Víkendář: Učte se to, co se roboti nikdy nenaučí

Pro řadu lidí to s jejich budoucím zaměstnáním nevypadá moc radostně. Tvrdí to Harvard Business Review s tím, že podle nového výzkumu společnosti Forrester bude jen letos automatizováno 10 % celkového počtu pracovních míst v USA. A McKinsey tvrdí, že během následujících deseti let to bude asi polovina všech pracovních míst. Půjde přitom zejména o pozice, kde se vykonává opakovaná a rutinní činnost. Tedy vše od řidičů nákladních automobilů až po skladníky. HBR tvrdí, že toho už bylo hodně napsáno o tom, která zaměstnání kvůli automatizaci zaniknou. Mnohem menší pozornost je ale věnována pozicím, které zůstanou zachovány, ale automatizace je významným způsobem změní.

Příkladem takového zaměstnání mohou být lékaři. Podle HBR je zřejmé, že diagnóza bude již v brzké době prováděna počítačem efektivněji než lidmi. Takzvané strojové učení je „neuvěřitelně efektivní tam, kde jsou k dispozici data, a tak tomu je právě u řady nemocí a potíží“. Ale co rozhovor s rodinou o tom, jaké jsou možnosti léčby? To už je oblast, kde automatizace nemá v dohledné budoucnosti takový prostor, tvrdí HBR.

Na úplně druhém konci spektra mohou být například barmani. Lidé totiž rádi konverzují s těmi, kteří jim připravují nápoje, a „je jasné, že tahle práce není jen míchání drinků“. Ale i tuto práci lze alespoň teoreticky rozdělit na část rutinní a na tu, kde automatizace nemá velký prostor. HBR tvrdí, že tyhle dva příklady ukazují, že existují dvě hlavní skupiny nerutinních činností. První z nich jsou spojeny s emocemi. Ty se promítají do naší neverbální komunikace, ale pomáhají nám také s rozhodováním. Jde přitom o složitý jev, který lze zautomatizovat jen velmi těžko.

Druhou skupinu zahrnují činnosti, které závisí na kontextu. Lidé dovedou do svého rozhodování zahrnout kontext poměrně lehce i přesto, že se neustále mění a tyto změny se pak promítají do vzájemného ovlivňování mnoha faktorů. Pro strojové učení a automatizaci je to ale velký problém, protože jejich činnost je odvozená od historických dat. Tedy od rozdílného kontextu. Takže zatímco barman dovede bez problémů uvažovat v rámci aktuálního kontextu, pro stroj to představuje velkou překážku.

Emoce a kontext jsou podle HBR „klíčovými složkami kritického myšlení, kreativity a zralého úsudku“. Není vůbec jasné, zda a popřípadě kdy by stroje dovedly něco podobného. Podle průzkumů je přitom kritické myšlení, komunikace a schopnost řešit složité problémy tím, co si firmy nejvíce cení u uchazečů o zaměstnání. Podobné je to s dalšími „měkkými dovednostmi“, jako je schopnost pracovat s více lidmi a adaptabilita. Tyto poznatky podle HBR ukazují, že vzdělávací systém by se neměl zaměřovat jen na to, jak dovedeme pracovat s počítači a stroji, ale i na to, abychom byli dobří ve věcech, které stroje dělat neumí. Tedy na dovednosti, které je těžké nějak systematicky uchopit a naprogramovat. Právě ty nám budou dávat před roboty největší náskok.

Zdroj: HBR