenderade att öka produktiviteten hos manuella arbetare med låg kompetens genom att tillhandahålla bättre verktyg, maskiner och billigare råvaror. Detta återspeglades i gradvis mekanisering av jordbruket och rörelsen från hantverkare till fabrikstillverkning i slutet av 1800-talet . Men omkring 1910 började ny teknik gynna medel-och högkvalificerade arbetare. Fabriker skiftade till elkraft, vilket underlättade batch-eller kontinuerliga produktionsmetoder och monteringslinjer. Fabrikschefer, maskinister och chefer blev mer produktiva och övervakade mer resurser och produktion. Under tiden mekaniserades många manuella jobb.
Detta är ett tidigt exempel på en allmän punkt. Tekniken kompletterar ibland anställda genom att öka deras förmåga att utföra vissa uppgifter, och ibland ersätter de anställda genom att automatisera vissa eller alla sina uppgifter. Det ändrar således jobbdesign genom att fokusera medarbetaren på uppgifter som är svåra att automatisera och eliminera uppgifter som är lätta att automatisera. Dessutom kan effekten av ny teknik förändras över tiden. Inledningsvis kompletterade det lågkvalificerat arbete. Senare ersatte den det medan den kompletterade mellan – och högfärdighetsarbete. Idag kompletterar det högfärdighetsarbete men ersätter ofta medelfärdighetsarbete. Det är rimligt att förvänta sig att IKT: s effekter kan förändras igen i framtiden.
automatisera uppgifter (i maskiner eller programvara) har flera fördelar. Det minskar variationen eftersom maskiner tenderar att utföra identiskt varje gång. Detta minskar osäkerheten och bidrar till att förbättra kvaliteten på beslut, produkter eller tjänster. Maskiner, och särskilt datorer, genererar ofta stora skalfördelar. Företag kan undvika komplexiteten i att hantera anställda, inklusive konflikter, incitamentsproblem och frånvaro. Därför, om kostnaden för att automatisera en uppgift faller tillräckligt långt, kommer företagen sannolikt att automatisera den uppgiften.
vilka uppgifter är enklaste att automatisera? De som lättast förstås, optimeras och kodifieras i förväg. Således har rutinmässiga, enkla uppgifter varit mest mottagliga för mekanisering och datorisering . Som nämnts ovan var automatiseringen initialt av manuella uppgifter inom tillverkningen. Experter som Frederick Taylor utformade metoder för att bryta produktionen i specifika steg och sedan optimera varje steg. Genom att göra det kodifierade uppgiften, vilket underlättade mekaniseringen. Från och med 1970-talet möjliggjorde IKT-revolutionen liknande automatisering av många rutinmässiga, förutsägbara uppgifter i kontor och tjänstemän. Arbete med informationsbehandling, produktion av finansiella former, rutinberäkningar etc., togs lätt över av datorer. Denna” Re-engineering ” eliminerade många mellankvalitetsjobb (t.ex. kontorsarbete, datainmatning, bokföring) och minskade antalet lager i företagshierarkier.
enklare, mer stabila och förutsägbara miljöer gynnar automatisering av två skäl: enkel optimering och teknisk livslängd . För att uppgifter ska kunna automatiseras måste företaget investera resurser i att analysera och optimera den delen av processen. Att fullända en del av en process tar resurser (t.ex. konsulter, totala kvalitetshanteringsmetoder). Denna investering blir mer lönsam om optimeringsproblemet är lättare, vilket är fallet med enklare produkter och produktlinjer. Det blir också mer lönsamt om den nya kunskapen kan utnyttjas längre i framtiden, vilket är fallet med stabila och förutsägbara miljöer. Till exempel optimerade UPS (ett världsomspännande paketleveransföretag) famously jobbet för lastbilsförare, även i den utsträckning att lära dem hur man går in i lastbilen på snabbast möjliga sätt. Dess verksamhet var väldigt enkel (leverera ett paket från en plats till en annan), såväl som stabil och förutsägbar (metoder utvecklades lite över mer än 100 år, från cyklar till motorcyklar till lastbilar, sedan till flygplan för långa avstånd).
vilka uppgifter är svårare att automatisera? För det första har inte alla manuella uppgifter visat sig vara lätta att automatisera. Fysiska uppgifter involverar ibland finmotorisk samordning och fingerfärdighet, vilka maskiner inte har kunnat replikera. De innebär också ofta att observera och tolka arbetarens fysiska miljö, liksom att flytta inom slumpmässiga fysiska utrymmen. Datorer och maskiner har historiskt saknat dessa funktioner, inklusive vision och bildigenkänning (Figur 1).
kognitiva uppgifter har också varit svåra att automatisera. De kräver högre ordningens tänkande, medan datorer har tenderat att endast utföra specifika, programmerade operationer. Istället för att automatiseras kompletteras ofta jobb som involverar analys, beslutsfattande, abstrakt tänkande, lärande, innovation och kreativitet med ny teknik. Till exempel har arbetet med en flygplansingenjör förändrats dramatiskt. Tidigare involverade det betydande tråkigt arbete och producerade komplexa ritningar genom handberäkning och ritning. Nu har ingenjörer datorer som utför dessa uppgifter och frigör dem för att fokusera mer på design och komplexa konfigurationsalternativ .
sociala uppgifter har också visat sig vara svåra att automatisera. Datorer och robotar har inte förmågan att empati med kollegor och kunder, inspirera anställda, använda intuition eller lyssna och kommunicera med subtilitet. Uppgifter som involverar sociala interaktioner, ofta i lågkvalificerade tjänstejobb och högkvalificerade ledningsjobb, har till stor del undvikit automatisering. Sociala färdigheter har blivit allt mer värdefulla på arbetsmarknaden, och sysselsättningstillväxten har varit störst i jobb som är höga i både kognitiva och sociala kompetenskrav . Det vill säga sociala och kognitiva färdigheter verkar vara komplementära.
Sammanfattningsvis är ett jobb en bunt av manuella, kognitiva och sociala uppgifter. Ny teknik gör det möjligt för företag att automatisera vissa uppgifter, ta dem från arbetare och utföra dem istället med maskiner och datorer. Det gör det också möjligt för företag att förse arbetstagare med informations -, data -, analys-och kommunikationsverktyg som ökar deras förmåga att utföra andra uppgifter. Således vilar effekten av teknik på jobbdesign på ett ersättningskomplementkontinuum. För vissa jobb kan de flesta eller alla uppgifter automatiseras. För vissa jobb kan få uppgifter automatiseras, men många kan kompletteras med teknik. Andra jobb ligger däremellan, med vissa uppgifter automatiserade, vissa opåverkade och andra kompletterade.
till exempel har vissa medicinska diagnostiska tester automatiserats, vilket eliminerar många medicinska tekniker jobb. Vissa omvårdnadsuppgifter har ersatts av sängmaskiner som övervakar patienter och dispenserar medicin, men sjuksköterskans interaktion med patienten är i stort sett omöjlig att automatisera. Slutligen utförs nästan alla operationer fortfarande av människor, men kirurger har avancerade verktyg som gör det möjligt för dem att utföra dessa operationer snabbare, säkert och effektivt.
denna process kan leda till dramatiska skillnader i anställdas arbete . För jobb som oftast är automatiserade tenderar chefer att fatta de flesta eller alla beslut och arbetare utför helt enkelt sina föreskrivna uppgifter. Detta beror på att mycket av processen redan har optimerats, så arbetaren kan lägga lite ny kunskap till jobbet, och få beslut eller förändringar måste göras. Dessa jobb kräver vanligtvis få färdigheter, involverar bara några repetitiva uppgifter, kräver lite tänkande av arbetaren och tenderar därför att ha låg inneboende motivation. Däremot tenderar jobb som kompletteras med teknik att kräva mer kompetens, inklusive problemlösning och sociala färdigheter. De tenderar att använda sig mer av decentralisering så att anställda lär sig och sedan utvecklar, testar och implementerar ideer och lösningar . Som ett resultat har sådana jobb hög inneboende motivation . I överensstämmelse med dessa tankar är investeringar i IKT och forskning och utveckling positivt förknippade med mer berikade jobbdesigner, storskalig organisatorisk förändring, kontinuerlig förbättring och ökad konkurrens.
andra effekter av teknisk förändring
teknik förändrar förhållandet mellan arbetsgivare och anställd och till och med vad det innebär att vara en ”anställd”; sådana effekter berörs dock bara kortfattat här eftersom de inte är huvudområdet för denna artikel. Det är nu enkelt att samarbeta på distans genom fil-och datadelning, e-post och videokonferens. Förutom när gemensamt arbete måste vara synkront och ansikte mot ansikte, kan detta förändra traditionella arbetssätt, sysselsättning och fasta strukturer. Denna utveckling underlättar globaliseringen av företag, men möjliggör också outsourcing och offshoring av jobb utanför företagets gränser. De möjliggör nya arrangemang, med mer flexibilitet i uppgifter, totala timmar, tidpunkt och plats för arbetet. Nyligen har detta manifesterats i” gigekonomin”, där en ökande bråkdel av arbetskraften är anställd på kort sikt, deltidsarrangemang utan anknytning till en traditionell arbetsgivare. Nettoeffekten av dessa förändringar på arbetstagare och företag är inte väl förstådd; samhället bör förvänta sig att se ytterligare utveckling på dessa områden.
CIT kan ytterligare ändra hur företag motiverar anställda. Å ena sidan har många jobb blivit mer decentraliserade. Anställda med större diskretion ges vanligtvis starkare lön för prestanda för att anpassa sina mål och beslut till fasta mål. Å andra sidan leder tekniken till ökad centralisering i vissa andra jobb och gör det möjligt att övervaka och bedöma anställda på nya sätt. Till exempel kan identifieringsmärken utformas för att spåra en anställds plats, notera vilka kollegor de tillbringar tid med, övervaka tonen i anställdas konversationer och notera hur de står i förhållande till varandra under dessa konversationer. Maskininlärningsalgoritmer kan sedan, till exempel, analysera sådana data för att utvärdera anställdas ”ledarskapspotential.”
Arbetsmarknadspolarisering
eftersom ny teknik ersätter eller kompletterar olika typer av uppgifter förändras den relativa efterfrågan på färdigheter som behövs för att utföra dessa uppgifter. Färdigheter i samband med uppgifter som maskiner nu kan utföra tenderar att se en relativ nedgång i efterfrågan, medan de som är förknippade med uppgifter som kompletteras med ny teknik ser en relativ ökning av efterfrågan. Således påverkar tekniska förändringar den relativa ersättningen för arbetstagare med olika färdighetstyper. Utbudet av arbetstagare med olika kompetenstyper kommer också att förändras. Arbetskraftsutbudet tenderar dock att förändras långsamt eftersom det kräver förändringar i utbildning och utbildning. Detta innebär att färdigheter och löner tenderar att vara starkt korrelerade. Av den anledningen är forskare i arbetsekonomi ofta proxy ”färdigheter” av lönenivån.
automatisering i modern tid har tenderat att fokusera på mellankvalitetsjobb. Högkvalificerade jobb består av kognitiva uppgifter, sociala färdigheter (ledning och ledarskap) och kreativitet. Medan vissa lågkvalificerade jobb har automatiserats, har de som kräver större skicklighet, lagarbete eller interaktioner med kunder inte automatiserats i stor utsträckning. Däremot tenderar mellankvalitetsjobb att involvera rutinmässig informationsbehandling, beräkning och beslutsfattande. De har därför drabbats hårdast av automatisering med tillkomsten av billiga, kraftfulla datorer och större tillgång till data.
detta mönster kallas ofta arbetsmarknadspolarisering . Polarisering har två aspekter. För det första har den relativa andelen låg – och högkvalificerade jobb ökat, med en ”urholkning” av andelen mellankvalificerade jobb. För det andra har detta ökat ojämlikheten i lönerna, eftersom jobb i mellankompetens har blivit framträdande, medan komplementaritet med teknik har ökat relativ kompensation för högkvalificerade arbetstagare.Figur 2 illustrerar detta för OECD-länderna.
polarisering är ett relativt nytt fenomen. Fram till nyligen återspeglade arbetsmarknaden kompetensförspänd teknisk förändring där teknik gynnade arbetare med mer skicklighet i förhållande till dem med mindre. Det som är annorlunda nu är att datorer kan utföra analys och till viss del kognitiva uppgifter; därför har rutinmässig partisk teknisk förändring uppstått under de senaste tre decennierna.
hur långt och hur snabbt går automatiseringen av uppgifter?
hur tekniken påverkar jobbdesign har nyligen förändrats. Inledningsvis hade datorer till stor del automatiserade uppgifter som kunde vara väldefinierade och styrda av människor, antingen via traditionella datorprogram som anger vad datorn ska göra eller expertsystem utformade för att kategorisera och replikera mänskligt beslutsfattande. Nyligen har dock datavetare gjort framsteg i maskininlärning, där datorer utvecklar, utvärderar och förfinar sina egna algoritmer, med liten eller ingen mänsklig intervention. Detta presenterar ett nytt tillvägagångssätt: automatisering av kognitiva uppgifter. Dessutom har sådana algoritmer förbättrat rörlighet, fingerfärdighet, vision och objektigenkänning i robotik. Till exempel beskriver ett inflytelserikt papper från 2003 att dechiffrera signaturen på en check och köra bil som uppgifter som var svåra att automatisera . Men kontroller behandlas nu rutinmässigt av datorer som dechiffrerar handskrift, och förarlösa bilar testas i flera städer.
utvecklingen av datorer som kan lära sig är en potentiellt dramatisk förändring i uppgiftsautomatisering. Hur långt denna utveckling sannolikt kommer att gå, och hur snabbt, är föremål för stor debatt. Vissa hävdar att automatiseringstakten har accelererat, inklusive för första gången i högkvalificerade jobb . En studie analyserade uppgiftsinnehållet i 7 000 jobb och drog slutsatsen att nästan hälften, inklusive många högkvalificerade jobb, löper hög risk för automatisering under de kommande 10 till 20 åren . Om den förutsägelsen visar sig vara sann kan konsekvenserna för arbetsmarknaden vara dramatiska.
studien väckte emellertid kontroverser. Till exempel analyserade den risken för automatisering på jobbnivå, men jobb består av en uppsättning uppgifter, av vilka vissa kan automatiseras, medan andra kanske inte. Illustrationen på sidan 1 kommer från ett arbete som förfinade den tidigare studien; författarna drog slutsatsen att andelen jobb med hög risk för automatisering inte är 50% utan närmare 5-10% . Jobb med minst risk för automatisering beräknas innebära större användning av deduktivt resonemang, originalitet, kommunikation, utbildning, problemlösning och läsning och skrivning. De har också större krav på utbildning eller utbildning före jobbet,. Men betydligt mer arbete måste göras innan forskare kommer att vara säkra på att svara på dessa frågor.