Tema: Informasjonsteknologi
Fremtidens arbeidsliv er her, og alt endres med det. Bli med oss og oppdag hvordan du kan lykkes i denne nye æraen.
Få med deg denne tankevekkende samtalen med Utkarsh Amitabh, CEO for Network Capital og CMO for 5ire.org, en blockchain-enhjørning verdsatt til 1,5 milliarder dollar. Utkarsh, en skribent for Harvard Business Review, Chevening Fellow og Global Shaper i World Economic Forum, skisserte det komplekse landskapet for fremtidens arbeidsliv.
Arbeid blir løsrevet fra ansettelse og skaper en ny bølge av jobber. Samtidig er det legitime bekymringer for massearbeidsledighet, med Goldman Sachs som antyder at opptil 300 millioner jobber kan gå tapt. Foredraget gir et bredere bilde og presenterer en analyse av verdien til fremtidens hvitsnipp-arbeidere.
Tekna Big Data arrangerte nylig et tankevekkende arrangement med Utkarsh Amitabh som hovedtaler. Temaet var «Fremtidens arbeidsliv i AI-alderen», og diskusjonen tok for seg hvordan kunstig intelligens (AI) vil forme fremtiden for arbeid og prestasjoner. Her følger hovedpunktene fra arrangementet.
Utkarsh Amitabh startet med å definere hva prestasjon innebærer. Ifølge filosofen Gwen Bradford er vanskelighetsgrad og kompetent kausalitet essensielle elementer i prestasjoner. Vanskelighetsgrad refererer til utfordringen ved en oppgave, mens kompetent kausalitet innebærer at individet føler de har bidratt til resultatet.
Amitabh utfordret deltakerne til å reflektere over hva som skjer når AI tar over oppgaver som tidligere ble ansett som prestasjoner, som for eksempel koding eller skriving. Hvis en maskin kan utføre oppgavene, vil vi fortsatt se på dem som prestasjoner?
Det finnes to hovedperspektiver når det gjelder fremtiden for arbeid i en AI-drevet verden: teknologioptimisme og teknologi-pessimisme. Teknologioptimister mener at AI vil forvandle arbeidslivet ved å frigjøre oss fra kjedelige og farlige jobber, og la oss fokusere på mer meningsfulle oppgaver. Teknologi-pessimister frykter at AI vil føre til en «stor frakobling» mellom menneskelig innsats og arbeidsresultater, og dermed undergrave vår følelse av prestasjon.
Amitabh bruker begrepene prestasjonsspredning og prestasjonsbytte. Prestasjonsspredning innebærer at flere mennesker kan oppnå prestasjoner ved hjelp av AI, mens prestasjonsbytte betyr at mennesker kan fokusere på mer komplekse oppgaver, mens AI tar seg av det rutinemessige.
Oversettelsesindustrien illustrerer hvordan AI kan påvirke prestasjoner. Mens AI nå kan utføre gjennomsnittlige oversettelser, er det fortsatt behov for høykvalitets oversettelser som krever menneskelig innsikt og forståelse av kontekst. Dette har ført til økt etterspørsel etter dyktige oversettere, mens behovet for gjennomsnittlige oversettere har falt.
Utkarsh Amitabh argumenterte for at fremtidens arbeidsmarked vil kreve en kombinasjon av tekniske ferdigheter og menneskelige egenskaper som dømmekraft og emosjonell intelligens. Samtidig vil utdanningssystemet måtte tilpasse seg for å forberede neste generasjon på en verden hvor AI spiller en stor rolle.
Amitabh avsluttet med å oppfordre til en balansert tilnærming til fremtidens arbeidsliv, der vi er både optimistiske og realistiske. Ved å fokusere på kontinuerlig læring og utvikling, og ved å samarbeide med AI, kan vi navigere i en verden hvor teknologiske fremskritt endrer spillereglene.
Tekna Big Data
Tekna Big Data er nettverket for deg som jobber med, er interessert i eller nysgjerrig på teknologier som data science, kunstig intelligens og tingenes internett. Eksempler på tema vi tar opp i våre webinarer og seminarer er stordata, maskinlæring, kunstig intelligens, automatisering, datasikkerhet, tingenes internett og annet relatert. Nettverket er kun for Tekna-medlemmer, og det er helt gratis og uforpliktende å delta. Bli med i nettverket
Streaming
