Numero ng Episode: L010

Pamagat: Guguho Ba ang Career Ladder? Awtomasyon ng AI, Mga Bagong Nagtatrabaho, at ang Kapangyarihan ng Pagsasanay

Drastikong binabago ng Generative AI ang merkado ng paggawa at malubhang tinatamaan nito lalo na ang mga bagong nagtatrabaho (entry-level) sa mga posisyong mataas ang exposure. Isang bagong pag-aaral, batay sa milyun-milyong ADP payroll records sa US hanggang Hulyo 2025, ang nakatuklas na ang mga nakababatang manggagawa na may edad 22 hanggang 25 taong gulang sa mga trabahong pinakamataas ang AI exposure ay nakaranas ng relatibong pagbaba sa employment ng 13 porsyento. Sa kabaligtaran, ang mga nakatatandang manggagawa sa parehong trabaho ay nanatiling stable o nagtala pa ng paglago.

Ayon sa mga mananaliksik, ang shock sa labor market ay nakatuon sa mga role kung saan inaawtomatiko (automates) ng AI ang mga gawain at hindi lang dinadagdagan (augments) ang mga ito. Ang mga gawaing madaling i-codify at isailalim sa pagsasanay, na madalas ginagawa bilang mga unang hakbang ng mga junior employee, ay mas madaling palitan ng AI. Samantala, ang 'tacit knowledge' (tahimik na kaalaman) na nakuha ng mga may karanasan nang manggagawa sa paglipas ng mga taon ay nag-aalok ng resilience o katatagan.

Ang pag-unlad na ito ay may malawak na implikasyon: Ipinapalagay na ang "pinakamababang baitang ay nawawala" sa tradisyonal na career ladder. Ang pagkawala ng mga entry-level position na ito (tulad ng sa software development o customer service) ay sumisira sa tradisyonal na mga landas ng pag-unlad ng kasanayan, dahil ang mga learning ladder para sa mga bagong empleyado ay nagiging mas manipis. Kaya naman, hinaharap ng mga kumpanya ang hamon na muling idisenyo ang mga programa ng pagsasanay upang bigyang-priyoridad ang mga gawaing nagtuturo ng tacit knowledge at kritikal na pagpapasya.

Dahil sa mga hamong ito, ang target na pagsasanay at adopsyon ay nagiging mahalagang salik. Ipinakita ng pilot program ng Google na "AI Works" sa UK na ang ilang oras lamang ng training ay maaaring doblehin o triplehin ang pang-araw-araw na paggamit ng AI ng mga manggagawa. Ang mga interbensyon na ito ay susi sa pagsasara ng AI adoption gap, lalo na sa mga kababaihan at matatandang manggagawa.

Binago ng mga pagsasanay ang pananaw ng mga kalahok: Habang marami ang sa simula ay itinuturing na hindi-relevant ang AI, iniulat ng mga gumagamit matapos ang training na ang mga tool ng AI ay nagbigay sa kanila ng average na savings na mahigit 122 oras bawat taon—mas mataas ito sa mga naunang inasahang estimates. Ang mas mataas na paggamit at mas mahusay na pag-unawa sa mga benepisyo ng application ay humahantong sa pagpalit ng paunang takot sa AI ng optimism, dahil natututo ang mga manggagawa na gamitin ang teknolohiya bilang isang makapangyarihang tool para sa augmentation na lumilikha ng espasyo para sa mas malikhain at estratehikong mga gawain.

Sa episode na ito, tatalakayin namin kung paano muling binibigyan ng kahulugan ng AI revolution ang entry-level na trabaho, bakit kritikal ang pagkilala sa pagkakaiba ng automation at augmentation, at ano ang ginagampanan ng continuing education sa pagbibigay sa mga manggagawa ng mga kinakailangang kasanayan para sa "bagong pinakamababang baitang".

(Paalala: Ang episode na ito ng podcast ay nilikha sa tulong at pagkakabalangkas ng NotebookLM ng Google.)