Новые технологии, политика устойчивого развития, протекционизм и предпочтения потребителей подталкивают к реорганизации автомобилестроительного кластера производства. Появление искусственного интеллекта (ИИ) потенциально может привести к разрушительным последствиям в системах занятости по всему миру. Будущее внедрение алгоритмов широкого спектра, способных использоваться в широких областях применения (например, промышленная робототехника, программное обеспечение и передача данных), может привести к значительным изменениям в текущих моделях работы, быстро сделав многих безработными по всему миру и серьёзно дестабилизировать трудовые отношения. Эти изменения вводятся для повышения качества продукции, контроля затрат и повышения производительности. Изучив эти последствия на производительность и трудовые отношений, собрав новые данные, можно прогнозировать результаты, основанные на вторичном статистическом анализе и тематических исследованиях в автомобильной промышленности. Изменения в производительности и на рынке труда надо рассматривать уже с учётом изменений в сфере занятости и квалификации занятых рабочих в автомобильном секторе, когда инвестиции в автоматизацию станут явной тенденцией в этой сфере производства.
Рассматривая проблематику в таком аспекте, есть ряд учёных, которые называют нынешнюю фазу «второй эпохой пришествия машин», и они утверждают, что такое положение вещей предполагает замену когнитивных функций человека искусственным интеллектом. Кроме того, искусственный интеллект рассматривается как наиболее актуальная из появляющихся технологий для понимания развития автоматизации в производственном секторе.
Автоматизируемые производственные задачи — это те, которые поставят под угрозу большинство рабочих мест в реальном производственном секторе экономики. Такие последствия уже сейчас можно наблюдать в автомобильном секторе. Однако многие производственные процессы, которые почти невозможно автоматизировать, делают рабочие места менее уязвимыми, чем предполагают самые пессимистичные исследования. Похоже, что в рамках одной и той же профессии потенциал автоматизации может сильно варьироваться, в зависимости от специфики. А угрозы замещение людей машинами в разных профессиях значительно различаются в зависимости от квалификации, сфер деятельности и стран. Даже наоборот — взаимодополняющая роль технологий (вместо замещения) может преобладать на многих рабочих местах.
Поэтому, несмотря на возрождение старых дебатов и общественного беспокойства и по поводу будущего трудовой занятости человека, нет чёткого консенсуса относительно того, находимся ли мы на пороге качественного скачка во взаимодействии человека и машины или наблюдаем продолжение предыдущих тенденций.
Актуальность интеллектуального производства в автомобильном секторе с самого первого шага была широко задокументирована с точки зрения изменения условий труда, квалификации и требований к навыкам персонала, занятого в производственном процессе. Кроме того, интересный пример для изучения представляют собой производства, которые сами не выпускают автомобили, но участвуют в цепочке поставок для производителей оригинального оборудования или комплектующих (OEM). Инвестиции крупных автогигантов в исследования и разработки (R&D) промышленных процессов в целом могут отражать повышение производительности, вызванное усилением процесса автоматизации, но это может не быть общей тенденцией для всех типов производств, которые заняты в производстве запчастей.
Искусственный интеллект и рабочие места
Автоматизация — это процесс, который охватывает различные технологии, и каждая из них по-разному влияет на занятость рабочих. В производстве можно использовать робота или компьютеризированный станок с числовым программным управлением (ЧПУ). Это достаточно сложное, программируемое оборудование, и их внедрение обходится достаточно дорого. Но, в конечном счёте, одна такая единица может заменить несколько рабочих мест, в то время как программный алгоритм относительно прост и недорог в реализации.
Но внедрение технологий автоматизации зависит от нескольких дополнительных переменных, причём относительная стоимость промышленных роботов или станков с ЧПУ является центральной. Если стоимость приобретаемых компонентов значительно превысит размер заработной платы, на которой можно сэкономить, за счёт инсталяции такого оборудования в производственный процесс, то внедрение в масштабах всей экономики, скорее всего, будет медленным. Кроме того, последствия технологических изменений могут быть распределены по-разному, в зависимости от институциональных рамок, которые каждое общество устанавливает для себя. Влияние каждой технологической инновации на работу и занятость будет варьироваться в зависимости от системы производственных отношений, национальных инновационных институтов и даже от типа капитализма, от либеральной рыночной до управляемой государством экономики.
Широко обсуждаемая форма роботизации и автоматизации производства фундаментально связана с искусственным интеллектом. Однако данные о конкретных эффектах внедрения ИИ на производственные отношения скудны, в основном, вероятно, потому, что это пока развивающаяся технология. Одновременно с этим некоторые события также приводят к волне инноваций в организационном планировании и изменениям в институциональных нормах на рабочем месте. Знания о таких экспериментах также ещё более скудны. Что известно наверняка, так это то, что усовершенствованные алгоритмы машинного обучения могут иметь широкий спектр применений. И в немалом количестве случаев это может вызывать беспокойство, поскольку масштабное применение новых технологий может оказывать значительное техническое, экономическое и социальное воздействие на фирмы.
Но, чтобы избежать спекуляций, следует уточнить, что для такого воздействия, эти системы должны находиться, по крайней мере, на стадии разработки седьмого уровня технологической готовности (этот параметр принято именовать TRL — technology readiness levels), что подразумевает демонстрацию прототипа системы в рабочей среде. TRL — это тип условных измерений инновационных систем, используемой для оценки уровня зрелости конкретной технологии. Изначально такая шкала оценки была применена в Национальном Агентстве космических исследований США (NASA), а затем использовалась многими технологическими институтами по всему миру. Каждый технологический проект оценивается по определённому набору параметров для каждого технологического уровня, а затем ему присваивается рейтинг TRL на основе прогресса проектов. Существует девять степеней, в градации которых TRL-1 является самым низким, соответствует этапу разработки концепции и основных принципов работы, а TRL-9 является самым высоким, относящимся к системе, готовой к коммерциализации.
Автомобильный сектор промышленности имеет значительный вес в экономике многих стран. Для наглядности — оборот автомобильной промышленности европейских государств за последние 10 лет, в среднем составил 4,41% от валового внутреннего продукта (ВВП) при среднегодовом темпе роста 3,65% (такие данные собираются с 2010 года). Следует также отметить, что это значительно выше, чем в обрабатывающей промышленности, которая, в среднем не превышала 1,30% в год за тот же период (2010-2020).
С 2013 по 2020 год занятость в автомобильном секторе выросла с на 23% в количественном выражении привлечённых на производства работников. Этот рост был значительным, поскольку среднегодовой темп роста в автомобильном секторе составил 6,19% по сравнению с увеличением общей занятости всего на 1,92% за этот период.
Оценка влияния искусственного интеллекта обычно основывается на количественном моделировании занятости по профессиям или задачам. В Европе, по оценкам, воздействие искусственного интеллекта приведёт к сокращению миллионов рабочих мест к 2030 году. Некоторые данные показывают, что в Финляндии искусственный интеллект может уничтожить около 15% рабочих мест к указанному сроку, и потребуется переподготовка одного миллиона финских рабочих. Аналогичным образом, в Португалии исследование конфедерации работодателей показало, что внедрение ИИ может сократить до 1,1 миллиона рабочих мест и сократить 50% рабочего времени. По данным исследователей, в Венгрии может быть автоматизировано 49% рабочего времени, что эквивалентно высвобождению полной занятости примерно 2,2 миллиона человек. Отчёты специалистов из других государств, основанные на качественном анализе данных о виртуальной работе и цифровых платформах, тоже выявили значительные трудности социума в преодолении широких последствий явлений автоматизации.
