स्किलस्केप: कैसे कौशल आपकी नौकरी के प्रक्षेपवक्र को प्रभावित करते हैं, और एआई द्वारा स्वचालन के लिए उनके निहितार्थ

यह ब्लॉग पोस्ट हमारे नए शोधपत्र के प्रमुख निष्कर्षों को सारांशित करता है, जिसमें हमारे शोध दल द्वारा विज्ञान अग्रिमों में प्रकाशित कार्यस्थल कौशल के ध्रुवीकरण को शामिल किया गया है: अहमद अलबदुलेरेम, लिजुन सन, बेदुर अल्शेबली, कैला ए हिडाल्गो और इयाद रहवान। हम कौशल पूरकता के लिए एक नया ढाँचा प्रस्तावित करते हैं जो एक श्रमिक के कैरियर की गतिशीलता सहित महत्वपूर्ण श्रम प्रवृत्तियों को पकड़ता है। हमारे मॉडल की अंतर्दृष्टि में व्यवहार्य कार्यकर्ता के कार्यक्रमों के निहितार्थ हैं, नौकरी के ध्रुवीकरण की व्याख्या करते हैं, और एआई से स्वचालन के प्रभाव को समझते हैं। अन्य skillscape.mit.edu पर जाकर हमारे विश्लेषण और अंतर्दृष्टि का पता लगा सकते हैं
वर्तमान रुझान से पता चलता है कि कैरियर की उन्नति दूसरों की तुलना में कुछ के लिए कठिन है।

श्रमिक कॉर्पोरेट सीढ़ी को कैसे आगे बढ़ाते हैं और वे अपने कैरियर की गतिशीलता को अधिकतम कैसे कर सकते हैं? धन असमानता में वृद्धि, नौकरी में ध्रुवीकरण, और पूर्ण आय गतिशीलता में घट जाती है (यानी उन बच्चों का अंश जो अपने माता-पिता से अधिक कमाते हैं) सभी का सुझाव है कि आज के श्रमिकों के लिए ऊपर की गतिशीलता मुश्किल है। यह ऐसा है मानो सीढ़ी पर कैरियर की सफलता के लिए कुछ हैं और दूसरों के लिए अनुपस्थित हैं। लेकिन कौन अटक रहा है, और क्यों?

पारंपरिक ज्ञान के अनुसार, शिक्षा श्रमिक की श्रम शक्ति में प्रवेश का निर्धारण करती है। सीढ़ी पर उच्च शुरुआत करने वाले श्रमिकों के पास शीर्ष पर पहुंचने का एक बेहतर मौका है। हालांकि, उच्च शिक्षा पर रिटर्न ने बढ़ती लागत के साथ तालमेल नहीं रखा है और मध्य-कैरियर कार्यकर्ता आमतौर पर स्कूल लौटने के लिए तैयार नहीं हैं।

इसके बजाय, अधिकांश कार्यकर्ता अपने करियर को आगे बढ़ाने के लिए अपने मौजूदा ज्ञान, क्षमता और कौशल का उपयोग सामाजिक संपर्कों के साथ करते हैं। यही है, एक कार्यकर्ता को नौकरी खोलने की संभावना अधिक होती है यदि उनकी क्षमताएं नौकरी की आवश्यकताओं को पूरा करती हैं। ये क्षमता अधिक उपयुक्त रूप से कॉरपोरेट सीढ़ी पर सवारों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो कुछ के लिए मौजूद हैं और दूसरों के लिए अनुपस्थित हैं।

कौशल का यह सिद्धांत नया नहीं है और कौशल मिलान लंबे समय से नौकरी मिलान प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण तंत्र माना जाता है (बस अर्थशास्त्र में 2010 के नोबेल पुरस्कार के विजेताओं से पूछें)। पहले नौकरी के ध्रुवीकरण और सीमित कैरियर गतिशीलता के अध्ययन ने ध्यान दिया और विभिन्न प्रकार के श्रम पर ध्यान केंद्रित किया। उदाहरण के लिए, डारोन ऐसमोग्लू और डेविड ऑटोर व्यवसायों की वार्षिक मजदूरी को मापते हैं और "मध्यम वर्ग के खोखलेपन" का निरीक्षण करते हैं, जो कि वे मध्य-कौशल रोजगार की कीमत पर कम और उच्च-कौशल रोजगार के लिए बढ़ते रोजगार हिस्सेदारी के रूप में वर्णित करते हैं। उनका तर्क है कि उच्च-कौशल रोजगार संज्ञानात्मक कौशल का लाभ उठाते हैं, जबकि कम-कौशल रोजगार शारीरिक कौशल पर अधिक प्रमुखता से भरोसा करते हैं।

ये संज्ञानात्मक और शारीरिक श्रम श्रेणियां - शिक्षा और मजदूरी के पारंपरिक उपायों के अलावा - बहुत व्यापक हैं। उदाहरण के लिए, विचार करें कि सिविल इंजीनियर और मेडिकल डॉक्टर्स दोनों ऐसे प्रोफेशन हैं जो समान पारंपरिक श्रमिक श्रेणियों में आते हैं; वे दोनों उच्च शैक्षिक आवश्यकताएं हैं, उच्च मजदूरी करते हैं, और संज्ञानात्मक गैर-नियमित श्रम की आवश्यकता होती है। फिर भी, उनके कौशल सेट काफी हद तक गैर-हस्तांतरणीय हैं। यह समझाने के लिए कि सिविल इंजीनियर्स मेडिकल डॉक्टर बनने की संभावना नहीं है - और यह समझाने के लिए कि कौशल सेट अन्य श्रमिकों के कैरियर की गतिशीलता को सीमित कर सकते हैं - हमें विशिष्ट कार्यस्थल कौशल के लिए एक उच्च रिज़ॉल्यूशन फ्रेमवर्क की आवश्यकता है।

हमारा अध्ययन कार्यस्थल कौशल में बेहतर समाधान के लिए इस कॉल का जवाब देता है। व्यापक रूप से व्युत्पन्न कौशल श्रेणियों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, हम अमेरिकी श्रम विभाग द्वारा किए गए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले व्यावसायिक कौशल सर्वेक्षणों का उपयोग करके पूरी तरह से डेटा-संचालित दृष्टिकोण को रोजगार देते हैं। यह जांचने से कि कौशल के जोड़े व्यवसायों के पार महत्व में कैसे भिन्न होते हैं और सर्वव्यापी कौशल के लिए नियंत्रित करते हैं, हम उच्च संपूरकता वाले कौशल के जोड़े की पहचान करते हैं। पूरकता का प्रदर्शन करने वाले कौशल जोड़े उन श्रमिकों की उत्पादकता को बढ़ाकर एक-दूसरे का समर्थन करते हैं, जिनके पास कौशल, या कौशल प्राप्त करने में आसानी होती है। उदाहरण के लिए, गणित और प्रोग्रामिंग में उच्च पूरकता है, लेकिन प्रोग्रामिंग और विस्फोटक शक्ति नहीं है।

स्किलस्केप का निर्माण।

याद रखें कि पहले नौकरी के ध्रुवीकरण के अध्ययन ने मजदूरी को मापा लेकिन यह निष्कर्ष निकाला कि नौकरी का ध्रुवीकरण "उच्च-कौशल" और "कम-कौशल" रोजगार के बीच एक विभाजन है। तो, "कम" और "उच्च" कौशल क्या हैं? इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हम कार्यस्थल कौशल की पूरकता के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं।

यद्यपि हम नौकरी के अवसरों में रुचि रखते हैं, कौशल श्रम प्रणाली में परमाणु हैं, और इसलिए, हम प्रत्येक नौकरी के शीर्षक को कौशल आवश्यकताओं का एक बंडल मानते हैं। अमेरिकी श्रम विभाग के सर्वेक्षण के आंकड़ों का उपयोग करते हुए, हम कौशल जोड़े की पहचान करते हैं जो एक साथ बंडल होते हैं। उदाहरण के लिए, कौशल स्थानिक अभिविन्यास और कौशल परिधीय दृष्टि कई समान नौकरी खिताबों के लिए महत्वपूर्ण हैं:

वे नौकरियां जो कौशल स्थानिक अभिविन्यास और कौशल पेरिफेरल विजन पर सबसे अधिक निर्भर करती हैं।

दूसरी ओर, कॉम्प्लेक्स प्रॉब्लम सॉल्विंग का कौशल व्यवसायों के बहुत अलग सेट का समर्थन करता है:

नौकरियां जो कॉम्प्लेक्स प्रॉब्लम सॉल्विंग पर सबसे ज्यादा भरोसा करती हैं।

इन जैसी टिप्पणियों से हमें उन कौशल को जोड़ने का नेतृत्व होता है जो विभिन्न नौकरियों का समर्थन करने वाले कौशल को डिस्कनेक्ट करते समय समान नौकरियों का समर्थन करते हैं:

पूरक कौशल जोड़े को जोड़ना।

इस तरह से हर जोड़ी कौशल पर विचार करके, हम पूरक कौशल को एक नेटवर्क बनाने के लिए जोड़ते हैं जिसे हम स्किलस्केप कहते हैं:

स्किलस्केप: कौशल संपूरकता द्वारा जुड़े कौशल का एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन नेटवर्क। कौशल ध्रुवीकरण संवेदी-शारीरिक कौशल (दाईं ओर) से सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल (बाईं ओर) को अलग करता है। कौशल O * NET कौशल श्रेणी के अनुसार रंगीन होते हैं।

स्किलस्केप की सबसे महत्वपूर्ण विशेषता कार्यस्थल कौशल का ध्रुवीकरण है। यही है, नेटवर्क की समग्र संरचना संवेदी-शारीरिक कौशल (जैसे लो-लाइट विजन और मैनुअल निपुणता) से सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल (जैसे कि बातचीत और गणित) को अलग करती है। हम पाते हैं कि सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल पर अधिक दृढ़ता से भरोसा करने वाले व्यवसायों में उच्च वार्षिक वेतन होता है, और इसी तरह उच्च औसत घरेलू आय वाले शहरों के लिए। यह पहले के अध्ययनों के काम के बीच एक सीधा संबंध बनाता है और बताता है कि स्किलस्केप के संवेदी-शारीरिक कौशल और सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल पिछले अध्ययनों से क्रमशः (और) उच्च-कौशल हैं। यह सबूत बताता है कि कौशल ध्रुवीकरण नौकरी के ध्रुवीकरण से गुजरता है।

सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल पर रिलायंस उच्च वार्षिक मजदूरी और अमीर शहरों की ओर जाता है। हम एक पेशे के कौशल सेट की पहचान करने के लिए काले घेरे का उपयोग करते हुए स्किलस्केप पर अलग-अलग व्यवसाय पेश करते हैं। व्यवसाय डॉलर की मात्रा 2015 में श्रमिकों के लिए औसत वार्षिक वेतन के अनुरूप है। इसी तरह, हम रोजगार वितरण के साथ व्यावसायिक कौशल आवश्यकताओं को जोड़ते हैं, एक पूरे शहरी कार्यबल की प्रमुख विशेषताओं की पहचान करते हैं और बढ़ती औसत घरेलू आय (डॉलर की राशि) बढ़ती निर्भरता से संबंधित हैं। सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल।

श्रमिक कौशल के साथ कैसे नेविगेट करते हैं?

“क्या मैं यहाँ से वहाँ पहुँच सकता हूँ? क्या मैं छलांग लगाने के लिए तैयार हूं? ”

स्किलस्केप विशिष्ट कार्यस्थल कार्यों और कौशल को शामिल करके पारंपरिक मॉडलों के लिए संकल्प जोड़ता है। यह सुधारित संकल्प नई रोशनी को बहाता है जहां अड़चनें कौशल बेमेल के कारण कैरियर की गतिशीलता को सीमित करती हैं। इसलिए, एक कार्यकर्ता अपने कौशल सेट और नए करियर के अवसरों को बढ़ाने के लिए अपने मौजूदा कौशल का लाभ कैसे उठा सकता है?

कौशल मिलान सिद्धांत के अनुसार, श्रमिकों को नए रोजगार प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए, यदि उनका मौजूदा कौशल सेट किसी नौकरी के अवसर की कौशल आवश्यकताओं के समान है। हमारा विश्लेषण दर्शाता है कि कौशल संपूरकता, जो स्किलस्केप में कौशल के बीच संबंध को परिभाषित करती है, कार्यकर्ता की पिछली नौकरी की कौशल आवश्यकताओं से कार्यकर्ता की नई नौकरी के कौशल की सटीक भविष्यवाणी करती है। हालांकि, यह एकमात्र श्रम प्रवृत्ति नहीं है जिसे हम अपने ढांचे के साथ समझा सकते हैं! स्किलस्केप व्यावसायिक कौशल आवश्यकताओं के लिए अस्थायी परिवर्तन की भविष्यवाणी करता है और यहां तक ​​कि पूरे शहरी श्रम बाजारों के कौशल समय के साथ कैसे विकसित होते हैं। अंतर्दृष्टि का यह स्तर दर्शाता है कि कार्यस्थल कौशल अमेरिकी अर्थव्यवस्था से कैसे गुजरता है और यह बताता है कि हमारे ढांचे में वर्करों और शहरी नीति को सूचित करने की क्षमता है, जिसका उद्देश्य वैश्वीकरण और स्वचालन के कारण तेजी से प्रतिस्पर्धी अर्थव्यवस्था में रोजगार के अवसरों को बनाए रखना है।

कौशल ध्रुवीकरण के परिणाम

रोमांचक होते हुए, हमारे परिणाम भी संबंधित हैं। जब हम नौकरियों के बीच श्रमिकों के बदलाव की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता के साथ स्किलस्केप के कौशल ध्रुवीकरण को जोड़ते हैं, तो हम ठीक से देखते हैं कि कैसे कौशल मिलान श्रमिकों के कैरियर की गतिशीलता के लिए अड़चन पैदा कर सकता है और परिणामस्वरूप नौकरी ध्रुवीकरण बना सकता है। वास्तव में, जब हम सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल पर एक व्यवसाय की निर्भरता के लिए हमारे उपाय को जोड़ते हैं, तो हम तीन प्रकार के श्रमिकों का निरीक्षण करते हैं: (1) संज्ञानात्मक कार्यकर्ता, (2) शारीरिक कार्यकर्ता, और (3) कार्यकर्ता जो दो सेटों के बीच फंस गए हैं। कौशल के। सामाजिक-संज्ञानात्मक श्रमिकों के पास कई अन्य सामाजिक-संज्ञानात्मक नौकरी के अवसरों तक पहुंच है, क्योंकि उनके कौशल अन्य सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल के पास हैं। इसका कारण यह है कि स्किलस्केप का सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल घने रूप से जुड़ा नेटवर्क समुदाय बनाता है। इसी तरह, शारीरिक दक्षता पर भरोसा करने वाले कर्मचारी भी इसी तरह के शारीरिक रोजगार के अवसरों में पार्श्व गतिशीलता का आनंद लेते हैं। हालांकि, यह पार्श्व गतिशीलता ऊपर की गतिशीलता नहीं है। उच्च वार्षिक मजदूरी वाले व्यवसाय सामाजिक-संज्ञानात्मक कौशल (ऊपर देखें) पर अधिक दृढ़ता से भरोसा करते हैं। इसका मतलब यह है कि शारीरिक कार्यकर्ता जो कैरियर की सीढ़ी पर चढ़ना चाहते हैं, उन्हें दो कौशल सेटों के बीच स्किलस्केप में अंतर को पाटना चाहिए। हालांकि, इस संक्रमण का प्रयास करने वाले श्रमिक वास्तव में राष्ट्रीय रोजगार के आंकड़ों के अनुसार फंस जाते हैं! प्रभावी रूप से, हम पाते हैं कि कौशल ध्रुवीकरण कैरियर की गतिशीलता के लिए एक अड़चन के रूप में कार्य करता है।

स्किलस्केप पर अनुमानित वास्तविक कार्यकर्ता संक्रमण के उदाहरण। ब्लैक सर्कल व्यवसाय के कौशल सेट का प्रतिनिधित्व करते हैं और डॉलर की मात्रा 2015 में अमेरिकी श्रमिकों के लिए औसत वार्षिक वेतन के अनुरूप है।

एअर इंडिया और स्वचालन के लिए निहितार्थ

यह लंबे समय से सोचा गया है कि ऑफ-शोरिंग और तकनीकी परिवर्तन अमेरिका में बढ़ती धन असमानता और नौकरी के ध्रुवीकरण में योगदान करते हैं। यद्यपि व्यवसाय और रोजगार अक्सर ब्याज की इकाइयां हैं, ये तंत्र वास्तव में सीधे कौशल पर काम करते हैं। इस बात पर विचार करें कि एक विशिष्ट तकनीक अक्सर दायरे में संकीर्ण होती है (जैसे कि रोबोट के हाथ में गति की सीमित डिग्री होती है या एक विशेष मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समस्याओं के एक विशिष्ट वर्ग को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है)। इसका मतलब यह है कि प्रौद्योगिकी का प्रत्येक टुकड़ा वास्तव में बहुत विशिष्ट कौशल की मांग को बदल देता है (उदाहरण के लिए, रोबोटिक हाथ मैनुअल निपुणता के साथ श्रमिकों की मांग कम कर देता है)। कौशल की मांग के लिए ये सूक्ष्म गड़बड़ी राष्ट्रीय श्रम प्रणाली में तकनीकी बेरोजगारी, कार्यकर्ता प्रवास, और व्यावसायिक कौशल पुनर्वितरण सहित सूक्ष्म श्रम प्रवृत्तियों के रूप में पूरे देश में फैलती है और फैलती है। अगर हमें ऑफ-शोरिंग और ऑटोमेशन की अपनी समझ में सुधार करना है तो हमें व्यापक श्रम प्रणाली में व्यक्तिगत कार्यस्थल कार्यों और कौशल की भूमिका को समझना चाहिए। हमारा अध्ययन उस दिशा में पहला कदम है।

एक कार्यकर्ता करियर की सीढ़ी पर तभी चढ़ सकता है, जब पर्याप्त जगह हो। तदनुसार, हमारे शोध से पता चलता है कि किसी कार्यकर्ता के कौशल, ज्ञान और क्षमताओं का सेट सीधे कैरियर की गतिशीलता के लिए उनके अवसरों को प्रभावित करता है। और विशिष्ट कार्यस्थल कौशल पर हमारा ध्यान बेहतर समय पर नहीं आ सकता था! जैसा कि सीढ़ी से जंग को व्यवस्थित रूप से ऑफ-शोरिंग और स्वचालन द्वारा हटा दिया जाता है, हमें उन श्रम मॉडल में सुधार करना जारी रखना चाहिए जो कौशल के लिए इन सूक्ष्म गड़बड़ियों के लिए जिम्मेदार हैं। इस अध्ययन में हम जो सुधार पेश करते हैं, वह नौकरी के ध्रुवीकरण के लिए एक अंतर्निहित तंत्र के रूप में कौशल ध्रुवीकरण की महत्वपूर्ण भूमिका को दर्शाता है। यह महत्वपूर्ण तथ्य नीति निर्माताओं को मदद करेगा क्योंकि वे तेजी से ध्रुवीकृत अर्थव्यवस्था में मौजूदा रोजगार के अवसरों को बनाए रखने या विकसित करने के लिए नीति डिजाइन करते हैं।

स्किलस्केप बनाने वाली शोध टीम का वास्तविक फुटेज।