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 directorul Laboratorului de Sisteme Inteligente de la EPFL și autorul principal al studiului.

„Există mai multe studii care prevăd câte locuri de muncă vor fi automate de roboți, dar acestea se concentrează doar 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 previziuni variază foarte mult în funcție de modul în care sunt evaluate cerințele locurilor de muncă și abilitățile 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 abilităților umane și robotice utilizate în sute de locuri de muncă.”

Dezvoltarea Metodei

Echipa a reușit să cartografieze capacitățile roboților pe cerințele locurilor de muncă, ceea ce a fost principala descoperire a studiului. Ei au examinat Planul Multi-Anual Robotic H2020 (MAR) al Comisiei Europene, care este un document de strategie periodic revizuit de experți în robotică. MAR detaliază care sunt abilitățile necesare pentru roboții actuali sau care pot fi necesare pentru roboții viitori. Acestea sunt organizate în categorii precum manipularea, percepția și interacțiunea cu oamenii.

Echipa a analizat multe articole de cercetare, brevete și descrieri de produse robotice pentru a evalua nivelul de maturitate al abilităților 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 abilitățile 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 abilitățile umane din lista O*net cu abilitățile 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 ce au efectuat această analiză, rezultatul a fost o clasificare a 1.000 de locuri de muncă. Unul dintre cele mai joase din listă a fost „Fizicieni”, în timp ce „Ambalatori de carne” a fost unul dintre cele mai ridicate. 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 pe vechiul loc de muncă. Prin aceste sfaturi, guvernele pot sprijini societatea în a deveni mai rezistentă la automatizare.”

Autorii au creat o metodă pentru a găsi orice loc de muncă dat o alternativă 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-o pentru a măsura câți lucrători ar putea fi expuși la automatizare în viitor. Acest lucru ar ajuta la adaptarea inițiativelor de recalificare și a politicilor corespunzător. 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.