Teknikskiftet – när AI förändrar arbetslivet

Det pågår ett stort teknikskifte i arbetslivet. Hur påverkas arbetsmiljön när artificiell intelligens (AI) och robotik införs i stor skala? Och vad händer på arbetsmarknaden när vissa typer av kompetens inte efterfrågas längre? Vi frågade två forskare i IT och nationalekonomi.

AI och maskininlärning är en generell teknik med ett brett användningsområde – alltifrån kundtjänsten på ett företag, till bedömning av röntgenplåtar eller juridisk rådgivning. Trots att utvecklingen går fort finns det inte så mycket forskning om hur införandet av AI och maskininlärning påverkar arbetsmiljön.

– Det är oroväckande, men det är ofta så med teknisk utveckling att tekniken går först och att vi forskar på konsekvenserna efteråt. Det är ju först när något är infört som vi kan veta vad effekterna blir, säger Åsa Cajander.

Hon är professor vid institutionen för informationsteknologi på Uppsala universitet med inriktning på människa-datorinteraktion.  Nyligen skrev hon en rapport på uppdrag av Myndigheten för arbetsmiljökunskap, där hon konstaterar att ett stort teknikskifte pågår som kommer att förändra arbetsmiljön i grunden.

Använda AI som stöd i arbetet

Den forskning som finns pekar på att de som har hög utbildning ofta får använda AI som stöd i sitt arbete. När det gäller enklare arbeten pratar man istället om att ersätta människor med AI. Forskning visar också att vi tycker att vissa typer av arbetsuppgifter är bra att lämna över till AI, som till exempel säkerhetskritiska system.

– Att man har en robot som går in när det brinner i stället för en människa är ju bra för alla. Där är man tacksam över att det finns robotar, AI och automatisering. Ingen blir heller lycklig av att göra enkel administration. Men arbetsuppgifter som är en del av kärnverksamheten, som man verkligen brinner för själv är man inte lika intresserad av att automatisera ur ett användarperspektiv, säger Åsa Cajander.

Inriktad på teknisk utveckling

Ofta är AI-forskningen inriktad på teknisk utveckling, det vill säga hur man lägger upp ett lyckat maskininlärningsprojekt.

– Delar av forskningen säger något om arbetsmiljön – till exempel mätningar som visar att effektiviteten ökar – men det finns väldigt lite forskning om hur man inför AI i en organisation. Hur ska ledarskapet se ut? Hur ska man lägga upp införandet? säger Åsa Cajander.

Själv har hon forskat på digitalisering och arbetsmiljö i tjugo år och tror att en hel del av den kunskapen också går att tillämpa på införandet av AI-system.

Till exempel behöver systemen vara transparenta om de används som beslutsstöd. Åsa Cajander har studerat automatiseringar inom vården, där ett datorverktyg samlar in information om människor som kontaktar vården och sedan rekommenderar sjuksköterskorna att agera på ett visst sätt.

– Det som saknades var en förklaring till varför rekommendationen gjordes. Det kallas ”explainable AI” och är helt centralt. Man ska förstå varför systemet tycker så här.

Hela yrkesrollen förändras

På sikt förändras hela yrkesrollen när vi jobbar nära ett AI-system, till exempel vid automatiseringar inom tillverkningsindustrin. Vi tenderar att bli observatörer av en process, snarare än att själva vara aktiva. Däremot behöver vi övervaka processen och rycka in när det blir fel.

Även i Åsa Cajanders eget yrke är smarta verktyg på ingång. I framtiden kommer hon kanske att kunna mata in sina data, varpå AI:n skriver en text som hon ska läsa igenom och godkänna.

– Vi går från något väldigt aktivt och ganska kreativt till något ganska passivt. Blir det en arbetsmiljö där vi trivs, där vi känner att vi kan använda vår kompetens? säger Åsa Cajander.

Genomsnittslönerna ökar

Ur ett ekonomiskt perspektiv har ny teknik ofta positiva effekter på arbetsmarknaden, visar forskningen. Till exempel ökar genomsnittslönerna, berättar Georg Graetz, forskare vid nationalekonomiska institutionen vid Uppsala universitet.

– I Sverige har genomsnittslönerna ökat med ungefär två procent per år, om man bortser från inflationen, mestadels tack vare ny teknik. Men det finns förstås också människor som drabbas negativt av ny teknik och kan förlora sina jobb.

Ny teknik riskerar också att skapa ojämlikhet, visar forskning i USA och Storbritannien. Löneskillnaderna mellan lågutbildad och välutbildad arbetskraft har stigit sedan 1980 och den mest troliga förklaringen är ny teknik. Däremot har inte samma utveckling skett i Sverige.

– Det är svårt att säga säkert vad det beror på, men den mest troliga förklaringen är kollektivavtalen som har en mycket svagare roll i USA och Storbritannien. I Sverige har vi starka normer och lönespridningen är komprimerad.

Antalet arbetstillfällen ökar

I diskussionen om automatisering finns en föreställning om att ny teknik tar bort jobb, men i själva verket har antalet arbetstillfällen hela tiden ökat under historiens gång, i hela världen. Georg Graetz visar grafer över antal anställda i Sverige inom olika åldersgrupper och kön. För de flesta ligger antal anställda stabilt eller ökar. Undantaget är de unga, där färre arbetar och fler studerar numera.

Det här stämmer inte i alla länder. I USA finns det en stadigt minskande anställningsgrad.

– Det finns absolut platser i världen där du kan oroa dig för att strukturerna ändras på ett sätt som inte är positivt för alla. Men det är ett misstag att tro att det finns ett bestämt antal jobb och att automatisering leder till färre jobb. Det är inte sant.

En annan typ av kompetens efterfrågas

När någon arbetar, producerar något som skapar värde och ger en inkomst, så konsumerar de mer vilket skapar fler arbeten. Därför har alla stora förändringar på arbetsmarknaden, som när jordbrukssamhället övergick i industrisamhället, lett till att nya jobb har skapats.

Däremot bidrar teknikskiften till att en annan typ av kompetens efterfrågas.

– Ibland kan det vara svårt att anpassa sig på kort sikt, men på lång sikt har det här inte varit något problem. Men den stora oron är förstås att det kan uppstå en situation där tekniken förändras så fort att vi inte hänger med, säger Georg Graetz.

Svårt att förutsäga utvecklingen

Att förutsäga framtiden är svårt, eller kanske snarare omöjligt. Frågan är till exempel hur fort utvecklingen verkligen går på det här området.

– När jag började forska om det här fanns det prototyper av förarlösa bilar. Den första prototypen kom 2007 och man förutsåg att de skulle användas i stor skapa inom fem till tio år. I dag har vi delar av tekniken i nya bilar, men företagen använder fortfarande inte förarlösa bilar.

Ofta kommer fantastiska innovationer, men takten i vilken de införs och blir vanliga i samhället är mycket långsammare än väntat. Ibland införs teknik av andra orsaker, till exempel det ökade distansarbetet under pandemin.

– Vi började använda existerande teknik mycket mer, till exempel zoom och skype. Tekniken fanns redan innan men vi förändrade vårt beteende och började använda tekniken, säger Georg Graetz.

Sammanföra data och statistik

Framöver vill han fortsätta att följa hur AI införs i arbetslivet, genom att sammanföra data och statistik inom olika områden. Det behövs också forskning om vilka arbetsmarknadsåtgärder som fungerar för dem som friställs och förlorar jobben, en uppenbar risk i tider av förändring.

Åsa Cajander å sin sida vill fortsätta sin forskning om motivation och engagemang i arbetslivet, genom att följa införandet av AI-system på myndigheter och företag. Hon vill gärna att arbetsmiljöperspektivet får ta större plats, när de nya tekniska möjligheterna diskuteras.

– Bristande arbetsengagemang är till exempel ett jätteproblem i Europa. Många känner sig otroligt frånkopplade och inte motiverade på sina arbeten. Hur motverkar vi det? Hur skapar vi meningsfulla arbeten i framtiden med AI och automatisering? Tänk om AI kunde ta bort de tråkiga, repetitiva och enkla arbetsuppgifterna som ingen blir motiverad av?

Källa: Uppsala universitet-Annica Hulth