Ce nu poate face AI-ul pentru tine (și nici nu ar trebui)

Piața muncii este tot mai influențată de inteligența artificială, așa că întrebarea nu mai este dacă joburile se schimbă, ci cum. Pentru Aurélien Duthoit, Senior Sector Economist în cadrul Coface, cheia nu stă în tehnologie, ci în modul în care oamenii aleg să o folosească. Mesajul lui pentru angajați este simplu: expunerea la AI nu este nici binecuvântare, nici blestem, ci ceea ce alegem să facem cu ea.

„Expunerea la AI nu este nici un blestem, nici o binecuvântare – la nivel individual, este ceea ce veți face din ea, în meseria pe care o cunoașteți astăzi, sau așa cum va fi în viitor, sau în orice altă meserie pe care o veți avea în viitor”, subliniază Aurélien Duthoit. Mesajul său vine în contextul unui studiu recent lansat de Coface, realizat împreună cu Oxford Economics, care cartografiază pentru prima dată expunerea la inteligența artificială la nivel de sarcini, nu doar de profesii. Analiza acoperă sute de ocupații și mii de activități concrete, iar concluzia centrală este că impactul AI nu va fi unul uniform și nici instantaneu, ci mult mai profund la nivelul sarcinilor decât al joburilor în sine. „Cel mai bun atu al vostru nu este titlul postului, ci ceea ce faceți zi de zi și care nu poate fi ușor digitalizat, deoarece are o puternică amprentă umană”, mai spune expertul Coface. Deși impactul AI pare încă greu de văzut în marile statistici, primele semnale apar deja în zonele cele mai sensibile ale pieței muncii, în special la începutul carierei. „Studiul nostru arată că primele efecte vizibile apar «la margine», în special în SUA: scăderea angajărilor la nivel entry și a locurilor de muncă pentru cei aflați la începutul carierei, în special pentru tinerii/începătorii din firmele și ocupațiile expuse la AI.” În același timp, în sectoarele cele mai expuse, dinamica economică nu încetinește, ci se transformă. „Tot în SUA, începând din 2022, în sectoarele cele mai expuse (IT, juridic, contabilitate, telecomunicații, consultanță etc.), producția continuă să crească, în timp ce ocuparea totală a forței de muncă este fie stabilă, fie în scădere. Rezultatul? Creșterea productivității se accelerează.” Această evoluție marchează o schimbare de paradigmă față de valurile anterioare de automatizare, care afectau în principal munca repetitivă. „Un rezultat frapant este ruptura față de valurile de automatizare din trecut: expunerea este cea mai mare în cazul muncii cognitive, nerutinare, cu înaltă calificare și mai bine remunerate, nu în cazul muncii de rutină cu calificare medie.” Datele arată că riscul nu este uniform distribuit, iar unele domenii sunt mai expuse decât altele. „Din punct de vedere cantitativ, scenariul «agent special» (AI agentic) evidențiază o expunere ridicată în inginerie și calcul (29% din conținutul sarcinilor este expus riscului), juridic/financiar + creativ/conținut (27%) și management/administrație (24%).” În acest context, devine esențial modul în care definim munca. Nu mai vorbim despre profesii ca blocuri compacte, ci despre un set de sarcini care pot fi analizate separat. „Metodologia descompune
923 de ocupații în sarcini și apoi în acțiuni elementare (triplete verb–obiect–context) pentru a evidenția variațiile din cadrul aceleiași ocupații.” Această abordare schimbă perspectiva asupra riscului de automatizare. „Scorul unui loc de muncă este o medie ponderată a acțiunilor/sarcinilor sale elementare. Această metodă este foarte granulară (nu evaluăm locurile de muncă «în ansamblu», ci evaluăm din ce sunt alcătuite), auditabilă ș…ț și reproductibilă.” În același timp, metodologia încearcă să corecteze limitările evaluărilor tradiționale. „Ea evită «prejudecata umană» a judecății experților ș…ț și lipsa de transparență a consultării unui model de lingvistic de mari dimensiuni (LLM).” Din punct de vedere tehnologic, tranziția este deja în curs.

„Documentele definesc «agentul special» ca o fază emergentă a AI-ului agentic, construită pe tehnologia actuală LLM, care nu necesită progrese fundamentale ale modelului. Cu alte cuvinte, tehnologia de bază există deja.” Provocările rămân însă în zona implementării. „Ceea ce rămâne de rezolvat sunt în principal probleme de inginerie și blocaje ș…ț și implementarea efectivă a AI agentic în cadrul companiilor, care poate fi complexă, îndelungată și costisitoare.” Chiar și așa, direcția este clară pe termen mediu. „Implementarea AI-ului agentic este într-adevăr la început, dar suntem încrezători că adoptarea acesteia va fi mult mai mare în următorii cinci ani.”

Datele arată clar că inteligența artificială nu afectează uniform piața muncii, ci lovește mai ales în zonele unde munca este bazată pe procesarea informației. Domenii precum arhitectura și ingineria sau informatica și matematica conduc clasamentul, cu un nivel de expunere de 19%, urmate de funcțiile de suport și finanțe (18%) și cele administrative (17%). Explicația vine direct din natura acestor profesii.

Cum se citește graficul: Fiecare bulină arată numărul de ocupații dintr-o familie de ocupații (clasificare SOC – Standard Occupational Classification) ale căror sarcini au un grad de expunere la automatizare de peste 30%. De exemplu, în familia „Legal”, două ocupații depășesc acest prag. Dimensiunea bulinei reflectă media la nivel de familie a ponderii sarcinilor expuse la automatizare: bulinele mai mari indică un nivel mediu mai ridicat de expunere.

Cine este, de fapt, expus?

„Cognitiv” înseamnă în studiul Coface munca ale cărei intrări/ieșiri sunt informații (text, date, documente) și sarcini precum redactarea, rezumarea, traducerea, transcrierea, clasificarea, restructurarea – iar studiul etichetează procesarea „de la date la date” ca fiind zona cu cea mai mare expunere. Concret, asta înseamnă că angajații din ocupații cu grad ridicat de cognitivitate nu vor dispărea, dar își vor schimba rolul: vor trece treptat de la execuția acestor sarcini la validarea și supravegherea lor, pe măsură ce fluxurile de lucru devin automatizate de la un capăt la altul în faza agentică. „Concret, angajații din ocupații cu grad ridicat de cognitivitate se pot aștepta să treacă de la îndeplinirea unora dintre aceste sarcini la supravegherea punctelor de validare, pe măsură ce fluxurile de lucru devin automatizate de la un capăt la altul în faza agentică.” În mod contraintuitiv, vulnerabilitatea nu se oprește la joburile administrative. „Studiul evidențiază vulnerabilitatea nu numai în domeniul administrativ, ci și în domeniile care necesită competențe superioare: dintre cele 120 de ocupații (13% din 923) care se situează peste pragul de 30% de transformare profundă, 56 aparțin familiilor de ocupații cu competențe înalte (informatică și matematică, arhitectură și inginerie, științe ale vieții/științe sociale, juridic, practicieni din domeniul sănătății).” Expunerea este vizibilă mai ales în activitățile care implică volum mare de informație și procesare. „De asemenea, evidențiem o expunere ridicată în clustere precum producția de cunoștințe/creativă (design, animație, traducere), activitatea juridică și financiară cu utilizare intensivă de documente și ingineria/științele cantitative (programare, modelare, simulări).” La polul opus, există și joburi care rămân, cel puțin deocamdată, dificil de automatizat. „În scenariul «agent special», 136 de ocupații (15% din 923) au o expunere sub 5% – concentrate în producție, construcții și extracție, instalare și reparații (84 din cele 136), plus transporturi, prepararea alimentelor, agricultură și silvicultură.” Explicația ține de natura muncii în sine. „Protecția cheie este «complexitatea încorporată» (dexteritate, mobilitate, feedback senzorial în timp real) și, pentru unele roluri care implică interacțiunea cu oamenii, o «complexitate orizontală» ridicată (situații umane specifice contextului).” Cu alte cuvinte, acolo unde munca presupune corp, context și interacțiune reală, tehnologia este încă departe de a o putea înlocui complet. „Ar fi nevoie de mult mai mult decât AI agentic bazat pe modele lingvistice de mari dimensiuni pentru ca acele locuri de muncă și sarcinile lor să poată fi automatizate în următorii ani. Tehnologia pur și simplu nu a ajuns încă acolo.”

România, mai puțin expusă la AI: protecție pe termen scurt sau risc pe termen lung?

România apare, în analiza Coface, într-o poziție aparent confortabilă, dar care vine cu propriile dileme. „Studiul plasează România într-un «grup sudic» cu +13% din conținutul sarcinilor expus riscului automatizării, sub economiile cu o pondere mai mare a serviciilor cognitive (de exemplu, Marea Britanie, cu +19%).” Această diferență nu este întâmplătoare, ci ține de structura economiei locale. „Interpretăm expunerea mai redusă ca reflectând o structură a ocupării forței de muncă cu mai puține ocupații corporative/intensive în TIC și mai multe în vânzări, servicii personale, construcții, transporturi, agricultură – un tampon împotriva automatizării pe termen scurt.” Cu alte cuvinte, România este mai puțin expusă pentru că are mai puține joburi în zonele cele mai vulnerabile la AI. Pe termen scurt, acest lucru poate funcționa ca o protecție. Pe termen lung însă, aceeași structură poate deveni un dezavantaj. „De asemenea, avertizăm că, dacă AI transferă valoarea către capital și concentrează câștigurile în rândul proprietarilor de tehnologie, țările riscă eroziunea bazei de impozitare și pierderi de dependență – astfel încât «expunerea mai redusă» poate însemna, de asemenea, un risc mai mare de a rămâne în urmă în ceea ce privește productivitatea (această implicație este discutată în general, nu specific pentru România).” În ceea ce privește viitorul pieței muncii, perspectiva rămâne deschisă, fără predicții rigide, dar cu câteva direcții clare. „Evităm să mergem atât de departe în ceea ce privește impactul concret al AI – evaluăm potențialul și ne limităm la a sugera posibile rezultate.” Un lucru pare însă aproape sigur: modul în care muncim se va schimba, chiar dacă numărul total de joburi este mai greu de anticipat. „Așadar, ne concentrăm asupra aspectelor cele mai pozitive și mai certe. Putem presupune cu siguranță că, până atunci, majoritatea angajaților vor fi mult mai productivi și eliberați de anumite aspecte ale muncii lor care nu le ofereau neapărat satisfacție…” Restul depinde mai puțin de tehnologie și mai mult de deciziile oamenilor și ale companiilor. „Impactul net asupra pieței muncii în ansamblu este mai incert și va fi determinat de deciziile luate de angajați, companii și alte părți interesate.”   

Aurélien Duthoit, Senior Sector Economist, Coface: „Cel mai bun atu al vostru nu este titlul postului, ci ceea ce faceți zi de zi și care nu poate fi ușor digitalizat, deoarece are o puternică amprentă umană.”

10 întrebări și răspunsuri din interviul cu Aurélien Duthoit, Senior Sector Economist, Coface

1. Care sunt sectoarele din România unde AI va avea cel mai rapid impact?

Nu dispunem de același nivel de detaliere în datele referitoare la România pe care îl avem pentru țări precum Franța, Germania sau Polonia, dar putem extrapola cu încredere pe baza a ceea ce observăm în aceste țări: impactul se manifestă cel mai rapid în sectoarele cu o concentrare ridicată de sarcini de procesare, explicare și transcriere. Aceste tipuri de sarcini și profesii sunt destul de importante în România, care este o destinație populară pentru externalizarea serviciilor de afaceri în Europa.

2. Dacă AI afectează joburi bine plătite, ce se întâmplă cu clasa de mijloc?

Datele noastre arată că perturbarea poate „accelera distribuția veniturilor”: rolurile expuse sunt bine remunerate (finanțe, inginerie, drept, servicii de afaceri, administrare de birou), riscând eroziunea prin neînlocuire și presiune salarială dacă nu sunt compensate. De asemenea, arătăm că ocupațiile tipice clasei de mijloc (persoanele din decilele 4-6) se află într-un fel de platou, expunerea la AI tinzând să atingă un vârf pentru acestea. Acestea sunt, de obicei, cel mai bine plătite dintre ocupațiile cel mai protejate împotriva AI, de obicei muncitori manuali cu înaltă calificare. Ele sunt, comparativ, mai puțin expuse decât decilele superioare.

3. Mai este educația superioară o garanție pentru stabilitate profesională? Ar trebui ca educația să fie orientată înspre acele domenii unde impactul AI este nesemnificativ?

Constatăm că AI poate pune la încercare valoarea diplomelor pe piața muncii, deoarece expunerea este corelată cu nivelul de educație și deoarece „expertiza și cunoștințele formale nu mai protejează singure o ocupație”. Totuși, nu concluzionăm că învățământul superior este inutil; dimpotrivă, acesta va trebui să se adapteze rapid și să-și schimbe accentul de la cunoașterea pură către judecată, adaptabilitate și competențe complementare AI, plus capacități de supraveghere/interpretare/luare a deciziilor. Va fi nevoie de oameni foarte calificați și educați pentru a putea spune când AI greșește și cum să o valorificăm cel mai bine.

4. Ce competențe devin cu adevărat valoroase într-o economie dominată de AI?

La fel ca mai sus: judecata, adaptabilitatea și capacitatea de a supraveghea/superviza/valida rezultatele și fluxurile de lucru ale AI. De asemenea, va exista o valoare durabilă în munca ce necesită complexitate întruchipată și judecată relațională/contextuală umană ireductibilă (complexitate orizontală ridicată). Cu alte cuvinte, tot ceea ce te face cu adevărat uman.

5. Cum ar trebui companiile să își pregătească forța de muncă pentru această tranziție?

Nu abordăm în mod specific această întrebare, care ține mai mult de domeniul specialiștilor în resurse umane/muncă, dar o soluție sigură ar fi să contribuim la creșterea gradului de conștientizare cu privire la capacitățile AI și la modul în care acestea pot fi valorificate cel mai bine pe termen scurt. Expunerea la AI este, de asemenea, un pahar pe jumătate plin, deoarece poate însemna eliminarea unor părți mai puțin interesante și mai consumatoare de timp dintr-un anumit loc de muncă.

6. Vom vedea mai degrabă concedieri sau redistribuire de roluri?

Avertizăm în mod explicit că actualul cadru măsoară expunerea tehnică, nu distrugerea netă a locurilor de muncă, și nu modelăm cererea sau crearea de noi sarcini. Va fi o combinație a celor două, dar condițiile care stau la baza echilibrului  depind de o varietate de factori care sunt foarte greu de măsurat, dar și de prevăzut. În cel mai bun caz, putem urmări cu mare atenție semnalele timpurii: anunțurile de angajare, ratele de posturi vacante, dinamica salariilor, șomajul în rândul tinerilor etc. în ocupațiile și industriile pe care le considerăm cele mai expuse.

7. Care sunt industriile care vor câștiga cel mai mult din această transformare?

Principalul beneficiu al AI-ului este, desigur, creșterea productivității (mai multă valoare generată per angajat), care se poate traduce printr-o combinație de profituri mai mari pentru companii și salarii mai mari pentru angajați. Creșterea productivității este, în mod natural, mai probabilă în industriile foarte expuse – și, din nou, observăm o creștere semnificativă a productivității în industriile foarte expuse din SUA.

8. Ce riscuri apar pentru sistemele fiscale dacă AI mută valoare de la muncă la capital?

Atragem atenția asupra unei „duble provocări fiscale” pentru sistemele care se bazează pe impozitarea muncii: venituri mai mici din impozitarea muncii (contribuții sociale, impozit pe venit, TVA) alături de cheltuieli publice mai mari (asigurări de șomaj, formare profesională). Observăm, de asemenea, o potențială scurgere a veniturilor din capital în străinătate, deoarece lanțurile valorice ale AI sunt concentrate în câteva firme (adesea străine); cu alte cuvinte, forța de muncă locală ar putea fi înlocuită de capital străin.

9. Ce ar trebui să facă România acum pentru a nu pierde competitivitate?

În viziunea noastră adoptarea AI este esențială în cadrul acelor sectoare de servicii care fac obiectul comerțului internațional și în care România este o destinație atractivă.

10. Care este cea mai mare idee greșită despre AI și locuri de muncă?

Că totul va fi bine și că AI va duce la o creștere generală a ocupării forței de muncă, a prosperității etc., judecând după revoluțiile tehnologice similare din trecut, precum energia aburului sau electricitatea. Este foarte posibil ca acest lucru să se întâmple în viitor, dar fiecare schimbare tehnologică majoră este un proces, nu se întâmplă peste noapte.