Az elmúlt 15 évben folyamatosan nőtt a mesterséges intelligencia (AI) területén tapasztalható szakemberhiány, és ez a tendencia továbbra is folytatódik. Az adatmérnökök, adattudósok, AI szakértők és más adattechnológiai szakemberek iránti kereslet olyan magas, hogy még ma sem elégíthető ki teljes mértékben. Mindez annak ellenére igaz, hogy exponenciálisan nő a szakterülethez kapcsolódó tantárgyakhoz, online képzésekhez és oktatási tartalmakhoz való hozzáférés, valamint folyamatosan bővül az oktatási kínálat.
Ennek oka elsősorban az AI használatának gyors elterjedése mind a lakossági, mind a vállalati felhasználók körében. A technológia demokratizálódásával párhuzamosan egyre nagyobb az igény a megfelelő szakemberekre, miközben a munkaerő átképzése és az új szakemberek képzése nem tud ugyanolyan ütemben lépést tartani a kereslettel.
Hasonlóképpen, sem az állami, sem a magánoktatási intézmények nincsenek felkészülve arra, hogy tanterveiket a technológiai fejlődés ütemével azonos sebességgel frissítsék. Az AI fejlődése ma már olyan gyors, hogy a hagyományos, évente megjelenő szakkiadványok és tankönyvek sok esetben rövid idő alatt elavulnak. Jó példa erre Ralph Kimball The Data Warehouse Toolkit című alapműve, amely hosszú ideig az üzleti intelligencia egyik meghatározó kézikönyvének számított. Napjainkban azonban a technológia olyan gyorsan fejlődik – gyakran már néhány hónap alatt is jelentős változások történnek –, hogy az algoritmusok, a technológiai komponensek és azok kombinációi folyamatosan megújulnak. Ez különösen igaz a prediktív elemzés, a természetesnyelv-feldolgozás és a számítógépes látás területére, ahol az új fejlesztések jelentős előrelépéseket eredményeznek.
A Google, az Amazon, a Microsoft, a Meta, az OpenAI, valamint olyan egyetemek, mint a Washingtoni Egyetem, a Columbia Egyetem és az MIT rendszeresen tesznek közzé kutatási jelentéseket és úgynevezett „white paper” dokumentumokat, amelyek meghatározzák a számítógépes látás, a természetesnyelv-feldolgozás, a karakterfelismerés, a biometrikus azonosítás és a kvantumalapú elemzések legújabb irányait. Ezek a kutatások az AI-val kapcsolatos szabadalmak számának folyamatos növekedésében is megmutatkoznak. A nagy nyelvi modellek (Large Language Models – LLM-ek) és a különböző típusú AI-ügynökök várhatóan alapjaiban alakítják át a feladatok és a munkafolyamatok automatizálását.
Európa ugyanakkor továbbra is lemaradásban van az Egyesült Államokhoz és Kínához képest mind a kutatások, mind a szabadalmak számát tekintve. Az európai tudományos publikációk száma körülbelül fele az amerikaiakénak, miközben Kína már az Egyesült Államokat is meghaladja ezen a téren, és 2030-ra a világ vezető AI hatalmává kíván válni. Érdemes megjegyezni, hogy átlagosan minden 3,8 tudományos publikációra jut egy szabadalom. A szabadalmi adatok is jól szemléltetik Kína előnyét: 2024-ben Kína 300 510 mesterséges intelligenciával kapcsolatos szabadalmi bejelentést tett, míg az Egyesült Államok 67 773-at, Európa pedig mindössze 22 133-at. A mescomputing.com adatai szerint ezzel Kína a globális AI-szabadalmak közel 70%-át birtokolja.
Ezért az AI fejlesztése és elterjedése szorosan összefügg a kutatás-fejlesztési és innovációs (K+F+I) beruházásokkal, valamint a megfelelő szakemberek képzésével. A két terület kölcsönösen erősíti egymást: az innováció növeli a képzett szakemberek iránti igényt, a rendelkezésre álló tehetség pedig tovább gyorsítja a technológiai fejlődést.
Az AI alkalmazása megfelelő tudást és tapasztalatot igényel. Bár a felhasználói felületek egyszerűsödése és az alkalmazások gyors terjedése hozzájárul a technológia demokratizálódásához, a nem megfelelő használat komoly kockázatokat is hordozhat. Ezért egyre fontosabb, hogy különösen a közepes és magas kockázatú AI-rendszerek használói megfelelő képzésben részesüljenek, és olyan tanúsítványokkal rendelkezzenek, amelyek igazolják a vonatkozó szabályozás – különösen az Európai Unió AI-rendelete (AI Act) – ismeretét és szakszerű alkalmazását.
Trendek
A trendek egyértelműen azt mutatják, hogy az AI iránti kereslet továbbra is növekedni fog. Ma az AI-szakértő nagyjából olyan szerepet tölt be, mint a marketingesek az 1980-as években. Akkoriban még kevés vállalat alkalmazott marketing szakembert, ma viszont gyakorlatilag minden 50–250 főt foglalkoztató kis- és középvállalkozás rendelkezik legalább egy marketinges munkatárssal.
Hasonló tendencia várható az AI területén is. A jövőben minden marketingvezető vagy marketingcsapat mellett szükség lesz legalább egy olyan szakemberre, aki támogatja az AI alkalmazását.
Ha például Spanyolországban jelenleg mintegy 1,5 millió kis- és középvállalkozás működik, és ezeknek csupán 50%-a vezet be AI-alapú megoldásokat, akkor csak ebben az országban hozzávetőleg 750 000 AI-szakértőre lehet szükség a technológia bevezetéséhez és működtetéséhez.
Kai-Fu Lee AI-szakértő, a Google China korábbi vezetője szerint a világ vezető AI-szakembereinek száma néhány év alatt jelentősen megnőtt. Becslése szerint a 2020 körüli mintegy 10 000 szakember száma 2025-re megközelítette a 100 000-et, ami jól mutatja a terület rendkívül gyors fejlődését.
Kihívások
Az AI elterjedésével kapcsolatos legnagyobb kihívások közé tartozik, hogy miként lehet minimalizálni a technológia üzleti folyamatokra gyakorolt hatását, hogyan befolyásolja a jelenlegi foglalkoztatást, valamint milyen mértékben ellensúlyozzák az újonnan létrejövő munkahelyek az esetlegesen megszűnő állásokat.
Egyre világosabb, hogy az AI bevezetése várhatóan több új munkahelyet teremt, mint amennyit megszüntet. Ugyanakkor már önmagában az a tény, hogy számos munkakör jelentős átalakuláson megy keresztül, rámutat arra, milyen fontos a változások tudatos kezelése a vállalatokon belül. Ennek érdekében ajánlott olyan etikai irányelvek és szervezeti folyamatok kialakítása, amelyek biztosítják az AI a felelős alkalmazását, valamint a vonatkozó jogszabályoknak való megfelelést.
A McKinsey Global Institute előrejelzése szerint 2030-ra a munkaerő mintegy 14%-ának új munkakörbe kell átlépnie a folyamatautomatizálás következtében. Ezzel párhuzamosan a Világgazdasági Fórum (World Economic Forum – WEF) becslése szerint világszerte 75 millió munkahely szűnhet meg, ugyanakkor 133 millió új munkahely jöhet létre. Ez azt jelenti, hogy minden megszűnő munkahelyre közel két új állás juthat.
Kai-Fu Lee szerint 2035-re a világon végzett munkák mintegy 40%-ában valamilyen formában AI-t alkalmaznak majd.
Az AI elsősorban azokat a munkaköröket és feladatokat érinti, amelyek ismétlődő folyamatokra épülnek, vagy amelyek könnyen automatizálhatók a jelenleg rendelkezésre álló technológiákkal. Ilyen területek például:
- ügyféltájékoztatási és munkavállalói információs folyamatok;
- üzleti folyamatok automatizálása;
- felügyeleti és ellenőrzési feladatok;
- önvezető járművek;
- áruszállítás, raktározás és logisztika;
- tanácsadási és konzultációs folyamatok;
- mezőgazdaság.
2035-ig várhatóan fokozatosan nő azoknak a munkaköröknek a száma, amelyekben az AI részben vagy teljes egészében átveszi bizonyos feladatok elvégzését. Ugyanakkor számos összetettebb munkakörben az AI nem helyettesíti, hanem kiegészíti az emberi munkát. A technológia célja ezekben az esetekben az, hogy támogassa a munkavállalókat, növelje a hatékonyságot, és segítse a magasabb hozzáadott értékű feladatok elvégzését. Sok esetben tehát az AI nem kiváltja, hanem kiegészíti az emberi munkát.
A vállalatoknak, a kormányoknak, az intézményeknek és a civil társadalomnak egyaránt felelősségük, hogy az emberek átmenete az új munkakörökbe kiegyensúlyozott módon történjen, és a lehető legnagyobb mértékben elkerülhető legyen, hogy egyes társadalmi csoportok kiszoruljanak a munkaerőpiacról.
Példák új munkahelyekre
- MI-ügynökök koordinátora: az ipari és üzleti folyamatokat automatizáló AI-ügynökök működésének felügyeletéért és koordinálásáért felel.
- Promptmérnök (Prompt Engineer): az AI-modellek számára készített utasítások (promptok) megtervezésének és optimalizálásának szakértője.
- AI-etikai és szabályozási szakértő: feladata annak biztosítása, hogy az AI-modellek fejlesztése és alkalmazása megfeleljen az etikai elveknek, valamint a vonatkozó jogszabályoknak – különösen az Európai Unió AI-rendeletének (AI Act).
- Adatelőkészítő (Data Preparator): az adatkészletek előkészítéséért, tisztításáért és konzisztenciájának biztosításáért felel, hogy azok alkalmasak legyenek AI-modellek betanítására.
- Adatplatform-mérnök (Data Platform Engineer): olyan közös adatplatformok és adatterek kialakításáért felel, amelyek biztosítják a AI-rendszerek működéséhez szükséges adatokat.
- AI-fejlesztő: különböző programozási nyelvek és AI-technológiák alkalmazásával fejleszt és finomhangol AI-modelleket.
Következtetés
Összességében megállapítható, hogy az AI várhatóan nettó munkahelyteremtő hatással bír: minden egyes megszűnő munkahelyre legalább két új állás juthat. Az EY tanácsadó cég e témában készült legutóbbi tanulmánya szerint az AI az alkalmazott folyamatok működési hatékonyságát akár 84%-kal is javíthatja. A legnagyobb kihívást az jelenti, hogy a megszűnő vagy átalakuló munkakörökben dolgozókat sikerüljön olyan AI-kompetenciákkal felvértezni, amelyek lehetővé teszik számukra az új szerepkörökbe való sikeres átmenetet, és biztosítják, hogy senki ne szoruljon ki a munkaerőpiacról.
Ezért fontos időben megkezdeni a változások kezelését, hogy az emberek megtanuljanak együtt dolgozni az AI-val. Nem arról van szó, hogy a gépek minden esetben helyettesítik az embereket – bár bizonyos folyamatokban ez valóban megtörténhet –, hanem arról, hogy az AI miként teheti hatékonyabbá az emberi munkát. Segítségével a munkavállalók nagyobb hozzáadott értékű feladatokra összpontosíthatnak, javíthatják termelékenységüket, és hatékonyabban oszthatják be idejüket.
Cikk Information
Website link
Digitális oktatás az európai iskolákban – az Európai Unió Kiadóhivatala
Digitális készségszint
Középszintű
Emelt szintű