Роботи, автоматизація та переймання технологій - чи ризикує ваша робота?

Протягом історії втрата робочих місць через технології та автоматизації завжди загрожувала робочій силі. Чи знаєте ви когось, хто працює оператором комутатора, оператором ліфтів, збирачем платних платежів або кіномеханіком у кінотеатрі? Так, робочі місця приходять і відходять, але тенденція розширюється і прискорюється з тривожною швидкістю. Найкращий спосіб визначити, чи є ваша робота під загрозою, - ознайомитися з деякими поточними статистичними даними та прогнозами.

Що показують числа

Коли аналітики переглядають останні та історичні дані, тенденції до втрати робочих місць стають очевидними. Ці дані дають нам гарне уявлення про те, які робочі місця будуть впливати на найближчу перспективу. Однак намагання передбачити довгострокове майбутнє нашої людської робочої сили - це те, де все стає складніше, оскільки багато експертів не погоджуються на точну часову шкалу. Все зводиться до того, як швидко просунуться технологічні досягнення в галузі робототехніки та штучного інтелекту (AI). Тим часом, які б майбутні прогнози експерти не придумували, хоча й інформативні, вони є не лише освіченими здогадами.

Статистика втрат на роботу

У період з 2000 по 2010 рік США втратили понад п’ять з половиною мільйонів робочих місць у виробничому секторі. Багато політиків пов'язують цей масштабний злив зайнятості з Китаєм, що збільшує виробничі операції. Однак у дослідженні Центру бізнес-та економічних досліджень Бал-го університету не погоджуються. Згідно з цим дослідженням, 85% втрат робочих місць за цей період були пов'язані з технологіями та автоматизацією.

Примітною річчю цієї статистики є той факт, що, хоча людей у виробничій кількості було менше, промислове виробництво зростало. Іншими словами, виробничий сектор став більш продуктивним із меншою кількістю людей.

Майбутні прогнози

Прогноз з Оксфордського університету стверджує, що майже половина всіх робочих місць у Сполучених Штатах буде під тиском автоматики в найближчі кілька десятиліть. Дана оцінка відкриття очей також зазначає, що некваліфіковані, низькооплачувані робочі місця стануть категорією зайнятості, яка найбільше ризикує. Однак це не говорить про те, що кваліфіковані працівники вищого рівня також будуть повністю безпечними.

Ще одне дослідження, проведене Глобальним інститутом МакКінсі, говорить, що автоматизація може втратити 800 мільйонів робочих місць у всьому світі. Дослідження фокусується на прогресі в галузі робототехніки та ШІ як винуватця, коли йдеться про скорочення робочої сили людини.

Якщо ви думаєте, що ці доповіді та дослідження - це приреченість і похмурість, це не так. Багато хто з них поставив рум’яне віджимання на справді жахливі цифри, згадуючи, що автоматизація також відкриє цілі нові категорії робочих місць. Це може бути срібна підкладка на темній хмарі, але це дуже тонка підкладка для того, хто стоїть на межі втратити роботу робота. Отже, хто з нас найбільше ризикує?

Ваша робота в списку хітів?

Це правда, що виробничий сектор найбільше постраждав через технологічний прогрес та автоматизацію. Однак є й інші сектори, які зазнали значного впливу, і завдяки новим технологіям на горизонті багато інших секторів ризикують постраждати протягом декількох років.

Вакансії вже страждають

Працівник заводу. Роботи не є новим для підлоги конвеєра. Виробництво було одним із перших секторів, які застосували робототехніку та автоматизацію. Не дивно, що робочі місця у виробництві були вражені найскладнішими на сьогоднішній день.
Телемаркетер. Ви помітили, що переважна більшість тих примхливих дзвінків, які ми отримуємо саме тоді, коли ми збираємося сідати на вечерю, - це насправді робочі дзвінки? У наші дні не надто часто зустрічається жива людина на лінії, яка намагається вам щось продати.
Банківський касир. Банкомати різко скоротили кількість банківських касирів. Наступного разу, коли ви заходите в банк - тепер це рідкісна подія для багатьох людей - помічайте кількість працівників, яку бачите за прилавком. Більшість філій мають в середньому від п'яти до семи працівників, які працюють одночасно. Двадцять років тому навіть невелика гілка мала більше людей.
Інвентар та складський працівник. Найкращий приклад роботизованої автоматизації - мережа складів Amazon. В Amazon досі працюють понад 200 000 робітників, але на багатьох їхніх складах фактичну грунтовну роботу виконують роботи різних типів. Незважаючи на те, що вони ще не повністю замінили всіх працівників складських служб Amazon, ці роботи допомагають сортувати, складати та упаковувати замовлення на відвантаження. Amazon планує додатково автоматизувати процес і зробити їх склади ще більш продуктивними. Результат? Більше людських робочих місць втрачено.

Робота з ризиком

Касир. Ми всі їх бачили, і більшість із нас уникає їх, як чуми. Станції самообслуговування в продуктових магазинах та інших роздрібних магазинах існують вже багато років, і магазини настільки відчайдушно користуються ними, що інколи у них є співробітники, які стоять поруч, щоб показати нам, як це зробити. Людські касири ще точно не замінені, але все більше і більше людей звикають до станцій самообслуговування, що не є хорошою новиною для касирів людини.
Кредитний співробітник, страховий представник, бухгалтер. Кожен раз, коли у вас є питання, на які потрібно відповісти, рішення, засновані на формулах, або форми, які потрібно заповнити, у вас є ідеальний рецепт автоматизації. Хорошими прикладами такого типу автоматизації можуть бути онлайн-податкові платформи, такі як Intuit TurboTax та страхові продукти, спрямовані на споживачів, великі записи (ключова причина для зростання фінансування діяльності стартапів "insurtech" за повідомленням InsurTech News). Звичайно, не всі завдання, виконані в цих професіях, можуть бути автоматизовані; однак, скорочення необхідного персоналу є дуже можливим. З розвитком систем штучного інтелекту вплив на ці професії стане ще більшим.
Водій. У водіїв таксі, водіїв вантажних автомобілів та шоферів все втрачає роботу на автомобілі, що керує самобутньою машиною. Щоправда, ця технологія ще не вдосконалена, але в цій галузі було досягнуто значних успіхів.
Працівник служби харчування. Від барменів до кухарів, будь-яка робота в харчових службах - це чесна гра для автоматизації. Компанії швидкого харчування наполегливо переслідують можливість автоматизувати місцеве виробництво та доставку продуктів харчування. McDonald's - одна з таких компаній, і вони вже встановили автоматичні кіоски для замовлення в кількох своїх ресторанах. Незважаючи на те, що Макдональдс каже, що цей крок не призначений для заміни співробітників, можна задатися питанням, як довго пройде, перш ніж ми отримаємо наші Великі Маки з банкомату burger.
Журналіст. Якщо ви регулярно скануєте Інтернет для новин, ви, швидше за все, читали статті, написані програмним забезпеченням штучного інтелекту. До AI ще належить ще довгий шлях, але пошук баз даних, пошук інформації та об'єднання її в читану історію не виходять за рамки її сучасних можливостей. Цей блог від GetVoIP - це відкриваючий огляд можливостей розмовного інтелектуального інтерфейсу, який може врешті-решт узурпувати людських письменників та редакторів.
Охоронець. У багатьох великих містах США робототехнічних охоронців чи вартових вже можна спостерігати патрулювання. Якщо ви уявляєте щось на зразок Робокопа, який сидить за службою безпеки, забудьте про це. Подумайте більше по лінії R2-D2. Ці жорсткі маленькі дозорці можуть бути озброєні чим завгодно, від сенсорів термічного зображення до програмного забезпечення для розпізнавання голосу та обличчя.
Персонал доставки, поштовий працівник. Якщо ви працюєте в USPS або таких компаніях, як FedEx і UPS, вам може бути про що потурбуватися. Автоматизовані системи пошти та сортування пакетів вже впроваджені. Перевізники або водії можуть подумати, що вони безпечні, але не такі швидкі. Транспортні засоби без водіїв - проблема автоматизації, з якою стикаються інші зайняті люди-водії - як і раніше, загрожують цим робочим місцям у найближчі роки. Якщо ваша машина для доставки зможе їхати сама, це не надто надумано, щоб думати, що незабаром вона також зможе скинути посилку..
Paralegal, фінансовий аналітик, діловод. Будь-яка робота, заснована на зборі, сортуванні, аналізі та організації інформації, є хорошим кандидатом для автоматизації. Оскільки програмні системи AI вже підключені до необхідних джерел даних, вони можуть виконувати ці роботи швидше, ефективніше та з меншою кількістю помилок, ніж їхні людські колеги. У міру прогресування та розвитку в ІІ найближчими роками ці професії зіткнуться з більшими втратами робочих місць.
Солдат. Не є державною таємницею, що американські військові працюють над робототехнікою та системами AI в надії автоматизувати зброю, літаки-винищувачі та навіть кораблі. До певної міри вони були досить успішними. З впровадженням певної розумної зброї, ракет та безпілотників, безсумнівно, військові продовжуватимуть розробляти більше цих систем. Наступним логічним кроком було б посилення автономних можливостей танків, винищувачів і, можливо, навіть впровадження робототехнічних наземних сил. Більшість експертів сходяться на думці, що ця автоматизована зброя не замінить солдата поля бою; однак має сенс лише те, що в майбутньому потребуватиме менше людських солдатів.

Роботи, які зараз безпечні

Соціальний працівник, терапевт. Цей вид роботи вимагає взаємодії людини на один для того, щоб розвивати стосунки між пацієнтом та практикуючим лікарем. Роботи та програмне забезпечення AI не можуть наблизитись до надання необхідних послуг, необхідних для такого роду робіт - принаймні, не в осяжному майбутньому.
Лікар, стоматолог. Уотсон, суперкомп'ютер IBM AI, був випробуваний в Медичній школі університету Північної Кароліни. Дані сотень онкохворих були введені для аналізу та діагностики. У 99% випадків Уотсон рекомендував таке ж лікування, яке проводили людські лікарі. Незважаючи на те, що вражає, це все ще далеко від фактичного заміщення людей у медичній професії. Сьогодні робототехніка та програмне забезпечення в основному розробляються, щоб допомогти медичним працівникам, а не замінити їх.
Пілот. Питання про те, чи безпечна робота пілота від автоматизації, є складним. З одного боку, військові вже багато років використовують повністю автономні літаки, як дрони. Однак використання аналогічних технологій для авіалайнерів викликає питання безпеки. Якщо у самостійно керованих автомобілях все ще не випрацьовані всі помилки, сумнівно, що будь-яка авіакомпанія дозволить безпілотним літальним апаратам літати пасажирам перед проведенням широких випробувань. З іншого боку, світові компанії з доставки намагаються використовувати автономну технологію безпілотників для польоту вантажних літаків. Поки робота пілота авіакомпанії безпечна; однак робота пілота вантажного літака - не так вже й багато.
Офіцер поліції. Зважаючи на згадані раніше служби безпеки, є сенс, що робота поліцейського загрожує і автоматизацією. Не так. Повсякденні обов'язки офіцера вимагають інтенсивного прийняття рішень та міжособистісних навичок, які AI не може повторити. Поки високорозвинені системи ШІ не зможуть бути включені в робототехніку, робота поліцейських є безпечною.
Вчитель. На даний момент здатність керувати розвитком інших людських істот - це не те, що можна відтворити штучно. Це здається одним із найскладніших завдань для імітації навіть передової технології, оскільки вона вимагає досвіду міжособистісних стосунків, людського досвіду та нежорсткого судження - системи AI навіть не наближаються до відтворення.
Інженер з робототехніки. Це само собою зрозуміло. Яка робота була б безпечнішою за технологічний прогрес, ніж дизайнери та інженери цієї технології?
Розробник програмного забезпечення. Інженери, що працюють в галузі ШІ, вирішують свою роботу. Ці системи, ймовірно, потребуватимуть десятиліть, і ці програмні інженери будуть дуже затребувані. Це не означає, що весь ІТ-персонал в безпеці. Автономні сервери та комп’ютери з самопрограмуванням все ще знаходяться на стадії розробки, але це не задовго до того, як багато ІТ-фахівців відчують щільність втрати робочих місць.
Духовенство. Якби була професія, яка ніколи не втратить жодної людини до автоматизації, це було б саме. Ви можете реально уявити, як робот проводить недільну месу чи похоронну службу?

Важливо спробувати визначити, які характеристики спільного для вищезазначених завдань мають спільне. Найбільш піддаються ризику ті, хто потребує втомлюючих або повторюваних завдань. Крім того, багато робочих місць, які мають фізичний характер, схоже, піддаються робототехніці та автоматизації. І, нарешті, робочі місця, які займаються обробкою інформації, є хорошими кандидатами для автоматизації.

Навпаки, робочі місця, які є надзвичайно креативними або потребують інтенсивних міжособистісних навичок, здаються, безпечними на даний момент. Ніхто не знає, що принесе майбутнє, оскільки, здається, цей технологічний прогрес розвивається із швидкістю. Однак, незважаючи на те, що наша технологія стрімко розвивається, програмне забезпечення або апаратне забезпечення ще близько десятиліть - якщо не довше, щоб повністю замінити людський фактор.

Майбутнє ШІ, робототехніки та автоматизації

Незважаючи на те, що робототехніка та ШІ вже значно вплинули на сучасне суспільство способами, які лише зараз стають очевидними, важливо зазначити, що ці технології лише в зародковому стані. Вони вносять свій внесок у автоматизацію нашої робочої сили, але куди вони беруться звідси? Ми можемо лише міркувати, але правда може здатися більше схожою на фантастику, ніж на реальність.

Куди направляється робототехніка?

На противагу тому, що деякі люди можуть повірити, більшість заводських робіт все ще не можуть бути виконані роботами. Незважаючи на те, що роботи на заводах надзвичайно корисні для повторних або фізичних робіт, їм все одно бракує спритності та гнучкості, необхідних для більш складного виготовлення. Сучасні роботи можуть бути трохи незграбними, а часом і не дуже безпечними бути поруч, поки вони працюють.

Коли інженери придумують кращі конструкції, роботи завтрашнього дня зможуть маніпулювати речами з більш високим рівнем спритності. Крім того, з прогресом роботизованого програмного забезпечення, що містить AI низького рівня, роботи зможуть краще приймати судження та рішення. Якщо ці прогнозовані прогреси відбудуться, це означатиме нове покоління роботів, з якими людині набагато простіше працювати. Це також буде означати, що ще багато роботів і автоматизованих систем будуть додані до заводської підлоги та інших постів.

Наступний крок для ШІ

Як ми знаємо, будь-яке програмне забезпечення, яке може імітувати рудиментарну форму мислення, класифікується як система штучного інтелекту. ШІ вже деякий час існував, але алгоритми, які використовувалися в минулому, не змогли імітувати людський розум - до цих пір.

Нещодавно інженери програмного забезпечення, дизайнери та науковці даних поєднали свої навички, щоб створити нову методику розробки ІМ, що називається "глибоке навчання". Коротше кажучи, методи глибокого навчання дозволяють AI черпати інформацію з кількох різних джерел даних, а не покладатися на алгоритм, який намагається врахувати кожне можливе рішення. Іншими словами, він поводиться більше, як людський розум. Глибоке навчання дозволяє AI не тільки слідувати кодованим інструкціям, але й отримувати доступ до інформації з декількох баз даних, приймати власні висновки та вчитися на своїх помилках.

Оскільки AI не покладається на жорстко запрограмовану програму, щоб взяти на себе неможливе завдання обліку необмеженої кількості можливих ситуацій, він може самостійно розібратися. Це може здатися трохи невиразним і надуманим. Як саме AI-інтерфейс з величезною кількістю даних, що зберігаються в незліченних сховищах даних, може вчитися і приймати рішення? Це було б неможливо без великих технологій передачі даних.

Великі дані - це аналіз масивних наборів даних (зазвичай розміром декількох терабайт), щоб виявити тенденції та закономірності у всьому, від поведінки покупців людини до астрономічних спостережень. Це досягається об'єднанням недорогих товарних серверів разом, щоб взяти на себе обробку навантаження. В даний час великі системи даних використовуються в урядових, наукових дослідженнях та в корпоративному світі - де завгодно великі обсяги даних потребують аналізу тенденцій та моделей..

Це напрямок, яким рухається AI. Про це все ще рано говорити, але якщо глибоке навчання є ключем до того, щоб системи AI думали, як люди, це буде масовим проривом..

Потужність AI та робототехніки у поєднанні

Врешті-решт настане день, коли ці дві технології зможуть зробити набагато більше, ніж сьогодні. Уявіть, що вдосконалене програмне забезпечення AI працює повністю автономним роботом зі спритністю, гнучкістю та свободою пересування власних людських тіл. Тепер уявіть, з якою швидкістю буде мислити його комп'ютерний мозок, і якою силою володітимуть його роботизовані кінцівки.

Коли цей день настане, робота в традиційному розумінні набуде нового для людини значення. Деякі можуть мати дуже похмурий погляд на це, але це може бути не так вже й погано. Подумайте, наскільки далеко зайшла технологія з моменту, коли Олександр Грехем Белл винайшов перший телефон, а також про те, скільки часу знадобилося, щоб перейти до тих смартфонів, які ми маємо сьогодні. Як і багато технологічних досягнень, це зайняло досить багато часу, що дало суспільству час на коригування.

Позиціонування себе на майбутнє

Поговоріть із тим, кому робота загрожує автоматизація, і ви, ймовірно, відчуєте якийсь страх і розчарування щодо майбутнього. Однак це не повинно бути таким. Протягом історії було багато випадків, коли люди втрачають роботу через інновації. Люди стійкі і завжди знаходили спосіб адаптації, а сьогоднішні працівники відкриють нові сфери, де потрібні їх навички.

Що я можу зробити, щоб залишатися релевантними?

Ось чотири кроки, які ви можете зробити, щоб переконатися, що ви залишаєтесь важливими для своєї компанії. Ключ повинен розглядатися як важливий актив для вашої організації, а не як людина, робота якої застаріла.

Обійміть майбутнє. Це може бути важко проковтнути тим, кого робота з часом замінить автоматизація. Однак, з кінцевою метою зробити себе важливим надбанням для вашої компанії, ви не можете сприйматись як хтось занадто жорсткий або не бажаючи змінюватися часом. Натомість, швидко опишіть запропоновані зміни у вашій компанії та подивіться, куди ви можете поміститись. Можливо, машина чи програмне забезпечення, яке загрожує вашій роботі, не можуть зробити все самостійно і потребує певної форми допомоги, керівництва чи обслуговування. Це може бути для вас абсолютно новою кар'єрою.
Мережа в межах вашої компанії. Мережа - це модна мова, яку ми чули знову і знову, коли йдеться про кар’єру та пошук роботи. У цьому випадку методи однакові, але цілі різні. Вам було б вигідніше наблизитися до керівників середньої ланки та осіб, які приймають рішення у вашій компанії, особливо тих, хто бере участь у будь-яких змінах щодо автоматизації. Багато менеджерів неохоче обговорюватимуть зміни до компанії, які можуть вивести працівників без роботи. Однак будь-яка інформація, яку ви можете отримати, щоб добре зрозуміти, де може бути керівник компанії та вашої роботи - це певна перевага, яка може допомогти вам підготуватися та позиціонувати себе.
Залучіть до змін. Незалежно від того, який тип автоматизації загрожує вашій роботі, не забудьте долучитися до переходу. Дізнайтеся про все, що ви можете про це, і, якщо можливо, станьте експертом у галузі технологій, щоб ви були відомі як людина, яка шукає інформацію. Ще раз, мета - зробити себе настільки цінним для компанії, наскільки це можливо, а також підготуватися до роботи в іншій якості, якщо ваша поточна робота скоротиться.
Подумайте про навчання. Ніколи не пізно вивчати нові речі. Можливо, вам вже пізно, щоб повернутися до коледжу та отримати ступінь магістра робототехніки чи штучного інтелекту, але все-таки все, що ви можете зробити, є не настільки трудомісткими. Коледжі місцевих громад та онлайн-заклади пропонують доступні курси та сертифікати, які займають частину часу повного ступеня. Слово поради: Постарайтеся освоїтись у вже знайомій вам предметній області. Іншими словами, спирайтеся на те, що ви вже знаєте, і змініть набір навичок для робочої сили завтра.

Де я можу отримати ступінь зі спеціальності AI або робототехніки?

Якщо ваша мета - здобути університетський ступінь в галузі ІІ або робототехніки, в США існує ряд хороших шкіл. Багато з цих університетів мають видатні кафедри інженерних та інформатичних наук, які обслуговують майбутніх інженерів-робототехніків та розробників AI..

Такі університети, як Массачусетський технологічний інститут (MIT), Georgia Tech, UC Berkeley і Стенфордський університет, мають одні з найкращих програм в галузі робототехніки та розвитку ШІ. Однак у країні є багато інших вишуканих шкіл - занадто багато, щоб згадати тут, - які мають подібні програми. Крім того, залежно від сфери мистецтва або робототехніки, в яку ви хотіли б потрапити, варто вивчити, що пропонують різні кафедри кожного університету.

Наприклад, лабораторія робототехніки та інтелектуальних машин в UC Berkeley зосереджується на відтворенні руху тварин, щоб цю технологію можна було включити в робототехніку. В Інституті робототехніки та інтелектуальних машин Georgia Tech фокус робиться на широкому спектрі таких тем, як робототехніка, штучний інтелект та пізнання.

Заключне слово

Технологія змінюється, подобається нам це чи ні. Зміни неминучі, але це завжди було так. Стикатися з потенційною втратою роботи машини чи комп’ютерної системи може бути заплутаною і страшною справою. Однак, якщо ви підходите до своєї ситуації з правильним духом, ви можете виявити, що є нові можливості зайняти місце старих.

Пам'ятайте, що боротьба зі змінами є контрпродуктивною: врешті-решт, вона нічого не вирішить. Натомість подивіться, куди ви вписуєтеся в цю нову, технологічно розвинену робочу силу. Зробіть собі підсумки, розвиньте свої навички та позиціонуйте себе, щоб скористатись новими сферами зайнятості у майбутньому. Удачі.

Чи вплинула на вашу роботу технологія? Якщо так, то як ви справляєтесь із ситуацією?