Er wordt veel geschreven over AI en jobverlies. We moeten een onderscheid maken tussen een algemeen verlies van jobs over alle geledingen van de economie of eerder specifieke geledingen ervan. In het eerste geval zien we weinig tot geen impact vandaag, in het tweede duidelijk wel. We overlopen beide aan de hand van zeer recent onderzoek.
1. Onderzoek door Brynjolfsson, Chandar en Chen op de Amerikaanse markt.
Hun onderzoek komt tot een zestal conclusies over hoe de AI-revolutie de arbeidsmarkt in Amerika opnieuw vorm geeft (periode eind 2022 tot midden 2025).
a. Een eerste bevinding is dat er een substantiële vermindering is in de werkgelegenheid voor jonge starters (leeftijd 22-25 jaar), bij functies die het meest blootgesteld zijn aan AI, zoals software ontwikkelaars of vertegenwoordigers in alles wat met klantenservice te maken heeft. Het aantal jobs in dit soort functies met meer ervaring blijft daarentegen stabiel tot stijgt zelfs licht.
Onderzoek door Stanford bevestigt de impact bij jongeren en wijst op een daling met 20 procent sinds eind 2022 bij jonge software ontwikkelaars.
b. Hun tweede bevinding ligt in het verlengde hiervan. Waar de arbeidsmarkt in de onderzochte periode fors bleef groeien, stagneerde deze voor de jonge mensen. Functies in die groep die minder blootgesteld waren aan AI kenden dezelfde jobgroei in vergelijking met oudere werknemers. Maar daar waar we bij jongeren in AI-ondersteunde afdelingen een daling met 6 procent zagen, steeg deze met 6 à 9 procent bij de oudere werknemers; wellicht een bevestiging dat expertise en ervaring bescherming bieden.
c. Een derde bevinding is dat niet alle werk dat gerelateerd is aan AI leidt tot jobverlies. Waar AI toepassingen het werk automatiseerden zag men een daling van het aantal instapjobs, maar niet bij jobs waar AI de output en de kwaliteit verbeterde.
d. De impact op de jonge starters manifesteert zich in ieder soort bedrijf (al of niet met veel AI-impact). Andere leeftijdsgroepen zijn vandaag significant minder geraakt. Er is dus geen gedifferentieerde impact op de jonge mensen tussen de bedrijven met veel AI-gerelateerd werk.
e. De veranderingen op de arbeidsmarkt hebben een veel grotere impact op de werkgelegenheid dan op de vergoeding. Ze vinden geen verschil is salaristrends tussen jongeren en andere leeftijdsgroepen. Ze wijten dit aan mogelijke loonrigiditeit, waarbij lonen niet snel of gemakkelijk worden aangepast aan veranderingen in de arbeidsorganisatie.
f. Hun onderzoeksresultaten zijn consistent met alternatieve doelgroepsamenstellingen. Ze waren niet alleen gebaseerd op jobs verbonden aan computertaken of bij jobs gevoelig voor thuiswerk of werk dat outgesourced wordt. Ook zien ze de relevantie van de AI-start met, eind 2022, het wijdverspreid gebruik van LLM’s dat zorgde voor een snelle verspreiding van generatieve AI-tools (LLM staat voor Large Language Model dat voor algemene doeleinden tekst kan genereren doordat het met ‘deep learning’ statistische relaties heeft gelegd tussen woorden). Zowel hoog – als laaggeschoolden worden beïnvloed, waardoor de impact van de Covid-periode (met negatieve impact op onderwijs) op de werkgelegenheid niet significant is, maar de AI-blootstelling daarentegen wel.
Toch is hier enige nuancering op zijn plaats. Hoe krijgt men een exact beeld van de Covid-impact (met een sterke Tech-input) en hoe is de invloed van het starten van de verstrakking van het monetair beleid, van de hogere langetermijnrente en van de tarievenoorlog van Trump? Macro – en micro analyses komen niet steeds tot dezelfde conclusies.
2. Zweden, dichter bij huis: een bevraging van Tobias Brännemo, hoofdeconoom van Unionen, de grootste vakbond voor bedienden met 700.000 leden.
Ook in Zweden zien ze een snelle implementatie van AI in de dagelijkse werking (bij twee derde van de bedrijven tot 87 procent bij ICT). Vandaag zien ze bij 80 procent van de bedrijven geen enkele impact op de werkgelegenheid. Maar wel zegt de helft van de bedrijven die plannen hebben voor de volgende AI-implementatie dat dit wel een impact zal hebben op de werkgelegenheid. De zoektocht naar grotere productiviteit ligt hier aan de basis. Loopt Europa achter of is er in Amerika een vertekening van het onderzoek (met het onderscheid tussen correlatie en causaal verband dat de resultaten vervalst)? Het disruptieve karakter eigen aan Amerika als voorloper doet me echter voor het eerste vrezen.
3. Welke sectoren staan verder onder druk?
Onderzoek door Eloundou et al. toont dat functies gerelateerd aan schrijven vandaag het meest geaffecteerd zijn. Deze functies staan in de top 5 van jobs die het meest blootgesteld zijn aan GPT (volgens metingen gebaseerd op modellen en menselijke experten). Er is duidelijk een impact op het aantal jobs en de vergoeding. Maar ze graven dieper in hun data en constateren dat zelfs hoge kwaliteit aanbieders (bijvoorbeeld in communicatieafdelingen met zeer hoge salarissen in bedrijven) even bedreigd kunnen zijn als lage kwaliteit aanbieders en jobs op beeldgebaseerde diensten.
4. Wat leren we uit dit alles?
Hoe meer een job bestaat uit duidelijk afgelijnde taken die automatiseerbaar zijn hoe kwetsbaarder men is voor AI. Beeldverwerking is er een schoolvoorbeeld van. Wie vandaag een nieuw logo laat ontwerpen door een designer moet soms een week geduld hebben, terwijl AI in veel kortere tijd meer alternatieve beelden ter goedkeuring oplevert. Het is niet vanzelfsprekend om met talent en expertise deze wedstrijd aan te gaan.
Gelukkig zijn de meeste jobs rijker aan content. Taken moeten frequent opnieuw gedefinieerd en afgestemd worden met bedrijfsprioriteiten en marktevoluties. AI moet de werknemer assisteren in dit proces. Vorming in de breedte, interesseverbreding in een specifieke materie en originaliteit (in de plaats van AI iets te laten uitschrijven of oplossen) moeten vermijden dat efficiëntie via AI de plaats inneemt. Ervaring, competentie en specifieke bedrijfsknowhow opbouwen zijn sleutelwoorden voor alle werknemers op de vloer. Stilzitten is geen optie.
Jan Vergote is onafhankelijk financieel consultant en analist.