România și ce va fi după revoluția AI: suntem pregătiți să gestionăm schimbările economice?
Abonează-te la canalul nostru de WhatsApp, pentru a primi materialul zilei din Panorama, direct pe telefon. Click aici
- AI are un impact variabil asupra locurilor de muncă, iar Fondul Monetar Internațional estimează că 40% din locurile de muncă la nivel global vor fi afectate, în special în economiile avansate.
- În economii precum România, 63% din locurile de muncă au o expunere scăzută la AI, ca urmare a concentrării pe sectoare tradiționale, cum ar fi agricultura și construcțiile, unde AI și Data Science nu sunt utilizate. Întrebarea care se pune e în ce măsură poate o economie cu o lipsă acută de capital uman să rămână competitivă la nivel global fără să-și crească expunerea la AI.
- Este importantă delimitarea dintre Data Science și AI, pentru că cele două concepte au impact economic diferit în orizonturi de timp diferite. Data Science este arta de a pune întrebări și de a analiza datele, în timp ce AI este mecanismul de a găsi răspunsuri și de a implementa soluții.
- Aproape 60% dintre angajați la nivel global sunt îngrijorați de posibilitatea pierderii locurilor de muncă din cauza AI în următorii 10 ani.
- În economia de termen lung, chiar dacă AI este despre automatizare și viteză de procesare, nu poate înlocui capacitatea umană de a înțelege scopurile și semnificația din spatele datelor. Data Science este esențială pentru a transforma datele brute în decizii corecte și etice.
Printre multele cuvinte legate de industria ITC, Inteligența Artificială (AI) și Data Science (Știința Datelor) prind din ce în ce mai mult avânt în spațiul public, iar diferențele dintre toate aceste buzzwords sunt greu de sesizat și explicat în afara sferelor profesioniștilor în domeniu. Mai mult decât atât, în spațiul românesc, opiniile pesimiste referitoare la fenomenul concederilor din IT sau spargerea bulei din domeniu nu aduc în prim-plan perspectivele pe termen lung ale dezvoltării industriei: mai puțini angajați, dar mai bine pregătiți?; mai puțini angajați, dar cu o înțelegere profundă a întregului proces, de la colectarea datelor la dezvoltarea instrumentelor de AI?
Există delimitări tehnice între aceste două domenii, iar impactul în economie, deși greu de măsurat cantitativ, ține atât de orizontul de timp al aplicării instrumentelor AI și Data Science, cât și de caracterul permanent sau, dimpotrivă, temporar al acestora.
Dacă impactul AI a început deja să se manifeste și vedem inclusiv primele semne ale procesului de comercializare pentru aceste instrumente, Data Science se află la baza acestora, oferind cadrele de analiză și metodologiile necesare pentru valorificarea deplină a AI. Dacă Data Science este arta de a pune întrebări, AI este mecanismul de a găsi răspunsuri.
Din punct de vedere economic, diferența dintre cele două este importantă, pentru că România este o economie emergentă. Nu este doar o chestiune de terminologie, ci un aspect critic pentru strategia de dezvoltare a industriei IT, având în vedere că aceasta contribuie cu peste 14% la PIB-ul României în 2021, conform celor mai recente date.
Impactul Inteligenței Artificiale asupra forței de muncă
Chiar dacă se discută mult despre AI, impactul ei asupra companiilor și a forței de muncă este greu de evaluat, tocmai pentru că depinde în mare măsură de evoluția rapidă a tehnologiei și a schimbărilor în mentalitatea colectivă. Încă e incert care dintre procesele de producție vor integra AI și ce sarcini umane vor fi înlocuite. Ce este cert este că distribuția diferitelor locuri de muncă în funcție de tipul de sarcini realizate se va modifica în următorii ani.
Fondul Monetar Internațional a realizat o analiză detaliată a acestor potențiale schimbări, în raportul Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work. Sunt estimate probabilități ale gradului de înlocuire a locurilor de muncă de către AI și probabilități ale complementarității între AI și anumite sarcini de lucru.
FMI estimează că aproximativ 40% din locurile de muncă la nivel mondial sunt impactate de AI. Procentul este mai mare pentru economiile avansate, aproximativ 60%, pentru că ponderea unde AI poate doar suplimenta sarcinile de lucru este mai ridicată aici. Proporția locurilor de muncă cu expunere mare la AI și complementaritate mare la AI, cel puțin pentru economiile avansate, este de aproximativ un sfert. Acestea sunt în principal locuri de muncă cognitive, cu un grad ridicat de responsabilitate și interacțiuni interpersonale, cum ar fi cele realizate de chirurgi, avocați și judecători.
Judecătorii, spre exemplu, sunt expuși negativ noilor tehnologii, dar nu vom înlocui rolul acestora în sistemul judiciar, tocmai pentru că pronunțarea unei decizii judecătorești trebuie să țină cont de etică, integritate și numeroși alți factori conjuncturali, iar sistemul democratic are la bază acești piloni prin care sunt asigurate drepturile rezultate din calitatea de a fi uman. Cel mai probabil, deci, AI va complementa activitatea zilnică a judecătorilor, dar nu va înlocui capacitatea de decizie.
În schimb, domeniul administrativ al sistemului judiciar este expus schimbării și riscului de înlocuire. Aceste calcule de probabilități vor evolua într-un ritm diferit de la un stat la altul. Este posibil ca, cel puțin pe termen mediu, aceste locuri de muncă să fie din ce în ce mai puțin căutate, iar salariile pentru ele să crească din ce în ce mai lent.
Există și o serie de locuri de muncă fără expunere la AI, mai ales că tehnologia în zona hardware și echipamente nu avansează suficient de rapid. Acest joburi sunt diverse, de la lucrători în construcții la șoferi de autobuz, de la artiști și până la designeri de interior. Chiar dacă AI reușește să realizeze lucrări în zona sectorului creativ, inclusiv design sau muzică, nu poate replica pe deplin intuiția umană sau înțelegerea profundă a emoțiilor și experiențelor care dau sens artei și creației. Nu vorbim doar despre productivitate în sectorul creativ, ci și despre autenticitate.
Pentru economiile emergente, așa cum este și România, ponderea joburilor cu expunere scăzută la AI este mai mare, de aproape două treimi. Economiile emergente sunt concentrate mai mult pe sectoare tradiționale, cum ar fi agricultura sau construcțiile, unde automatizarea și tehnologiile bazate pe AI sunt mai puțin răspândite, comparativ cu sectoarele bazate preponderent pe furnizarea de servicii, din economiile dezvoltate. Totuși, tendința este una similară cu cea din economiile dezvoltate, cu aproximativ 40% din locurile de muncă expuse AI.
Pentru statele cu venituri mici, expunerea limitată la AI ar putea fi o oportunitate de dezvoltare accelerată, dar nu neaparat preferabilă pentru obținerea unor rezultate pe termen lung. Utilizarea AI ar putea fi profitabilă și scalabilă în mai multe domenii, inclusiv educație sau sănătate, dat fiind că, în aceste țări, medicii sau profesorii bine pregătiți sunt rari, iar implementarea AI ar putea deveni o opțiune atractivă.
Sunt economiile pregătite să gestioneze impactul AI și Data Science?
În timp ce AI poate accelera inovația și automatizarea, avem deja la îndemână o altă sursă care să ne ajute să identificăm oportunitățile de creștere: Data Science.
AI contribuie la dezvoltarea platformelor digitale și a tehnologiilor noi, inclusiv la implementarea modelelor de analiză pentru Big Data, în vreme ce Data Science se concentrează pe analiza și interpretarea datelor existente, oferind fundamentul pentru decizii bazate pe evidențe. Perspectivele de impact în economie se joacă între termenul scurt și mediu și cel lung. Chiar dacă astăzi AI este principalul cuvânt cheie discutat în piață, în absența unor cadre de analiză a datelor dezvoltate prin Data Science, AI poate contribui doar la implementare, nu la procesul decizional.
Majoritatea statelor din lume se confruntă cu presiuni tot mai mari pentru a se adapta rapid la noile tehnologii, inclusiv la AI și Data Science, care transformă sectoare economice și piețe de muncă.
România și Uniunea Europeană nu fac excepție, fiind nevoite să implementeze politici și strategii menite să sprijine tranziția digitală, dar și să protejeze forța de muncă în fața acestor schimbări.
Raportul Future of Jobs 2023, realizat de World Economic Forum, are la bază un chestionar aplicat organizațiilor din România pentru a le măsura așteptările privind piața forței de muncă în funcție de noile tehnologii. Într-o lumină optimistă, se evidențiază faptul că tehnologiile emergente, cum ar fi analiza Big Data sau tehnologiile de management al mediului, au un impact pozitiv major asupra creării locurilor de muncă și nu elimină alte locuri de muncă existente.
În contrast cu opiniile optimiste ale organizațiilor, care își doresc să implementeze noi tehnologii pentru creșterea productivității și scăderea costurilor, se regăsesc opiniile angajaților. Și nu este vorba doar despre cei din România – frica de impactul AI asupra pieței muncii pare a fi una relativ generalizată. Într-un sondaj al Organizației pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OCDE), aceștia declară într-o proporție de aproape 60% că sunt într-o oarecare măsură îngrijorați cu privire la pierderea locului de muncă din cauza AI.
Impactul AI variază atât din perspectiva percepțiilor angajaților, cât și între economiile avansate și cele emergente, acestea din urmă fiind mai puțin expuse, dar potențial mai avantajoase pe termen lung, prin adoptarea treptată a noilor tehnologii. În ciuda optimismului privind crearea de noi locuri de muncă prin implementarea tehnologiilor emergente, îngrijorările angajaților când vine vorba de siguranța locului de muncă persistă. Asta înseamnă și că trebuie luate în calcul și create planuri de reorientare profesională pentru cei mai vulnerabili.
Spre viitor: economia Data Science vs. economia AI
Înțelegerea profundă a obiectivelor unei organizații și a modului în care datele pot fi folosite pentru dezvoltarea ei nu este o sarcină facilă. Este un proces bazat pe rațiune, dar și empatie, unde capacitatea umană de a descifra tipare complexe este greu de înlocuit. Data Science este despre înțelegerea acestor obiective, în timp ce AI este un mecanism. Data Science este despre un proces continuu și evolutiv al datelor, bazat pe statistică și matematică.
Conform raportului OCDE, AI a făcut progrese considerabile pentru unele dintre principalele sarcini cognitive: ordinea informațiilor, memorare și viteză perceptuală. Totuși, atât organizarea și manipularea informațiilor, cât și memorarea nu pot fi înscrise într-un cadru de analiză fără înțelegerea obiectivelor. Datele brute, ordonate sau nu, memorate sau nu, au nevoie să fie transformate în cunoaștere aplicabilă.
Însă, în fața oricărei forme de cunoaștere generată de date, rămâne o întrebare fundamentală: poate o mașină să înțeleagă cu adevărat semnificația și scopul? AI poate procesa informații la viteze uluitoare, poate identifica tipare complexe și poate memora cantități masive de date, dar rămâne lipsită de conștiința și înțelegerea existențială care însoțesc actul uman de cunoaștere. În timp ce AI organizează și sortează date, Data Science le dă sens și un context mai larg. Rațiunea pură, asistată de tehnologie, ne poate ajuta să rezolvăm probleme complexe, dar nu poate înlocui intuiția și înțelepciunea cultivate prin experiență.
Datele sunt „combustibilul” care alimentează AI, dar etica, discernământul și viziunea rămân fundamentale pentru ghidarea acțiunilor în direcția corectă. AI poate procesa și analiza volume masive de informaţii, dar Data Science ne ajută să decidem ce ar trebui să facă în mod corect sau etic.
Articol editat de Alina Mărculescu Matiș
Ca să fii mereu la curent cu ce publicăm, urmărește-ne și pe Facebook.
Cecilia Ciocîrlan
Economistă
Adriana Davidescu
Profesoară universitară
