DI keičia Lietuvos darbo rinką: mokytis reikia anksčiau

Dirbtinis intelektas ir automatizacija Lietuvos darbo rinkoje keičia ne tik profesijų paklausą, bet ir kasdienes darbuotojų užduotis. Todėl persikvalifikavimas vis dažniau tampa ne vien bedarbių, bet ir dirbančių žmonių reikalu: mokytis reikia dar turint darbą, kol įmonėje diegiamos naujos sistemos.

Užimtumo tarnyba profesinio mokymo ir aukštą pridėtinę vertę kuriančių kvalifikacijų programas siūlo ne tik bedarbiams, bet ir dirbantiems žmonėms. Mokytis galima pagal formaliojo ir neformaliojo profesinio mokymo programas, o dalis finansuojamų kursų prieinama nacionalinėje suaugusiųjų švietimo platformoje „Kursuok“.

Automatizuojamos užduotys, ne visos profesijos

Darbo rinkos pokyčiai ne visada reiškia masinius atleidimus. Apskaitininkas lieka apskaitininku, tačiau pirminius dokumentus vis dažniau apdoroja programos. Klientų aptarnavimo specialisto darbe dalį standartinių užklausų perima pokalbių robotai, o gamybos darbuotojas prižiūri ne tik mechaninį įrenginį, bet ir jutiklių bei programinės įrangos valdomą sistemą.

Įmonė gali nebesamdyti naujo žmogaus, kai išeina ankstesnis darbuotojas, mažinti administracijos komandą arba vienam specialistui pavesti daugiau funkcijų. Todėl darbo vietų skaičius gali mažėti palaipsniui, nors pats darbo pobūdis keičiasi sparčiai.

Automatizavimo rizika kyla ne tik fizinį ar nekvalifikuotą darbą dirbantiems žmonėms. Generatyvinis dirbtinis intelektas gali rengti tekstų juodraščius, apibendrinti dokumentus, versti, analizuoti lenteles, generuoti programinį kodą ir kurti standartizuotą vaizdinę medžiagą. Todėl pokyčius pajunta administracijos darbuotojai, rinkodaros specialistai, vertėjai, teisininkų padėjėjai, programuotojai ir finansų sektoriaus darbuotojai.

Vis dėlto profesijos pažeidžiamumas priklauso nuo to, kiek jos užduočių galima aprašyti taisyklėmis ir perduoti programai. Kuo daugiau darbe reikia fizinio lankstumo, atsakomybės, tiesioginio bendravimo, pasitikėjimo ir sprendimų neapibrėžtomis aplinkybėmis, tuo sunkiau automatizuoti visą profesiją. Dažniausiai išnyksta ne pareigybė, o dalis ją sudarančių veiksmų.

Darbuotojas gali turėti darbą ir kartu patekti į didelės profesinės rizikos grupę. Įmonė gali veikti pelningai, tačiau diegti apskaitos, logistikos, dokumentų rengimo ar klientų aptarnavimo sistemas, kurios palaipsniui mažina rankinio darbo poreikį. Pradėjęs mokytis tik gavęs atleidimo lapelį, žmogus jau konkuruoja su kitais į panašią padėtį patekusiais darbuotojais.

Kvalifikacijos kėlimas ir persikvalifikavimas nėra tas pats. Vienam darbuotojui gali pakakti išmokti naudotis nauja programine įranga, tikrinti dirbtinio intelekto rezultatus ir suprasti duomenų apsaugos reikalavimus. Kitam gali tekti iš esmės keisti profesiją, nes ankstesnių funkcijų rinkoje lieka per mažai.

Trumpas programavimo kursas nebėra universalus sprendimas

Generatyvinis dirbtinis intelektas pakeitė ir technologijų rinką. Programavimo asistentai gali parašyti standartines kodo dalis, rasti klaidas, parengti testus ir paaiškinti dokumentaciją. Patyręs specialistas dėl to dirba greičiau, tačiau pradedančiajam vis sunkiau konkuruoti vien gebėjimu atlikti paprastas technines užduotis.

Tai nereiškia, kad programavimo mokytis nebeverta. Darbdaviams svarbi ne tik sintaksė ar keli standartiniai projektai, bet ir sistemų, duomenų, kibernetinio saugumo bei verslo procesų supratimas. Taip pat būtina gebėti įvertinti, ar dirbtinio intelekto sukurtas rezultatas yra teisingas.

Panaši taisyklė galioja dizaino, apskaitos ir rinkodaros srityse. Vienos programos išmanymas dar nėra profesija, nes konkreti priemonė po kelerių metų gali būti pakeista kita. Ilgiau vertę išlaiko platesni analitiniai, techniniai ir bendravimo įgūdžiai.

Suaugusiųjų mokymo kokybę turėtų rodyti ne vien dalyvių skaičius ar išduoti pažymėjimai. Svarbu, kiek žmonių po mokymų įsidarbino, išlaikė darbą, pakeitė pareigas arba padidino pajamas. Vien registracija į kursus negarantuoja sėkmingo karjeros pokyčio.

Dirbtinis intelektas vis daugiau profesijų taps įprastu darbo įrankiu. Ne kiekvienas darbuotojas turės tapti DI specialistu, tačiau reikės suprasti, ką šios sistemos gali padaryti, kokių duomenų joms negalima pateikti ir kaip patikrinti sugeneruotą rezultatą.

Vien gebėjimas parašyti užklausą DI sistemai nėra savarankiška ilgalaikė profesija. Svarbesnis tampa konkrečios srities išmanymas. Apskaitininkas turi patikrinti automatiškai priskirtą operaciją, medikas – kritiškai įvertinti sistemos pasiūlymą, o personalo specialistas – pastebėti diskriminuojantį kandidatų atrankos modelį. Kuo daugiau sprendimų automatizuojama, tuo svarbesnė tampa žmogaus atsakomybė už galutinį rezultatą.

Europos skaitmeninių įgūdžių stebėsena rodo, kad šiek tiek daugiau nei pusė Lietuvos gyventojų turi bent pagrindinius skaitmeninius įgūdžius, o šalies rodiklis išlieka mažesnis už Europos Sąjungos vidurkį. Žmogui, kuriam sunku naudotis įprastomis skaitmeninėmis paslaugomis, perėjimas prie sudėtingesnių DI sistemų tampa dar didesniu iššūkiu.

Dėl to suaugusiųjų švietime reikia skirtingų pradžios taškų. Vienam žmogui aktualus duomenų analitikos ar automatizavimo kursas, kitam pirmiausia būtina išmokti naudotis kompiuteriu, elektroninėmis paslaugomis ir skaitmeniniais dokumentais. Vienoda programa šio skirtumo neišspręs.

Automatizacijos poveikis nepriklauso vien nuo išsilavinimo. Rutininės teisinės, finansinės, administracinės ir kūrybinės užduotys gali būti automatizuotos ir profesijose, kurioms reikia aukštojo išsilavinimo.

Mokymosi galimybės priklauso nuo pajamų, darbo grafiko ir šeimos aplinkybių. Mažesnes pajamas gaunantis žmogus gali dirbti pamainomis, prižiūrėti šeimos narius ir neturėti nei laiko, nei pinigų ilgesniems mokymams. Regionuose pasirinkimą riboja mažesnė mokymo programų ir darbo vietų pasiūla, o nuotolinis mokymas neleidžia įgyti visų praktinių profesijų įgūdžių.

Pažeidžiamesni gali būti ir vyresni darbuotojai. Jų profesinė patirtis vertinga, tačiau darbdaviai ne visada nori investuoti į žmogų, kuriam iki pensijos liko mažiau metų. Pats darbuotojas taip pat gali abejoti ilgesnio mokymosi nauda, jei nėra aiškios būsimos darbo vietos.

Veiksminga persikvalifikavimo sistema turi spręsti ne tik mokymo kainos klausimą. Kai kuriems žmonėms mokymosi laikotarpiu reikalingos pajamų pakeitimo priemonės, lankstus grafikas, kelionės išlaidų kompensavimas, vaikų priežiūra arba aiškus darbdavio įsipareigojimas priimti juos po mokymų.

Lietuvos darbo rinkoje vienu metu gali būti nedarbas ir trūkti darbuotojų. Darbdaviai ieško konkrečių įgūdžių turinčių žmonių, tačiau darbo ieškantys asmenys gali gyventi kitame regione, turėti kitokią kvalifikaciją arba negalėti dirbti siūlomu grafiku. Šis neatitikimas vadinamas įgūdžių neatitiktimi.

Prie spaudimo prisideda visuomenės senėjimas ir mažėjantis darbingo amžiaus gyventojų skaičius. Cedefop darbo rinkos prognozės rodo, kad iki 2035 metų didelę dalį darbo galimybių Lietuvoje sudarys ne tik naujai sukurtos darbo vietos, bet ir poreikis pakeisti iš darbo rinkos pasitraukiančius žmones.

Paklausa nebūtinai koncentruosis tik technologijų sektoriuje. Lietuvai reikės sveikatos ir socialinės priežiūros darbuotojų, inžinerijos specialistų, technikų, elektrikų, įrangos prižiūrėtojų, statybos, transporto ir švietimo darbuotojų. Daugelyje šių profesijų skaitmeniniai įgūdžiai bus derinami su darbu, kurio neįmanoma visiškai perkelti į kompiuterį.

Darbdaviai taip pat negali visos atsakomybės perkelti darbuotojui. Įmonė pirmoji žino, kokias technologijas ketina diegti ir kurios funkcijos bus automatizuotos. Investuoti į esamų darbuotojų mokymą gali būti praktiškiau nei ieškoti naujo specialisto, nes jie jau išmano įmonės klientus, procesus ir vidinę kultūrą.

Jei naujų sistemų naudotojai išmokomi tik paspausti reikiamus mygtukus, jų įgūdžiai lieka priklausomi nuo vienos darbo vietos. Kokybiškas mokymas turėtų padėti suprasti visą procesą, duomenų logiką ir galimas klaidas, kad kompetencijos išliktų vertingos ir pakeitus darbdavį.

Valstybės finansuojami kursai, pameistrystė, stažuotės ir kitos suaugusiųjų mokymosi priemonės turėtų būti vertinamos pagal rezultatą. Vien kursų dalyvių, mokymosi kuponų ar pažymėjimų skaičius neparodo, ar po pusmečio žmogus dirba pagal įgytas kompetencijas ir ar jo padėtis darbo rinkoje pagerėjo.

Mokymo programų kokybei svarbi nepriklausoma kontrolė. Reklaminis pažadas apie „ateities profesiją“ neturėtų būti laikomas darbo rinkos prognoze. Renkantis mokymus svarbu įvertinti ankstesnių dalyvių mokymų baigimo ir įsidarbinimo rezultatus, pradinį atlyginimą, darbo pobūdį bei mokymuisi reikalingą laiką.

Sėkmingas persikvalifikavimas dažnai remiasi ankstesne patirtimi. Gamybos meistras gali pereiti prie automatizuotos įrangos priežiūros, buhalteris – prie finansinių duomenų analizės, o logistikos darbuotojas – prie transporto procesų planavimo sistemų. Tokiu atveju žmogus nepraranda anksčiau sukauptų žinių, o technologijas pritaiko realioje veiklos srityje.

Dirbtinis intelektas gali padėti mokytis, paaiškinti sudėtingą medžiagą ar sudaryti individualų mokymosi planą. Tačiau jis nepakeičia praktikos, profesinės atsakomybės ir darbo aplinkoje įgyjamos patirties.

Vienos kvalifikacijos visam profesiniam gyvenimui modelis silpnėja. Tai nereiškia, kad kiekvienas žmogus turės reguliariai keisti profesiją, tačiau vis dažniau reikės papildyti turimas žinias ir prisitaikyti prie naujų priemonių. Valstybė turi stebėti profesijų paklausą, darbdaviai – iš anksto informuoti apie keičiamus procesus, o mokymo įstaigos – sparčiau atnaujinti programas.

Didžiausia rizika Lietuvai gali būti ne vien darbo vietų praradimas, bet ir darbo rinkos poliarizacija. Dalis darbuotojų, padedami technologijų, gali tapti našesni ir geriau apmokami, o kiti likti mažai apmokamose srityse, kuriose trūksta laiko ir galimybių mokytis. Persikvalifikavimo sistemos rezultatą praktiškai bus galima vertinti pagal tai, ar ji padeda žmonėms išlaikyti darbą, pakeisti pareigas ir pritaikyti ankstesnę patirtį naujoms technologijoms.