Posted by Doemdenkers hoeven niet te vrezen dat straks al het werk door robots wordt gedaan, terwijl wij werkloos thuis zitten. Volgens McKinsey blijven er altijd mensen nodig op de werkvloer die ‘samenwerken’ met machines om economische groei te realiseren. Als we kijken naar historische data over transformaties, is de angst om straks geen baan meer te hebben irreëel. In het verleden heeft de vraag naar betaalde arbeidskrachten zich steeds aangepast. Afgaande op historische data, voorspelt McKinsey dat 8 tot 9% van de betaalde banen in het jaar 2030 zal bestaan uit compleet nieuwe functies of beroepen. Wereldwijd kan 15% van de beroepsbevolking worden vervangen door machines, dat zijn wereldwijd ongeveer 400 miljoen mensen.
Voor degenen die bang zijn dat hun baan straks niet meer bestaat hebben we misschien goed nieuws. Slechts heel weinig banen, minder dan 5%, kunnen compleet geautomatiseerd worden. Een klein deel van de banen zal dus verdwijnen. Maar… zoals we in het vorige hoofdstuk al aanstipten zal de werkvloer er de komende 15 jaar compleet anders uit gaan zien en zullen veel functies totaal veranderen, gedreven door automatisering en a.i.. Van meer dan 60% van de banen kan tenminste een derde van de werkzaamheden worden geautomatiseerd. Wereldwijd komt dat erop neer dat we tussen de 0 en 30% van alle gewerkte uren kunnen automatiseren. In hoeverre dat lukt hangt af van de snelheid en mate waarin medewerkers automatisering op het werk omarmen. Dat heeft te maken met in hoeverre medewerkers dat kunnen, maar ook in hoeverre zij willen mee-veranderen.
Nieuwe baan, nieuwe verantwoordelijkheden
Het grootste gedeelte van de beroepsbevolking krijgt de komende jaren te maken met een compleet veranderende baan en werkomstandigheden. McKinsey onderzoek voorspelt dat de tijd die we op werk bezig zijn met technologische vaardigheden, met 40% zal stijgen tot 2030. Dat is dus bijna de helft van onze toekomstige werkdag! Veel lichamelijk en handwerk gaat verdwijnen, omdat dit geautomatiseerd wordt (16% minder nodig in 2030 t.o.v. 2016). Daarnaast moeten mensen communiceren met steeds slimmer wordende machines. Deze nieuwe technologie en communicatie tussen mensen en machines, brengt veel voordelen met zich mee. Denk aan hogere productiviteit, meer omzet en nieuwe business opportunities. De uitdaging die dat met zich meebrengt, is dat medewerkers op een andere manier moeten gaan werken. Zoals we net bespraken, stijgt de tijd die we op werk bezig zijn met technologische vaardigheden de komende jaren enorm en dat vraagt een enorme leerinvestering van medewerkers.
Investering en ondersteuning onmisbaar in de transitie naar nieuwe banen
Medewerkers kunnen niet meebewegen zonder dat organisaties dat faciliteren. Met andere woorden: een organisatie die niet investeert in medewerkerontwikkeling om de nieuwe vaardigheden te leren beheersen, heeft weinig kans om succesvol te zijn in dit digitale tijdperk. Als organisaties wél voldoende investeren in meegaan met de ontwikkelingen en het eigen maken van nieuwe vaardigheden, zal er voldoende werkgelegenheid zijn om te compenseren voor de banen die verdwijnen door automatisering. Randvoorwaarde daarvoor is wel dat medewerkers zich de vaardigheden eigen kunnen maken en voldoende steun krijgen in hun nieuwe baan. Organisaties die de duurzame inzetbaarheid van hun medewerkers willen waarborgen, moeten continu blijven leren. Zoals we in het vorige hoofdstuk al aan stipten blijkt uit McKinsey onderzoek dat C-level managers de verandering van mindset naar die van een continu lerende organisatie, als belangrijkste verandering noemen die nodig is om te overleven in de toekomst.
Fysieke arbeid in een voorspelbare omgeving wordt geautomatiseerd
De impact van automatisering op werk verschilt per functie en per branche. Werk dat het beste geautomatiseerd kan worden, is fysieke arbeid in een voorspelbare omgeving. Denk aan het bedienen van machines, dat wordt steeds meer automatisch gedaan. Maar ook ondersteunende kantoorwerkzaamheden kunnen worden geautomatiseerd. Voor fabrikanten betekent het dat er minder personeel nodig is aan de productielijn door betere interactie tussen mensen en machines. Maar op kleinere schaal gaan wij dat als consument ook merken. Over 10 jaar halen we waarschijnlijk een biertje aan de bar bij een tap-robot. Bij McDonalds bestellen we op dit moment al digitaal via een touchscreen. Het zal niet lang meer duren voordat onze bestelling ook nog door robots klaargemaakt zal worden. Aan orders picken in een magazijn komen straks ook geen mensen meer te pas, dat doet de robot. En bij AH zijn de caissières al gedeeltelijk vervangen door de zelfscanners. Straks worden de schappen ook niet meer bijgevuld door de vakkenvullers, maar door robots. Als u uw boodschappen al in een fysieke winkel doet. Grote kans dat u die online bestelt en thuis laat bezorgen. En dat dat over een aantal jaar door een bezorgrobot wordt gedaan. En dat uw slimme koelkast alvast zelf uw boodschappenlijstje invult op basis van de inhoud. Hoeft u alleen nog maar even op ok te drukken om de bezorgrobot de boodschappen te laten bezorgen. En wie weet is uw eten tegen die tijd wel geprint door een 3D printer?
Automatisering 2.0: data verzamelen en verwerken
Maar behalve dit soort fysiek werk, laten we het verzamelen en verwerken van data ook meer en meer over aan computers. Die kunnen dat beter, sneller en goedkoper dan mensen. Administratieve functies waarbij handmatig data ingevoerd moet worden, gaan verdwijnen. In de financiële sector zien we dat hypotheekberekeningen steeds meer geautomatiseerd worden en we die überhaupt niet meer bij een fysiek persoon aan z’n bureau afsluiten, maar in plaats daarvan online bij Hypotheek24 of Knab Hypotheken. Ook het werk van accountants en risk managers kan gedeeltelijk worden overgenomen door computers. In bijvoorbeeld de energiebranche en mijnbouw, kan het aflezen van metingen worden overgenomen door computers. Dit levert wel weer vraag op naar hoger gekwalificeerd technisch personeel. Ook de gezondheidszorg verandert dankzij technologie: in het Radboudumc detecteren slimme polsbandjes bij patiënten nu al in een vroeg stadium risico-indicatoren voor ziektes. Het beoordelen van de enorme hoeveelheden data die worden verzameld, is momenteel nog te veel werk voor de artsen en verpleegkundigen. Nieuwe software gaat deze taak van hen overnemen.
Van beslissingen op basis van emotie, naar databased beslissingen
Omdat predictive analytics steeds beter worden in het voorspellen van de beste scenario’s, laten we beslissingen steeds meer over aan machines. Op sales- en marketingteams heeft dat het meeste impact van alle beroepsgroepen²⁶. Die moeten tegenwoordig vooral met Software-as-a-Service (SaaS) oplossingen kunnen werken. Ook in andere beroepen nemen computers steeds meer rekengedeeltes over. Waar voorheen beslissingen werden genomen op basis van emotie en gevoel, gebeurt dat tegenwoordig steeds meer aan de hand van data. Het vak van marketeers heeft zich van de offline wereld vooral naar online verplaatst en draait voor een groot deel om data analyse. Soms komt er niet eens meer een menselijke beslissing bij kijken, bijvoorbeeld voor het bepalen van de beste prijsstrategie. Tools als Omnia en SmartXpo berekenen de optimale prijs voor retail respectievelijk de evenementenbranche. Door a.i. worden de tools steeds slimmer, nauwkeuriger en doen ze steeds betere voorspellingen.