Blog

Son yıllarda yapay zekânın gelecekteki istihdam üzerindeki etkisiyle ilgili korkutucu hikâyeler duymaya başladık. Bill Gates’in de aralarında olduğu pek çok kişi (bu hafta aralarına Jeremy Corbyn katıldı!) robotlar üzerine vergi getirilmesini talep ediyorlar. Robotların gelecekte işimizi elimizden alacağı düşüncesi aslında sadece bir varsayım. Bu varsayım iki şeyi göz ardı ediyor: (1) Geniş açıdan baktığımızda, bu dijital dönüşüm bize dünya genelindeki milyonlarca insanın hayat koşullarını iyileştirmek, küresel verimlilikteki düşüşleri tersine çevirmek ve yükselen gelir eşitsizliklerini gidermek için gerçek bir fırsat sunabilir. (2) Geleceğin çalışma gücü insan ya da makine değil, insan ve makine şeklinde olacaktır. Bu yüzden geleceğe bu çalışma biçimini göz önünde bulundurarak bakmalıyız.

Pearson’ın, Nesta ve Oxford Martin School’la birlikte yaptığı yeni araştırmalar da insan ve makine çalışma modelini destekliyor. Bu araştırmalarda, uzman kişilerin globalleşme, şehirleşme ve demografik değişim gibi otomasyonun ötesine geçen trendler konusundaki incelemeleri, algoritmik makine analizleri ile bir araya getirilerek değişen yeni yetkinlik alanları ortaya konuyor. Sonuç, geleceğe ait çok daha niceliksel ve pozitif bir resim ortaya çıkartıyor.

Bulgularımız, robotların işimizi elimizden almadığını gösteriyor, ancak teknoloji, ekonomimizi ve işgücü pazarımızı değiştiriyor. Bunun sonucunda, işverenlerin ve çalışanların ihtiyaç duyacakları becerileri yeniden değerlendirmemiz ve bunun için de eğitim sistemimizi güncellememiz gerekiyor. Robotlar üzerine konulacak herhangi bir vergi, teknolojideki ilerlemeyi yavaşlatabilir. Bunun yerine toplumun bir bütün olarak bu teknolojiden faydalanmasını sağlamaya yönelik çalışmalar yapmalı ve bu konuda yetkin insanları desteklemeliyiz.

Araştırmaya başlangıç noktamız, gelecekte daha fazla talep görmesi muhtemel beceriler ve bilgiler ile bu becerilerin kombinasyonlarının ortaya çıkarması muhtemel olan meslekleri belirlemekti. Bu noktadan hareketle, 2030 yılına kadar hangi iş ve becerilerinin yükselişe geçeceğini ve hangilerine olan talebin düşeceğini tahmin edebiliyoruz.

Araştırma sonuçları, mevcut işgücünün %20’sinin ileride yüzdelik olarak küçülmesi öngörülen mesleklerde çalışacaklarını göstermektedir. Diğer yandan iş gücünün yaklaşık %10’luk kısmının da ileride yüzdelik olarak büyüyerek, daha fazla kişinin istihdam edileceği mesleklerde çalışması öngörülmektedir. Bunlar, eğitim ve sağlık gibi sektörlerdir. Teknolojinin bu sektörlere olan etkisi, iş gücünde bir azalmaya değil, çıktılarda iyileşmeye neden olma eğilimindedir. İşgücünün geriye kalan %70’inin ise gelecekte ne olacağını kesin olarak bilmediğimiz işlerde çalışacağı tahmin edilmektedir. Muhtemelen bu türdeki birçok işin yeniden tasarlanması ve bu işleri yapan kişilerin yeniden eğitime tabi tutulması gerekecektir.

Pearson’ın yürüttüğü bu araştırma, önümüzdeki yıllarda hangi becerilerin daha çok talep göreceği konusunda daha rafine bir bilgiye sahip olmamızı sağlamaktadır. Araştırma sonuçlarına baktığımızda, karmaşık problem çözebilme, özgünlük ve akıcı fikirler üretebilme gibi bilişsel becerilerin giderek artan bir öneme sahip olduğunu görüyoruz. İngiltere’de, muhakeme etme, karar verme, sistem analizi yapma ve sistem geliştirme gibi sistem odaklı düşünceyle (yani karmaşık bilgi gruplarını tanıma, anlama ve bunlara göre hareket etme becerisi) ilgili beceriler belirgin bir şekilde ön plana çıkmaktadır.

Bu araştırma, dijital çağın eğitim reformu için bir taslak plan olma potansiyeline sahiptir. Dijitalleşme, tüm dünyada, eğitmenlere daha fazla kişiselleştirilmiş eğitim verme imkânı sunar. Böylece daha fazla öğrenci için öğrenme çıktıları iyileştirilir ve eğitim alanında pek çok fayda sağlamıştır.

Pearson’da büyük bir değişimin ortasındayız. Şirketin 170 yılı aşkın tarihindeki en temel ve zorlu olan bir değişimden söz ediyoruz. Geleneksel yayıncılıktan, dijitalin öncülük ettiği eğitim şirketi olmaya gidiyoruz. Eğitimin dijitalleştirilmesi, örneğin müzik endüstrisinde olduğu gibi, basit bir format değişikliği ile yapılabilecek bir işlem değildir. Bu, insanlık kadar eski olan evrensel bir ihtiyaç için, yani öğrenme ihtiyacı için, tamamen yeni bir model oluşturmak anlamına gelmektedir.