Авторы Ник Доусон, Мэри-Энн Уильямс и Мариан-Андрей Ризою
Гарантия занятости никогда не может считаться само собой разумеющейся. Особенно в эти времена повсеместных изменений, подстегнутых COVID-19. Поскольку правительства принимают меры военного времени, чтобы «сгладить кривую», многие рабочие вынуждены переходить к новой карьере. Однако переход с одной работы на другую может быть трудным или невозможным, если разрыв в навыках слишком велик.
В этом заключается основная проблема навигации по «будущему работы»: как эффективно переводить работников в масштабе, чтобы обеспечить качественные рабочие места, отвечающие новым требованиям рынка труда?
Успешный переход на другую работу обычно предполагает использование работниками имеющихся навыков и развитие новых навыков для удовлетворения требований их целевой профессии. Важно развивать «правильные» навыки, чтобы восполнить этот пробел. Эта проблема побудила нас применить машинное обучение к данным о рынке труда и создать «систему рекомендаций при смене места работы». Используя данные о вакансиях в режиме реального времени от Burning Glass Technologies в сочетании со статистикой занятости и данными обследований домохозяйств, мы создали систему, которая не только рекомендует карьерные пути, но и конкретные навыки, которые необходимо развить, чтобы помочь им в этом. Наша система доказала свою высокую точность и подтверждена историей смены должностей.
Пространство навыков
Мы начали «с нуля», сначала измерив «сходство» между индивидуальными навыками, которые являются основными способностями, которые позволяют работникам выполнять свою работу. Каждый маркер на рисунке ниже представляет навык, а цвета - это группы похожих навыков. Чем ближе навыки вместе, тем больше они похожи и важны в сочетании друг с другом в одной работе.
Приведенная выше карта навыков формирует основу для измерения сходства профессий. Затем мы оцениваем сходство между наборами навыков, чтобы определить, насколько профессии «близки» каждой из них с учетом их требований к навыкам. На приведенном ниже рисунке показано сходство между профессиями в Австралии в 2018 году. Каждый маркер представляет собой отдельную профессию, а цвета отображают риск автоматизации в ближайшие два десятилетия (синий означает низкий риск, а красный - высокий риск). Очевидно, что похожие профессии тесно сгруппированы вместе, при этом медицинские и высококвалифицированные профессии имеют наименьший риск автоматизации.
Последним шагом является объединение меры сходства профессий с рядом других переменных рынка труда для создания рекомендательной системы при смене профессии. Наша система использует самые современные методы машинного обучения, чтобы «учиться» на исторических данных о смене профессии и точно прогнозировать смену работы в будущем. Она не только обеспечивает высокий уровень точности (76%), но также учитывает асимметрию между сменами заданий. Например, в среднем «дворнику» будет труднее стать «юристом», чем наоборот. Это связано с асимметрией образования, опыта и навыков.
Карта переходов
На рисунке ниже выбрано 20 профессий и показана вероятность перехода между ними в каждой паре. Мы называем это картой переходов. Способ чтения карты следующий: для данной ячейки вероятность переключения карьеры с «исходного» занятия (столбец) на «целевое» занятие (строка) указывается оттенком синего. Темно-синий означает более высокие вероятности перехода, а более светлый - более низкие вероятности. Как было замечено, люди склонны придерживаться одной и той же профессии даже при смене работы. Между парами профессий очевидна асимметрия. Например, «финансовый менеджер» имеет более высокую вероятность стать «бухгалтером-клерком», а не наоборот. И, как правило, легче перейти на одну профессию (например, «бармены и бариста»), чем на другие («биологи»). Дендрограмма (линии слева и вверху диаграммы) группирует профессии в зависимости от легкости их перехода. Существует четкое разделение между профессиями, ориентированными на оказание услуг, и профессиями, связанными с ручным трудом.
Рекомендации по работе с искусственным интеллектом
Иногда новая карьера требует развития новых навыков, но каких? Система искусственного интеллекта может помочь в их идентификации. Мы создали систему рекомендаций по переходу на другую работу, чтобы давать рекомендации как в отношении работы, так и в отношении навыков. Мы показываем, как устроены системные миры «Домашних уборщиков» - профессии, в которой во время COVID-19 в Австралии произошло серьезное сокращение занятости.
Во-первых, мы используем карту переходов для визуализации профессий, к которым проще всего перейти. Мы также сопоставляем профессии с их «основным» и «несущественным» статусом во время кризиса COVID-19: синие маркеры обозначают «важные» профессии, которые могут продолжать работать во время блокировки, а красные маркеры показывают «второстепенные». Мы определяем наиболее рекомендуемые профессии, как показано в правой части блок-схемы (нижняя половина изображения), отсортированные в порядке убывания вероятности перехода. Ширина сегмента показывает количество отверстий, доступных для каждого занятия. Цвета сегмента показывают, увеличился или уменьшился спрос по сравнению с тем же периодом 2019 года (до COVID).
Первые шесть рекомендаций по переходу на «Домашник уборщики» все испытали снижение спроса, что неудивительно, поскольку правительство ограничило «второстепенные» услуги в Австралии в этот период. Тем не менее, седьмая рекомендация «Люди, осуществляющие уход за престарелыми и инвалидами» значительно выросла в спросе в начале периода COVID-19, будучи классифицированной как «основная» профессия. Как правило, лучше перейти на работу с высоким спросом, и мы выбираем «лиц, осуществляющих уход за престарелыми и инвалидами» в качестве целевой профессии для этого примера.
Какие навыки развивать для новых занятий
Система рекомендаций по переходу на другую работу также может рекомендовать навыки, которые необходимо развивать работникам. Существуют ограничения по времени и ресурсам для развития новых навыков. Таким образом, работники должны расставить приоритеты, какие навыки развивать.
Мы утверждаем, что работник должен вкладывать средства в развитие навыков, наиболее важных для его новой профессии, которые больше всего отличаются от навыков, которыми он обладает в настоящее время. В случае с «Домашними уборщиками» на рисунке выше наиболее рекомендуемые навыки, помогающие перейти к профессии «Уход за престарелыми и инвалидами», - это специализированные навыки ухода за пациентами, такие как «Помощь в соблюдении гигиены пациента».
С другой стороны, причины не развивать навык заключаются в том, что навык не важен для новой профессии или когда он очень похож на их текущую профессию. Из рисунка видно, что, хотя для некоторых профессий «опекун престарелых и инвалидов» требуются навыки «бизнес-анализа» и «финансов», эти навыки не имеют большого значения для профессии «опекун престарелых и инвалидов», поэтому им не следует отдавать приоритет. Точно так же такие навыки, как «глажка» и «стирка» требуются для работы «престарелым и инвалидом», но вполне вероятно, что «домашние уборщики» уже обладают этими навыками (или они могут легко их приобрести).
Хотя будущее работы остается неясным, изменения неизбежны. Новые технологии, экономические кризисы и другие факторы будут по-прежнему влиять на спрос на рабочую силу, заставляя рабочих переходить с одной работы на другую. Если переход на рабочую силу происходит эффективно, на всех уровнях рынка труда возникают значительные выгоды в области производительности и справедливости; если переходы медленные или неудачные, значительные расходы ложатся как на государство, так и на отдельных лиц. Следовательно, в интересах рабочих, фирм и правительств, чтобы переход на рабочую силу был эффективным и действенным. Наше исследование может помочь людям эффективно переключаться с одной работы на другую и находить качественную работу, которая поддерживает их жизнь.
Эта статья подготовлена на PLOS ONE.