Odhady dopadov AI na trh práce sa u mnohých futurológov často líšia a závery sa opierajú skôr o modely alebo scenáre než o pozorovanie toho, ako sa AI reálne používa pri práci.
Výskumníci zo spoločnosti Anthropic sa preto pokúsili pozrieť na problém trochu inak. V štúdii Labor market impacts of AI analyzujú anonymizované dáta z používania modelu Claude a porovnávajú ich s databázou pracovných úloh naprieč profesiami.
Cieľom nie je presne predpovedať budúcnosť pracovného trhu, ale skôr lepšie pochopiť, pri akých typoch úloh sa generatívna AI už dnes objavuje, ako sa používa a kde má najväčší potenciál zasahovať do práce.
AI sa najčastejšie používa pri práci s informáciami
Podľa analýzy sa generatívna AI najčastejšie využíva pri úlohách, ktoré zahŕňajú:
- tvorbu a úpravu textov,
- analýzu informácií,
- sumarizovanie dokumentov,
- programovanie,
- spracovanie dát.
Ide teda najmä o činnosti typické pre znalostné profesie. V dátach sa výraznejšie objavujú napríklad úlohy spojené so softvérovým vývojom, analytickou prácou, marketingom či administratívou. Naopak, profesie založené na fyzickej práci alebo priamom kontakte s ľuďmi sa v dátach objavujú výrazne menej.
Zaujímavé je aj to, že najväčší zásah AI sa neobjavuje na okrajoch pracovného trhu, ale skôr v stredne a vyššie platených profesiách.
AI zatiaľ skôr dopĺňa prácu než ju úplne automatizuje
Výskum zároveň rozlišuje, akým spôsobom sa AI pri pracovných úlohách používa:
Augmentation: AI pomáha človeku vykonať úlohu, napríklad pripraví návrh textu, analyzuje dáta alebo navrhne riešenie.
Automation: AI vykoná úlohu samostatne bez zásahu človeka.
Podľa výsledkov sa generatívna AI zatiaľ častejšie využíva v prvom prípade. V praxi teda funguje skôr ako nástroj, ktorý rozširuje schopnosti pracovníkov, než ako systém, ktorý by celé úlohy preberal.
Zároveň, v mnohých prípadoch sa AI ani nevyužíva na celú úlohu, len na jej nejakú konkrétnu časť, napríklad prípravu draftu, analýzu alebo návrh riešenia. Aj to je dôvod, prečo zatiaľ prevažuje skôr dopĺňanie práce než jej úplná automatizácia.
Rozdiel medzi potenciálom AI a jej využívaním
Zaujímavou súčasťou výskumu je aj porovnanie medzi tým:
- na aké úlohy sa AI reálne používa
- a pri ktorých úlohách by ju bolo možné použiť podľa jej schopností.
V mnohých profesiách je medzi týmito dvoma pohľadmi výrazný rozdiel. To naznačuje, že spôsob využívania AI v práci sa ešte len formuje a firmy aj jednotlivci stále hľadajú, kde dáva najväčší zmysel a prináša najväčšiu hodnotu.
Miera vystavenia AI (teda do akej miery sa dá AI zapojiť do práce v danej profesii)
| Povolanie | Miera vystavenia | Hlavná automatizovaná úloha |
|---|---|---|
| Programátori | 74.5 % | Písanie, aktualizácia a údržba softvérových programov |
| Pracovníci zákazníckeho servisu | 70.1 % | Komunikácia so zákazníkmi, poskytovanie informácií, prijímanie objednávok a riešenie sťažností |
| Administratívni pracovníci na zadávanie dát | 67.1 % | Čítanie zdrojových dokumentov a zadávanie údajov do systémov |
| Špecialisti na zdravotnú dokumentáciu | 66.7 % | Zber, spracovanie a kódovanie údajov o pacientoch |
| Analytici trhu a marketingoví špecialisti | 64.8 % | Príprava reportov, vizualizácia dát a preklad komplexných zistení do textovej podoby |
| Obchodní zástupcovia (veľkoobchod a výroba, okrem technických produktov) | 62.8 % | Kontaktovanie zákazníkov, prezentácia produktov a získavanie objednávok |
| Finanční a investiční analytici | 57.2 % | Analýza finančných informácií na podporu investičných rozhodnutí a predikcie vývoja |
| QA analytici a testeri softvéru | 51.9 % | Úprava softvéru, oprava chýb a zlepšovanie výkonu |
| Analytici kybernetickej bezpečnosti | 48.6 % | Hodnotenie rizík a testovanie bezpečnosti spracovania dát |
| IT podpora používateľov | 46.8 % | Riešenie používateľských požiadaviek týkajúcich sa softvéru a hardvéru |
Ako miera vystavenia AI súvisí s rastom profesií
Projekcie amerického Bureau of Labor Statistics naznačujú, že profesie s vyššou mierou vystavenia AI majú v priemere o niečo slabší rastový výhľad. Ide však len o mierny vzťah, nie o dôkaz, že AI automaticky vedie k úbytku pracovných miest.
Graf zároveň ukazuje aj výnimky. Napríklad pri softvérových vývojároch je miera vystavenia AI vysoká, no aj tak sa pri nich stále očakáva rast. Naopak, pri zákazníckom servise sa vyššia miera vystavenia AI spája skôr so slabším výhľadom, zatiaľ čo profesie ako elektrikári zostávajú AI zatiaľ vystavené len minimálne.
Zmeny sa pravdepodobne prejavia najmä v štruktúre práce
Podľa výskumu má približne 36 % pracovných úloh potenciál byť výraznejšie ovplyvnených generatívnou AI. Zároveň však len menšia časť z nich je vhodná na úplnú automatizáciu, čo podporuje skôr scenár dopĺňania práce než jej úplného nahrádzania.
Zistenia štúdie naznačujú, že dopady AI sa nemusia prejaviť len v počte pracovných miest, ale najmä v tom, ako sa mení obsah práce v jednotlivých profesiách. AI totiž zasahuje najmä do konkrétnych činností, napríklad:
- prípravy podkladov,
- analýzy dát,
- písania návrhov dokumentov,
- generovania kódu.
V mnohých prípadoch tak môže dôjsť skôr k preskupeniu pracovných úloh než k úplnému zániku pracovných pozícií.
Čo si z toho možno odniesť
Podobné výskumy často analyzujú dopady AI na pracovný trh, no menej sa hovorí o tom, čo z nich vyplýva pre jednotlivcov, firmy alebo verejný sektor.
Ak niekto pracuje v oblasti, kde má generatívna AI veľký potenciál, oplatí sa ísť skôr smerom hlbšieho osvojovania týchto nástrojov než obrany pred nimi. Schopnosť zapojiť AI do každodennej práce, zrýchľovať si ňou vybrané úlohy a zvyšovať vlastnú efektivitu sa môže veľmi rýchlo stať praktickou výhodou na trhu práce.
Pre firmy z oblastí, ktoré sa v štúdii ukazujú ako najviac vystavené AI, teda najmä zo softvérového vývoja, marketingu, analytiky, administratívy či zákazníckej podpory, je to zároveň veľmi praktická výzva. Nestačí len sledovať nové nástroje. Potrebujú cielene hľadať workflowy vhodné na automatizáciu a zároveň rozvíjať schopnosti ľudí, ktorí budú s AI pracovať každý deň. Práve tam totiž môže kombinácia automatizácie a nových zručností rozhodovať o budúcej konkurencieschopnosti.
Podobná logika platí aj pre verejný sektor. V čase konsolidácie a tlaku na efektivitu dáva zmysel hľadať konkrétne oblasti, v ktorých môže AI zjednodušiť administratívu, zrýchliť rutinné procesy a uvoľniť kapacity na dôležitejšie úlohy.
Celý výskum si môžete prečítať TU.
