L’intelligence artificielle transforme l’industrie et automatise des tâches qui nécessitaient autrefois le travail humain. L’avenir du Forum économique mondial rapporte que d’ici 2030, l’IA expulsera 92 millions de personnes, tout en créant 170 millions de nouveaux emplois et 78 millions d’emplois.
À première vue, ces chiffres semblent encourageants. Mais le vrai problème n’est pas le nombre total d’emplois, mais le calendrier. L’IA est prête à éliminer les emplois beaucoup plus rapidement que de nouveaux rôles émergent, et ce retard pourrait stimuler une vague de chômage avant que le marché du travail ne se stabilise.
La raison réside dans la structure de l’œuvre. Aujourd’hui, dans de nombreuses industries, l’IA automatise les tâches humaines au sein des systèmes de travail actuels. Un nouvel emploi ne survient qu’après que l’entreprise repense et restructure ses travaux seuls. Il s’agit d’un processus qui est généralement retardé en raison de la friction structurelle, de l’inertie tissulaire et du manque de compétences. En conséquence, des millions de travailleurs pourraient être confrontés à un chômage à long terme pendant que l’organisation s’efforce de s’adapter.
Le temps porté à cette transition dépend de deux facteurs importants. C’est à quelle vitesse une organisation peut restructurer son travail pour une économie axée sur l’IA et si elle a les compétences nécessaires pour entrer dans le rôle qui émergera finalement. En ce moment, aucun ne se produit assez rapidement. Cela devrait être un réveil pour empêcher les lacunes massives de compétences et le chômage qui en résulte.
Changement rapide de l’IA qui remplace les tâches
L’automatisation de l’échange d’emplois n’a rien de nouveau. La mécanisation de l’agriculture, la montée des chaînes de montage et l’émergence d’ordinateurs ont tous évacué de nombreux travailleurs à divers moments de l’histoire. Cependant, les changements technologiques antérieurs ont permis une adaptation en mise en scène, et le système de travail a changé en tandem. La révolution industrielle a eu lieu pendant des décennies. La révolution numérique a donné aux travailleurs le temps d’acquérir de nouvelles compétences. En revanche, l’IA progresse à un rythme sans précédent.
L’automatisation des tâches cognitives dans l’IA est particulièrement perturbatrice. Contrairement aux vagues de mécanisation passées qui ont principalement affecté le travail physique, l’IA remplace maintenant les cols blancs, qui sont des représentants du service client, des chercheurs juridiques, des analystes financiers et même des programmeurs d’entrée de gamme. À l’échelle mondiale, Goldman Sachs prédit que l’IA pourrait exposer 300 millions d’emplois à temps plein à l’automatisation dans les années à venir. Bien que certaines professions puissent ne pas disparaître complètement, l’IA réduit le besoin de contribution humaine et réduit la disponibilité des emplois.
Surtout, l’IA ne perturbe pas l’industrie de manière prévisible et linéaire. Certains secteurs, tels que le service client et la saisie de données, voient des déplacements immédiats et importants. D’autres tels que le droit et les soins de santé peuvent connaître une automatisation plus lente et plus progressive. Cependant, si l’IA est qualifiée dans chaque domaine, le chômage peut être rapide.
Restez dans une industrie juridique. Le logiciel de révision des contrats alimentés par l’IA peut traiter des milliers de documents en quelques secondes, ce qui réduit la nécessité d’avocats juniors. Dans le service client, les chatbots d’IA gèrent des millions d’interactions chaque jour, éliminant le besoin d’agents humains dans les centres d’appels. La division de vente au détail a déjà connu des licenciements massifs avec des systèmes d’auto-vérification et l’automatisation des entrepôts. De plus, les professions basées sur les connaissances ne sont pas à l’abri de l’abri de la génération d’outils d’IA comme le chatppt infiltrant la création de contenu, la traduction et même le marketing.
Vitesse lente de changement dans les systèmes de travail et les compétences des travailleurs
En général, l’utilisation de nouvelles technologies sur des systèmes de travail plus anciens signifie que les nouvelles technologies produisent moins d’emplois que les premiers qu’ils remplacent. Lorsque l’IA est déployée dans des systèmes de travail plus anciens, il automatise les tâches existantes, telles que les centres d’appels qui remplacent les agents humains par des chatbots, mais ne change pas la structure du travail. Cependant, lorsque l’IA repense complètement le système et élimine le besoin de flux de travail traditionnels, une véritable confusion se produit. Au lieu d’attendre que les clients passent un appel, l’analyse prédictive alimentée par AI peut détecter et résoudre les problèmes avant qu’ils ne se produisent, intégrez les services directement dans le produit, éliminant complètement le besoin d’un centre d’appels.
De nouveaux emplois finiront par émerger, comme les formateurs d’IA et les concepteurs d’expérience utilisateur, mais cette transformation est beaucoup plus lente que le mouvement du travail, créant des retards douloureux qui laissent les travailleurs sans options immédiates. Beaucoup de rôles créés par l’IA nécessitent des compétences techniques avancées telles que l’annotation des données, la supervision du modèle d’IA, la gestion de la collaboration humaine et l’ency numérique spécifique à l’industrie.
Même dans une industrie riche en technologie, la croissance de l’emploi axée sur l’IA est limitée. L’IA pourrait créer de nouvelles formes d’emploi, telles que les auditeurs de l’IA et les consultants en éthique de l’IA, mais ces rôles nécessitent des connaissances spécialisées et sont beaucoup moins que des emplois exclus. Aujourd’hui, même les travailleurs ayant une expertise technique de pointe ne peuvent pas se permettre d’être complaisants. IBM et le groupe de conseil de Boston estiment que certaines compétences informatiques techniques ont une demi-vie de moins de trois ans. Cela signifie que l’expertise de la demande aujourd’hui peut devenir dépassée avant que l’encre sèche avec la certification. Dans cet environnement, l’apprentissage tout au long de la vie n’est plus un idéal ambitieux. C’est une stratégie de survie de carrière.
Résultats du retard de transition
Cet écart entre le déplacement et la création d’emplois est l’endroit où il y a un vrai problème. Les gouvernements et les entreprises supposent souvent que si de nouveaux emplois émergent enfin, ils peuvent gérer les taux de chômage à court terme. Cependant, l’histoire suggère que ce n’est pas le cas. Par exemple, la montée en puissance des voitures a laissé des forgerons et des transporteurs à la faillite, mais l’industrie automobile a finalement produit des millions d’emplois. Internet a expulsé des milliers d’emplois imprimés, conduisant à un boom du marketing numérique, du commerce électronique et du développement de logiciels. Ces transitions ont été une croissance positive de l’emploi, mais elles ont encore pris des décennies.
Comme de nombreux travailleurs ont du mal à faire une transition rapide, nous prédisons que les écarts à long terme entre le mouvement de l’emploi et la création d’emplois sont susceptibles de conduire à une augmentation à court terme du chômage. Il est également probable que l’inégalité des revenus augmentera à mesure que les concentrés d’emploi liés à l’IA bien rémunérés parmi les personnes très instruites et les travailleurs peu qualifiés sont confrontés à des salaires plus faibles.
Les périodes de transition économique ont toujours été caractérisées par des bouleversements sociaux et économiques. La baisse des mines de charbon aux États-Unis, l’externalisation de la fabrication et l’automatisation des chaînes de montage ont conduit à une vague de chômage, à un effondrement économique régional et à une augmentation de la politique populiste. L’IA peut provoquer une confusion similaire, mais à un rythme plus rapide à l’échelle mondiale. Les appels de réveil et les actions sont nécessaires pour empêcher les conséquences potentielles de cette transition.
Les opinions exprimées dans le commentaire sur Fortune.com sont les vues de leurs auteurs et ne reflètent pas nécessairement les opinions et les croyances de la bonne fortune.
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Pendant des décennies, j’ai construit des techniques qui changent notre façon de travailler. Voici pourquoi les agents de l’IA ne prennent pas de pipelines de douanes, d’IA et de cassures pour votre travail: la crise de la main-d’œuvre ceux qui ne sont pas prêts à effondrer les coûts de l’IA modifient ce qui est possible. Ils peuvent ne pas avoir besoin de le faire parce qu’ils ont l’IA
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