Nie tylko automatyzacja. Jak firmy mogą radzić sobie z lukami kadrowymi?

Przyszłości rynku pracy nie da się oprzeć wyłącznie na technologii – wynika z projektu Horyzont Europa Link4Skills. Jak wskazują autorzy, technologia może zmniejszać zapotrzebowanie na część stanowisk, ale równocześnie tworzy nowe potrzeby kompetencyjne i sprawia, że część umiejętności pracowników pozostaje niewykorzystana.

Nie tylko technologia, ale cały system

– AI i automatyzacja są potrzebne, ale nie zastąpią myślenia strategicznego. Firmy, które dziś zakładają, że technologia sama rozwiąże problem wakatów, popełniają błąd. Wyniki Link4Skills pokazują, że potrzebujemy miksu działań: mądrej automatyzacji, selektywnej migracji, uznawania kwalifikacji oraz doszkalania i przekwalifikowywania pracowników, zarówno rodzimych, jak i migranckich – tłumaczy prof. Izabela Grabowska, liderka naukowa projektu Horyzont Europa Link4Skills.

Eksperci podkreślają, że pracodawcy powinni odejść od krótkoterminowego łatania wakatów. W praktyce chodzi o mapowanie kompetencji, planowanie sukcesji, inwestowanie w szkolenia, tworzenie ścieżek awansu oraz lepsze wykorzystywanie kwalifikacji pracowników z zagranicy.

Skąd biorą się luki kadrowe

Link4Skills zwraca uwagę, że brak pracowników i brak kompetencji to nie zawsze ten sam problem. Na nieobsadzone stanowiska wpływają m.in. różnice między oczekiwaniami pracodawców a kwalifikacjami kandydatów, poziom wynagrodzeń, warunki zatrudnienia, sposób rekrutacji oraz lokalizacja miejsc pracy. Dodatkową barierą bywa brak formalnego uznania umiejętności zdobytych za granicą.

Analizy pokazują też, że nie istnieje jedno rozwiązanie, które całkowicie usunie strukturalne problemy rynku pracy. Automatyzacja może zmniejszać liczbę wakatów, ale jednocześnie prowadzić do sytuacji, w której część kompetencji pracowników nie znajduje zastosowania. Z kolei inwestycje w edukację, szkolenia i przekwalifikowanie pomagają dopasować ludzi do nowych potrzeb, choć mogą jedynie przesuwać niedopasowania między zawodami i poziomami kwalifikacji.

Migracja nie zastąpi planowania

Drugim wnioskiem z badania jest to, że automatyzacji i migracji nie należy traktować jako konkurencyjnych dróg. Rozwój technologii ogranicza zapotrzebowanie na niektóre zadania, ale równocześnie zwiększa popyt na pracę komplementarną wobec technologii i na nowe profile kompetencyjne.

Podobnie samo nastawienie polityki migracyjnej na pozyskiwanie wybranych grup pracowników nie daje gwarancji sukcesu. Liczy się cały łańcuch działań: sprawna rekrutacja, weryfikacja kwalifikacji, dopasowanie kompetencji do potrzeb pracodawców, kursy językowe, szkolenia zawodowe i stabilne warunki zatrudnienia. Jak wskazuje Link4Skills, migracja selektywna angażuje nie tylko państwo, lecz także pracodawców, instytucje szkoleniowe, pośredników i samych migrantów.

W sektorach krytycznych człowiek nadal jest potrzebny

W części branż technologia może jedynie wspierać pracowników, a nie ich zastępować. Link4Skills wskazuje tu m.in. opiekę, ochronę zdrowia, rzemiosło i zawody techniczne. W Niemczech i Austrii automatyzacja oraz migracja są traktowane jako działania uzupełniające, a nie wzajemnie wykluczające się.

– Pracodawcy powinni przestać pytać: technologia, automatyzacja czy migracja? Właściwe pytanie brzmi: które zadania automatyzujemy, jakich ludzi potrzebujemy, jakie kompetencje rozwijamy i jak tworzymy system, w którym pracownicy, lokalni i migranccy, mogą realnie wykorzystać swoje umiejętności – zaznacza prof. Izabela Grabowska.

W osobnym komentarzu przywołanym przez Linux Polska pojawia się też ostrzeżenie, że wdrażanie AI bez spójnej strategii może przynieść więcej problemów niż korzyści. Badanie Salesforce pokazuje, że w 89% firm przynajmniej raz pojawił się wynik wygenerowany przez AI, który okazał się niedokładny lub błędny. Z kolei 95% dyrektorów finansowych ocenia wykorzystanie AI w analizie danych jako obszar obarczony ryzykiem, m.in. ze względu na możliwość ujawnienia poufnych informacji i wrażliwych danych.

– Niektóre organizacje decydują się na implementację dość przypadkowych narzędzi i modeli sztucznej inteligencji z nadzieją, że usprawnią one dotychczasowe procesy. Tymczasem, aby osiągnąć oczekiwane efekty, konieczne jest zbudowanie kompletnych systemów. Należy je zintegrować z dotychczas wykorzystywaną infrastrukturą IT oraz sukcesywnie rozwijać. Takie podejście zapewni większą kontrolę nad wykorzystywanymi rozwiązaniami – ograniczy błędy AI, zwiększy trafność wyników oraz poprawi zarządzanie kontekstem. Stworzenie spójnego środowiska nie wymaga zmian w architekturze, ale wiąże się z rewolucją w kulturze organizacyjnej. Dlatego należy edukować zespół w zakresie świadomego i bezpiecznego wykorzystania AI – podsumowuje Sebastian Jaworski, wiceprezes Linux Polska.