Capacitatea inteligenței artificiale (AI) de a înlocui munca umană a generat îngrijorări serioase potrivit cărora adoptarea rapidă a noilor tehnologii ar putea provoca o creștere semnificativă a șomajului. Această situație stârnește dezbateri despre viitorul locurilor de muncă și ridică întrebări privind relevanța actuală a sistemelor de educație și a diplomelor universitare în integrarea tinerilor pe piața muncii.
Expertul în educație Marian Staș a explicat pentru Antena3.ro că revoluția AI nu va însemna dispariția locurilor de muncă sau a instituțiilor de învățământ tradiționale, dar va pune o presiune uriașă pentru adaptarea competențelor viitoare și pentru redefinirea rolului cadrelor didactice.
"Toată experiența de învățare și tot ceea ce înseamnă meseriile viitorului se transformă dramatic", a precizat Marian Staș.
Ce spun studiile despre ascensiunea AI
Cercetările recente par să îi confirme punctul de vedere. Un studiu realizat de Goldman Sachs contestă narațiunea apocaliptică privind pierderea masivă a locurilor de muncă: deși AI are potențialul de a înlocui anumite joburi, ea poate genera și noi oportunități. Totuși, experții avertizează că ar putea exista o perioadă temporară de șomaj crescut, în timp ce lucrătorii afectați de AI își caută noi locuri de muncă, un fenomen similar cu alte perioade de schimbări tehnologice rapide.
În paralel, un raport al Organizației Internaționale a Muncii (ILO) estimează că aproximativ 25% din locurile de muncă la nivel global sunt expuse inteligenței artificiale generative, cel puțin parțial, adică unele dintre sarcinile lor pot fi susținute sau automatizate de AI. Totodată, istoria arată că schimbările tehnologice tind să stimuleze apariția de noi ocupații: aproximativ 60% dintre joburile din SUA de astăzi nu existau în 1940, iar peste 85% din creșterea ocupării forței de muncă de atunci a provenit din locuri de muncă generate de tehnologie.
Potrivit lui Marian Staș, revoluția AI nu „șterge” calificări peste noapte, dar schimbă dramatic ce competențe sunt valoroase și cum sunt aplicate. Mai realist decât afirmația „vor dispărea” este să spunem că locurile de muncă vor fi automatizate sau transformate.
Care vor fi calificările relevante
Potrivit acestuia, calificările care își vor păstra sau chiar crește relevanța se pot împărți în mai multe categorii:
1. Competențe cognitive avansate:
Potrivit lui Marian Staș, AI excelează la execuție și analiză rapidă, dar încă depinde de oameni pentru gândire critică și judecată contextuală, rezolvarea de probleme ambigue, luarea deciziilor strategice, creativitate reală și conceptualizare, precum și etică și responsabilitate. “Exemple de domenii care se bazează pe aceste competențe includ strategie, management, cercetare, consultanță și arhitectura de sisteme”, precizează expertul.
2. Competențe profund umane:
Orice implică emoție, empatie, influență sau încredere rămâne solid, potrivit lui Marian Staș. Aceste elemente vizează roluri de leadership, negociere, vânzări consultative, psihologie și coaching, educație, în special roluri interactive, și HR. “AI poate asista în aceste domenii, dar relațiile umane sunt greu de automatizat complet”, spune Marian Staș.
3. Competențe tehnice și alfabetizare digitală:
Această categorie include oamenii care știu să folosească eficient inteligența artificială: specialiști în analiza și interpretarea datelor, în dezvoltarea și antrenarea sistemelor AI, în automatizarea proceselor și utilizarea platformelor fără programare, în securitate cibernetică, dar și în proiectarea de produse și sisteme digitale. "La fel de importanți sunt cei care știu să formuleze corect cerințe pentru AI și să coordoneze integrarea mai multor instrumente inteligente. Acești utilizatori avansați vor fi extrem de căutați în toate domeniile.”
4. Domenii practice și fizice:
AI nu va putea înlocui ușor activități fizice complexe, munca făcută de electricieni, instalatori, mecanici, construcții, chirurgie și medicină intervențională, logistică operațională și servicii tehnice. "Deși robotica avansează, implementarea acesteia este lentă și costisitoare", mai precizează expertul.
5. Creativitate, gust și direcție:
Potrivit lui marian Staș, "AI poate genera conținut, dar oamenii definesc conceptul, direcția artistică, brandul, storytelling-ul autentic și diferențierea. Astfel, rolurile creative evoluează, nu dispar”.
Ce competențe riscă automatizarea
Există și calificări cu risc mare de automatizare, în special cele care sunt repetitive, previzibile și bazate pe reguli clare.
1. Muncă de rutină cognitivă: Aceasta include activități precum data entry, contabilitate de bază, raportare standardizată, suport administrativ, procesare documente și testare manuală.
2. Roluri intermediare informaționale: În această categorie intră copywriting generic, traduceri standard, research de bază, customer support de nivel 1 și redactare procedurală.
3. IT de execuție pură: Aceasta se referă la coding repetitiv, testare manuală simplă, web development standardizat și task-uri foarte definite. Este important de subliniat că programatorii buni nu dispar, doar execuția simplă este afectată.
În același timp, potrivit lui Marian Staș, există anumite meta-competențe care sunt cele mai sigure pe termen lung, indiferent de industrie. Acestea includ adaptabilitate rapidă, învățare continuă, utilizarea inteligentă a AI-ului, fără a fi nevoie de expertiză tehnică, gândire sistemică, comunicare clară și capacitatea de a lua decizii în condiții de incertitudine.
“Un principiu simplu de realitate este că AI înlocuiește în principal task-uri, nu profesii întregi. Mai exact: contabilii nu dispar, dar cei care fac doar muncă de rutină pot fi înlocuiți; programatorii nu dispar, însă cei fără gândire de sistem devin irelevanți”, precizează expertul.
Cum ar trebui să realizeze profesorii verificarea competențelor elevilor
Potrivit lui Marian Staș, într-un context în care inteligența artificială devine o rutină cognitivă zilnică, întrebarea nu trebuie să fie „cum împiedicăm AI-ul”, ci „ce competențe mai are sens să măsurăm când AI-ul devine infrastructură cognitivă”.
“Dacă evaluarea rămâne ancorată în memorare și reproducere, ea va deveni rapid irelevantă. Dacă însă se mută spre gândire, judecată și creație, AI-ul poate chiar îmbunătăți rigoarea academică”, spune expertul în educație.
Potrivit acestuia, un sistem de evaluare sănătos ar trebui să pivoteze în câteva direcții majore:
Trecerea de la răspunsuri la procese cognitive: “Nu doar ce ai obținut contează, ci cum ai gândit. Evaluarea ar trebui să includă justificarea deciziilor, trasabilitatea raționamentului, reflecția critică asupra erorilor și comparația între alternative. Exemplele pot include jurnale de raționament, explicații metacognitive („de ce am ales această abordare”) sau audit al gândirii, nu doar al rezultatului”.
Evaluarea competenței de a lucra cu AI: “Devine echivalentul unei biblioteci, al unui calculator și al unui asistent. Devine relevantă capacitatea de formulare a întrebărilor, verificarea și validarea răspunsurilor AI, detectarea halucinațiilor și a biasului, precum și integrarea critică a informației. A ignora această dimensiune ar fi similar cu a evalua matematica interzicând calculatorul”, spune Marian Staș.
Sarcini autentice, greu de externalizat complet: “Problemele artificiale sunt cele mai ușor de rezolvat de AI. Evaluarea ar trebui să favorizeze probleme deschise, contexte ambigue, studii de caz reale, design, creație și argumentare. AI poate ajuta, dar nu poate substitui complet judecata contextuală. Exemplele pot include construirea unei politici publice cu justificarea compromisurilor, analiza consecințelor etice ale unei decizii sau propunerea unei soluții sub constrângeri contradictorii”.
Mai multă evaluare orală și interactivă: “Dialogul dezvăluie gândirea reală. Formate precum susținerile orale, apărarea argumentelor, examinarea prin conversație sau sesiuni Q&A adaptive pot evidenția înțelegerea profundă”.
Evaluare continuă, nu evenimente izolate: Potrivit lui Marian Staș, testele unice devin fragile într-o lume cu AI, iar alternativele trebuie să includă proiecte interactive, evaluare bazată pe progres și feedback ciclic.
Metacogniția devine competență centrală: “Într-o lume cu AI, diferența majoră nu mai este inteligența brută, ci capacitatea de a ști ce nu știi, evaluarea calității informației și reglarea propriei gândiri. Studentul bun nu este cel care știe tot, ci cel care navighează incertitudinea inteligent”, spune expertul în Educație.
Redefinirea noțiunii de fraudă academică: Potrivit lui Marian Staș, utilizarea AI nu trebuie automat percepută ca plagiat: "Trișatul real devine prezentarea gândirii altcuiva ca fiind proprie, lipsa înțelegerii soluției prezentate și incapacitatea de a explica, adapta sau extinde ceea ce ai produs. Problema nu este instrumentul, ci simularea competenței".
“Concret, un astfel de sistem ar combina examene clasice — dar axate pe gândire, nu memorare — proiecte în care utilizarea AI este permisă explicit, evaluări orale, portofolii cognitive, reflecții metacognitive și sarcini autentice, interdisciplinare”, a conchis Marian Staș.
Ştiri video recomandate
