İşgücü becerileri otomasyonla nasıl değişecek?



McKinsey Global Institute'nin yapmış olduğu araştırmada yer alan, beş ana beceri kategorisine ait alt beceriler ve bu becerilere uygun meslek tanımları yer almaktadır. MGI'nın işgücü becerileri modeline dayanan bu çalışmada yer alan grafikte çalışma saatleri açısından düşük ve yüksek oranları belirtiyor. Önce çıkan ve en çok çalışma zamanı harcanan becerilerin, büyük motor beceriler, temel veri girişi ve işleme, eleştirel düşünme ve karar verme, liderlik ve başkalarını yönetme, temel dijital becerilerdir.


Önümüzdeki 10 ila 15 yıl boyunca, otomasyon ve yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesi işyerini dönüştürecek, çünkü insanlar giderek daha akıllı makinelerle etkileşime girecek. Bu teknolojiler ve insan-makine etkileşimi, daha yüksek ekonomik büyüme, gelişmiş kurumsal performans ve yeni refah şeklinde çok sayıda fayda sağlayacaktır. Otomasyon, birçok ülkede çalışma çağındaki nüfusun azaldığı bir zamanda yaşlanan işçilerin yerini alacak ve toplumsal sorunların da çözülmesine yardımcı olacaktır. Örneğin; yapay zeka ile çalışan makineler, röntgen ve MRG hastalıklarının tanısında uzman doktorlardan daha beceriklidir. Önceki araştırmalar, otomasyon ve yapay zekanın son on yılda gelişmiş ülkelerde azalan verimlilik artışını artırabileceğini, tarım ve medyadan sağlık ve ilaç sektörlerine kadar sektörler arası şirketler için önemli bir değer üretebileceğini gösteriyor. Firmalar bu teknolojileri, imalatta belirleyici güçte bakım yapmak, “satın alınacak sonraki ürünü” önerileri kişiselleştirmek, gerçek zamanlı olarak fiyatlandırmayı optimize etmek ve güvenlik açığı işlemlerini belirlemek için kullanır.


İşgücündeki beceri değişimleri yeni değil; Gerçekten de, sanayi devrimi makine ve işçilerin rolünü yeniden yapılandırdığı için beceri gereksinimleri değişmiştir. Birçok ülkedeki şirketler ihtiyaç duydukları yetenekleri bulmakta zorlandıklarından şikayet ediyorlar ve işçiler genellikle işleri için yetersiz ve hatta fazla nitelikli olmaktan şikayet ediyorlar. Beceri kıtlığı ve uyumsuzlukların ekonomi ve işgücü piyasası üzerinde olumsuz etkileri vardır. Artan işgücü maliyetlerine, doldurulmamış boş pozisyonlar nedeniyle üretim kaybına, yeni teknolojilerin daha yavaş benimsenmesine ve daha yüksek işsizlik oranlarının örtük ve açık maliyetlerine yol açabilirler. Tam tersine, uygun beceriler ekonomik büyümeyi artırabilir: bağlantıyı ölçmeye çalışan bir çalışma, OECD'nin PISA öğrenci değerlendirme testlerinde eğitim başarısında 50 puanlık bir artışın, yüzde 1 daha yüksek uzun vadeli büyüme oranına dönüştüğünü buluyor.


Bu ilk bölümde, bugün işgücü tarafından kullanılan becerilere olan talebe bakıyoruz ve yapay zeka da dahil olmak üzere yeni otomasyon teknolojileri işyerinde giderek yaygınlaştıkça bunun nasıl değişebileceğini modelliyoruz. Hangi becerilere daha fazla ve daha azına ihtiyaç duyulacağını anlamak için ekonomiye bir bütün olarak ve beş sektörde derinlemesine bakıldı: bankacılık ve sigorta; enerji ve madencilik; sağlık hizmeti; üretim; ve perakende. MGI’nın ayırt edici mikro-makro yaklaşımı, daha geniş makroekonomik eğilimleri bilgilendirmek için endüstrilerden ve şirketlerden gelen mikro bilgileri kullanır. Bu, gelecekte sadece bireysel çalışanları değil, aynı zamanda şirketleri ve kuruluşları da derinden etkileyecek bazı temel beceri değişimlerinin belirlenmesini sağladı. 


Geçmişte ve günümüzde beceri değişimleri

Teknik inovasyon, günümüz otomasyon teknolojilerinin ortaya çıkmasından çok önce işyerinde ihtiyaç duyulan becerilerde değişikliklere neden oldu. 19. yüzyılın başlarında Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Sanayi Devrimi sırasında, buhar motoru ve diğer teknolojiler, temel becerileri olan temel işçilerin (usta dokumacılar ve diğer zanaatkarlar dahil olmak üzere ücretli emekçiler) verimliliğini artırmış ve daha önce yüksek bilgi ve yüksek becerilerle yapılan işleri (çağımızda, bilgisayarlar ve robotlar, montaj hatlarında çalışanlar veya santral operatörleri olarak) üstlenmelerini sağlamıştır.


Bu, on otuz yılda gelişmiş ekonomilerdeki orta ücretli işlerin azalmasına katkıda bulunmuştur. Örneğin Amerika Birleşik Devletleri'nde, orta gelirli ailelerde yaşayan yetişkinlerin payı 1971'de yüzde 61'den sadece yüzde 50'ye düşmüştür. Bunların yaklaşık üçte biri daha düşük orta ve en düşük gelirli hane halklarına doğru kaymış olsa da, bu değişimin üçte ikisi yukarı ve daha yüksek gelirli hane halklarına kadar kum saati benzeri bir etki yaratmıştır.


Sadece son 50 yılda, bazı mesleklerde kullanılan beceriler, mesleklerin kendilerinin gelişmeye devam etmesine rağmen, temelde değişti. Değişiklikler, ABD Çalışma Bakanlığı tarafından tanımlanan rollerin resmi tanımları karşılaştırılarak görülebilir. Örneğin, geçmişte kömür madencileri, büyük motor becerileri ve fiziksel güç gerektiren ağır fiziksel ve manuel görevleri yerine getirmekte kullanılırlardı. Günümüzde, ağır ve tehlikeli işleri yapan makineleri giderek daha fazla işletiyorlar ve ekipman ve problem çözmeyi izleyerek daha karmaşık beceriler uygulamak zorundalar. 1957'deki hemşirelerin ilaç vermeleri, nabzını ve sıcaklıklarını alarak hastaları izlemeleri ve banyo, masaj ve hastaları besleme gibi terapötik görevlere yardımcı olmaları gerekiyordu. Bugün hala hastalara ilaç uyguluyorlar, ancak teşhis testleri yapılmasına yardımcı oluyorlar ve sonuçları analiz edebiliyorlar - yarım asır önce doktorlar için daha yaygın olan becerileri ve rolleri dolduruyorlar. Banka çalışanları da büyük ölçüde nakit dağıtmaktan veya mevduat toplamaktan müşterilerin sorgu ve şikayetlerini ele almaya ve finansal ürünler satmaya yöneldiler.


Yapay zeka ve en son otomasyon teknolojileri hakkında hala cevaplanmamış bir soru, düşük vasıflı işçilere göre yüksek vasıflı işçileri tercih etmeye devam edip etmeyecekleri - ya da belki de tüm beceri düzeylerindeki işçileri etkileyip etkilemeyecekleri. Risklerden biri, şirketler orta düzeyde işlerin son zamanlarda azalması ve artan eşitsizlik, şirketler hem yeteneklerin aşırı arzını hem de diğerlerine karşı aşırı talebin üstesinden gelmek için yetenek için rekabet ettikçe yoğunlaşabiliyor. Farklı iş profilleri için ücretler üzerindeki etkisi, bugüne göre daha büyük bir kutuplaşma olabilir, tekrarlayıcı olmayan, dijital çalışma yapanların yukarıda belirtilen ücretleri görürken, tekrarlayan, dijital olmayan işler için ücret ortalamanın altında olabilir. Bugün, otomasyon ve yapay zeka benimsenmesine eşlik edebilecek bu ve diğer sosyal değişimleri tahmin etmemiz ve ayarlamamız için bize zaman kazandıracak beceri değişikliklerini öngörme avantajına sahibiz.


Zaten Amerik Birleşik Devletleri ve Avrupa'da Beceri Uyuşmazlıkları Kanıtı Var

Artan kanıtlar, iş gücünün sahip olduğu beceriler ile işverenlerin aradığı beceriler arasında bir uyumsuzluk olduğunu göstermektedir. Örneğin OECD, şirketlerin ihtiyaç duyduklarına kıyasla hem bireylerin becerilerinde hem de sahip oldukları eğitimsel kimlik bilgilerinde uyumsuzluklar bulur. Avrupa Birliği'nde, son on yıl boyunca uzun süredir devam eden bir yeterlilik uyuşmazlığı olduğuna dair kanıtlar bulunmaktadır ve işçilerin yüzde 20'sinden fazlası, işleri için gerekenden daha fazla veya daha az resmi eğitim almaktadır.


İşgücünün becerilerindeki uyumsuzluk (eğitimsel kimliklerin aksine) daha da belirgindir. LinkedIn kullanıcılarının 2015 anketinde, katılımcıların yüzde 37'si mevcut işlerinin becerilerini tam olarak kullanmadığını söyledi. OECD, bir beceri uyumsuzluğu bildiren işgücü yüzdesinin, analiz ettiği 34 ülkenin hiçbirinde yüzde 30'un altına düşmediğini tespit etti. Amerika Birleşik Devletleri'nde, Brookings Enstitüsü ve diğer yerlerdeki araştırmacılar, işgücünde eksik olan teknik ve dijital becerileri giderek daha fazla talep eden orta beceri istihdamı için değişen beceri gereksinimlerine odaklandılar.


Buna paralel olarak, birçok işveren beceri sıkıntısı nedeniyle işe alım sorunları ile karşılaştıklarını bildirmektedir. Bir araştırmaya göre, 2016'da bir boşluğu doldurmak için geçen süre, her iki yıldaki işsizlik oranı yaklaşık yüzde 5 olsa da, 2005 - 28 güne kıyasla 20 güne göre belirgin şekilde daha yüksekti. McKinsey tarafından yaptırılan 2013 yılında yapılan bir ankette, dokuz ülkedeki (Brezilya, Almanya, Hindistan, Meksika, Fas, Suudi Arabistan, Türkiye, Birleşik Krallık ve ABD) işverenlerin sadece yüzde 43'ünün yeterli düzeyde giriş seviyesi bulabileceklerini söyledikleri işçiler bunu tanımlıyor.


Akademik araştırmalar, bu beceri uyumsuzluklarının kısmen değişen işgücü piyasasının bir sonucu olduğunu, nispeten az eğitim gerektiren üretim ve büro işleri gibi bazı mesleklerin ve sağlık ve diğer hizmet sektörlerindeki diğer mesleklerin büyümesinin azaldığını ve yükseköğretim için doldurulması en zor alanın beceri uyumsuzluğu olduğunu göstermektedir.


Teknolojik beceriler uyumsuzluğun belirli bir alanıdır. Bazı ülkeler, uzman bilgi teknolojisi çalışanları ve veri bilimcilerinin eksikliğini bildirmektedir. Örneğin, Fransa 2020'ye kadar BT ve elektronik işlerinde 80.000 işçi sıkıntısı beklediğini tahmin ediyorduk. Önceki MGI araştırması, ABD'de kısa vadede 250.000 veri bilimcisinin eksik olabileceğini tahmin ediyordu. Beceri eksikliği ayrıca daha temel dijital becerilere de uzanıyor. 2016 yılında yapılan bir İngiliz parlamento raporu, İngiltere nüfusunun yüzde 23'ünün veya 12,6 milyon kişinin yeni işlerin yaklaşık yüzde 90'ının gerektirdiği bir zamanda temel dijital becerilerden yoksun olduğunu buldu. Bu rapor için yürüttüğümüz iş liderleri üzerine yapılan bir araştırma, bu bulguyu doğrulamaktadır. Ankete katılanların bugün en büyük beceri eksikliğine sahip olduğu belirlenen en önemli üç alan veri analizi, BT / mobil / web tasarımı ve Ar-Ge'dir. 


OTOMASYON, MESLEKİ DÖNÜŞTÜRDÜĞÜNDE İŞ GÜCÜ BECERİLERİ İÇİN DAHA BÜYÜK BİR KAYDIRMA İSTEMEKTEDİR


Ekonomistler, diğer araştırmacılar ve örgütsel uygulama uzmanları, işgücü “becerilerini” tartışırken farklı tanımlar kullanırlar. Örneğin ABD Çalışma Bakanlığı'nın mesleki bilgi ağı (O * NET), etkileyen 87 özelliğin kapsamlı bir listesini tanımlamak ve izlemek için yetenekler (“bireyin kalıcı nitelikleri”) ve beceriler (“gelişmiş kapasiteler”) arasında (bir işçinin belirli bir işi yapma yeteneğinde) ayrım yapar. OECD'nin yetişkin becerileri araştırması, zaman içinde farklı popülasyonlardaki beceri düzeylerinin tutarlı bir şekilde ölçülmesini ve karşılaştırılmasını sağlamak için teknoloji açısından zengin ortamlarda üç temel beceri-okuryazarlık, aritmetik ve problem çözme üzerine odaklanmaktadır.


Gelecekteki beceri değişikliğinin doğasını ve büyüklüğünü anlamak için tanımımıza iş odaklı bir yaklaşım uyguluyoruz. Hem içsel yetenekleri (örneğin, büyük motor becerileri ve gücü, yaratıcılık ve empati) hem de gelişmiş BT ve programlama, gelişmiş veri analizi ve teknoloji tasarımı gibi özel öğrenilmiş becerileri içerir. Bu, işgücü becerilerinin değişen doğası hakkında kapsamlı bir görüş oluşturmamızı ve somut eylemleri ve müdahaleleri motive etmek için yeterli düzeyde ayrıntı sağlamamızı sağlar.


Çalışmayı beş geniş kategoride 25 beceriyle sonuçlandırıyoruz: fiziksel ve manuel, temel bilişsel, daha yüksek bilişsel, sosyal ve duygusal ve teknolojik beceriler. Her kategoride daha spesifik beceriler vardır. Örneğin, sosyal ve duygusal beceriler dahilinde, ileri iletişim ve müzakere, kişilerarası beceriler ve empati, liderlik ve başkalarını yönetme, girişimcilik ve inisiyatif alma, uyarlanabilirlik ve sürekli öğrenme ve başkalarına öğretme ve eğitim becerilerini vermekteyiz. Daha yüksek bilişsel becerilerden gelen teknolojik beceriler ayırdık çünkü bu işleri yapmak için gerçek anlamda daha yüksek bilişsel yetenekler gerektiriyor. 



KAYNAK

0 görüntüleme

eOfis Nurol Tower

İzzetpaşa, Nurol Tower, Yeniyol Sk., Şişli/İstanbul, Türkiye

  • Facebook
  • Twitter
  • Instagram
  • LinkedIn

© 2030 K12 Akademi Eğitim ve Danışmanlık