The future of employment: Hoe vatbaar zijn banen voor automatisering?

Leestijd: 3 minuten

Carl Benedikt Frey & Michael Osborne publiceerde een artikel aan de Oxford of University waarin ze onderzochten hoe vatbaar banen zijn voor automatisering. Om dit te beoordelen, begonnen ze met het implementeren van een nieuwe methodologie om de waarschijnlijkheid van automatisering te schatten voor 702 gedetailleerde beroepen, met behulp van een Gauss-procesclassificatie. Op basis van deze schattingen onderzochten ze de verwachte effecten van toekomstige automatisering op de resultaten van de Amerikaanse arbeidsmarkt, met als hoofddoel het analyseren van het aantal risicobanen en de relatie tussen de waarschijnlijkheid van een beroep op automatisering, lonen en opleidingsniveau. Volgens hun schattingen loopt ongeveer 47 procent van de totale Amerikaanse werkgelegenheid gevaar. Ze bewijzen verder dat lonen en opleidingsniveau een sterke negatieve relatie vertonen met de waarschijnlijkheid van automatisering van een beroep.

Hoewel automatisering van oudsher beperkt was tot routinetaken met expliciete op regels gebaseerde activiteiten, komen algoritmen voor big data nu snel in domeinen van patroonherkenning en kan arbeid gemakkelijk vervangen in een breed scala van niet-routinematige cognitieve taken. Bovendien krijgen geavanceerde robots verbeterde zintuigen en behendigheid, waardoor ze een breder scala aan handmatige taken kunnen uitvoeren. Dit zal de aard van het werk in bedrijfstakken en beroepen waarschijnlijk veranderen.
In dit artikel stellen we de vraag: hoe vatbaar zijn de huidige banen voor deze technologische ontwikkelingen? Om dit te beoordelen, implementeren we een nieuwe methodologie om de waarschijnlijkheid van automatisering in te schatten voor 702 gedetailleerde beroepen. Op basis van deze schattingen onderzoeken we de verwachte effecten van toekomstige automatisering op de resultaten van de arbeidsmarkt, met als primair doel het analyseren van het aantal banen dat gevaar loopt en de relatie tussen de waarschijnlijkheid van een beroep op automatisering, lonen en opleidingsniveau.

We maken onderscheid tussen beroepen met een hoog, gemiddeld en laag risico, afhankelijk van de kans op automatisering. Er wordt geen poging gedaan om het aantal banen te schatten dat daadwerkelijk zal worden geautomatiseerd. Volgens schattingen valt ongeveer 47 procent van de totale Amerikaanse werkgelegenheid in de categorie met een hoog risico. We noemen dit banen die gevaar lopen – d.w.z. banen waarvan verwacht wordt dat ze relatief snel kunnen worden geautomatiseerd, misschien de komende tien jaar.
Het model voorspelt dat de meeste werknemers in transport- en logistieke beroepen, samen met het grootste deel van de kantoor- en administratieve ondersteuners, en de arbeid in productieberoepen, in gevaar zijn. Deze bevindingen komen overeen met recente technologische ontwikkelingen. Meer verrassend is dat een substantieel deel van de werkgelegenheid in dienstbetrekkingen, waar de meeste van ons banengroei in de afgelopen decennia heeft plaatsgevonden, zeer gevoelig is voor automatisering. Extra ondersteuning voor deze bevinding wordt geleverd door de recente groei in de markt voor servicerobots en de geleidelijke vermindering van het comparatieve voordeel van menselijke arbeid in taken met betrekking tot mobiliteit en behendigheid.

Ten slotte wordt bewezen dat lonen en opleidingsniveau een sterke negatieve relatie vertonen met de waarschijnlijkheid van automatisering. Er werd opgemerkt dat deze bevinding een discontinuïteit impliceert tussen de negentiende, twintigste en eenentwintigste eeuw, als gevolg van de verdieping van het kapitaal op de relatieve vraag naar geschoolde arbeidskrachten. Terwijl fabricagetechnologieën uit de negentiende eeuw grotendeels in de plaats kwamen van geschoolde arbeidskrachten door het vereenvoudigen van taken, veroorzaakte de computerrevolutie van de twintigste eeuw een uitholling van banen met een gemiddeld inkomen. Het model voorspelt een verkorting van de huidige trend naar arbeidsmarktpolarisatie, waarbij automatisering zich voornamelijk beperkt tot laaggeschoolde en laagbetaalde bezigheden. De bevindingen impliceren dus dat naarmate de technologie vordert, laaggeschoolde werknemers zich zullen herverdelen naar taken die niet vatbaar zijn voor automatisering – dat wil zeggen taken die creatieve en sociale intelligentie vereisen. Om werknemers de race te laten winnen, moeten ze echter creatieve en sociale vaardigheden verwerven.

De vierde ‘industriele’ golf

Leestijd: 2 minuten

We bevinden ons op een keerpunt in technologische disruptie, slechts drie andere keren in de geschiedenis gezien. We zagen dat stoomkracht ons van landelijk naar industrieel bracht, elektriciteit ons van industrieel naar massaproductie, personal computing en automatisering ons van massaproductie naar digitaal bracht, maar nu bevinden we ons op de rand van een nieuw tijdperk van ontwrichting. Een tijdperk waarin gegevenstoegang, gegevensinzicht stimuleert, en gegevensinzicht ons drijft van het digitale tijdperk naar een tijdperk van gegevensintelligentie.

Lees verder

4 Digitale Transformatie Trends

Leestijd: 2 minuten

Er zijn 4 digitale transformatie trends voor de financiële sector op dit moment volgens IDC en Gartner. De financiële sector geeft miljarden uit aan digitale transformaties. Veel van dit geld, zelfs 80% van de bestuurders geeft aan dat de uitgaven aan technologische innovaties weggegooid geld zijn. Voor deze banken word de Digitale transformatie uitgewerkt naar een bedrijfsmodel en nieuwe mogelijkheden om omzet te genereren.

Lees verder