📚 Hub Books: Онлайн-чтение книгДомашняяНовое долголетие. На чем будет строиться благополучие людей в меняющемся мире - Линда Граттон

Новое долголетие. На чем будет строиться благополучие людей в меняющемся мире - Линда Граттон

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+
1 ... 19 20 21 22 23 24 25 26 27 ... 78
Перейти на страницу:

Как же теперь следует поступить Тому? Один из вариантов – продолжать работать водителем. Согласно схеме, показанной ранее на рис. 3.1, его будущая жизнь в этом случае будет двигаться по прямой от места, в котором он сейчас находится. Однако Том может пойти и другим путем – принять решение о переквалификации и благодаря новым знаниям и навыкам воспользоваться преимуществами расширяющейся индустрии автономных грузовиков, которая будет нуждаться в специально обученных механиках для их обслуживания. У Тома есть еще ряд возможностей: в частности, он может подать заявку на должность сотрудника склада, где работают многие его друзья, и где он тоже приобретет новые навыки и опыт. В конечном счете, путь, который Том выберет сейчас, приведет его к различным будущим платформам, изменит его биографию и реализует одно или несколько из его возможных «я».

Но какой выбор окажется для Тома оптимальным, и чего хочет он сам? Сейчас Том предпочел бы остаться дальнобойщиком, а не работать на складе, – он хочет остаться на пути, по которому уже идет. Он может, в принципе, представить себя и автомехаником, но его беспокоит вопрос: сможет ли он изучить незнакомую ему профессию и заплатить за приобретение новой квалификации? Это более инновационный путь, но он связан с рисками. Поскольку Том постоянно заглядывает вперед, то немного понимает размер и глубину автоматизации и может представить, что, оставаясь дальнобойщиком, он закрывает себе пути к будущему. Если его уволят через пять лет, когда автоматизация распространится шире, то, возможно, ему не по силам будет найти другой вариант профессионального заработка, и вряд ли тогда он сможет освоить квалификацию и опыт для работы в сервисном центре.

Эти весьма жесткие сценарии ставят Тома перед серьезными проблемами, потому что они лишают его возможности планировать и готовиться, сужая спектр будущих вариантов. Если Том хочет сделать что-то новое, нужно начинать как можно раньше, потому что люди, которые рано выстраивают карьеру, как правило, получают наибольшую выгоду. Наконец, Тому следует считаться и с тем, что его нынешние действия или бездействие окажут большое влияние на следующие этапы жизни. Это означает, что сейчас ему нужно получить подробное представление о том, к чему могут привести его сегодняшние решения.

Что станет с рабочими местами в будущем?

Пример Тома, работающего водителем грузовика, раскрывает многие проблемы того, как технологии влияют на рынок труда. Но что ожидать другим людям?

Учитывая сложность оценки влияния технологий на рабочие места, неудивительно, что сейчас не существует единого мнения о том, как именно будет выглядеть наша занятость в будущем. Работа, проведенная Исследовательским центром Пью[69], показала: мнение о том, что машины займут больше рабочих мест, чем создадут, и противоположной точкой зрения разделились между экспертами в соотношении 52:48 %[70]. В целом, у специалистов в области технологии преобладают пессимистичные прогнозы в отношении влияния на рабочие места, поскольку они больше обращают внимание на то, насколько быстро развивается искусственный интеллект и насколько велик его потенциал в захвате рабочих мест. Экономисты настроены более оптимистично: они отмечают, что технологии никогда ранее не создавали массовую безработицу, и считают, что эксперты-технологи преувеличивают перспективы реализации автоматизации на рентабельной основе. Кроме того, экономисты утверждают, что увидеть перспективу уничтожения и захвата рабочих мест довольно легко, гораздо труднее – предвидеть появление новых рабочих мест, которые будут созданы благодаря новым технологиям, рынкам и новым продуктам.

Для более глубокого понимания взаимодействия между технологиями и рынком труда будет полезно обратиться к подходу, разработанному Дароном Асемоглу из Массачусетского технологического института и Паскуалем Рестрепо из Бостонского университета[71]. Эти ученые полагают, что на отдельные рабочие места и более широкий рынок рабочей силы заметно влияет «эффект смещения». Поскольку автоматизация заменяет людей на выполнении определенных задач, фирмам в дальнейшем потребуется меньше работников. Чтобы понять, что это означает для вашей собственной профессии, вы должны рассмотреть потенциальный размер и профиль такого смещения. Чем больше в вашей работе рутинных задач, тем больше риск ее потерять при автоматизации. Например, в нашей работе есть простые рутинные задачи (такие как оценивание студенческих работ и создание слайдов для презентаций), но также и сложные задачи (скажем, разработка гипотез, руководство докторантскими исследованиями и т. п.). Хотя каждая работа имеет уникальное сочетание рутинных и сложных задач, исследования показывают, что в целом, по всему рынку труда, около половины задач, существующих на различных рабочих местах, являются рутинными и, следовательно, относительно простыми для автоматизации[72]. Однако лишь около 5 % рабочих мест состоит из такого набора операций и действий, где 90–100 % задач могут быть целиком автоматизированы. Это помогает объяснить, почему в прошлом автоматизация вытеснила относительно мало рабочих мест. С 1950-х годов только одна из 270 профессий, перечисленных в переписи населения США, была полностью исключена в результате автоматизации – это оператор[73] лифта[74].

Хотя большинство рабочих мест не годится для полной автоматизации, многие из них (около 60 %) содержат около трети задач, которые легко автоматизировать. Например, потенциал для автоматизации задач очень высок в гостиничном бизнесе и общественном питании (около 75 %). В сфере производства, транспорта, складирования и сельского хозяйства может быть автоматизировано около 60 % задач; а в розничной торговле и добыче полезных ископаемых эта доля составляет около половины. Впрочем, существуют и такие отрасли, где процент легко автоматизируемых задач значительно ниже. Речь идет об образовательном секторе, где обучение, наставничество и коучинг едва ли могут быть автоматизированы, поэтому доля уязвимых задач здесь составляет около 25 %. Похожая ситуация наблюдается в сфере управления (где также существуют задачи коучинга, наставничества и руководства), экспертных областях (юристы, консультанты и др.) и здравоохранения (медсестры, врачи общей практики, хирурги, специалисты различных направлений).

1 ... 19 20 21 22 23 24 25 26 27 ... 78
Перейти на страницу:

Комментарии

Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!

Никто еще не прокомментировал. Хотите быть первым, кто выскажется?