Umjetna inteligencija već mijenja način na koji mladi ulaze na tržište rada. Dio poslova na kojima su početnici dosad stjecali iskustvo može se automatizirati, dok poslodavci istodobno sve više traže iskusne stručnjake.

Upravo je taj problem na stručnom forumu „Od temeljnog znanja do karijere budućnosti” otvorio dekan FER-a Vedran Bilas.

tržište rada

Poslodavci otkrili što mladim inženjerima najviše nedostaje: FER zbog toga pokreće pilot-projekt

„Ako je prioritet industrije zaposliti iskusne stručnjake, a oni koji su izašli sa studija nisu iskusni stručnjaci, kako će oni postati iskusni stručnjaci?”, upitao je Bilas.

Naglasio je i da zadaća fakulteta nije pripremiti mlade samo za prvo radno mjesto, nego im dati temelje za sljedećih 30 ili 40 godina na tržištu rada.

Uz sve raširenije korištenje umjetne inteligencije, izazov je zadržati temeljno znanje i postići da studenti budu „gospodari tih alata”.

Najveći pritisak upravo na početku karijere

Zvonimir Galić, predstojnik Katedre za psihologiju rada i ergonomiju Filozofskog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu, upozorio je da AI dolazi na tržište rada koje se već mijenja zbog demografskih kretanja, nedostatka radnika i rasta troškova života.

U izlaganju je spomenuo i Stanfordovo istraživanje koje pokazuje da se promjene posebno vide kod mladih na početku karijere.

Za Galića je važan problem što automatizacija dijela jednostavnijih zadataka može značiti i manje prilika kroz koje početnici stječu iskustvo i kompetencije.

mikro poduzetnici

Velike promjene ne donose samo veliki sustavi

promo

Inin projekt proizvodnje zelenog vodika ulazi u ključnu fazu

Pritom je upozorio i na granice predviđanja.

„Složene stvari ne mogu se predviđati”, poručio je, istaknuvši da je važnije zadržati sposobnost učenja i stalnog preispitivanja onoga što mislimo da znamo nego pokušavati precizno predvidjeti kako će tržište rada izgledati za deset ili dvadeset godina.

U najizloženijim zanimanjima mladi prolaze lošije

Na isto Stanfordovo istraživanje zatim se vratio Daniel Lenardić, partner u KPMG-u, koji ga je detaljnije razradio iz perspektive tržišta rada.

U industrijama i zanimanjima najizloženijima umjetnoj inteligenciji ukupna zaposlenost zasad nije doživjela širok pad, ali slika je drukčija kada se izdvoje mladi na početku karijere.

Lenardić je tijekom izlaganja govorio o padu zaposlenosti mladih od otprilike 12 do 14 posto u najizloženijim područjima.

Riječ je ponajprije o poslovima u kojima se velik dio vrijednosti stvara obradom informacija – IT-u, financijama, medijima, pravnim i drugim stručnim uslugama.

Najnovija revizija Stanfordova istraživanja dodatno potvrđuje taj trend: zaposlenost radnika u dobi od 22 do 25 godina u zanimanjima izrazito izloženima umjetnoj inteligenciji sada je oko 19 posto ispod razine na kojoj bi bila da se kretala kao zaposlenost njihovih vršnjaka u manje izloženim zanimanjima.

Istraživači pritom ne nalaze široko rasprostranjen pad zaposlenosti zbog AI-ja u cijelom gospodarstvu. Problem je zasad najizraženiji upravo kod mladih i u zanimanjima u kojima AI češće automatizira zadatke, dok kod iskusnijih radnika nije zabilježen usporediv pad.

Kako postati stručnjak ako nestaju početnički zadaci?

Bilas zato smatra da odgovor fakulteta ne može biti samo prilagodba trenutačno traženim alatima i vještinama.

Njegova je zadaća studentima dati temeljno znanje s kojim će moći raditi sljedećih 30 ili 40 godina, bez obzira na to kako će se tehnologija u međuvremenu mijenjati.

„Kako raditi sa studentima da steknu to znanje i budu gospodari alata umjetne inteligencije?”, upitao je Bilas.

FER zato pokreće pilot-projekt kojim će, uz tehničke i temeljne kompetencije, kod studenata sustavno razvijati i primjenjive vještine koje poslodavci sve više traže.