Ավելորդներ չեն լինում. AI-ն ու աշխատաշուկան - Ամերիա բլոգ
My Ameria
ՆՈՐ
Մոբայլ բանկինգ
17Օգս

Ավելորդներ չեն լինում. AI-ն ու աշխատաշուկան

3D illustration of person profile on the orange background

Նախորդ հոդվածում մենք մի փոքր պատմական ակնարկ կատարեցինք, որպեսզի պարզ լինի, որ ցանկացած նորամուծություն իր հետևից բերում է որոշակի ցնցումներ ու սթրես։ Դա առաջին հերթին ազդում է աշխատաշուկայի վրա։ Սակայն գույները խտացնելու փոխարեն կարևոր է շատ արագ ադապտացվել նոր պայմաններին, որպեսզի չհայտնվես լուսանցքից դուրս ու չկորչես խելահեղ հորձանուտում։ Հիմա հասկանանք, թե արհեստական բանականությունն ինչ ազդեցություն է ունենում աշխատաշուկայի վրա։ 

Աուդիտի և բիզնես խորհրդատվության համաշխարհային հսկա PricewaterhouseCoopers-ը կանխատեսել է, թե 2030 թվականին արհեստական բանականությունն ինչ վնաս կհասցնի աշխատաշուկային։ Կանխատեսվում է, որ կկրճատվի ԱՄՆ-ի ներկա աշխատաշուկայի 38%-ը։ 

PwC-ն անդրադարձել է նաև նախկինում արված երկու անկյունաքարային հետազոտության։ Առաջին նման վերլուծությունը հրապարակվել է դեռ 2013 թվականին, որտեղ Օքսֆորդի համալսարանի հետազոտողները կանխատեսում էին, որ տուժելու է ԱՄՆ աշխատաշուկայի 47%-ը։ Սակայն այս արդյունքները վերաբերում էին ամբողջական մասնագիտացումներին, որոնք կարող էին կրճատվել կամ ընդհանրապես վերանալ ավտոմատացման պատճառով։ Սակայն 2016-ին OCED -ի (Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպություն) կատարած հետազոտությունը բոլորովին այլ թվեր էր ցույց տալիս։ Ըստ այդ հետազոտության՝ վնասի իրական թիվը մոտ է 10%-ին, քանի որ ավտոմատացումը մեծ մասամբ դուրս է մղելու ոչ թե ամբողջական մասնագիտությունները, այլ կոնկրետ առաջադրանքները, որոնք ռոբոտները կարող են ավելի արագ ու ճշգրիտ անել։ 

PwC-ի վերլուծաբանները մեկ քայլ առաջ գնացին։ Նախկինում հետազոտությունների համար մասնագիտություններն ու աշխատանքային հմտությունները տրոհում էին տարբեր բաղադրիչների՝ ձեռքի մեխանիկական աշխատանք, հասարակ առաջադրանքներ, հաշվողականություն, հաղորդակցման հմտություններ և գրագիտություն։ PwC-ն մեկ քայլ առաջ գնաց և ուսումնասիրության մեջ ներառեց նաև տեղեկություններ այդ աշխատանքներն իրականացնող աշխատակիցների մասին: 
Այնուամենայնիվ, աշխատաշուկայի վրա ավտոմատացման ընդհանուր ազդեցությունը ակնհայտ ու միանշանակ չէ: Որոշ աշխատատեղեր կվերանան, դա փաստ է, բայց և նոր տեխնոլոգիաների շնորհիվ կստեղծվեն բոլորովին նոր աշխատատեղեր ու մասնագիտություններ։ Իսկ որոշ մասնագիտություններ էլ ավտոմատացման միջոցով ավելի արդյունավետ կդառնան։

Սակայն այստեղ ի հայտ է գալիս մեկ այլ խնդիր, որին մենք իսկապես պատրաստ չենք։ 
Բանն այն է, որ ավտոմատացմանը զուգընթաց ի հայտ է գալիս սոցիալական անհավասարություն, և բարձր որակավորում ունեցողները կյանքի որակի թռիչքային աճ են գրանցելու ու ավելի լավ են ապրելու, իսկ ցածր որակավորում ունեցողները՝ ավելի ու ավելի վատ։ Սոցիալական ճեղքվածքը մեծանալու է։ Լինելու են բարձր որակավորմամբ ու շատ հարուստ մասնագետներ և աղքատ գործազուրկներ։ Եթե ժամանակին քայլեր չձեռնարկվեն, ապագայում կարող ենք ականատես լինել մեծ սոցիալական բունտի՝ նոր լուդդիտների:
Սակայն սա չի նշանակում, որ բոլոր մասնագիտությունները վտանգի տակ են։ Նույն վերլուծության մեջ ասվում է, որ, օրինակ, առողջապահության, կրթության և սոցիալական ծառայությունների ոլորտներն ամենաքիչը կավտոմատացվեն, քանի որ այստեղ առավելագույնս մարդկային միջամտություն, աբստրակտ մտածելակերպ ու հուզականություն է պահանջվում։ 

Ի՞նչ նոր մասնագիտությունների ու աշխատատեղերի մասին է խոսքը

Նախ, եթե դու տեխնոոլորտից չես, ցանկալի է վերապրոֆիլավորվել։ Լավ կլինի ուսումնասիրել քո ոլորտին մոտ կամ դրան փոխկապակցված նոր մասնագիտություններ կամ վերապատրաստումներ անցնել։
Իսկ ուսանողները թող ծանոթանան նոր մասնագիտությունների ցանկին։ Դրանք շատ են, հետաքրքիր ու, ինչպես ասում են՝ մեջը լիքը փող կա։

Տվյալագիտություն (Data science)

Տվյալները նոր ժամանակների նավթն են, իսկ դրանց հավաքագրման ու մշակման մասնագետներն օր օրի ավելի պահանջված են դառնում։

Մեքենայական ուսուցման ինժեներները ստեղծում են ալգորիթմներ, որոնց միջոցով էլ մեքենաներն անցնում են իրենց ուսուցումն ու տարատեսակ խնդիրներ լուծում:

Արհեստական բանականությունը հետազոտող - գիտնական

Արհեստական բանականությամբ աշխատող ծրագրային ապահովման մասնագետ

Բիզնես-վելուծաբան

Նախագծերի ղեկավար

Ինժեներ-ռոբոտատեխնիկ

Համակարգչային տեսողության մասնագետ

Կարևոր է հիշել մեկ կարևոր փաստ։ Պետք չէ մրցել արհեստական բանականության հետ։ Չենք հաղթելու, չենք էլ հավասարվելու։ Անհրաժեշտ է մի գլուխ բարձր լինել`  այն ստեղծելու ու կառավարելու համար։ 
Բայց իրար խառնվել պետք չէ։ Մարդկությունն արդեն տեսել է մի քանի խոշոր տեխնոլոգիական հեղափոխություն։ 
Պետք չէ ընկնել ծայրահեղությունների հետևից: 
Վերջում ամեն ինչ լավ է լինելու։ Երևի։

Ի դեպ, Ամերիա թիմին միանալու համար կարող ես անցնել այս հղումով։

Կարդա նաև...

4 անվճար հարթակ, որոնք կօգնեն ֆինանսական գիտելիք ստանալ

4 անվճար հարթակ, որոնք կօգնեն ֆինանսական գիտելիք ստանալ

Այսօր կան բազմաթիվ հարթակներ, այդ թվում` անվճար, որտեղ կարող ես քեզ ու քո պահանջներին հարմար դասընթացներ գտնել ֆինանսների ամենատարբեր ուղղությունների վերաբերյալ:

Կարթ՝ ձկան փոխարեն․ 9 գործիք փոքր բիզնեսի համար

Կարթ՝ ձկան փոխարեն․ 9 գործիք փոքր բիզնեսի համար

Ավտոմատացնել կարելի է գրեթե ամեն ինչ, ընդ որում, բիզնեսը հիմնելու հենց առաջին օրվանից։ Սակայն լինում են դեպքեր, երբ փոքր բիզնեսի ավտոմատացումը ծայրահեղ անհրաժեշտություն է։ 

Ֆինանսական  բառարան - խնայողություններ

Ֆինանսական բառարան - խնայողություններ

Ցանկացած լեզու սովորելու ու հասկանալու համար տարբեր տեսակի բառարաններ ենք օգտագործում՝ ուղղագրական, բացատրական, հոմանիշների, ստուգաբանական, արմատական և այլն։  Իսկ ինչպե՞ս ենք սովորում ֆինանսական տերմիններն ու հասկացությունները:

  • Recent
  • Popular

Թարմացված է առ 09.08.2023 18:22