Economisti Dezvoltă Metodă pentru Estimarea Automatizării Locurilor de Muncă de către Roboți

O echipă de roboțiști de la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne și economiști de la Universitatea din Lausanne au dezvoltat o nouă metodă pentru a calcula care dintre locurile de muncă existente sunt mai expuse la riscul de a fi automate de mașini în viitorul apropiat. 

Studiul a fost publicat în Science Robotics. 

Echipa a dezvoltat, de asemenea, o metodă pentru a sugera tranziții de carieră către locuri de muncă mai puțin susceptibile de a fi automate și cu eforturi minime de recalificare.

Prof. Dario Floreano este director al Laboratorului de Sisteme Inteligente de la EPFL și autor principal al studiului.

“Există mai multe studii care prezic câte locuri de muncă vor fi automate de roboți, dar toate se concentrează pe roboții software, cum ar fi recunoașterea vorbirii și a imaginilor, consultanții financiari roboți, chatbot-urile și așa mai departe”, spune prof. Floreano. „Mai mult, aceste predicții variază foarte mult în funcție de modul în care sunt evaluate cerințele locurilor de muncă și capacitățile software. Aici, luăm în considerare nu numai software-ul de inteligență artificială, ci și roboții foarte inteligenți care efectuează lucrări fizice și am dezvoltat o metodă pentru o comparație sistematică a capacităților umane și robotice utilizate în sute de locuri de muncă.” 

Dezvoltarea Metodei

Echipa a reușit să cartografieze capacitățile robotului pe cerințele locurilor de muncă, ceea ce a fost principala descoperire a studiului. Ei au examinat H2020 Robotic Multi-Annual Roadmap (MAR) al Comisiei Europene, care este un document de strategie periodic revizuit de experți în robotică. MAR detaliază care sunt capacitățile necesare pentru roboții actuali sau care ar putea fi necesare pentru cei viitori. Acestea sunt organizate în categorii precum manipulare, percepție și interacțiune cu oamenii. 

Echipa a analizat multe articole de cercetare, brevete și descrieri de produse robotice pentru a evalua nivelul de maturitate al capacităților robotice. Ei s-au bazat pe „nivelul de pregătire tehnologică” (TRL), care este o scară pentru măsurarea nivelului de dezvoltare a tehnologiei. 

Când a venit vorba de capacitățile umane, cercetătorii au utilizat baza de date O*net, care este o resursă larg utilizată pe piața muncii din SUA. Ea clasifică aproximativ 1.000 de ocupații, detaliezând abilitățile și cunoștințele necesare pentru fiecare. 

Echipa a corelat inițial capacitățile umane din lista O*net cu capacitățile robotice din documentul MAR, ceea ce le-a permis să calculeze cât de probabil este ca fiecare loc de muncă existent să fie realizat de un robot în viitor. Dacă un robot este bun la un anumit loc de muncă, TRL este mai mare. 

Clasificarea Locurilor de Muncă 

După efectuarea acestei analize, rezultatul a fost o clasificare a 1.000 de locuri de muncă. Unul dintre cele mai mici de pe listă a fost „Fizicieni”, în timp ce „Ambalatori de carne” a fost unul dintre cele mai mari. Locurile de muncă din procesarea alimentelor, construcții și întreținere au avut cel mai mare risc.

Prof. Rafael Lalive a condus studiul la Universitatea din Lausanne.

„Provocarea cheie pentru societatea de astăzi este cum să devină rezistentă la automatizare”, spune prof. Lalive. „Lucrarea noastră oferă sfaturi detaliate de carieră pentru lucrătorii care se confruntă cu riscuri mari de automatizare, ceea ce le permite să adopte locuri de muncă mai sigure, reutilizând multe dintre abilitățile dobândite la locul de muncă anterior. Prin aceste sfaturi, guvernele pot sprijini societatea să devină mai rezistentă la automatizare.”

Autorii au creat o metodă pentru a găsi pentru orice loc de muncă dat un loc de muncă alternativ cu un risc semnificativ mai mic de automatizare. Aceste locuri de muncă erau, de asemenea, aproape de cel original în ceea ce privește abilitățile și cunoștințele necesare, ceea ce ajută la minimizarea eforturilor de recalificare. 

Această nouă metodă poate fi utilizată în multe moduri diferite. De exemplu, guvernele pot utiliza această metodă pentru a măsura câți lucrători ar putea fi afectați de automatizare în viitor. Acest lucru ar ajuta la personalizarea inițiativelor de recalificare și a politicilor corespunzătoare. Companiile pot utiliza, de asemenea, această metodă pentru a analiza costurile asociate cu automatizarea. 

Toată această muncă a fost transformată într-un algoritm care poate prezice riscul de automatizare pentru sute de locuri de muncă, sugerând, de asemenea, tranziții de carieră. 

Puteți găsi algoritmul accesibil public aici.