世界経済フォーラムの最新の予測によると、植物の地球上で行われている作業の半分以上は、2025年までにロボットまたは何らかの自動化によって完了する予定です。これは、データ入力、経理、顧客サービスなどの分野で失われた約7,500万の仕事と同等ですが、組織はまた、社会のオートメーション化の推進により、排除されるよりもはるかに多くの仕事を生み出すと予測しています。
自動化された作業の多くは、2022年までに記録された作業時間の点で、ロボットが人間を追い越すであろう情報およびデータ処理のような分野におそらくあるでしょう。意思決定：WEFのレポートによると、それまでには、自動化により、意思決定に費やされるタスク時間の約28パーセントが、今日の約19パーセントから増加すると予測されています。
これはいろいろな意味で良いことです。例えば、雇用に関して言えば、トレードオフはそれだけでは終わりません。WEFは2022年までに1億3,300万人の新規雇用を見込んでおり、その損失を約5,800万人の雇用によって相殺したり与えたりします。あなたが従業員の手から最も退屈で平凡な仕事を取り除くとき、彼らはしばしば彼らの時間を使ってするためにもっと面白くて生産的なことを見つけます。
しかし、最善のシナリオがうまくいくという保証もありません。実際、失業、転職、不平等の拡大を促進することなく、自動化が私たちの繁栄に貢献するのであれば、克服すべき4つの大きな障害があります。
私たち社会が理解しなければならない問題の1つは、今では労働者、雇用主、そして政府の連携をより良くすることです。短期的には特に調整されているものはありませんが、ズームアウトすれば、ほぼすべてが同じボートに乗っていることになります。たとえば、大手自動車メーカーは、大手自動車メーカーが必要とする職業技能を人々に訓練するのを助けるために、彼ら全員がいくらかの現金で蹴った場合に利益を得るでしょう。しかし、もちろん、どのような種類のスキルが最も優れているかについてのすべての料理を最初に出すことになる人はいません。
政府はまた、例えば職業訓練センターの開発、より強力なセーフティネット、そしておそらく授業料を支払うことをより容易にするためにWEFが「個別の訓練口座」と呼ぶものにもっと投資することによって、移行の準備をする必要がある。
仕事の種類に関しては、これらの訓練された人々はしますか？それは実際には高度に技術的な仕事と、ソフトスキルを重視する仕事の混在であろう、それはロボットが明らかにもっと難しい時間を習得することを持っています。 WEFのレポートによると、データ分析と機械学習は、予想される成長率に関する2つのトップフィールドですが、3つ目は管理業務です。将来の多くの労働者も、おそらく販売に携わることになるでしょう。
これらの仕事や仕事の大部分は、製造業や石油・ガスなどの産業で働く静止型または空中/水中ロボットによって引き継がれます。しかし、驚くべき数のこれらのロボットの23％はヒューマノイドロボットで、主に金融サービスのような業界で働いています。ロボットはすでに、あなたが経済的な決断を下すのを手助けしています。つまり、手を振って点線に署名する手助けをします。