Tác động của trí tuệ nhân tạo đến việc làm và thị trường lao động

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo đang làm rung chuyển nền tảng của thị trường việc làm nhanh hơn nhiều so với tưởng tượng. Chúng ta không chỉ nói về robot trong nhà máy hay chatbot phục vụ khách hàng , mà còn về một công nghệ đã và đang thâm nhập vào các công ty luật, bệnh viện, văn phòng, và thậm chí cả cách tuyển dụng, đánh giá và sa thải nhân viên. Ngày càng nhiều nghiên cứu phân loại nó là một công nghệ đa năng , ngang hàng với điện hoặc internet.

Đồng thời, tác động thực tế về năng suất và việc làm hiện vẫn còn hạn chế và rất không đồng đều tùy thuộc vào quốc gia, lĩnh vực, trình độ học vấn và giới tính. Dữ liệu từ các tổ chức như IMF, OECD, Eurostat, Cedefop, Randstad Research và các cơ quan EU cho thấy một xu hướng rõ ràng : Trí tuệ nhân tạo sẽ không xóa bỏ tất cả việc làm ngay lập tức, nhưng nó sẽ thay đổi căn bản các nhiệm vụ, kỹ năng và luật chơi trong thị trường lao động. Và những người không thích ứng được với sự thay đổi này có nguy cơ bị tụt hậu.

Từ nền kinh tế tri thức đến nền kinh tế được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo

Trước khi trí tuệ nhân tạo (AI) trỗi dậy, cái gọi là nền kinh tế tri thức chủ yếu dựa trên hai trụ cột: thời gian và kinh nghiệm tích lũy của các chuyên gia . Trong các lĩnh vực như luật, tư vấn và y học, giá trị bắt nguồn từ nhiều năm thực hành giải quyết các vấn đề phức tạp, và các tổ chức được cấu trúc theo hệ thống phân cấp hình kim tự tháp để tận dụng tối đa nguồn kiến ​​thức khan hiếm này.

Ví dụ, trong một công ty luật lớn, việc có nhiều luật sư tập sự cho mỗi luật sư chính là điều khá phổ biến. Các luật sư tập sự đảm nhiệm những công việc thường nhật và lặp đi lặp lại (nghiên cứu vụ án, xem xét tài liệu, soạn thảo hợp đồng ban đầu), trong khi các luật sư chính tập trung thời gian vào những vụ án chiến lược, nơi mà chuyên môn của họ tạo nên sự khác biệt. Điều tương tự cũng xảy ra ở các bệnh viện, công ty tư vấn hoặc trung tâm nghiên cứu: những người có kiến ​​thức chuyên môn sâu rộng nhất được dành cho những vấn đề quan trọng.

Mô hình này cũng tạo ra cái mà các nhà kinh tế gọi là "sự kết hợp chọn lọc tích cực". Những chuyên gia giỏi nhất có xu hướng tập trung vào các tổ chức tốt nhất , hợp tác với nhau và kết quả là đạt được năng suất cao hơn và mức lương cao hơn. Tài năng trở nên tập trung, trong khi phần còn lại phân tán khắp thị trường, với sự chênh lệch lương rõ rệt giữa những người giải quyết các vấn đề phức tạp và những người thực hiện các nhiệm vụ dựa trên kiến ​​thức thông thường.

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) làm phá vỡ sự cân bằng này bởi vì nó giới thiệu một "tác nhân" mới có khả năng thực hiện một số nhiệm vụ dựa trên kiến ​​thức. Đột nhiên, một phần thời gian của chuyên gia có thể được thay thế hoặc bổ sung bởi các hệ thống AI có khả năng viết, phân tích, dịch thuật, phân loại hoặc phát hiện các mẫu với tốc độ mà con người không thể đạt được. Câu hỏi lớn đặt ra là AI hoạt động hiệu quả đến mức nào khi có hoặc không có sự giám sát của con người.

Để hiểu rõ tác động này, một số nhà nghiên cứu đã bắt đầu thảo luận về hai loại hệ thống chính: trí tuệ nhân tạo không tự chủ, luôn cần sự can thiệp của con người , và trí tuệ nhân tạo tự chủ, có khả năng giải quyết vấn đề với sự giám sát tối thiểu. Tùy thuộc vào mức độ tự chủ và sức mạnh tính toán sẵn có, tác động đến tiền lương, tổ chức công việc và quy mô công ty sẽ thay đổi đáng kể.

Trí tuệ nhân tạo phi tự động: sự hợp tác giữa con người và máy móc, bước nhảy vọt về năng suất.

Khi nói về trí tuệ nhân tạo không tự chủ, chúng ta đang đề cập đến các hệ thống, dù tinh vi đến đâu, cũng không thể hoạt động nếu không có chuyên gia hướng dẫn, giám sát hoặc sửa lỗi . Đây là trường hợp của nhiều công cụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh hiện nay , các hệ thống đề xuất, hệ thống hỗ trợ chẩn đoán và thuật toán tuyển chọn nhân sự cần sự xác nhận của con người.

Trong kịch bản này, AI đóng vai trò như một " trợ lý phi công kỹ thuật số ". Nó không thay thế hoàn toàn người lao động, mà khuếch đại khả năng của họ : soạn thảo tài liệu, đề xuất mã, phát hiện bất thường trong khối lượng dữ liệu lớn, hoặc phân loại sơ yếu lý lịch trong vài giây. Kết quả rõ ràng nhất là năng suất lao động tăng đáng kể, đặc biệt là đối với những người đã có trình độ chuyên môn cao.

Các nghiên cứu thực nghiệm được công bố trên các tạp chí như Human Resource Management Review , Journal of Enterprise Information Management và Current Opinion in Psychology cho thấy một mô hình nhất quán: các chuyên gia có kỹ năng số mạnh mẽ hơn và chuyên môn cao hơn sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​AI . Bằng cách biết cách đặt câu hỏi tốt hơn, xác thực kết quả và kết hợp phán đoán của họ với các đề xuất của máy móc, họ nhân bội năng suất và trở nên có giá trị hơn nữa.

Điều này mở ra khả năng gia tăng khoảng cách tiền lương. Nếu trí tuệ nhân tạo không tự động chủ yếu mang lại lợi ích cho những người vốn đã có năng suất cao , thu nhập của họ có khả năng tăng nhanh hơn so với những người chỉ thực hiện các công việc thường ngày với sự hỗ trợ cơ bản của trí tuệ nhân tạo. Theo thời gian, sự lan tỏa công nghệ có thể làm tăng lương ở mọi cấp độ, nhưng tầng lớp thượng lưu sẽ tiếp tục tụt hậu.

Hơn nữa, sự hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo đòi hỏi phải thiết kế lại vai trò, đội nhóm và phong cách quản lý. Các nghiên cứu về đội nhóm kết hợp (con người + hệ thống AI) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý lòng tin, tính minh bạch của thuật toán và phân bổ nhiệm vụ giữa những gì máy móc làm tốt nhất và những gì vẫn cần thiết để con người thực hiện. Bộ phận Nhân sự đang bắt đầu đảm nhận vai trò trung gian quan trọng, định nghĩa các năng lực mới, mô hình lãnh đạo và khuôn khổ đạo đức cho AI trong tổ chức.

Trí tuệ nhân tạo tự động: điều gì sẽ xảy ra khi máy móc đã "tham gia vào đấu trường chuyên nghiệp"?

Tình huống trở nên phức tạp hơn khi chúng ta xem xét trí tuệ nhân tạo (AI) đủ tiên tiến để tự đưa ra quyết định, với sự can thiệp tối thiểu của con người. Đây là lúc chúng ta bước vào lĩnh vực AI tự động, điều mà nhiều chuyên gia đang tranh luận về tính khả thi trong ngắn hạn ở tất cả các lĩnh vực , nhưng nó đã bắt đầu xuất hiện ở một số lĩnh vực nhất định như dịch vụ khách hàng cao cấp, phân tích dữ liệu tài chính và một số quy trình chẩn đoán.

Tác động của trí tuệ nhân tạo tự động đối với các công việc đòi hỏi kiến ​​thức chuyên môn phụ thuộc vào hai yếu tố: liệu nó chủ yếu sao chép các nhiệm vụ kiến ​​thức cơ bản hay liệu nó cũng có khả năng mô phỏng việc giải quyết các vấn đề phức tạp hơn . Một AI hoạt động như một "thực tập sinh giỏi" không giống với một AI hành xử như một đối tác chuyên gia hoặc một nhà quản lý cấp cao.

Trước tiên, hãy tưởng tượng một trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tương đương với một chuyên gia trung bình trong một công việc thường nhật, ví dụ như một luật sư tập sự được giao nhiệm vụ xem xét các tài liệu tiêu chuẩn . Loại hệ thống này sẽ giảm đáng kể chi phí cho loại công việc này, tạo áp lực giảm lương cho những người trước đây thực hiện các nhiệm vụ đó. Đồng thời, nó làm tăng nhu cầu đối với các chuyên gia có khả năng xử lý các vấn đề phức tạp hơn, bởi vì việc mở rộng quy mô dịch vụ giờ đây trở nên rẻ hơn và nhanh hơn.

Trong bối cảnh này, nhiều người lao động ở cấp bậc thấp nhất trong hệ thống phân cấp có thể được thăng tiến lên những vị trí phức tạp hơn nếu họ có được những kỹ năng cần thiết. Tầm quan trọng của kiến ​​thức chuyên sâu trong công việc của con người đang ngày càng tăng , nhưng các tổ chức lại có xu hướng thu nhỏ quy mô, tập trung hơn và trong nhiều trường hợp, năng suất ở các cấp thấp hơn bị giảm sút do sự xuất hiện của một số nhân tài quản lý cấp trung và bị thay thế bởi trí tuệ nhân tạo (AI).

Nếu ta tiến thêm một bước nữa và xem xét một trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng mô phỏng những người ở vị trí cao nhất trong hệ thống phân cấp (đối tác, chuyên gia hàng đầu, giám đốc điều hành), thì hiệu ứng sẽ đảo ngược. Công ty có thể phát triển, trở nên phân quyền hơn và năng suất hơn vì nó sở hữu một "bộ não kỹ thuật số" rất tiết kiệm chi phí, cho phép nó nhân rộng hoạt động, mở rộng thị trường mới hoặc cung cấp hỗ trợ thời gian thực tiên tiến. Khi đó, công việc của con người sẽ tập trung vào các chức năng bổ sung, thường ít kỹ năng hơn hoặc mang tính thường nhật hơn nếu vai trò không được thiết kế lại đúng cách.

Vai trò quyết định của sức mạnh tính toán và sự sẵn có của trí tuệ nhân tạo

Ngoài mức độ thông minh của trí tuệ nhân tạo, còn có một yếu tố quan trọng khác quyết định tác động của nó đến việc làm: đó là lượng sức mạnh tính toán sẵn có so với các ứng dụng tiềm năng . Trí tuệ nhân tạo xuất sắc nhưng đắt đỏ và khan hiếm không giống với trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ, giá rẻ và có thể truy cập trên hầu hết mọi thiết bị.

Khi tiềm năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vượt quá khả năng tính toán hiện có, công nghệ này thường được sử dụng để hỗ trợ công việc của con người, chứ không phải thay thế hoàn toàn. Trong trường hợp đó, ngay cả những người lao động có trình độ chuyên môn thấp hơn AI cũng tìm được vị trí thích hợp cho mình , bởi vì sự kết hợp giữa con người và AI hiệu quả hơn so với chỉ sử dụng AI đơn thuần. Họ chuyên về các nhiệm vụ thường nhật hơn, nhưng lại được hưởng lợi từ sự "thúc đẩy" khi làm việc với các hệ thống thông minh.

Vấn đề nan giải nảy sinh khi sức mạnh tính toán trở nên dồi dào và rẻ. Nếu một ngành công nghiệp có thể thực hiện hầu hết các nhiệm vụ chính của mình bằng trí tuệ nhân tạo tự động , thì cám dỗ loại bỏ những nhân viên ít chuyên môn hơn là rất lớn. Hãy xem xét một lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe: nếu về mặt kỹ thuật, việc chẩn đoán và kê đơn bằng trí tuệ nhân tạo với độ tin cậy cực cao trong hầu hết các trường hợp là khả thi, thì nhiều chuyên gia lâm sàng ít chuyên môn hơn có thể rơi vào tình thế rất bấp bênh.

Đó là lý do tại sao rất nhiều báo cáo quốc tế nhấn mạnh sự cần thiết của các chính sách chủ động để hỗ trợ việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Chính phủ và các tổ chức lao động phải dự đoán các kịch bản với các mức độ tự động hóa khác nhau , tăng cường mạng lưới an sinh xã hội và trên hết, đầu tư mạnh vào kỹ năng số và đào tạo lại.

Đồng thời, các quy định—như Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo châu Âu —nhằm mục đích thiết lập giới hạn rõ ràng đối với các ứng dụng rủi ro cao (ví dụ: các quyết định hoàn toàn tự động liên quan đến tuyển dụng, cho vay hoặc tiếp cận các dịch vụ thiết yếu). Mục tiêu là để đảm bảo rằng việc triển khai AI trên quy mô lớn không gây tổn hại đến quyền lợi của người lao động và công dân , đồng thời ngăn chặn một số ít công ty công nghệ tập trung quyền lực không cân xứng đối với dữ liệu, mô hình và việc làm.

Dữ liệu cho thấy: mức độ tác động của AI đến việc làm

Những số liệu hiện có cho thấy một bức tranh vẫn chưa đầy đủ, nhưng đã khá rõ ràng. Quỹ Tiền tệ Quốc tế ước tính rằng khoảng 40% việc làm trên toàn cầu sẽ bị ảnh hưởng bởi trí tuệ nhân tạo (AI) , hoặc do một số nhiệm vụ được tự động hóa, hoặc do công nghệ này bổ sung cho công việc hiện có, hoặc do các vai trò mới liên quan đến nó xuất hiện.

Tác động này không đồng đều: tại các nền kinh tế phát triển, IMF ước tính rằng có tới 6 trong số 10 việc làm có thể bị ảnh hưởng bởi AI , chủ yếu là do các thị trường này có tỷ lệ lớn hơn các công việc đòi hỏi tư duy và hành chính. Tại các nền kinh tế mới nổi, tác động sẽ vào khoảng 40%, trong khi ở các nước thu nhập thấp, con số này sẽ giảm xuống khoảng 26%, cũng bởi vì các công việc thủ công khó tự động hóa bằng các công nghệ hiện tại vẫn còn phổ biến.

Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) đã phân tích cụ thể các công việc hành chính, nơi phụ nữ chiếm tỷ lệ cao, và cảnh báo rằng tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể ảnh hưởng đến phụ nữ nặng nề hơn . Điều này không phải vì họ sẽ mất nhiều việc làm hơn nói chung, mà vì nghề nghiệp của họ chiếm tỷ lệ cao trong các lĩnh vực có mức độ tiếp xúc cao với các công nghệ này.

Tại Tây Ban Nha, một nghiên cứu của Viện VRAIN thuộc Đại học Bách khoa Valencia ước tính rằng từ 18% đến 22% việc làm đã tiếp xúc với trí tuệ nhân tạo (AI), với một đặc điểm quan trọng: sự tiếp xúc này mang tính cấu trúc, không phải là một đỉnh điểm nhất thời , và vẫn ổn định ít nhất trong giai đoạn từ năm 2021 đến năm 2022. Sự tiếp xúc được hiểu là xác suất mà các nhiệm vụ của một công việc sẽ bị thay đổi do việc sử dụng AI, chứ không nhất thiết là bị thay thế hoàn toàn.

Sự khác biệt giữa các vùng miền rất rõ rệt. Các tỉnh như Madrid và Barcelona ghi nhận mức độ hiện diện của AI khoảng 21,5%, trong khi các khu vực nội địa của Tây Ban Nha như Soria, Zamora, Teruel, Cuenca và Palencia có mức độ gần 17,5%-18,5% . Nguyên nhân nằm ở cơ cấu sản xuất: ở những nơi dịch vụ tiên tiến, thương mại, giáo dục, chăm sóc sức khỏe hoặc các hoạt động đòi hỏi nhiều thông tin, AI sẽ phát triển sớm hơn; ở những nơi nông nghiệp, xây dựng hoặc sản xuất truyền thống phổ biến hơn, dấu ấn của AI sẽ nhỏ hơn… ít nhất là hiện tại.

Khoảng cách về giới tính, lãnh thổ và giáo dục trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo

Một trong những kết luận đáng lo ngại nhất của nghiên cứu VRAIN và nghiên cứu của ILO là trung bình phụ nữ tiếp xúc với AI nhiều hơn nam giới . Sự khác biệt dao động từ 1,3 đến 3 điểm phần trăm, và tăng lên đáng kể ở những lĩnh vực định hướng dịch vụ cao, nơi phụ nữ tập trung làm việc trong các dịch vụ hành chính, thương mại, giáo dục, chăm sóc sức khỏe và các hoạt động xã hội - tất cả đều là những lĩnh vực có tiềm năng đáng kể cho việc tự động hóa công việc.

Đồng thời, phụ nữ lại ít được đại diện trong các lĩnh vực hiện chưa tiếp xúc nhiều với trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như xây dựng, vận tải và một số ngành công nghiệp khai thác. Điều này tạo ra sự mất cân bằng kép: nguy cơ vai trò của họ bị thay đổi cao hơn và tỷ lệ đại diện thấp hơn trong các lĩnh vực ít chịu ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo . Nếu không có các chính sách chủ động, khoảng cách giới có thể ngày càng mở rộng.

Sự khác biệt giữa các vùng cũng rất rõ ràng. Tại hành lang Địa Trung Hải trung tâm—Madrid, Barcelona, ​​Valencia, Alicante và Málaga—cũng như ở Las Palmas và Santa Cruz de Tenerife, tỷ lệ việc làm có mức độ tiếp xúc cao với AI cao hơn mức trung bình toàn quốc . Ngược lại, các vùng như Castile và León, Castile-La Mancha và Aragon lại có mức độ thấp hơn, phù hợp với cấu trúc sản xuất ít chuyên sâu hơn, tập trung vào các dịch vụ tiên tiến.

Ở cấp độ châu Âu, dữ liệu từ Eurostat và Cedefop cho thấy việc áp dụng AI trong các công ty vẫn còn tương đối thấp, mặc dù đang tăng trưởng nhanh chóng. Năm 2023, khoảng 30% các công ty lớn của châu Âu đã sử dụng một số loại hệ thống AI , với sự khác biệt đáng kể giữa các quốc gia: Bỉ, Đức và Pháp dẫn đầu, trong khi Tây Ban Nha, Hy Lạp và Bồ Đào Nha tụt hậu về hiệu quả sử dụng.

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là người lao động châu Âu bị bỏ rơi. Theo Cedefop, 28% người lao động đã sử dụng các công cụ AI trong công việc của họ, mặc dù nhiều người không nêu rõ đó là các công cụ AI. Khoảng 15% lo sợ mất việc trong vòng 5 năm tới do tự động hóa dựa trên AI , và 42% thừa nhận họ cần nâng cao kiến ​​thức trong lĩnh vực này, nhưng chỉ có 15% được đào tạo chuyên sâu trong năm qua.

Những lĩnh vực nào đang tự động hóa, lĩnh vực nào đang chuyển đổi và lĩnh vực nào đang phát triển mạnh?

Các nghiên cứu của OECD, ILO và các công ty tư vấn như Randstad Research cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) có xu hướng tác động đến lĩnh vực này theo ba cách khác nhau. Trong một số lĩnh vực, nó chủ yếu thay thế các nhiệm vụ hiện có ; trong những lĩnh vực khác, công nghệ bổ sung cho công việc của con người; và trong nhóm thứ ba, các vai trò hoàn toàn mới được tạo ra, liên quan đến dữ liệu và AI.

Tổ chức OECD xác định ngành sản xuất và dịch vụ tài chính là những lĩnh vực bị ảnh hưởng nhiều nhất trong giai đoạn đầu này. Trong các nhà máy, sự kết hợp giữa robot và trí tuệ nhân tạo cho phép tự động hóa dây chuyền lắp ráp, kiểm soát chất lượng và hậu cần nội bộ ; trong lĩnh vực ngân hàng và bảo hiểm, các thuật toán đã quản lý một phần đáng kể việc phân tích rủi ro, phòng chống gian lận và dịch vụ khách hàng kỹ thuật số.

Theo phân tích của Randstad Research về thị trường lao động Tây Ban Nha đến năm 2033, các công việc bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi tự động hóa tập trung ở lĩnh vực bán lẻ, dịch vụ khách sạn và vận tải. Ngược lại, các hoạt động như nông nghiệp, chăn nuôi, đánh bắt cá, xây dựng và một số ngành công nghiệp khai thác hiện nay ít bị ảnh hưởng bởi trí tuệ nhân tạo hơn, mặc dù chúng lại rất dễ bị tác động bởi các công nghệ khác (cảm biến, máy móc tiên tiến, v.v.).

Báo cáo cũng chỉ ra một nhóm các lĩnh vực mà AI không hẳn là phá hủy việc làm mà là định nghĩa lại chúng và tạo ra những việc làm mới. Những lĩnh vực này bao gồm lập trình và tư vấn máy tính, dịch vụ khoa học và kỹ thuật, viễn thông, truyền thông và xuất bản . Trong các lĩnh vực này, các vai trò như chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ sư tạo lời nhắc bằng AI tạo sinh , kiểm toán viên thuật toán, nhà thiết kế trải nghiệm hội thoại và nghệ sĩ sáng tạo bằng mô hình tạo sinh đang nổi lên.

Thêm vào đó là tình trạng thiếu hụt nhân tài trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Tại Tây Ban Nha, theo dữ liệu từ Indesia, khoảng 20% ​​số lượng việc làm liên quan đến dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đã không được lấp đầy vào năm ngoái do thiếu chuyên gia đủ trình độ. Và các dự báo cho thấy ngành công nghiệp quốc gia có thể cần hơn 90.000 chuyên gia dữ liệu và AI vào năm 2025, trong bối cảnh phải cạnh tranh gay gắt với các công ty quốc tế cung cấp hình thức làm việc từ xa hoàn toàn, mức lương cao hơn và các dự án hấp dẫn hơn.

Chất lượng công việc, phúc lợi và quản lý thuật toán

Ngoài số lượng việc làm được tạo ra hoặc mất đi, nhiều nghiên cứu gần đây tập trung vào cách trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại chất lượng công việc và điều kiện làm việc . Một số nghiên cứu về quản lý bằng thuật toán cho thấy AI đã tham gia vào các quy trình như tuyển dụng, phân công nhiệm vụ, giám sát và đánh giá hiệu suất.

Khi các hệ thống này được triển khai mà thiếu minh bạch hoặc sự tham gia, chúng có thể làm suy yếu quyền tự chủ của người lao động, tăng cường sự kiểm soát và tạo ra áp lực, sự thiếu tin tưởng . Các nền tảng kỹ thuật số và các công ty sử dụng nhiều dữ liệu đã tích hợp các mô hình quản lý trong đó thuật toán "thiết kế" công việc, thiết lập nhịp độ làm việc, phân công ca làm việc, hoặc thậm chí quyết định ai bị sa thải, thường mà nhân viên không hiểu rõ các tiêu chí.

Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) nhấn mạnh rằng, để ngăn chặn các hành vi lạm dụng, điều cần thiết là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý nguồn nhân lực phải được thực hiện trong khuôn khổ công việc tử tế : quyền lợi rõ ràng, quyền tiếp cận thông tin, khả năng giám sát của con người, cơ chế giải quyết khiếu nại và đối thoại xã hội. Ví dụ, AI có thể giúp giảm thiểu sự thiên vị nếu được thiết kế tốt, nhưng nó cũng có thể khuếch đại những thiên vị đó nếu được đào tạo bằng dữ liệu mang tính phân biệt đối xử.

Các nghiên cứu khác chỉ ra những tác động đến sức khỏe tâm lý. Mặc dù các ứng dụng AI hứa hẹn sẽ cải thiện trải nghiệm làm việc (giảm bớt các công việc tẻ nhạt, hỗ trợ quản lý thời gian, v.v.), nhưng vẫn có nguy cơ siêu tự động hóa sẽ củng cố văn hóa làm việc tức thời , tăng cường giám sát và cuối cùng làm suy giảm cảm giác kiểm soát công việc của chính mình.

Do đó, các chuyên gia về tâm lý tổ chức và quản lý nhóm nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem máy móc như "đồng đội" chứ không chỉ là công cụ kiểm soát . Điều này bao gồm việc thông báo rõ ràng, đào tạo và đàm phán về cách thức sử dụng hệ thống AI, những quyết định nào có thể và không thể ủy quyền, và những trách nhiệm nào vẫn thuộc về ban quản lý công ty.

Khoảng cách kỹ năng số và các khuôn khổ như DigComp

Một chủ đề lặp đi lặp lại trong hầu hết các nghiên cứu ở châu Âu là sự thiếu hụt kỹ năng trí tuệ nhân tạo và năng lực kỹ thuật số tiên tiến đã trở thành nút thắt cổ chai cho việc triển khai công nghệ một cách cân bằng. Ủy ban châu Âu đã và đang nghiên cứu khung DigComp trong nhiều năm, định nghĩa thế nào là năng lực kỹ thuật số trong các lĩnh vực như thông tin, truyền thông, sáng tạo nội dung, bảo mật và giải quyết vấn đề.

Các nghiên cứu gần đây đã xác thực khung DigComp trong nhiều bối cảnh khác nhau, từ sinh viên đại học đến giảng viên và các chuyên gia ở nhiều quốc gia. Kết quả thường cho thấy một bức tranh hỗn hợp : có sự tiến bộ trong các kỹ năng cơ bản (sử dụng internet nói chung, giao tiếp), nhưng các năng lực liên quan đến trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu nâng cao và an ninh mạng lại tụt hậu xa.

Trong báo cáo về kỹ năng và cuộc cách mạng AI, Cedefop đề xuất tích hợp kiến ​​thức về AI vào đào tạo ban đầu và đào tạo liên tục. Mục tiêu không phải là biến tất cả mọi người thành lập trình viên , mà là đảm bảo rằng mỗi người lao động đều có thể hiểu hệ thống AI làm gì (và không làm gì), diễn giải kết quả đầu ra của nó, bảo vệ dữ liệu của nó và tận dụng nó trong công việc hàng ngày.

Báo cáo nhấn mạnh sự cần thiết phải đảm bảo tiếp cận công bằng với chương trình đào tạo này, đặc biệt tập trung vào phụ nữ, người lao động lớn tuổi và những người làm việc ở vị trí trung cấp, những người có nguy cơ bị "mắc kẹt" cao nhất nếu công việc của họ bị tự động hóa và họ không được cung cấp lộ trình đào tạo lại rõ ràng. Nếu không có nỗ lực này, trí tuệ nhân tạo có thể trở thành một yếu tố khác góp phần làm gia tăng sự phân cực trong thị trường lao động.

Đồng thời, EU và các quốc gia thành viên đang triển khai các chiến lược số hóa và trí tuệ nhân tạo (như Chiến lược AI quốc gia của Tây Ban Nha hoặc các kế hoạch Thập kỷ số của EU) tập trung vào kỹ năng, đổi mới và áp dụng có trách nhiệm. Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng các kế hoạch này không chỉ trở thành tin tức giật gân mà thực sự đến được với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, các tổ chức giáo dục và các nhóm dễ bị tổn thương.

Các biện pháp chính sách công và chiến lược kinh doanh

Theo quan điểm của ILO, Chương trình Việc làm Đàng hoàng vẫn là kim chỉ nam để đánh giá tác động của trí tuệ nhân tạo. Điều này thể hiện ở sự kết hợp giữa các chính sách hiện hành và các chính sách mới hơn. Một mặt, nó bao gồm việc tăng cường các hệ thống bảo trợ xã hội và các chính sách việc làm tích cực để hỗ trợ những người mất việc hoặc phải thay đổi nghề nghiệp một cách triệt để.

Mặt khác, việc thúc đẩy các chương trình đào tạo và đào tạo lại quy mô lớn là rất cần thiết, dành cho cả người lao động trình độ thấp và các chuyên gia cao cấp. Đào tạo về trí tuệ nhân tạo không thể chỉ giới hạn ở một vài chuyên gia ; nó phải được tích hợp vào giáo dục bắt buộc, đào tạo nghề, chương trình đại học và phát triển chuyên môn liên tục trong các công ty. Chính phủ và các hiệp hội người sử dụng lao động cần khuyến khích các công ty cung cấp nhiều khóa đào tạo nội bộ hơn và thiết kế lộ trình nghề nghiệp tích hợp trí tuệ nhân tạo như một năng lực xuyên suốt.

Cần có các khuôn khổ quản trị cụ thể cho việc ứng dụng AI trong môi trường làm việc. Điều này bao gồm bảo vệ người lao động khỏi các thuật toán phân biệt đối xử , đảm bảo tính minh bạch trong hệ thống đánh giá và lựa chọn, và xác định rõ ràng khi nào cần sự can thiệp của con người trong quá trình ra quyết định tự động. Việc điều chỉnh nền kinh tế nền tảng là một ví dụ ban đầu về những điều chỉnh như vậy.

Ở cấp độ doanh nghiệp, nhiều công trình nghiên cứu học thuật về quản lý nguồn nhân lực nhấn mạnh sự cần thiết của các chiến lược tích hợp AI được lên kế hoạch kỹ lưỡng : đánh giá mục tiêu trước đó, xác định các nhiệm vụ mà AI mang lại giá trị, thử nghiệm thí điểm, sự tham gia của nhân viên, đo lường tác động và điều chỉnh sau đó. Vấn đề không chỉ là triển khai các công cụ chỉ vì chúng đang thịnh hành, mà là thiết kế lại các quy trình và vai trò.

Tóm lại, thông điệp mà nhiều chuyên gia muốn truyền tải khá đơn giản: cuộc cách mạng AI trong lĩnh vực việc làm không phải là điều đã được định trước . Mức độ tạo ra nhiều cơ hội hơn hay vấn đề hơn sẽ phụ thuộc vào các quyết định chính sách công, đầu tư vào giáo dục, và cách các công ty và người lao động thích ứng với sự chuyển đổi này.

Nhìn vào toàn cảnh, từ số liệu về mức độ tiếp xúc với trí tuệ nhân tạo ở Tây Ban Nha đến các dự báo của IMF, bao gồm cả các nghiên cứu của OECD, Cedefop và ILO, một kịch bản hiện ra cho thấy trí tuệ nhân tạo đang củng cố vị thế của mình như một động lực của sự thay đổi cấu trúc trong thị trường lao động: nó không gây ra sự phá hủy việc làm hàng loạt và ngay lập tức, nhưng nó định hình lại mạnh mẽ các nhiệm vụ, kỹ năng cần thiết và sự phân bổ cơ hội , làm tăng nguy cơ bất bình đẳng ở những nơi thiếu đào tạo, bảo trợ xã hội và quản trị tốt, đồng thời mở ra một loạt các hồ sơ, lĩnh vực và cách thức tổ chức công việc mới cho những người biết cách thích ứng kịp thời.

Bài viết liên quan:

Những công việc mà AI không thể thay thế: những công việc có tương lai và kỹ năng của con người

Isaac

Người viết đam mê về thế giới byte và công nghệ nói chung. Tôi thích chia sẻ kiến ​​thức của mình thông qua viết lách và đó là những gì tôi sẽ làm trong blog này, cho bạn thấy tất cả những điều thú vị nhất về tiện ích, phần mềm, phần cứng, xu hướng công nghệ, v.v. Mục tiêu của tôi là giúp bạn điều hướng thế giới kỹ thuật số một cách đơn giản và thú vị.