Что такое цифровая экономика?
млн работников (около 14% мировой рабочей силы) вы- нуждены будут сменить профессию к 2030 г. [McKinsey, 2017b]. 98%
Download 1.33 Mb. Pdf ko'rish
|
2 Цифровая экономика
375 млн работников (около 14% мировой рабочей силы) вы-
нуждены будут сменить профессию к 2030 г. [McKinsey, 2017b]. 98% — вероятность автоматизации таких профессий, как банковский операционист, аудитор, кредитный специалист [Frey, Osborne, 2017]. 41 На 29% может снизиться количество рабочих часов в про- фессиях, которые к 2027 г. не исчезнут благодаря внедрению ИИ в банковском секторе Китая [BCG, 2018]. 51. На российском рынке труда ожидается рост спроса на ка- дры высокой ИТ-квалификации в среднесрочной перспективе. В частности, вырастет потребность в кадрах по таким перспек- тивным направлениям, как искусственный интеллект, анализ больших данных, робототехника, виртуальная реальность, Ин- тернет вещей. В настоящее время уже отмечается существенная нехватка трудовых ресурсов с необходимыми цифровыми компе- тенциями. Российские вузы ежегодно выпускают около 25 тыс. ИТ-специалистов, из которых лишь 15% готовы к немедленному трудоустройству. Средний срок адаптации выпускника на рабочем месте составляет от 0,5 до 1 года [РАЭК, 2017]. Серьезным барье- ром является также дефицит специалистов, способных обучать актуальным навыкам в сфере цифровых технологий. Учитывая инертность системы формального образования и динамичную смену технологий, компании будут испытывать растущий дефи- цит кадров. 52. Анализ эффектов внедрения прорывных технологий веду- щими корпорациями показывает, что главным последствием авто- матизации и роботизации является не уничтожение рабочих мест, а их обновление [Arntz et al., 2016; BCG, 2018; McKinsey, 2017b]. Технические возможности часто преувеличиваются, не учитыва- ются инфраструктурные, экономические, регуляторные и эти- ческие барьеры распространения технологий. Пока технологии позволяют справляться лишь с узким кругом задач, таких как, на- пример, распознавание изображений, голоса и других биометри- ческих данных, оценка вероятности банкротства, анализ данных устройств, предсказание сбоев техники (слабый искусственный интеллект) и т.п. Системы пока еще не обладают способностью осознавать и модифицировать себя (сильный искусственный ин- теллект) [Bringsjord, Govindarajulu, 2018]. Не разрешена проблема «интерпретируемого искусственного интеллекта» — автомати- ческие системы не способны давать обратную связь и объяснять пользователям логику принятия тех или иных решений, что кри- тично в таких областях, как здравоохранение, безопасность, право [Brynjolfsson, Mitchell, 2017; Gunning, 2017]. С учетом подобных 42 ограничений развитие технологий в ближайшем будущем, вероят- нее всего, пойдет по пути повышения эффективности выполне- ния отдельных задач в рамках профессий, нежели полной заме- ны работников. Особенно востребованными будут специалисты, выполняющие высокоуровневые задачи — управление людьми, коммуникацию с контрагентами, поиск нестандартных решений, разработку методологии — и обладающие необходимым набором «мягких» навыков. Организации и их кадровые службы должны будут перейти на модель гибких карьерных траекторий, с учетом возможных переходов персонала из одних функциональных бло- ков в другие вследствие автоматизации их функционала частично или полностью. 53. По результатам исследований ИСИЭЗ НИУ ВШЭ 8 в числе Download 1.33 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling