Artykuł jest fragmentem publikowanej w Platformie Przemysłu Przyszłości w odcinkach książki pt. „Gospodarka Cyfrowa. Jak nowe technologie zmieniają świat”.
„Czy robot zabierze ci pracę?”
Tym efektownym tytułem serwis BBC kusił potencjalnych czytelników we wrześniu 2015 r. Zaintrygowanym odbiorcom zaserwowano coś na kształt gazetowego horoskopu z akademicką pozłotką – bardzo krótki tekst stanowił rodzaj omasty, daniem głównym była tu wyszukiwarka, w którą można było wpisać nazwę swojej profesji, by poznać ryzyko jej automatyzacji (w ciągu kolejnych dwóch dekad). I tak urzędnik w banku lub na poczcie to zawód zagrożony automatyzacją w 97%, kucharz – w 73%. Wykładowca akademicki może za to spać spokojnie – w jego przypadku ryzyko automatyzacji okazywało się minimalne (3%). Najmniejsze zaś dotyczyło terapeutów, duchownych oraz właścicieli lub zarządców hotelu (0,4%).
Cała ta zabawa przygotowana przez BBC miała źródło w badaniach przeprowadzonych w 2013 r. przez naukowców z Oxford University, Michaela Osborne’a i Carla Freya. Autorzy przyjęli, że potencjał automatyzacji danego zawodu zależy od tego, w jakim stopniu czynności wykonywane w jego ramach mają charakter rutynowy. Automatyzacja najbardziej zagraża tym zawodom, w których pracownicy precyzyjnie manipulują małymi przedmiotami, wykonując powtarzalne czynności, najmniej – tym, w których liczy się kreatywność, umiejętność negocjacji oraz wchodzenie w kontakty z ludźmi. Bazując na danych z amerykańskich rejestrów dotyczących zatrudnienia (O*NET), Osborne i Frey postawili tezę, że w ciągu najbliższych lat automatyzacji może ulec blisko połowa wszystkich zawodów (47%).
Ta apokaliptyczna teza została szybko podchwycona przez media. Środowisko naukowe podeszło do niej z większym dystansem, wytykając Osborne’owi i Freyowi błędy metodologiczne i argumentując, że badanie skutków automatyzacji w odniesieniu do poszczególnych zawodów nie ma większego sensu i należy je zastąpić analizą potencjału automatyzacji określonych zadań wykonywanych w ramach zawodów. Takie podejście przyjęli m.in. eksperci OECD, którzy w 2016 r. poddali analizie dane z 21 państw członkowskich. Według ich szacunków udział zawodów, które są wysoce podatne na automatyzację, jest znacznie niższy i lokuje się na poziomie 9%. Zbliżony wynik zyskali eksperci McKinseya, którzy na podstawie analizy 750 zawodów ocenili, że przy uwzględnieniu obecnego poziomu rozwoju technologicznego tylko 5% zawodów może zniknąć całkowicie z powodu automatyzacji. Sześć na dziesięć zawodów jest jednak w wysokim stopniu podatnych na automatyzację – może ona objąć co trzecie dotąd wykonywane w ich ramach zadanie. Procesy te już zachodzą: eksperci World Economic Forum podają, że w 2018 r. w 12 najważniejszych branżach gospodarki ludzie wykonywali łącznie 71% godzin pracy, w 2022 r. udział ludzkiej pracy spadnie do 58%. Udział maszyn i algorytmów rośnie zwłaszcza w zadaniach związanych z wyszukiwaniem i przesyłaniem informacji oraz obiegiem informacji wewnątrz organizacji (z 46% do 62% w 2022 r.), a także w zadaniach związanych z podejmowaniem decyzji, administrowaniem i monitoringiem.
Największy potencjał automatyzacji – bez względu na sektor gospodarki – wykazują zadania polegające na wykonywaniu przewidywalnych, rutynowych i powtarzalnych czynności, zarówno umysłowych, jak i fizycznych. Pierwszy rodzaj zadań przejmują zautomatyzowane systemy funkcjonujące w oparciu o sztuczną inteligencję, drugi – coraz bardziej elastyczne, lepiej dostosowane do pracy z człowiekiem, uczące się roboty nowej generacji. Mniej wrażliwe na automatyzację będą te czynności zawodowe, w których zwyczajowo ceni się kontakt z drugim człowiekiem, np. edukacja, jak również czynności związane z obsługą ludzi i opieką nad nimi. Problem jednak w tym, że w tym drugim przypadku najczęściej są to prace niewymagające wysokich kwalifikacji, a zatem niezbyt wysoko płatne i nieatrakcyjne dla pracowników wykonujących dziś nieskomplikowaną pracę umysłową, m.in. w administracji publicznej, w produkcji, transporcie i logistyce, których miejsca pracy będą znikać z powodu automatyzacji.
Tempo zmian
Stoimy na progu „drugiej ery maszyn” – tak przynajmniej twierdzą Erik Brynjolfsson i Andrew McAffee, autorzy poczytnych książek „Race Against The Machines” (2011) i „The Second Machine Age” (2014). Ich zdaniem automatyzacja pracy tylko pozornie zachodzi powoli – zmiany kumulują się i w niedługim czasie nabiorą błyskawicznego tempa. Może o tym świadczyć np. rosnący udział pracy maszyn w ogólnej puli wykonywanej pracy.
Część badaczy twierdzi jednak, że potencjał automatyzacji w krótkiej perspektywie jest przeceniany. W obrębie poszczególnych pakietów zadań zawodowych istnieją bowiem spore nisze niepoddające się łatwo automatyzacji, w związku z czym szacowanie skali i tempa automatyzacji przypomina wróżenie z fusów. Dobrze ilustrują to metodologiczne rozterki, przed jakimi stanęli eksperci McKinseya przygotowujący raport „Jobs lost, jobs gained: workforce transitions in a time of automation” (2017). Z ich wyliczeń wynika, że wolne tempo automatyzacji może oznaczać utratę pracy dla 10 mln ludzi, szybkie – dla 800 mln do 2030 r., konieczność zmiany zawodu/pełnionych zadań może dotknąć mniej niż 10 mln ludzi – albo 375 mln. Ostrożnie mówiąc, rozbieżność między skrajnymi scenariuszami jest bardzo duża. W raporcie zaproponowano więc przyjęcie scenariusza pośredniego, w którym pracę może stracić 400 mln ludzi, a przed koniecznością przekwalifikowania stanie dalsze 75 mln.
Eksperci PwC w raporcie „Will robots really steal your job? An international analysis of the potential long term impact of automation” (2018), w oparciu o analizę danych dla 29 państw OECD, postawili niezaskakującą tezę, że tempo automatyzacji będzie zależało od struktury gospodarek poszczególnych krajów. Najwyższe tempo będzie dotyczyło krajów o gospodarkach przemysłowych, gdzie rynek pracy jest względnie sztywny, np. w ramach gospodarki słowackiej w ostatecznym rozrachunku automatyzacji może ulec nawet 40% miejsc pracy. Gospodarki usługowe, takie jak USA i Wielka Brytania, które mają duże zasoby niżej wykwalifikowanych pracowników, mogą doświadczyć średniego poziomu automatyzacji. W krajach nordyckich – o wysokim poziomie zatrudnienia w zawodach mniej podatnych na automatyzację i wysokich kompetencjach kapitału ludzkiego – automatyzacja będzie zachodziła w bezpiecznym tempie. Natomiast kraje wschodnioazjatyckie, gdzie następuje szybki postęp technologiczny, doświadczą wyższego tempa i poziomu automatyzacji w krótszym czasie, jednak w dłuższej perspektywie zostaną relatywnie słabiej dotknięte automatyzacją ze względu na stosunkowo wysoki poziom kompetencji pracowników.
Automatyzacja będzie zachodzić w trzech fazach:
- Trwająca faza algorytmiczna obejmuje automatyzację prostych zadań obliczeniowych oraz analitycznych w sektorach, w których dużą rolę odgrywają ustrukturyzowane dane, np. w finansach i ubezpieczeniach.
- Faza wzmocnienia (augmentation), która osiągnie dojrzałość w latach 20. XXI w., obejmie automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak wypełnianie formularzy, prosta komunikacja i wymiana informacji oraz analiza statystyczna nieustrukturyzowanych danych pozyskiwanych w częściowo kontrolowanym otoczeniu (np. z czujników i maszyn w fabrykach). Zmiany najszybciej będą zachodzić w sektorze finansowym i ubezpieczeniowym.
- W fazę autonomiczną gospodarka wejdzie w latach 30. XXI w. Będzie ona polegała na automatyzacji pracy fizycznej, zwłaszcza takiej, która wymaga sprawności manualnej, oraz na automatyzacji bieżącego rozwiązywania problemów w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu w fabrykach i halach magazynowych. Pojawienie się w pełni autonomicznych pojazdów i robotów spowoduje zmiany w sektorze budowlanym, transporcie, logistyce, gospodarce wodnej i komunalnej.
Jeśli chodzi o Polskę, to w fazie algorytmicznej automatyzacją zagrożone jest zaledwie 2% miejsc pracy, w fazie wzmacniającej – 18%, a w fazie autonomicznej – 33%. Dla porównania analogiczne szacunki dla Słowacji wynoszą 4, 25 i 44%, a dla Korei Południowej – 2, 12 i 22%. Co ciekawe, badania przeprowadzone przez DELab UW (na zlecenie Gumtree) pokazały, że wprawdzie Polacy zdają sobie sprawę z tego, że rynek pracy czekają zmiany pod wpływem automatyzacji, ale nie odnoszą tych zmian do swojej sytuacji zawodowej: 64% respondentów zgodziło się ze stwierdzeniem, że w perspektywie 30 lat maszyny/roboty będą wykonywały większość zadań, które obecnie w pracy wykonują ludzie – częściej były o tym przekonane osoby bezrobotne i robotnicy niewykwalifikowani, jednak średnio tylko 40% zgodziło się ze stwierdzeniem, że to właśnie ich zawód przestanie istnieć. Ogółem niemal połowa Polaków (48%) zgodziła się ze stwierdzeniem: Nic się nie zmieni. Za dziesięć lat będę pracował/a w tym samym zawodzie i wykonywał/a te same zadania. Tymczasem szacunki wskazują, że w perspektywie dwóch dekad przynajmniej co trzecie stanowisko pracy w Polsce może ulec automatyzacji.
Tempo automatyzacji będą również determinować regulacje prawne i otoczenie instytucjonalne, opłacalność inwestycji we wdrażaniu technologii oraz luki kompetencyjne na lokalnych i globalnych rynkach pracy. Dla 3/4 firm przebadanych przez WEF (2018), planujących wdrażanie technologii cyfrowych, ważniejszy jest dostęp do wykwalifikowanych pracowników, którzy będą potrafili przestawić się na współpracę z maszynami i systemami zautomatyzowanymi, niż takie czynniki, jak koszty pracy, elastyczność lokalnego prawa pracy, dostępność surowców czy bliskość aglomeracji.
Widmo bezrobocia technologicznego
Obawa przed bezrobociem technologicznym towarzyszyła każdej kolejnej rewolucji przemysłowej, gdy zadania tradycyjnie wykonywane przez ludzi były przejmowane przez maszyny. Na początku XIX w. luddyści (przeciwnicy pierwszej rewolucji przemysłowej, czyli dziś powiedzielibyśmy przemysłu 1.0, określenie od nazwiska przywódcy, Neda Ludda – red.) niszczyli maszyny tkackie, a w 1930 r., u szczytu drugiej rewolucji przemysłowej, opartej na elektryfikacji i postępującej automatyzacji, brytyjski ekonomista John Maynard Keynes pisał:
Dręczy nas nowa choroba, której część czytelników jeszcze nie zna, ale o której usłyszy nieraz w przyszłości. Mam na myśli bezrobocie technologiczne, to znaczy bezrobocie wynikające z tempa odkrywania przez nas sposobów oszczędności pracy wyprzedzającego tempo, w którym wynajdujemy dla niej nowe zastosowania.
W 1995 r. widmo bezrobocia technologicznego wskrzesił kontrowersyjny amerykański ekonomista Jeremy Rifkin. W książce o znamiennym tytule „Koniec pracy: schyłek siły roboczej na świecie i początek ery postrynkowej” wieszczył, że upowszechnianie się technologii ICT i postępy automatyzacji zwiększą ogólną produktywność oraz zyski globalnych korporacji, a jednocześnie zmniejszą zatrudnienie. Zniszczeniu ulegną miliony miejsc pracy, zwłaszcza te zajmowane przez klasę robotniczą i w mniejszym stopniu przez klasę średnią. Przełoży się to na spadek możliwości nabywczych konsumentów i – potencjalnie – na globalny kryzys gospodarczy. Bezrobocie doprowadzi do wzrostu przestępczości i ogólnego rozkładu społecznego.
Postęp automatyzacji jest wodą na młyn dla pesymizmu technologicznego. W 2016 r. amerykański Instytut Pew zebrał pogłębione opinie 1896 ekspertów zajmujących się zagadnieniami rynku pracy, gospodarki cyfrowej, sektora ICT i polityki społecznej. Blisko połowa z nich (48%) stwierdziła, że w przyszłości roboty i „cyfrowe podmioty” (digital agents) pozbawią pracy znaczącą liczbę pracowników fizycznych, zwłaszcza tych, którzy pracują w przemyśle, co nasili nierówności dochodowe, doprowadzi do bezrobocia i załamania porządku społecznego. Pesymiści podkreślali, że wpływ automatyzacji dotychczas zagrażał głównie „niebieskim kołnierzykom” (pracownikom fizycznym), a nadchodząca fala innowacji zagraża miejscom pracy zajmowanym przez „białe kołnierzyki” (pracownikom umysłowym). Niektórzy wysoce wykwalifikowani robotnicy odniosą sukces w nowym środowisku, ale znacznie większa liczba straci pracę na stałe lub będzie musiała zgodzić się na niskopłatne prace w usługach. Znany aktywista Cory Doctorow podkreśla, że wiara w to, że w długiej perspektywie automatyzacja stworzy więcej miejsc pracy niż ich zlikwiduje, nie jest poparta żadną teorią, tylko obserwacjami przebiegu wcześniejszych boomów automatyzacji. Tymczasem jego zdaniem:
Obecna automatyzacja opiera się na technologiach szerokiego zastosowania – uczeniu maszynowym, komputerach, które zdają test Turinga, uniwersalnej architekturze sieci, która jest równomiernie optymalizowana dla wszystkich aplikacji – i są powody, by wierzyć, że będzie miała ona bardziej dysruptywny charakter i stworzy mniej miejsc pracy niż te, które miały miejsce wcześniej.
Jak już w 1998 r. zauważył Daren Acemoğlu, produktywność poszczególnych grup pracowników zależy od dostępnych im usprawnień technicznych (wynalazków). Dominacja wynalazków przeznaczonych przede wszystkim dla jednej grupy w sposób naturalny rodzi nierówności płacowe. Stosowanie nowych technologii wymaga kwalifikacji – pracownicy, którzy je zdobędą, mogą liczyć na wyższe wynagrodzenie. Wzrost liczby osób obeznanych z technologiami tworzy też impuls do ich rozwoju i coraz większego zaawansowania, a do ich obsługi potrzebne są coraz wyższe kwalifikacje, które są lepiej wynagradzane. W rezultacie różnice w płacach między pracownikami wykwalifikowanymi i niewykwalifikowanymi rosną.
Mechanizm ten nasila się wraz z coraz szybszym tempem rozwoju technologicznego. Automatyzacja będzie prowadzić do likwidacji miejsc pracy, w ramach których wykonuje się proste, rutynowe czynności, łatwo dające się zalgorytmizować, zwłaszcza w sytuacji malejących kosztów wdrażania i obsługi robotów i systemów zautomatyzowanych w zestawieniu z rosnącymi kosztami pracy. Dosadnie skomentował to w 2015 r. Ed Rensi, były dyrektor zarządzający McDonald’s: Taniej jest kupić robotyczne ramię za 35 tys. dolarów niż zatrudnić pracownika, który nieefektywnie będzie sprzedawał frytki za 15 dolarów za godzinę. Wykwalifikowany spawacz zarabia w Stanach Zjednoczonych 25 dolarów za godzinę pracy, podczas gdy koszty działania spawającego robota to jedynie 8 dolarów (przy uwzględnieniu pięcioletniego okresu amortyzacji), ponadto w ciągu 15 lat koszty te mają spaść do zaledwie 2 dolarów. Jak zauważają Brynjolfsson i McAffee:
Nigdy dotąd nie było lepszego momentu dla pracowników z właściwymi umiejętnościami lub wykształceniem, takich, którzy potrafią używać technologii do kreowania wartości. I nigdy też nie było gorszego czasu dla pracowników mających tylko „zwyczajne” umiejętności i zdolności, ponieważ komputery, roboty i inne technologie cyfrowe w nadzwyczajnym tempie zyskują te umiejętności i zdolności.
Postępująca automatyzacja pracy może też pogłębić nierówności w ramach globalnego rynku pracy, wpływając na kondycję tych gospodarek, które rozwijają się w oparciu o outsourcing przyciągany niskimi kosztami siły roboczej. Możliwości oferowane przez rozwój przemysłu 4.0 ułatwiają przenoszenie zakładów produkcyjnych z powrotem do państw wysoko rozwiniętych, gdzie dostępni są lepiej wykwalifikowani pracownicy. Wzrost produktywności i obniżenie kosztów transportu produktu do konsumenta końcowego to niejedyne motywy przyświecające globalnym korporacjom – reindustrializacja bywa też przewrotną reakcją na krytykę dotyczącą łamania prawa pracy w fabrykach w krajach rozwijających się. Podobny mechanizm dotyczy niektórych usług – rozwój asystentów głosowych i botów wykorzystujących sztuczną inteligencję zmniejsza np. potrzebę utrzymywania centrów pomocy (helpdesków) w Indiach.
Kreatywność górą
Co ciekawe, nieznaczna większość (52%) ekspertów przebadanych przez Instytut Pew była nastawiona bardziej optymistycznie i odrzucała radykalny technologiczny determinizm. Wzrost produktywności może ułatwić skrócenie czasu pracy i realizację ideału „społeczeństwa czasu wolnego”, w którym ludzie mają czas na hobby i pracę dla swojej społeczności. Rozwój technologii przyczyni się wprawdzie do likwidacji niektórych rodzajów pracy, ale w ostatecznym rozrachunku utworzy więcej nowych miejsc pracy. Wiele z obecnych zawodów zostanie już wkrótce przejętych przez roboty lub cyfrowe podmioty, ale dzięki ludzkiej kreatywności powstaną nowe zawody, nowe sektory gospodarki i nowe sposoby zarabiania pieniędzy. Taki pogląd dominuje również w raportach wspominanego World Economic Forum – w rezultacie zmiany podziału pracy między ludźmi a maszynami zniknąć może 75 mln miejsc pracy w skali globalnej, ale w ich miejsce pojawi się 133 mln nowych, lepiej dopasowanych do potrzeb cyfryzującej się gospodarki. Co najważniejsze, technologia uwolni nas od codziennej harówki i pozwoli nam zdefiniować nasz stosunek do „pracy” w bardziej pozytywny i społecznie użyteczny sposób. Komplementarność umiejętności oraz kompetencji człowieka i maszyny pozwoli ludziom skoncentrować się na działaniach nierutynowych, wykorzystujących potencjał ludzkiej kreatywności. Ciężka i często niebezpieczna praca fizyczna zostanie zastąpiona pracą umysłową, polegającą na kierowaniu robotami.
Do grona technologicznych optymistów należą H. James Wilson i Paul R. Daugherty, autorzy książki „Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI” (2018). Są oni przekonani, że praca maszyn będzie raczej uzupełniać i wspierać pracę ludzi, a nie ją zastępować, i proponują, by na integrację pracy ludzi i maszyn spojrzeć przez pryzmat trzech grup zadań:
W niektórych zadaniach nadal lepiej będą się sprawdzać kompetencje czysto ludzkie, zwłaszcza tam, gdzie konieczne będzie wyznaczanie kierunków działania, podejmowanie decyzji i wydawanie osądów, kreowanie i empatia. W innych znacznie lepiej poradzą sobie maszyny; dotyczy to wykonywania zadań powtarzalnych, wymagających prognozowania lub adaptacji. Coraz częściej zadania będą miały jednak charakter hybrydowy, łączący kompetencje ludzi i maszyn. W przypadku niektórych czynności to ludzie będą wspierali i uzupełniali maszyny: dotyczy to ich trenowania (np. uczenia sztucznej inteligencji), objaśniania i interpretowania efektów pracy oraz konserwacji; w przypadku innych czynności to maszyny będą potęgowały potencjał ludzi, zwiększając nasze możliwości poznawcze, komunikacyjne i fizyczne.
Zarówno technologiczni pesymiści, jak i optymiści zgadzają się co do jednego: postępujące procesy automatyzacji są „kompetencyjnie dyskryminujące” (skill biased). Współpraca z maszynami i systemami algorytmicznymi będzie wymagała kompetencji technicznych i cyfrowych. Umiejętność prostego programowania z wolna nabiera charakteru równie podstawowego jak umiejętność obsługi programów biurowych. Kluczowe kompetencje to jednak te, których w najbliższym czasie nie posiądą algorytmy i roboty. Automatyzacji trudno poddają się zadania wymagające zdolności do dokładnej i elastycznej percepcji, kreatywności oraz inteligencji społecznej i emocjonalnej. Te same kompetencje będą niezbędne do wykonywania zadań komplementarnych wobec pracy maszyn i zautomatyzowanych systemów. Inteligencja emocjonalna połączona z przedsiębiorczością i krytycznym myśleniem będzie też potrzebna do radzenia sobie z wyzwaniami radykalnie elastycznego rynku pracy i niestabilnością zatrudnienia. Praca w zespołach projektowych, często rozproszonych geograficznie i obejmujących pracowników-maszyny, będzie wymagała umiejętności sprawnego zarządzania, koordynacji i podejmowania decyzji.
Tak zdefiniowany zestaw kompetencji często określa się też mianem metakompetencji lub kompetencji przenośnych (transferable skills), niezmiennie istotnych z perspektywy pracodawcy, bez względu na rodzaj pracy faktycznie wykonywanej w danym momencie. Tworzą one stabilną bazę dla okresowej zmiany kwalifikacji, której będą wymagać pracownicy w cyfrowej gospodarce. Eksperci WEF określają te kompetencje bardziej chwytliwą nazwą „kompetencji przyszłości” i dzielą na trzy kategorie:
- Kompetencje technologiczne – pozwalają w sposób świadomy i sprawczy obcować z technologią w życiu prywatnym i zawodowym. W tej grupie mieszczą się kompetencje z zakresu STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics), jak również zaawansowane kompetencje cyfrowe w zakresie programowania i obsługi zaawansowanych systemów informatycznych. Kluczowego znaczenia nabierają jednak kompetencje mniej zaawansowane, polegające na rozumieniu zasad funkcjonowania maszyn i systemów oraz sterowania nimi za pośrednictwem intuicyjnych interfejsów.
- Kompetencje emocjonalne: pozwalają radzić sobie ze zmianami i niepewnością, ułatwiają pracę w grupie i przejmowanie odpowiedzialności.
- Kompetencje poznawcze: między innymi krytyczne myślenie, rozwiązywanie złożonych problemów czy kreatywność.
Trudno taki profil kompetencji nabyć w zhierarchizowanym systemie edukacji, opartym na dyscyplinie i wymagającym konformizmu ze strony ucznia, nastawionym na wpajanie podręcznikowej wiedzy. Jak zauważył Jack Ma, twórca platformy Alibaba i były nauczyciel, przemawiając w trakcie Światowego Forum Ekonomicznego w Davos w 2018 r., metody nauczania i rzeczy, których uczymy, pochodzą sprzed 200 lat. Również grupa pesymistycznie nastawionych ekspertów z badania Pew wskazywała, że systemy edukacyjne nie najlepiej radzą sobie z przygotowywaniem pracowników, którzy będą musieli się odnaleźć w realiach rynku pracy gospodarki cyfrowej. Analizy WEF wskazują, że ponad połowa wszystkich pracowników będzie wymagała znacznego podniesienia kwalifikacji. Co dziesiąty będzie potrzebował radykalnego przeszkolenia trwającego ponad rok. Osoby o wyjściowym niższym wykształceniu i niższych kompetencjach poznawczych, wykonujący w pracy czynności podatne na automatyzację, mogą mieć większe problemy z przekwalifikowaniem się na pracę wspierającą maszyny lub wspartą przez nie. W szerszym kontekście dostępność pracowników przygotowanych do wykonywania zadań hybrydowych może przesądzić o szansach danej gospodarki w perspektywie postępującej automatyzacji.
Wkrótce opublikujemy w portalu drugą część rozdziału książki „Gospodarka cyfrowa…”, analizującego zmiany na rynku pracy wynikające z cyfryzacji, automatyzacji i wprowadzania przemysłu 4.0. Wcześniej o wpływie robotyzacji na zatrudnienie pisaliśmy w artykule pt. „O tym, jak robot zmieni rolę pracownika”.
