オートメーションは、ジョブを破棄しませんが、それらを変更します

オートメーションは、ジョブを破棄しませんが、それらを変更します

ここ数年は、と暗い未来を指し示す多数の研究を見てきました 技術によって誘発される失業 上昇傾向に。 例えば、 オックスフォード大学の研究者による重要な2013研究 米国経済の702一意のジョブタイプで、47%の周りのコンピュータ化のリスクが高いことがわかりました。

これは オーストラリアで同様の所見 職業の44%を示唆 - 500万人以上の雇用を表す - 10年に来15オーバーのリスクでした。

状況は本当にひどいですか? コンピュータとロボットがすべて仕事をしているので、私たちは大量失業に向かっているのだろうか? 短い答えはいいえです。

経済は、それが既存のジョブを消灯するに見合った速度で新たな雇用を創出することが期待できます。 信じる理由があります 雇用創出は雇用破壊を上回ります.

歴史韻

しかし、完全な答えはより微妙です。 オーストラリアの現在および将来の労働力は確かに時代を迎えています。 私たちは、労働市場の技術革新に支えられ、通常よりも速いスピードの時代に入っています。

デバイス接続性、プラットフォーム経済、e-コマース、ソーシャルメディア利用、コンピューティングパワー、データ量、全体的なインターネット普及率の急激な増加は、仕事の性質を変えるでしょう。 プラットフォームの経済性と 新しいギグ経済 長年にわたって挑戦する 会社の理論 ノーベル賞受賞者のロナルド・コアーズ氏によるもので、基本的に労働の仕組みを再構築しています。

このような突然のショックは、過去に起こりました。 1750-1850の産業革命は、蒸気機関、スピニングホイール、セメント、化学薬品および他の多くの技術の発明と広範な採用を見ました。 これらの発見は、業界の生産性を向上させました。

これは、最終的にはより高い賃金、高い就職率と生活水準向上につながったが、それはこの現象が発生するために半世紀を要しました。 チャールズ・ファインスタイン、オックスフォード大学の経済史家による研究では、ことを発見します 毎週実質の平均 英国の労働者の所得は、0.4年を超える75%の割合で増加した(1782から1857)。

その他の生活の質の指標は低成長の類似したパターンを明らかにする。 1800からイングランドとウェールズにおける地方都市の人口のための(出生時)1860、平均余命(100,000以上の住民)へ ほぼ一定のままで 41年と生活水準で新しい都市産業労働者の多くは減少しました。 これは、平均余命は生活水準の向上に伴い、1860によって47年に達し、上昇し始めたことを1900後までではなかったです。

それはかなり冷静な考えです。 100年の産業革命の最初の半分または2/3では、労働者の大部分がほとんど利益を得ず、労働条件が悪化していることが多く見られました。

しばしば誤解Luddites - 織機を回転強打 - 機械紡績織機で怒ってなかったかもしれません。 彼らは怒っていたことができ、織機は近くであることが起こりました。

しかし、産業革命は、今日の情報革命のために良いガイドですか? 私たちは、苦難の半世紀のためにではありますか? 多分言葉は、多くの場合、(帰属します間違っているようです「歴史は繰り返されませんが、それは韻を行います。 ":)マーク・トウェインに私たちを助けます

遷移時間

私たちは、産業革命で起こったが、今日の世界は別の場所であるものに類似点と類似点を見ることが可能性が高いです。

我々はまた、適応する方法についてもっと知っています。 デジタル技術の混乱から生き残るための鍵は、高度なロボットやコンピュータの能力とスキルを組み合わせる方法を見つけることです。

これはAndrew McAfeeとErik Brynjolfssonが自分の本でマシンと競合することを学ぶことを呼び出すものです セカンドマシン年齢.

スプレッドシートは会計業務を殺していませんでした。 逆に、スマートな会計士はスプレッドシートを使用して生産性と雇用可能性を高める方法を学びました。

オーストラリアの雇用における最近の傾向を見ると、これが起こっているという証拠があります。 フィールド写真家と実験室ベースの写真プリンタの2種類の仕事を考えてみましょう。

以下に示すように、ラボのスタッフはほとんど誰にも負けない数に減っています。 この傾向は、ほぼ完全にフィールドカメラマンの数の増加によって反映されます。

写真のジョブは、デジタル混乱のために苦しんでいません。 オーストラリア統計局、カタログ番号6291.0.55.003写真のジョブは、デジタル混乱のために苦しんでいません。 オーストラリア統計局、カタログ番号6291.0.55.003トランザクション・ファイナンス・ワーカーと財務アドバイザー、そして会計士とデータ入力オペレータの類似したパターンがあります。 基本的には、ルーチン、反復、ルールベースのタスクは自動化の影響を受けやすく、創造性、複雑性、判断力、社会的なやりとりを含むタスクはロボットの対象外です。

だから我々は、雇用喪失の時代に入るのではなく、迅速な移行の1していません。 我々は、迅速かつ円滑に専門家と業界の境界を横切ることができるより、機敏、柔軟かつ機敏な労働力を必要としています。

残念ながら、職を失う人は、多くの場合、仕事を得る人と同じではありません。 そして、遷移は時間がかかります。 この物語の中でいくつかの深刻な社会的公平の考慮事項および分布の影響を管理する方法についていくつかの大きな課題があります。

我々は非常にデジタル変換の利点は、右の私たちの多様な地域、スキルセットや地域社会全体で経験しているオーストラリアをしたいです。 政府、産業界や社会の課題は、それが起こることを確認してくださいする方法を見つけることです。

著者について

ハジコビッチステファンステファンHajkowicz、シニア・プリンシパル・サイエンティスト、戦略と先見性、Data61。 彼は、シナリオ・プランニングに取り組んで研究者やコンサルタントのチームを率いて、分析、リスク分析、意思決定支援と戦略の問題をメガトレンド。

この記事はもともと会話に登場しました

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