Пун Кинг Ван

Ключевые выводы

  • Когда технологии, глобализация и кризис Covid-19 перемещают целые сектора/профессии, модернизация и повышение квалификации в рамках текущих профессиональных и отраслевых инициатив рискуют быть неадекватными.
  • Таким образом, мы представляем новый подход, основанный на задачах, который быстро и алгоритмически отображает несколько путей перехода между секторами. Наш подход сочетает в себе искусственный интеллект, человеческий опыт и «стек базы данных» навыков и задач.
  • Задачи должны быть в центре внимания, потому что:
    - в исследованиях и на практике существует консенсус в отношении того, что задачи являются правильной единицей анализа для изучения будущего работы.
    - аналогичные задачи - и соответствующие навыки - общие для перемещенных рабочих мест. а новые рабочие места формируют пути, по которым работники могут опираться на то, с чем они знакомы, чтобы узнавать новое и незнакомое; это может уменьшить трудности (и даже шок), с которыми они сталкиваются во время кризиса и сбоев.
  • Разработчики политики, лидеры компаний и руководители профсоюзов могут использовать эти детализированные агрегированные данные для разработки организационных стратегий и государственной политики.
  • ТРИ рекомендации по внедрению подхода, основанного на задачах:
    1. Собирайте, включайте и интегрируйте полные и стандартизированные данные о задачах в данные о занятости и навыках, которые страны, города и компании уже собирают.< br /> 2. Применять подход задачи для переподготовки и повышения квалификации работников в их отраслях / профессиях и между ними, и делать это таким образом, чтобы уменьшить барьеры / трудности, с которыми сталкиваются работники.
    3. Внедрять инновации в исследование и применение подхода к задачам, например новые комбинации задач, которые делают работу более значимой, а работников более устойчивыми.

1. Введение

Во многих странах рабочие сталкиваются с большими рисками увольнения. Разрушения, вызванные цифровой трансформацией, глобализацией и, в более общем плане, цифровизацией, автоматизацией, искусственным интеллектом и другими достижениями, лежащими в основе 4-й промышленной революции, теперь усугубляются экономическими потрясениями, вызванными кризисом Covid-19. Масштаб перемещения будет широкомасштабным и продолжительным. Многим работникам будет сложно справиться самостоятельно. Нам нужно будет помочь им выстоять и пережить разрушение.

Текущие инициативы, такие как обычные программы обучения и повышения квалификации, однако, рискуют оказаться неадекватными.¹Это связано с тем, что многие из них связаны с конкретным сектором или профессией². целых секторов и профессий,³ повышения квалификации, повышения квалификации и переквалификации в рамках своего сектора или профессии вряд ли будет достаточно. Рабочие должны быть модернизированы, повышены и переквалифицированы для перехода в новые отрасли и профессии.

Это будет непросто. Нынешние подходы к подбору работников в соответствии с возможностями остаются в основном ручными, трудоемкими и отнимающими много времени. Даже если возможности находятся в пределах одного сектора или профессии, страны, города и компании обычно просматривают объемные отчеты и публикации, заказывают дорогостоящие исследования и собирают данные из нескольких источников. Эти трудности многократно усугубляются, когда они распространяются на подбор работников для работы в различных секторах и профессиях. Следовательно, эти межсекторальные и профессиональные вмешательства, как правило, все еще относительно невелики по масштабу (с точки зрения количества работников), в то время как усилия, требуемые от работников для перехода, огромны.

Таким образом, мы представляем новый подход к задачам, который решает эти проблемы. Этот подход основан на нашем исследовательском сотрудничестве с более чем десятью организациями (от профсоюзов до глобальных фирм) в более чем десяти секторах. Наша работа была признана Национальной стратегией Сингапура в области искусственного интеллекта как пример того, как страны и города могут создать надежную и прогрессивную среду для искусственного интеллекта, которая уравновешивает интересы граждан и коммерческие потребности в инновациях.⁴

Наш подход был впервые разработан в рамках более раннего междисциплинарного проекта, в ходе которого мы пришли к выводу, что характер работы коренным образом меняется при решении задач.⁵ С тех пор мы показали, как мы может использовать детализацию задач — в сочетании с выводами из нескольких дисциплин — чтобы дать работникам, менеджерам компаний и руководителям правительства альтернативный способ проектирования нового будущего работы. Будущее, в котором, поскольку мы используем цифровые базы данных, искусственный интеллект и человеческое понимание для интеграции и связывания задач между профессиями, наши проекты будут автоматизированы, ориентированы на человека и масштабируемы, а, следовательно, легко генерируются.

Таким образом, в этой статье будет рассмотрено и описано, как мы проектируем это будущее для работников. При этом мы проиллюстрируем пять возможностей.

Во-первых, подход к задаче является универсальным. Наш подход позволяет быстро и
алгоритмически наметить несколько путей перехода между секторами, особенно от секторов, где произошел сбой, к секторам с меньшими нарушениями, даже быстрорастущими. Как упоминалось ранее, в противном случае это было бы массовым ручным, трудоемким и трудоемким процессом. Это будет особенно важно, когда целые секторы экономики и профессии будут перемещены (пандемии, блокировки и угрозы последовательных волн того и другого являются тому примером).

Наш подход к задаче также быстрый. Поскольку мы используем аналитику данных, алгоритмы и искусственный интеллект, мы можем значительно сократить время, необходимое для сопоставления и построения схемы перехода. Наш подход также направлен на то, чтобы держать человека в курсе событий. Это означает, что мы можем свести к минимуму алгоритмические ошибки, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными и привести к последствиям, требующим значительного времени и усилий для исправления.

Это масштабируемо. Это потому, что мы используем цифровые решения (упомянутые выше). Это также связано с тем, что мы опираемся на данные, полученные в различных дисциплинах, таких как экономика труда и психология труда, что означает, что мы можем легко использовать существующие идеи для исследования новых разработок. Нам не нужно начинать полностью с нуля.

Наш подход к задаче расширяет возможности. Мы подчеркиваем важность формирования общего видения будущего между работниками, менеджерами и руководителями, независимо от того, находятся ли они на уровне компании, города или страны. Всем им предоставляется одинаковая информация и анализ, выполненный нашим подходом. Это увеличивает шансы на то, что они будут лучше согласованы, скоординированы и привержены переходу.

Самое главное, то, что мы делаем, также учитывает гуманистические ценности/ориентацию. Мы можем точно определить на уровне задач, которые работники ценят и находят важными в своей работе, и поэтому должны быть защищены. В результате наш подход к задачам ориентирован на работников, потому что мы можем стремиться защищать и сохранять достоинство и благополучие работников даже — и особенно — в разгар огромных перемен, потрясений и кризисов.

Взятые вместе, эти пять возможностей в нашем подходе к задачам лежат в основе того, как мы можем спроектировать новое будущее работы. Мы подробно обсудим их в следующих разделах.

2. Почему задачи

Наш подход основан на задачах, потому что в академическом, практическом и технологическом сообществах быстро сходится консенсус в отношении того, что решение задач — и рабочая деятельность (которые являются категориями задач) — является правильной единицей анализа для изучения влияния технологий. глобализация и экономические изменения влияют на будущее сферы труда.⁶ ⁷

Почему это так? Традиционные подходы рассматривают навыки и задачи как эквивалентные. Однако технологические достижения и деловая практика (например, аутсорсинг) изменили это соотношение между навыками и задачами.

Это можно понять на нескольких уровнях. Во-первых, это эпохальная смена между нынешней и прошлой промышленными революциями. Они приведены в таблице ниже.

Таблица 1: Сравнение влияния Первой и Четвертой промышленной революции на работу, работников, рабочие места, навыки и задачи. Взято из книги Living Digital 2040: Future of Work, Education and Healthcare.⁸

Между ними много общего, но чтобы понять природу изменений, важно обратить внимание на различия. Критическая разница заключается в том, как наша работа была разбита. В прошлом рабочие процессы были разбиты на более простые задачи, требующие меньше навыков. В настоящее время рабочие процессы разбиты на ряд задач по навыкам и уровням навыков, и эти задачи могут требовать меньше навыков, больше навыков или и того, и другого.

Это изменение, в свою очередь, связано с природой цифровых технологий. Цифровая технология – это технология общего назначения. Это означает, что его можно адаптировать для широкого круга конкретных применений. Эти приложения могут охватывать несколько секторов и профессий, что приводит к столь же широкому спектру сбоев.

Природа этого изменения, вызванного цифровыми технологиями в Четвертой промышленной революции, вероятно, сохранится и в будущем. Например, Стэнфордский университет в своем отчете об ИИ пришел к выводу, что в обозримом будущем «системы ИИ [будут] специализированы для выполнения определенных задач, и каждое приложение требует многих лет целенаправленных исследований и тщательной, уникальной конструкции». ⁹

Кроме того, глобальная экономика и преобладающие методы ведения бизнеса также в значительной степени зависят от задач. Аутсорсинг на протяжении десятилетий вращался вокруг решения, какие задачи можно выполнять за пределами компании или экономики ¹⁰. В последнее время гиг-работа также была сосредоточена на задачах, которые обычно выполнялись через платформу.¹¹Действительно, Дэвид Аутор разъяснил, что «растущий объем литературы утверждает, что смещение распределения задач между капиталом и рабочая сила — а также между отечественной и иностранной рабочей силой — сыграла ключевую роль в изменении структуры спроса на рабочую силу в промышленно развитых странах в последние десятилетия».¹²

3. Работа прерывается, задача за задачей (не работа за работой)

«Работа и навыки работника могут оставаться прежними, но задача, к которой они применяют этот навык на работе, может измениться».

Совокупное влияние и следствие всех этих тенденций и событий заключается в том, что рабочие места и работа меняют не всю работу за всей работой или навык за навыком, а задачу за задачей. Асемоглу и Аутор поясняют, что это «различие между навыками и задачами становится особенно актуальным, когда работники определенного уровня квалификации могут выполнять множество задач и менять набор задач, которые они выполняют, в ответ на изменения условий рынка труда и технологий». em>¹³ Работа и навыки работника могут оставаться прежними, но задача, к которой они применяют этот навык, может измениться.

Следовательно, из вышеприведенного обсуждения следует, что для фиксации и понимания того, что рабочие должны делать в ответ, правильной единицей анализа являются задачи. Или, говоря более просто, задачи там, где происходит действие.

Этот сходящийся консенсус по задачам привел к последовательному росту его использования как в исследованиях, так и на практике. В Оксфордском справочнике по анализу производительности отмечается, что подходы, основанные на задачах, являются «особенно привлекательным направлением для нового анализа».¹⁴ Энрике Фернандес-Масиас и Мартина Биселло объясняют, что задачи — это лучший подход для изучения изменений в структуре занятости и рынка труда.¹⁵

Такие международные организации, как Всемирный банк и Международное бюро труда, также использовали задачи в своих исследованиях будущего труда.¹⁶ ¹⁷ ¹⁸ ¹⁹Кроме того, Всемирный экономический форум уделял больше внимания задачам в своих исследованиях будущие рабочие места и навыки.²⁰ ²¹

В 2018 году Оксфордская школа Мартина опубликовала рабочий документ, в котором они обнаружили, что смена работы более вероятна, если рассматривать ее через призму аналогичных промежуточных видов деятельности (т. .²²

Асемоглу и Рестрепо расширили использование задач для изучения парадокса падения спроса на рабочую силу на фоне роста производительности с 1980-х годов. Деконструируя экономическое производство как спектр задач, они показывают, как «изменение в содержании задач» — суммарный эффект смещения и восстановления задач с течением времени — помогает объяснить этот парадокс.²³

Совсем недавно во время кризиса Covid-19 использовались задачи для оценки того, как меры «социального дистанцирования» влияют на экономику. Дингел и Нейман сделали это для США и 85 других стран, изучив задачи разных профессий, определив, какие из них можно выполнять дома, и впоследствии оценив общее влияние на основе общей занятости в этих профессиях²⁴.

4. Целевой подход к разработке будущего сферы труда

4.1 Обзор — два простых «правила»

Работа многогранна. В то же время действия любой работы — в данном случае работы аналитика информационной безопасности — можно разбить на составляющие задачи (каждая задача представлена ​​цветной точкой). Как только мы это сделали, переходим к применению двух простых «правил».

Первый использует в своих интересах вывод, описанный ранее, что рабочие места и работа меняют не всю работу за всей работой или навык за навыком, а задачу за задачей. Таким образом, мы можем оценить и определить задачи, которые нарушены технологиями, глобализацией и/или кризисом, и когда это произойдет. Это дает нам оценку скорости, масштаба и формы сбоя, а также профиля риска этой работы (см. белые крестики над выбранными точками слева на приведенном выше рисунке).

Второе «правило» использует взаимосвязь между задачами на разных работах. Большинство рабочих мест не настолько специализированы, чтобы составляющие их задачи были уникальными только для этой конкретной работы. Вместо этого задания, как правило, имеют некоторые задачи, похожие на задачи в других заданиях. Используя эти похожие или общие задачи, мы можем определить новые и другие рабочие места, на которые работник может перейти (см. горизонтальную стрелку на рисунке выше).

Рисунок 1. Подход к задачам, показывающий, как после разбивки работ на составляющие их задачи мы можем оценить, насколько будет нарушена работа, и какие задачи являются общими для разных профессий, чтобы мы может определить возможные переходы к другим занятиям (они подробно описаны в пунктах ниже). Адаптировано из «Жизнь в цифровом формате 2040: будущее работы, образования и здравоохранения».²⁵

4.2 Схема пути перехода внутри и между секторами и профессиями

Более того, мы можем дополнительно оценить эти потенциальные возможности, повторив первое «правило», т.е. д., определение того, какие задачи на этих новых и других рабочих местах могут быть нарушены технологиями, глобализацией и/или кризисом. Этот анализ дает нам скорость, масштаб и форму разрушения каждой из новых и других профессий. Вооружившись этой оценкой их вероятных профилей риска, мы можем определить, какие переходы являются более или менее рискованными для работников.

Мы можем сделать больше. Мы можем изучить оставшиеся задачи, чтобы решить, в какие технологии инвестировать. Например, мы можем выбрать конкретные технологические решения для достижения конкретных целей, например сделать работу более продуктивной и более значимой для работников. Мы также можем рассмотреть все оставшиеся задачи и технологии, в которые мы могли бы инвестировать, и объединить их в новые рабочие места в рамках более широкой кадровой стратегии, оптимизации и разработки рабочих мест.

Используя приведенные выше простые «правила», мы можем наметить конкретные и детализированные пути перехода задач от рабочих мест, подверженных риску, к множеству новых и других рабочих мест в существующих секторах и в разных секторах.

Мы иллюстрируем это нашим исследовательским сотрудничеством с профсоюзами.²⁶

Рисунок 2. Схема путей перехода²⁷

Слева — рабочие места, подверженные риску. Как указывалось ранее, большинство рабочих мест имеют некоторые схожие задачи. Мы пользуемся этим, используя алгоритм искусственного интеллекта для создания новых и других вариантов, на которые могут перейти работники, работающие в условиях риска (см. средний столбец с заголовком «Варианты»). Важно отметить, что эти варианты включают возможности как в рамках текущих секторов/профессий работников, так и в новых секторах/профессиях.

Как только эти параметры определены, мы также можем определить, какие задачи не похожи на задачи на предыдущих работах. Эти задачи становятся новыми задачами, которым необходимо обучить рабочих.

Вышеупомянутые шаги имеют несколько преимуществ. Первое — ясность. Определение различных и новых задач, которые необходимо обучить, предоставляет работникам — и любой компании или государственному учреждению, помогающим им — конкретные шаги, которые им необходимо предпринять для повышения квалификации и переквалификации.

Второе преимущество — вероятность перехода. Выявление схожих задач означает, что работники знают, на какой предыдущий опыт и знания они могут опираться при переходе на новую/другую работу. Таким образом, работники могут опираться на устоявшееся и знакомое в настоящем, чтобы впоследствии узнавать новое и незнакомое для будущего. Это может повысить вероятность перехода и уменьшить трудности и возможный шок, с которыми могут столкнуться работники, когда обстоятельства вынуждают их переключаться на новые рабочие места и в новые отрасли.

Наш подход к задачам также предлагает конкретный способ изменить мышление. В дополнение к новым и другим вариантам, выходящим за рамки профессии и сектора, эти альтернативные варианты могут также включать в себя неожиданные и нетрадиционные возможности. На схеме выше это переход водителя автобуса в пилота. На первый взгляд это может показаться неосуществимым. Но, как указал нам один профсоюзный лидер, это может отражать наше мышление больше, чем реальность. Мы могли бы позволить нашим ожиданиям относительно того, что могут сделать разные работники, излишне сузиться, и этот неожиданный и нетрадиционный вариант расширил наше представление о том, что возможно. Более того, это может подтолкнуть нас к более творческому мышлению. Мы могли бы, например, учитывая растущий интерес к умным городам и использованию дронов для доставки, рассмотреть переход, который принимает форму пилота городского дрона в умном городе. Почему эта возможность роста может быть подходящей? Пилоты городских дронов должны каждый день следовать правилам и безопасно перемещаться по городу — это также то, что каждый день хорошо делает водитель автобуса. Как только мы наметили такие творческие переходы, это становится интуитивно возможным, и мы расширили возможности трудоустройства для работников.

Расширение потенциальных возможностей, изложенное в четких конкретных шагах с помощью задач, предлагает гуманистическое измерение.²⁸ Является ли это расширение путем определения возможностей внутри и за пределами своего сектора / профессии, путем создания неожиданных и нетрадиционных вариантов или от проектирования с использованием человеческой интуиции и изобретательности, все они могут помочь работникам чувствовать себя более уверенно и с надеждой в отношении проблем, с которыми им приходится сталкиваться.

4.3 Текущие ограничения подхода к задачам

Подход к задачам не лишен собственного специфического набора ограничений. Первое ограничение характерно для любого подхода, использующего данные, а именно количество и качество данных задачи. Мы обнаружили, что страны, города и компании собирают данные на уровне задач, но они различаются по тому, насколько всесторонне и как часто они их собирают. Существуют также различия в таксономиях и форматах, в которых собираются данные. Это первое ограничение, к счастью, можно преодолеть — все, что необходимо, — это некоторое вложение времени, усилий и ресурсов, чтобы гарантировать, что данные должным образом подготовлены и стандартизированы для последующего использования подходом задачи и соответствующими алгоритмами.

Второе ограничение характерно для новых подходов, существенно отличающихся от существующей практики. В большинстве стран, городов и компаний уже существуют инициативы по оказанию помощи работникам. Их готовность и способность внедрить новый подход, даже если он в значительной степени дополняет друг друга, будет различаться по разным причинам (таким как ресурсы, культура, мышление и т. д.). Таким образом, любые усилия по внедрению задачного подхода должны учитывать эти различные причины, и мы обнаружили, что совместное взаимодействие между открытыми умами имеет большое значение для преодоления этого ограничения.

Третье ограничение заключается в том, что необходимы дополнительные исследования для усиления гуманистического измерения. Укрепление доверия и надежды, как было сказано ранее, — это только первый шаг. Многогранный характер каждой работы и то, что каждый человек считает значимым в своей работе — будь то гордость, профессионализм, оплата или общественное восприятие — могут сильно различаться. Это влияет на то, как мы применяем наш подход и алгоритмы.

Также важно, чтобы мы остерегались возможности использования алгоритмов, ведущих к детерминированным и бесчеловечным результатам. Таким образом, необходима дальнейшая работа, чтобы тщательно и критически расширить область применения подхода к задаче. Мы обсудим некоторые из этих возможностей в следующих разделах.

4.4 Делайте больше с помощью задач

Нанесение путей перехода между секторами и профессиями — это лишь одно из применений нашего подхода к задачам. Детализация и модульность последнего означают, что существуют дополнительные возможности использования задач для разработки нового будущего работы.

Преобразование рабочих мест для укрепления человеческого потенциала

После перехода мы можем использовать подход задачи, чтобы систематически преобразовать работу в более значимую, ценную и ориентированную на работника.

Мы показываем, как это делается в нашей работе с международным аналитическим центром Live with AI, консалтинговой компанией Data Robot и четырьмя многонациональными фирмами.

Рисунок 3. Преобразование рабочих мест. В этом одностраничном плане трансформации излагаются технические и бизнес-возможности для автоматизации и разрушения искусственного интеллекта (левая часть диаграммы), а также нормативные, социальные, профессиональные и человеческие соображения относительно того, следует ли нам использовать эти возможности (правая часть диаграммы). Они подробно описаны в пунктах ниже. Полный набор карт преобразования можно найти на веб-сайте Live with AI. Эта работа была отмечена в национальной стратегии Сингапура в области искусственного интеллекта как пример того, как мы можем создать надежную и прогрессивную среду для искусственного интеллекта, которая уравновешивает интересы граждан и потребности в коммерческих инновациях²⁹ ³⁰ ³¹

В рамках этого исследовательского партнерства мы разбили восемь рабочих мест в четырех различных секторах на составляющие их задачи. Оценка дала нам карту того, какие задачи могут быть автоматизированы, степень автоматизации каждой из этих задач и когда они могут быть автоматизированы (см. схему слева).

После завершения этой оценки для задач, которые можно автоматизировать, мы обсудили, следует ли их дополнить или вместо этого оставить в руках человека (см. правую часть диаграммы). Это важное соображение, особенно когда задача, которая будет автоматизирована, является основной человеческой способностью для компании. В предыдущих исследованиях мы указывали, что, хотя технологии могут повысить скорость, точность и эффективность мышления и работы сотрудников, длительное использование технологий также может со временем ослабить их возможности.³² Например, когда мы автоматизируем когнитивные задачи, такие как решение проблем и принятие решений, мы рискуем уменьшить нашу способность без посторонней помощи «преобразовывать информацию в знания, а знания в ноу-хау». К ним относятся бухгалтерский учет, финансовая торговля, поиск пути/GPS/навигация, архитектурная практика, игры, программирование, чтение, правописание и влияние на нашу память простоты фотографирования и проведения онлайн-поиска (например, мы с большей вероятностью чтобы забыть определенные события и факты).³⁴Используя детализацию задач для обсуждения того, что автоматизировать, дополнить или оставить в руках человека, мы можем лучше определить конкретные задачи и технологии, в которых мы можем укреплять, а не ослаблять способности рабочих хорошо выполнять свою работу.

Кроме того, подход, основанный на задачах, полезен для согласования не менее важного рассмотрения того, что ценят сотрудники и менеджеры. Мы обнаружили, что по этому поводу могут возникнуть разногласия, поскольку две стороны часто понимают характер работы совершенно по-разному. Используя подход к задаче, мы можем точно определить, где есть различия, вплоть до уровня задачи. Такой уровень детализации делает их ясными и конкретными для всех вовлеченных сторон, улучшая коммуникацию и последующее согласование.

Соответствие целям политики

Мы можем комбинировать приложения перехода и трансформации, описанные выше, в многоступенчатые пути. В то же время, поскольку мы можем делать это с помощью алгоритма, мы можем построить ряд многоэтапных путей, которые помогут достичь среднесрочных и долгосрочных социально-экономических и экологических целей. Эти пути, в свою очередь, могут стать основой для привлечения граждан и работников на детальном уровне (поскольку они находятся на уровне задач) в будущем. Изменения, возникающие в результате этих взаимодействий с наиболее пострадавшими, могут быть возвращены в алгоритмы, чтобы наметить новую серию путей, которые станут новой основой для последующих взаимодействий.

В нашей текущей работе к ним относятся:

1 Наметить пути от упраздненных рабочих мест к рабочим местам, предусмотренным компанией или страной (например, система здравоохранения будущего, более устойчивая экономика и т. д.). Эти пути, в свою очередь, могут использоваться работниками, компаниями и государственными учреждениями для подготовки рабочей силы к предполагаемому будущему.

2 Диаграмма двунаправленных путей между наемной работой и подработкой. Это расширяет возможности для работников, которые могут чередовать эти два режима работы по выбору карьеры, по жизненному выбору (например, молодые родители, временные опекуны и т. д.) и/или по выбору, навязанному им обстоятельствами (например, когда они теряют работу). рабочие места или подработку, и вам нужна альтернатива, чтобы справиться с ними). Эти двунаправленные пути могут быть спроектированы таким образом, чтобы максимизировать вероятность того, что они дополняют друг друга, чтобы работники могли использовать их в сочетании для обеспечения лучших будущих возможностей.

Обеспечение благополучия

Поскольку технологии, глобализация и кризисы меняют то, что мы делаем на рабочем месте, эти сдвиги также повлияют на наше благополучие.35 Текущие исследования благополучия сотрудников, как правило, изучают благополучие на уровне работы в целом. . В нашей текущей работе мы используем наш подход к задачам, чтобы распространить традиционные модели выгорания и мотивации на уровень задач. Наша предварительная работа предполагает, что с подходом к задачам мы можем глубже понять, что работники находят энергичным и утомительным. Это, в свою очередь, позволяет нам разрабатывать мероприятия, направленные на улучшение самочувствия сотрудников.³⁶

Создание стека навыков и задач

Мы можем применять наш подход к задачам в широком спектре приложений, потому что мы создали «стек базы данных» навыков и задач. В этом стеке задач и навыков мы опираемся на уроки O*NET в США.³⁷ Мы стандартизируем определения задач для разных должностей, навыков и компетенций. Эти задачи указаны на нескольких уровнях детализации, от задач, специфичных для конкретной работы, до задач, общих для большого количества рабочих мест в экономике. Кроме того, мы находимся в процессе согласования наших данных с растущим числом данных и источников информации, таких как данные о занятости и трудовых ресурсах, которые можно найти в компаниях и правительствах.

Используя ИИ и наш стек задач и навыков, мы можем легко агрегировать данные и информацию на уровне сотрудников на уровне компании и сектора. Политики, лидеры компаний и профсоюзные лидеры могут впоследствии использовать эти детализированные агрегированные данные для разработки организационных стратегий и государственной политики, необходимых для того, чтобы помочь работникам выстоять и пережить спады и сбои.

В то же время мы держим человека в курсе, когда создаем наш стек задач-навыков. Мы начнем с определений и отображений, уже выявленных в исследованиях, например, в области психологии труда и экономики труда. Поскольку мы понимаем, что работа, рабочие места, навыки и задачи многогранны, мы затем проверяем и сверяем данные с опытом сотрудников, привлекая их как часть процесса. Например, несмотря на то, что мы используем ИИ и оцифровываем схемы путей, мы дополняем их человеческим опытом для получения уникальных контекстуальных знаний, специфичных для разных профессий и секторов. Это также означает, что мы сохраняем контроль над ИИ, гарантируя, что он приносит пользу и служит целям, направленным на удовлетворение потребностей человека.³⁸

5. Заключение

Наш подход к задаче дополняет инвестиции в навыки, которые сделали многие работники, компании и страны. На самом деле, мы считаем, что это увеличивает стоимость этих инвестиций. Поскольку рабочие места теперь распределяются от задачи к задаче, а не от работы к работе или навыка за навыком, задачи представляют собой правильную единицу анализа для точного определения навыков, которые нам понадобятся в будущем, и того, как в результате меняются наши рабочие места.

Исходя из вышеизложенного, есть как минимум три рекомендации, которые могли бы рассмотреть лица, определяющие политику в правительстве, и стратеги в компаниях.

Во-первых, необходимо собрать, включить и интегрировать высококачественные и полные данные о задачах в данные о работе, которые уже собирают страны, города и компании (например, данные о занятости, рабочих местах, навыках и т. д.). и компетенции). Задания должны быть собраны в соответствии со стандартизированной таксономией/форматом и в полной мере использовать информацию и инструменты, которые уже доступны в цифровом виде.

Во-вторых, применение подхода задачи к переквалификации и повышению квалификации работников, независимо от того, относятся ли они к отраслям/профессиям рабочих или к другим отраслям/профессиям. Применение подхода к задаче для переквалификации и повышения квалификации будет включать разбивку процессов переквалификации и повышения квалификации на детализированные задачи, чтобы работники могли четко видеть шаги, которые им необходимо предпринять. Обучение — формальное или на рабочем месте — также может быть оптимизировано для таких поездок. Кумулятивный эффект должен уменьшить барьеры и трудности, с которыми работники часто сталкиваются при переквалификации и повышении квалификации.

Третья рекомендация — вносить новшества как в исследование, так и в применение подхода к задачам. Детализация задач придает ему модульность, которая позволяет превращать задачи в строительные блоки для улучшения существующих и создания новых проектов. работы. Помимо возможностей, описанных ранее, мы можем, например, также изучить новые комбинации задач, которые делают работу более значимой и/или укрепляют устойчивость работников к неопределенности. При этом компании, города и страны могут лучше перепроектировать существующую работу и разработать новую работу.

Как мы подробно описали в предыдущих параграфах, это только начало. Мы можем наметить четкие и конкретные пути перехода от разрушенных рабочих мест к новым и другим рабочим местам и секторам, особенно в условиях кризиса. Впоследствии мы можем преобразовать рабочие места, чтобы укрепить человеческие способности в решении задач, наиболее важных для работников, компаний и национальных экономических показателей. Мы можем гарантировать, что эти рабочие места защищают благополучие работников, пока они борются с изменениями. Наконец, мы можем создавать рабочие места для достижения не только краткосрочных, но и среднесрочных и долгосрочных социально-экономических и экологических целей.

Благодаря использованию цифровых технологий, искусственного интеллекта и стека навыков и задач наш подход к решению задач может быть более быстрым, универсальным и более масштабируемым по сравнению с традиционными подходами. Что наиболее важно, поскольку мы делаем упор на человека в цикле, мы можем использовать подход задачи, чтобы расширить возможности работников и спроектировать новое и гуманистическое будущее работы. Тот, который помогает работникам пережить кризис и сбои в эти нестабильные времена.

Автор

Пун Кинг Ван

Пун Кинг Ван — директор Центра инновационных городов Ли Куан Ю в Сингапурском университете технологий и дизайна (SUTD), где он также возглавляет лабораторию умных городов и инициативу «Цифровая экономика будущего и цифровые общества». Он одновременно является старшим директором по стратегическому планированию в SUTD.

Король Ван входит в экспертную сеть Всемирного экономического форума по городам и урбанизации, в сеть Strong Cities 2030 Konrad Adenauer Stiftung, в рабочую группу Future of Work Глобального партнерства по искусственному интеллекту и в совет Live with AI (независимый аналитический центр). . Ранее он входил в правление BCA Center for Sustainable Buildings Ltd (сотрудничество Программы Организации Объединенных Наций по окружающей среде и Управления строительства и строительства Сингапура), содиректора Центра инноваций промышленной инфраструктуры SUTD-JTC и в двух национальных целевых группах по будущее услуг в цифровой экономике и будущее обучения взрослых соответственно.

Междисциплинарные и междисциплинарные исследования его команды с сотрудниками были отмечены в Национальной стратегии Сингапура в области искусственного интеллекта за помощь в создании надежной и прогрессивной среды для искусственного интеллекта, которая уравновешивает потребности граждан с коммерческими инновациями. Они сосредоточены на человеческом измерении умных городов, цифровой экономики, цифровых обществ и влиянии на будущее работы, образования и здравоохранения. Они уделяют особое внимание тому, как руководители стран, городов и компаний могут разрабатывать стратегии и политику для улучшения жизни своих граждан и работников с помощью тех же технологий, которые разрушают работу, экономику и общество.

использованная литература

  1. В крайнем — и, надеюсь, изолированном — примере работники, которые прошли переподготовку, в итоге заработали меньше, чем те, кто этого не сделал, как описано в Goldstein, Amy. Джейнсвилл: американская история. Саймон и Шустер, 2017 г.
  2. Например, австралийская национальная система профессионального образования и обучения прямо заявляет, что Промышленность находится в центре разработки эффективных пакетов обучения с отраслевыми справочными комитетами в рамках процесса разработки пакетов — см. https:// www.aisc.net.au/content/national-training-system.
  3. Международная организация труда посвятила веб-сайт влиянию Covid-19 на сферу труда, и ее анализ и рекомендации нацелены на отраслевой уровень (https://www.ilo.org/global/topics). /coronavirus/sectoral/lang--en/index.htm). Например, в туризме (https://www.ilo.org/sector/Resources/publications/WCMS_741468/lang--en/index.htm) говорится, что воздействие на туристические предприятия и работников, большинство из которых составляют молодые женщин, является беспрецедентным, и его политический обзор указывает на сокращение туризма на целых 78%. На самом деле это может преуменьшать масштабы воздействия — в Сингапуре в июне 2020 года количество туристов упало до 2170 человек по сравнению с 1,55 миллионами в июне 2019 года, что составляет снижение на 99,9%. (https://www.channelnewsasia.com/news/business/covid-19-singapore-tourism-adapt-innovate-virtual-visitors-13120664).
  4. См. https://www.smartnation.gov.sg/why-Smart-Nation/NationalAIStrategy.
  5. Пун, Кинг Ван, Хёвон Ли, Ви Киат Лим, Раджеш Элара Мохан, Ёнджин Мари Че, Гаятри Баласубраманян, Аарон Вай Кит Ён и Рэймонд Вей Вен Ён. Цифровая жизнь 2040: будущее работы, образования и здравоохранения. World Scientific, 2017 г.
  6. Аджемоглу, Дарон и Дэвид Аутор. 2011. «Навыки, задачи и технологии: влияние на занятость и заработок». В Справочнике по экономике труда 4:, 1043–1171. Амстердам: Эльзевир-Норт.
  7. Автор, Дэвид. 2013. «Целевой подход» к рынкам труда: обзор». Журнал исследований рынка труда 46:185–199 (https://economics.mit.edu/files/11638).
  8. Пун, Кинг Ван, Хёвон Ли, Ви Киат Лим, Раджеш Элара Мохан, Ёнджин Мари Че, Гаятри Баласубраманян, Аарон Вай Кит Ён и Рэймонд Вей Вен Ён. Цифровая жизнь 2040: будущее работы, образования и здравоохранения. World Scientific, 2017 г.
  9. Стоун, Питер, Родни Брукс, Эрик Бриньолфссон, Райан Кало, Орен Эциони, Грег Хагер, Джулия Хиршберг и др. Искусственный интеллект и жизнь в 2030 году. Столетнее исследование искусственного интеллекта: отчет исследовательской группы за 2015–2016 годы. Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, http://ai100. Стэнфорд. edu/2016-отчет. Дата обращения: 6 сентября (2016 г.): 2016 г.
  10. Болдуин, Ричард. Великая конвергенция. Издательство Гарвардского университета, 2016 г.
  11. Болдуин, Ричард. Глоботический переворот: глобализация, робототехника и будущее работы. Издательство Оксфордского университета, 2019 г.
  12. Автор, Дэвид. (2013). «Целевой подход» к рынкам труда: обзор. № w18711. Национальное бюро экономических исследований, 2013 г.
  13. Аджемоглу, Дарон и Дэвид Аутор. «Навыки, задачи и технологии: влияние на занятость и заработок». В Справочнике по экономике труда, том. 4, стр. 1043–1171. Эльзевир, 2011 г.
  14. Грифелл-Татье, Эмили, К.А. Нокс Ловелл и Робин С. Сиклз, ред. Оксфордский справочник по анализу производительности. Издательство Оксфордского университета, 2018 г.
  15. Фернандес-Масиас, Э., и М. Биселло. Основа для измерения задач по профессиям. (2018). Получено с https://voxeu.org/article/framework-measuring-tasks-across-occupations
  16. Буссоло, Маурицио, Иван Торре и Эрнан Винклер. 2018. «Объясняет ли поляризация рабочих мест рост неравенства в доходах? Свидетельства из Европы». (https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/30879).
  17. Ислам, Румин. 2018. «Совместное использование преимуществ инновационной цифровизации: краткое изложение рыночных процессов и предложений по политике». Всемирный банк. (https://doi.org/10.1596/1813–9450–8406).
  18. Геммель, Патрик, 2016 г. «Как поляризация рабочих мест влияет на распределение навыков среди молодых работников в развивающихся странах». Аналитическая записка МОТ. (http://www.ireg.ch/doc/etudes/2016-ILO-technical-brief-7.pdf).
  19. Международная организация труда. 2018. «Влияние технологий на качество и количество рабочих мест». (https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/ — -dgreports/ — -cabinet/documents/publication/wcms_618168.pdf).
  20. 20-й Всемирный экономический форум. 2016. «Будущее рабочих мест: занятость, навыки и стратегия рабочей силы для четвертой промышленной революции». Аналитический отчет о глобальных проблемах. (http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs.pdf).
  21. Всемирный экономический форум. 2018. «Отчет о будущем рабочих мест за 2018 год». Отчет. (http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2018.pdf).
  22. Мили, Пенни, Р. Мария дель Рио-Чанона и Дж. Дойн Фармер. 2018. «То, что вы делаете на работе, имеет значение: новый взгляд на труд». Бумага ССРН. (http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3143064).
  23. Аджемоглу, Дарон и Паскуаль Рестрепо.2019. «Автоматизация и новые задачи: как технологии вытесняют и восстанавливают труд». Журнал экономических перспектив 33, вып. 2: 3–30.
  24. Дингел, Джонатан И. и Брент Нейман. 2020. Сколько работ можно выполнять дома? Рабочий документ Национального бюро экономических исследований 26948. (https://www.nber.org/papers/w26948).
  25. Пун, Кинг Ван, Хёвон Ли, Ви Киат Лим, Раджеш Элара Мохан, Янг Джин Мари Че, Гаятри Баласубраманян, Аарон Вай Кит Йонг и Раймонд Вей Вен Йонг. 2017. Living Digital 2040: Будущее работы, образования и здравоохранения. Сингапур: World Scientific.
  26. Профсоюзы: Союз аттракционов, курортов и развлечений (AREU); Союз образовательных услуг (ESU); Профсоюз работников продуктов питания, напитков и смежных профессий (FDAWU); Профсоюз работников здравоохранения (HSEU); Профсоюз рабочих металлургической промышленности (MIWU); Национальный союз транспортников (NTWU); и Объединение рабочих электроники и электротехники (UWEEI).
  27. Пун, Кинг Ван, Самуэль Чнг, Гаятри Харидас, Тийс Виллемс, Норакмал Хаким бин Норхашим, Мохамед Салихин Субхан, Ли Хуэй Сара Ган, Зи Ан Галвин Гох, Холли Линн Эпсли и Радха Винод. 2018. Поляризация возможностей трудоустройства: определение новых путей и внедрение новых технологий. Сингапур: Институт трудового лидерства Онг Тенг Чеонг.
  28. Гох, Зи Ан Галвин, Норакмал Хаким бин Норхашим, Радха Винод, Холли Линн Эпсли и король Ван Пун. 2019. «О, черт возьми, мою работу заменил робот!» Исследование точек зрения работников и работодателей, рассматривающих возможность смены работы, с помощью подхода, основанного на задачах». 19-й Конгресс Европейской ассоциации психологии труда и организационной психологии. Италия: Европейская ассоциация психологии труда и организационной психологии.
  29. Эпсли, Холли Линн, Норакмал Хаким бин Норхашим, Зи Ан Галвин Гох, Радха Винод, Ви Киат Лим, Элеонора Феррейрол-Алези, Пьер Робине, Минг-Ли Гридель и король Ван Пун. 2019. «ИИ и работа: равны задачи». Белая книга Live with AI 2019: как расширить возможности людей в условиях роста искусственного интеллекта в обществе, стр. 36–63. Сингапур: живите с ИИ.
  30. Посмотрите в прямом эфире с ИИ (http://livewithai.org/read-live-with-ai-white-paper-2019/).
  31. См. Smart Nation Singapore.(https:// www.smartnation.gov.sg/why-Smart- Nation/NationalAIStrategy).
  32. Пун, Кинг Ван, Хёвон Ли, Ви Киат Лим, Раджеш Элара Мохан, Ёнджин Мари Че, Гаятри Баласубраманян, Аарон Вай Кит Ён и Рэймонд Вей Вен Ён. 2017. Living Digital 2040: Будущее работы, образования и здравоохранения. Сингапур: World Scientific.
  33. Карр, Николас. 2015. Стеклянная клетка: куда нас ведет автоматизация. Нью-Йорк: WW Norton & Company.
  34. Баласубраманиан, Гаятри, Хёвон Ли, Кинг Ван Пун, Ви-Киат Лим и Вай Кит Йонг. 2017. «На пути к установлению принципов дизайна для баланса удобства использования и поддержания когнитивных способностей». Международная конференция по дизайну, пользовательскому опыту и юзабилити. 3–18. Чам: Спрингер.
  35. Го, Зи Ан Галвин. 2019. «Можно ли улучшить наше благополучие на работе в эпоху ИИ?» Белая книга Live with AI 2019: как расширить возможности людей в условиях подъема искусственного интеллекта в обществе, 86–88. Сингапур: живите с ИИ.
  36. Гох, Зи Ан Галвин, Норакмал Хаким бин Норхашим, Радха Винод, Холли Линн Эпсли, Девеш Нараянан, Чжи Минг Зак Тан и король Ван Пун. 2020. «Разработка нового метода применения модели рабочих требований и ресурсов в рабочих задачах». Международная конференция Института психологии труда. Соединенное Королевство: Институт психологии труда.
  37. Сеть информации о профессиях США — это бесплатная цифровая база данных с определениями профессий для использования гражданами, компаниями и политиками.
  38. Рассел, Стюарт. 2019. Совместимость с человеком: искусственный интеллект и проблема управления. Лондон: Пингвин.

Это тематическое исследование является частью отредактированного тома тематических исследований «Цифровая Азия: выделение тенденций цифровизации в Азии», опубликованного совместно Региональной программой Konrad-Adenauer-Stiftung «Политический диалог», Сингапур, и Digital Asia Hub.