Florian Libocor / Inteligență Artificială și Reconfigurare – Ocuparea între transformare și dispariție

Inteligența artificială a adus în mediul socio-economic și politic multe întrebări și temeri legate de locurile de muncă, inegalități, manipulare, monitorizare, concentrarea puterii economice, originalitate, adaptare, dezumanizare etc. Majoritatea dezbaterilor vizează dispariția unui număr mare de locuri de muncă. Totuși, cred că teama cea mai profundă nu ar trebui să fie aceea că AI va înlocui omul, ci că acest factor disruptiv va transforma economia și societatea într-un ritm mult mai rapid decât posibila viteză de adaptare a oamenilor și a instituțiilor.

Într-o ordine aleatorie, se vorbește despre deprecierea iminentă a anumitor profesii; diminuarea, până la pierdere, a controlului uman asupra puterii de decizie; monitorizarea excesivă și alterarea accentuată a calității vieții private; dezumanizarea relațiilor sociale, educaționale și profesionale; ritmul mult mai rapid al schimbării față de ritmul lent de adaptare a legislației, educației și protecției sociale; discriminarea algoritmică și apariția erorilor în diverse procese (de ex. servicii publice, recrutare, creditare, justiție etc); manipularea informației (prin, spre exemplu, conținut fals și propagandă); confuzie în a distinge ce este artificial, manipulat sau real; adâncirea inegalității dintre cei ale căror activități sunt automatizate și cei care vor controla tehnologia; precum și monopolul deținut de câteva companii sau state asupra puterii economice și informaționale. 

Nu găsesc niciuna dintre aceste temeri ca fiind irațională, fantastică, reprobabilă sau foarte probabil a se materializa, ci ca fiind firești și necesar a fi dezbătute. 

Graficul de mai sus poate fi ”citit” în diverse registre dintre care „primele profesii pe care AI le va înlocui” este cel mai superficial și, implicit, irelevant. Acest grafic compară impactul teoretic[1] (aria albastră) cu impactul observat[2] (aria roșie) al utilizării AI.

Altfel spus, măsura/proporția activităților (care aparțin unei anumite categorii profesionale) pe care AI ar putea să le susțină sau să le execute, și măsura în care (în acea activitate) AI se utilizează deja. În esență, cred că graficul nu sugerează o ordine a dispariției profesiilor/meseriilor, ci o posibilă ordine a transformării sarcinilor, precum și potențialul de automatizare care nu a fost valorificat încă.   

Faptul că, în aproape toate domeniile impactul teoretic depășește considerabil impactul observat (utilizarea efectivă) se datorează, în cel mai probabil caz, unor cauze de genul: riscuri de generare a soluțiilor (erori AI), competențe insuficiente, costuri de integrare, controlul dificil al calității, reziliență instituțională, confidențialitate și fragmentare a datelor, reglementare și incertitudine privind răspunderea juridică, reorganizare greoaie a proceselor etc. Pe de altă parte, această diferență considerabilă (dintre teoretic și observat)[3] este primul și cel mai cert argument care susține ideea că transformarea lentă din faza inițială ar putea fi acelerată odată ce barierele instituționale vor fi depășite.

Activități cu expunere mare. Aceste activități presupun existența unei ponderi mari a muncii cognitive care se pretează la a fi digitalizată (spre ex. căutare, calcul, programare, analiză, clasificare, redactare, raportare și prelucrare de documente) și se pot regăsi în domenii precum: matematică, informatică, birou și administrație, management, media, juridic, finanțe și afaceri, inginerie și arhitectură, educație, științe etc.

Activități cu expunere redusă. Aici se pot încadra activitățile care implică prezența fizică și relaționarea umană nemijlocită, calități fizice (de ex. mobilitatea, dexteritatea etc) și gestionarea mediilor imprevizibile. Aceste activități pot fi automatizate însă cu investiții considerabile (robotică, senzori etc) care depășesc suficient costul unui software. Domeniile în care se regăsesc aceste activități sunt lesne de identificat: agricultură, transporturi, întreținerea spațiilor, producția fizică, construcțiile, alimentația publică, îngrijirea personală, reparații, instalații etc.

Primele activități vulnerabile vor fi, cel mai probabil, cele specifice etapelor inițiale ale parcursului profesional (pozițiile de debut  – new entry – și pozițiile intermediare de prelucrare a informațiilor), adică va fi digitalizată tocmai acea perioadă în care se acumulează prima experiență, esențială pentru formarea unui viitor specialist/manager. Pentru a nu se înțelege greșit, trebuie subliniat că nu sunt vulnerabile profesiile în integralitatea lor, ci anumite sarcini standardizate (care corespund unor etape din faza inițială a parcursului profesional).

Toate aceste transformări implică și anumite avantaje economice între care cele mai importante sunt câștigurile de productivitate și crearea unor activități cu specific nou. Alte avantaje mai pot fi identificate și în aria costurilor și timpilor de producție (în sensul reducerii lor), accesului mai facil la expertiză (democratizare) și creșterii eficienței (de ex. în sectorul serviciilor publice).

Deficitul de personal specific anumitor economii (de ex. ca expresie a unei constrângeri demografice) poate fi compensat parțial de către AI. Totodată, implementarea soluțiilor AI poate aduce unei echipe avantajul de a analiza un volum mai mare de informație, de a genera mai repede un răspuns și, în final, de a produce mai mult, fără a angaja forță de muncă suplimentară. Automatizarea activităților administrative poate diminua costurile operaționale, timpii de procesare și stocul dosarelor restante. Întreprinderile de talie mică sau inițiativele antreprenoriale se vor putea bucura de un acces mai facil și la un cost mai mic pentru serviciile de asistență juridică preliminară, marketing, programare etc.

Reversul medaliei sunt riscurile asociate AI, între care, probabil cele mai importante, sunt riscul de deteriorare a competențelor și cel de distorsiune a pieței muncii prin polarizare (efectul de clepsidră)[4]. Alte riscuri aferente adoptării soluțiilor AI pot fi: scăderea numărului posturilor de junior, vidul de răspundere și repetarea erorilor, intensificarea producției cu deteriorarea capitalului uman angajat și, nu în ultimul rând, tensiunile sociale.    

Companiile care dețin datele și tehnologia pot concentra și multiplica capitalul mai ușor și mai repede. Angajații pot pierde puterea de negociere cu angajatorul, dacă activitatea acestora este ușor de automatizat (chiar dacă profesia în sine nu dispare). Vulnerabilitatea unui angajat la erori observabile cu dificultate crește atunci când acesta este doar un validator (probabil superficial) al rezultatului unui proces gestionat de un sistem automatizat. Capacitatea acestui angajat de a analiza, calcula și de a judeca independent se poate diminua. Un exemplu simplu (și poate nu cel mai elocvent) în acest sens este acela al șoferului care după ce a utilizat frecvent un dispozitiv de navigație (GPS auto), chiar dacă cunoaște foarte bine zona în care circulă și știe că există o rută alternativă mai bună, urmează și acordă mai multă încredere dispozitivului de navigație care îi indică constant o altă rută.

Adoptarea soluțiilor AI care pot prelua activitățile relative simple ale tinerilor angajați, poate genera într-un interval de timp oarecare (spre ex. un deceniu) un gol pe scara competențelor. Prin urmare, transformarea acelui junior într-un expert autentic nu va mai avea loc. Multiplicarea erorilor automatizate este un alt tip de risc care nu poate fi ignorat cu precădere în sectoarele esențiale (de ex. administrație, sănătate, juridic, finanțe), altfel posibilele economii de costuri pot fi depășite de costul erorilor. Fenomenul de multiplicare a erorilor este posibil atunci când nu există verificare umană și trasabilitate. Dacă procesul de restructurare și adoptare a soluțiilor AI este rapid, printre efectele secundare pot să apară și declasări profesionale, resentimente (față de tehnologie și elite), șomaj tranzitoriu, presiuni salariale asupra clasei de mijloc etc, efecte care odată ce se manifestă aduc, de cele mai multe ori, un sentiment de inegalitate și tensiuni sociale.

Posibilele măsuri de adaptare a economiei pot viza înghețarea recrutărilor, reducerea numărului de posturi de debutanți (junior/new entry), reducerea ritmului de înlocuire a persoanelor care renunță la locul de muncă, fără însă a recurge imediat la concedieri generale. În plan secund, companiile pot regândi fluxurile care vor începe cu o nouă versiune pregătită de către AI, pe care angajatul o verifică și decide, sistemul începe să stocheze istoricul deciziilor și justificările aferente, iar situațiile atipice vor fi trimise către specialiști pentru soluționare. La nivelul companiilor se va observa probabil o aplatizare a structurii de ansamblu ca urmare a pierderii importanței/rolului nivelurilor intermediare care acopereau aproape exclusiv consolidarea informațiilor și raportărilor. Aceasta este o consecință firească a capacității unor echipe mai mici, asistate de AI, de a gestiona volume mai mari de activitate.

Acomodarea societății cu noul „coleg AI” va fi însă mai dificilă și va presupune schimbări de conținut și de dinamică în educație și formare profesională, măsuri de protejare a tranziției și soluții pentru distribuirea câștigurilor de productivitate – probabil cea mai dificilă sarcină.

În aria educației și formării profesionale, accentul trebuie pus pe raționament, statistică, verificarea surselor, comunicare și utilizarea responsabilă a tehnologiei, mai degrabă decât pe simpla reproducere a informației. Programele generice de reconversie vor fi insuficiente; vor fi necesare programe mai dinamice, scurte și aplicate fiecărei profesii – de exemplu, administrație digitală, proiectare asistată, audit algoritmic sau contabilitate asistată de AI.

În aria de protecție a tranziției, instrumente precum stimulentele (pentru companiile care recalifică angajații), asigurările salariale (în situația reangajaților pe salarii diminuate), formarea plătită, ar putea deveni imperios necesare.  

Cea mai dificilă sarcină va fi probabil găsirea unor soluții pentru redistribuirea productivității. Întrebarea care va avea nevoie de un răspuns clar este: cui îi revine câștigul generat de AI. Dacă acesta se va regăsi în salarii, timp redus de muncă, investiții și servicii mai ieftine, gradul de acceptare socială va crește. Dacă va fi distribuit preponderent către reducerea personalului și către profitul companiei, vor crește tensiunile sociale.

Efectele probabile pentru România vor reflecta atât avantajele cât și dezavantajele structurale ale economiei.

• Avantajul cel mai evident – și, implicit, oportunitatea oferită de AI – este legat de deficitul demografic și de lipsa personalului, care limitează deja creșterea economică. Pe fondul reducerii forței de muncă, soluțiile AI pot permite companiilor și administrației să își majoreze producția și capacitatea de furnizare a serviciilor.
• Vulnerabilitatea cea mai evidentă este concentrarea relativ ridicată a activităților în centre de servicii, IT de execuție, servicii externalizate, operațiuni de back-office, contabilitate operațională și centre de suport. Dacă sistemele AI pot realiza aproape instantaneu aceleași activități, avantajul competitiv tradițional bazat pe costuri salariale reduse se poate eroda.

În consecință, ar putea apărea[5] presiuni asupra segmentelor de IT de rutină și BPO (Business Process Outsourcing – externalizarea proceselor de afaceri), încetinirea recrutării pentru funcțiile administrative, intensificarea presiunii pentru reformarea educației și administrației, tranziția către servicii cu valoare adăugată mai mare și polarizarea companiilor între cele digitalizate și cele rămase în urmă. Întelegerea potrivit căreia segmentul „de mijloc” Low-Code/No-Code ar urma să dispară este incorectă, această consecință trebuie tratată ca ipoteză, nu ca rezultat demonstrat.

Concluzie

În primă instanță, înaintea muncii fizice complexe va fi reorganizată munca cognitivă standardizată. Altfel spus, nu ”gulerele albe” vor dispărea primele. AI va putea înlocui mai întâi sarcini, apoi va putea reduce necesarul de forță de muncă pentru fluxuri (dar nu pentru toate), iar al treilea ”pas” va fi, probabil, transformarea radicală sau chiar eliminarea completă a unor ocupații. Riscul social cel mai important nu este cel de șomaj tehnologic acut, ci cel de tranziție asimetrică, caracterizată prin adaptarea lentă și insuficientă a instituțiilor, educației și distribuirii veniturilor, la creșterile accelerate de productivitate. Această tranziție asimetrică va determina ritmul și perioada necesare parcurgerii celor trei etape – sarcini, fluxuri și ocupații – și va contura câștigătorii și perdanții transformării.

[1] „impactul teoretic” nu înseamnă automatizare completă, ci expunere teoretică la accelerare prin LLM (utilizarea modelelor de limbaj mari , cum sunt ChatGPT, Claude etc., pentru a accelera considerabil execuția sarcinilor profesionale).

[2] „impactul observat” nu reprezintă adopția AI în întreaga economie și nu trebuie să asumăm că măsoară proporția în care „economia folosește deja AI”. Aria roșie estimează proporția ponderată a sarcinilor unei ocupații pentru care Anthropic a observat utilizări profesionale suficient de frecvente ale Claude. Aceasta arie roșie nu este o simplă frecvență de utilizare (un sondaj simplu privind utilizarea AI), ci un indicator compozit de expunere.

[3] Diferența dintre teoretic și observat nu reprezintă integral nivelul de „automatizare nevalorificată” sau un rezervor sigur de automatizare viitoare, ci un decalaj între potențialul teoretic estimat și utilizarea observată pe Claude.

[4] Fenomenul descrie subțierea clasei de mijloc de pe piața muncii și creșterea extremelor. Locurile de muncă de nivel mediu, bazate pe sarcini de rutină cognitivă sau manuală (contabilitate primară, secretariat, operatori introducere date, munci administrative), sunt cele mai ușor de automatizat și dispar primele.

[5] Pentru România, rămân plauzibile concluziile privind vulnerabilitatea activităților de BPO, back-office, contabilitate operațională, suport și IT de rutină, dar trebuie privite ca fiind extrapolări analitice, nu rezultate directe ale studiului. Cercetarea a utilizează clasificarea ocupațională și datele pieței muncii din SUA; nu a măsurat direct structura economiei românești.

***