Nani anahitaji mfanyakazi anayeangalia rafu wakati una robot? Picha ya AP / David J. Phillip

Walmart hivi karibuni alisema imepanga kupeleka roboti kuchanganua rafu, kusugua sakafu na kufanya kazi zingine za kawaida katika maduka yake kama rejareja kubwa inataka kupunguza gharama za wafanyikazi.

Wakati jitu kubwa la rejareja halikusema ni kazi zipi, ikiwa zipo, zinaweza kupotea kama matokeo, tangazo - na wengi zaidi kufuata kwa wauzaji wengine wakubwa wa sanduku - linauliza swali: Je! Wafanyikazi wanawezaje kujiandaa kwa siku zijazo za kuongezeka kwa otomatiki kazi?

Mamilioni ya kazi za leo zinatarajiwa kuathiriwa na ujasusi bandia na kiotomatiki kama sehemu ya "mapinduzi ya nne ya viwanda. ” Lakini ni kazi zipi zilizo katika hatari zaidi imekuwa mchezo wa kubahatisha kati ya wachumi, watabiri na wasomi wanaojaribu kutabiri washindi na waliopotea.

Kama wataalam juu ya utambulisho wa wafanyikazi na kazi na tasnia na mabadiliko ya kiteknolojia, tulitengeneza zana mpya tunayoamini itasaidia wafanyikazi kuamua kwa usahihi hatima ya taaluma zao - na kujua jinsi bora kujiandaa.

Nani ataumia

Tafiti nyingi za uchunguzi zimechunguza ambapo mapinduzi ya viwandani 4.0 yanaweza kuwa na athari kubwa zaidi.

Inaendeshwa na kuzingatia gharama na ufanisi, utabiri mwingi unasambaratisha kundi moja la wafanyikazi dhidi ya lingine. Kwa mfano, kola ya bluu dhidi ya kola nyeupe, wenye ujuzi dhidi ya wasio na ujuzi, wasomi wa vyuo vikuu dhidi ya wasomi wa chuo kikuu na hata utabiri na mbio na jinsia.

Wakati makundi haya mapana inaweza kunyakua vichwa vya habari, hutoa mwongozo mdogo kwa wafanyikazi mmoja mmoja wakati ambapo, zaidi ya hapo awali, watu binafsi wanatarajiwa kuchukua jukumu la kusimamia na kuendesha kazi zao wenyewe.

Badala ya kuzingatia ufanisi au gharama, utafiti wetu inatoa zana iliyo na ujinga zaidi na endelevu ya kuchunguza hatima ya taaluma ya mtu: thamani.

Wakati wanadamu bado watathamini ustadi wa profesa wa chuo kikuu katika siku zijazo, AI na zana za ujifunzaji mkondoni zinatishia jinsi uwezo huo hutolewa. Picha ya AP / Matt Rourke

Thamani ya mfanyakazi

Utafiti wetu unategemea wazo kwamba kazi ya kila mtu huunda thamani katika kazi yake ya kila siku.

Thamani hiyo inaweza kuwa kitu ambacho mteja hulipa, inaweza kuwezesha wafanyikazi wenza kufanya kazi zao au inaweza kusaidia kampuni kufanya kazi ndani. Kwa hali yoyote, kila kazi hutoa kiwango cha thamani au faida kwa chama kingine. Thamani ni ya kila wakati, lakini njia ambayo imeundwa na kupelekwa kwa mtumiaji wa mwisho inaweza kutishiwa na kiotomatiki na AI. Ni baada tu ya kutathmini ndipo tunaweza kuamua jinsi wimbi linalokuja la mabadiliko ya kiteknolojia litaathiri matarajio ya kazi ya baadaye. Ili kutathmini vitisho hivi, tunahitaji kuvunja thamani kuwa sehemu kuu mbili.

Kwanza, thamani huundwa na ustadi unaohitajika kumaliza kazi, kama vile uwezo wa msanidi programu kuweka kificho au mchoraji wa mchoraji kwa kuandaa ukuta na kupaka rangi safi. Kwa ujumla, tumegundua kuwa wakati ustadi umewekwa sawa, wana uwezekano wa kutishiwa na kiotomatiki au AI.

Sehemu ya pili ya thamani, ingawa, ni tofauti na ujuzi. Ni njia ya kupeleka dhamana ya kazi kwa mtu mwingine, ambayo pia inaweza kutishiwa na teknolojia mpya. Tunaiita hii "fomu ya thamani."

Kwa mfano, wakati ujuzi na utaalam wa profesa wa chuo kikuu katika uwanja fulani hauwezi kuwa chini ya tishio la haraka, fomu ambayo dhamana yao hutolewa hakika inatishiwa na majukwaa ya kujifunza mkondoni na kuongezeka kwa matumizi ya Zana za elimu ya AI.

Kwa kuzingatia vitisho hivi viwili pamoja, wafanyikazi wanaweza kutathmini vizuri ikiwa kazi zao ziko hatarini.

Kuhamishwa au kudumu

Mfumo wetu una kategoria nne: Kazi inaweza kuhamishwa, kuvurugika, kujengwa upya au kudumu kulingana na kiwango cha tishio kinachokabili ustadi wake na fomu ya thamani.

Kuhamishwa inaashiria kazi zilizo katika hatari zaidi. Uchambuzi wetu unaonyesha maduka ya dawa, radiolojia na maktaba wote ni wa jamii ya wakimbizi.

Ilivurugika inamaanisha ujuzi unatishiwa sana, lakini watu wanataka njia inayotambulika au ya sasa ya utoaji, ambayo mara nyingi inahusisha mwingiliano wa kibinadamu. Mifano ni pamoja na seva za chakula haraka, wahasibu na mawakala wa mali isiyohamishika.

Imejengwa upya hupindua hizo mbili karibu: Ustadi huo haujasanifishwa lakini kiotomatiki huleta tishio kubwa kwa jinsi dhamana ya kazi hiyo inavyotolewa. Wapiga picha, maprofesa wa vyuo vikuu na madereva wa livery wako katika kitengo hiki.

Muda mrefu ajira ndio salama zaidi kwa sababu ujuzi na fomu ya thamani ni ngumu au ya gharama kubwa kugeuza. Wafanyakazi wa bahati katika kitengo hiki ni pamoja na mafundi umeme, mafundi bomba na wasaidizi wa daktari.

Tunachojifunza kutoka kwa thamani

Kwa njia zingine, mfumo wa dhamana unathibitisha kile wengine wamegundua.

Kwa mfano, hakuna mtu angekuwa akisema kuwa wauzaji wa rafu katika wauzaji wa sanduku kubwa kama Walmart itakuwa kazi salama kwa miaka ijayo - kama tangazo la muuzaji linathibitisha. Kuziweka katika mfumo wetu, ujuzi wao wa kimsingi wa kuweka hesabu zilizojaa na rafu safi zinatishiwa sana kwa sababu ni za kawaida na kawaida.

Kwa kuongezea, roboti zinaweza kutoa dhamana zaidi kupitia usafirishaji wa kiotomatiki wa habari ya hesabu. Kwa hivyo, mfano wetu unaonyesha wafanyikazi hawa watakuwa wakimbizi.

Walakini, mtazamo wetu juu ya dhamana unaonyesha kuwa utabiri mwingine unaotegemea tu kategoria za kazi za hatari unaweza kukosa alama. Kwa mfano, watu wengine wanatabiri kazi nyingi zinatishiwa kwa sababu tu ni za kawaida, zisizo za chuo kikuu au rangi ya bluu, kama mafundi bomba, mafundi umeme na wafanyikazi wa wagonjwa. Walakini, kuuzungusha tena mfumo wa umeme katika nyumba ya kihistoria au kumtunza mgonjwa wa hospitali ni kazi ambazo hazina viwango ambazo zinahitaji mwanadamu kuunda na kutoa dhamana, ndiyo sababu kazi hizi zinaweza kudumu sana.

Nini wafanyikazi wanaweza kufanya

Mara wafanyikazi wanapofahamu thamani wanayoiunda na kiotomatiki cha tishio huleta ujuzi na fomu ya uthamini, ni hatua gani wanaweza kuchukua?

Jibu la kawaida ambalo wamepewa hadi sasa linajumuisha kuwahimiza kushiriki kujifunza maisha yote. Lakini kuzingatia thamani jinsi mtindo wetu unavyofanya hutoa mwongozo mzuri zaidi.

Wafanyakazi katika kazi zilizojengwa upya, kwa mfano, hawaitaji ujuzi mpya. Wanahitaji tu kujifunza kubadilisha ujuzi uliopo kwa aina mpya za utoaji. Kinyume chake, wafanyikazi katika kazi zilizovurugwa wanahitaji mafunzo ya kufanya kazi pamoja na roboti na mifumo ya AI wakati wa kipindi cha mpito.

Na hata ikiwa wafanyikazi waliohamishwa makwao - hatima ambayo inaweza kuwa katika upeo wa wahifadhi wa rafu ya Walmart - wanahitaji kuzingatia kurudia mafunzo, mfumo wa jadi wa elimu ya juu ni haifai vizuri kwa siku zijazo za kazi. Vyuo vikuu huzingatia njia ya bachelor-to-master ya muda mrefu. Badala yake, watu binafsi wanahitaji kupata njia za haraka, za kawaida na zinazoweza kubadilika kwa kazi mpya.

Mzazi huyo wa miaka 48 ambaye alipoteza tu kazi yake kama mhasibu hana uwezo wa kuanza programu mpya ya digrii ya miaka minne. Lakini mpango wa miezi mitatu kupata cheti cha usalama wa mtandao utafanyika na anahitaji tu.

Baadaye ya kazi tayari iko hapa. Siku chache baada ya tangazo la Walmart, wafanyikazi wa Stop & Shop, mnyororo mkubwa wa mkoa katika eneo la Boston, ni kuvutia juu ya kuongezeka kwa automatisering. Lakini tuna wakati. Wacha tuwe na wasiwasi kidogo juu ya roboti na AI yenyewe na zaidi juu ya wafanyikazi wa thamani wanaweza kuunda katika kazi tofauti katika mandhari ambayo itaendelea kubadilika kwa miaka ijayo. Thamani ndio mara kwa mara tu.

Kuhusu Mwandishi

Beth Humberd, Profesa Msaidizi wa Usimamizi, Chuo Kikuu cha Massachusetts Lowell na Scott F. Latham, Profesa Mshirika wa Usimamizi wa Mkakati, Chuo Kikuu cha Massachusetts Lowell

Makala hii imechapishwa tena kutoka Mazungumzo chini ya leseni ya Creative Commons. Soma awali ya makala.

Vitabu kuhusiana

at InnerSelf Market na Amazon