Kínát leszámítva nagyon nagy különbség van a magasabb és a közepes és alacsonyabb jövedelmű országok között, hogy mennyire vannak kitéve az automatizáció terjedése okozta sokknak – írja a The Economis Intelligence Unit egyik friss tanulmányában, amely az Automatizálás Felkészültségi Index (The Automation Readiness Index – ARI) alapján készítettek az ABB megbízásából.

A fejlett automatizálás jobb és motiválóbb munkahelyeket teremthet az emberek számára, de a siker nem jön automatikusan. Még a jövő munkahelyeire leginkább felkészült országoknak is át kell gondolniuk az oktatásuk és képzésük rendszerét, hogy megfelelően fel tudják készíteni polgáraikat a jövő állásaira. Hatékonyabb oktatáspolitikát és képzési programokat kell kidolgozni, illetve nagy hangsúlyt kell fektetni a teljes szakmai pályafutást végigkísérő folyamatos tanulásra.

A nagy gyártóbázisú országokat fenyegeti

Bár abban nincs teljes egyetértés a szakmában, hogy milyen hatással lesz az automatizálás, a robotika és a mesterséges intelligencia terjedése a munkaerőpiacra, abban szinte minden érdekelt fél egyetért, hogy a helyzet tisztázásához, a várható problémák kezeléséhez hathatós kormányzati programokra van szükség. A kormányzati szemlélet és a piac között ebben komoly ütemcsúszás van, miközben a gazdasági szereplők megkezdték ezeknek a technológiáknak az adoptálását, a kormányok ezt némi lemaradással követik. Ez még az ebből a szempontból legfejlettebbnek tekinthető országokban is komoly problémákat okozhat.

A folyamat eredménye tovább növelheti az egyenlőtlenségeket a magas, a közepes és az alacsony jövedelmű országok között. A tanulmány szerint egyébként a legnagyobb kihívást nem is a zömében mezőgazdasági országoknak, hanem a közepes jövedelmű, elsősorban nagy gyártóbázisaikra építő országoknak jelenti ez a folyamat. Ezekben az országokban jellemzően már az alapképzések oktatásában is súlyos hiányosságok mutatkoznak, amely hamarosan súlyos, lényegében megugorhatatlan akadálya lesz például a robotika és AI elterjedt alkalmazásának.

Tanítani és tanulni – long life learning

A The Economis tanulmánya kiemelten foglalkozik az oktatással. Ezzel kapcsolatban ajánlást is megfogalmaz. A kormányzatoknak kell átfogó oktatáspolitikai lépések tenniük és képzési programok indítaniuk. Ezekkel lehet ugyanis az embereket felkészíteni azokra új – a tanulmány szerint: emberközpontúbb – munkafeladatokra, amelyeket olyan ütemben kell majd kialakítani, ahogy a robotok és az algoritmusok egyre több rutinszerű, automatizálható feladat végzését veszik át.

A tanulmány három ország oktatási teljesítményét emeli ki: Németország szakképzését, valamint a hasonló utakon járó Szingapúrt és Dél-Koreát. A legtöbb országban – még ha mintául is veszik a német példát – a szakképzés az alacsonyabb képzettséget igénylő szakmákra koncentrál, amelyel belátható időn belül hatalmas feszültségeket fog okozni.

De még a fejlett országokban sincs minden rendben.

Egyfelől az intelligens automatizációban élen járó országok jellemzően olyan kutatásokat és vállalkozói programokat támogatnak, amiknek látható valamiféle kézzel fogható haszna. Dél-Korea és Japán elsősorban a robotikát preferálja, ahogy az USA és Szingapúr is, Németország emellett komoly összegeket fordít például az IoT és az adattudományok kutatására is.

Másfelől azonban még ezekben az országokban sem kezdték el módszeresen átalakítani az oktatáspolitikájukat a a jövőbeni kihívásoknak megfelelően (az iskolai tantervek vagy a pedagógusképzés hangsúlyainak az újragondolása). Pedig már most látható, hogy a folyamat felértékeli a STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics), azaz a reáltudományokat, valamint az ún. soft skilleket (különösen a flexibilitást és mobilitást).

Ezen belül rendkívül fontos az élethosszig tartó tanulás (long life learning), amihet aktív kormányzati politika is kell. A tanulmány Szingapúrt hozza példának az egyéni tanulási számlával, amelyen keresztül folyamatosan támogatná a munkavállalók továbbképzését, átképzését. Németországban is hasonló rendszerben gondolkodnak.

A legjobbak: Dél-Korea, Németország, Szingapúr

Nem véletlen, hogy a tanulmány szerzői sokszor példálóznak dél-koreai, német és szingapúri példákkal. Ez a három ország végzett ugyanis a 25 országra kiterjedő elemzés élén (lásd a fenti grafikont). A három ország nem csak a digitalizációban jár élen, hanem az azt támogató politikai környezet megteremtésében, az oktatásban és a munkaerőpiaci hatások kezelésében is.

A mezőny azonban nagyon szórt. A tanulmány szerzői egy világbanki szakértőre hivatkozva írják, hogy változás a feltörekvő országokat hozza legnehezebb helyzetbe. Ezek az országok sok esetben azt a kelet-ázsiai modernizációs és felzárkózási modellt követnék, amely a gyors iparosításra alapoz. Csakhogy ez az út egyre kevésbé járható, egyszerűen kifut alóluk az a gyártási modell, amire építeni szeretnének – és a munakerő szakértelme miatt – tudnak.

Nem osztja azonban mindenki ezt a pesszimista modellt. Ezek a vélemények azonban olyan ugrásszerű fejlődésben gondolkodnak – például hogy a mesterséges intelligencia és a robotika alkalmazása révén a kkv szektorban meghonosítható személyre szabott termelésben –, amelynek révén ezek az országok is bekapcsolódhatnak az ipari modernizációs trendbe.

A teljes tanulmány itt érhető el.