Goldman သည် နည်းပညာအနှောင့်အယှက်ပေးမှု၏ ‘အနှောင့်အယှက်’ သက်ရောက်မှုဆိုင်ရာ 40 နှစ်ကိုယ်တိုင်အချက်အလက်များကိုလေ့လာခဲ့ပြီး Gen Z သည် အန္တရာယ်အများဆုံးမရှိကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့သည်

(SeaPRwire) –   ဝေါလ်စထရိတ်၏ အများဆုံးအကဲခတ်ခံရသည့် စီးပွားရေးအဖွဲ့သည် AI ကြောင့် အလုပ်ပျက်သွားသော အလုပ်သမားများအား သတိပေးချက်တစ်ရပ် ရှိသည်- ထိခိုက်မှုသည် နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြာရှည်နိုင်သည်။ သို့သော် အံ့အားသင့်ဖွယ် အလှည့်အပြောင်းတစ်ခုအနေဖြင့် လာမည့်နည်းပညာအနှောင့်အယှက်၏ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို အများဆုံးခံရမည်ဟု မျှော်လင့်ထားသည့် လူတွေ ဖြစ်ကြတဲ့ လတ်တလော ကောလိပ်ဘွဲ့ရများသည် တကယ်တော့ ဒါကို ရင်ဆိုင်ဖြတ်သန်းနိုင်ဖို့ အကောင်းဆုံး အင်္ဂါရပ်တွေ ပိုင်ဆိုင်ကြသည်။

တနင်္လာနေ့တွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် သုတေသနမှတ်စာတစ်ခုတွင် Goldman Sachs ၏ စီးပွားရေးပညာရှင် Pierfrancesco Mei နှင့် Jessica Rindels တို့သည် အမေရိကန်အလုပ်သမားများအပေါ် နည်းပညာကြောင့် အလုပ်ပျက်ခြင်း၏ “ အမာရွတ်” အကျိုးသက်ရောက်မှုဟု သူတို့ခေါ်သည့်အရာကို အကဲဖြတ်ရန် လေးဆယ်စုနှစ်ကြာ တစ်ဦးချင်းအဆင့် ဒေတာများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ သူတို့၏ ကောက်ချက်သည် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ် တည်ကြည်သည်။ နည်းပညာကြောင့် အလုပ်ပယ်ဖျက်ခံရသော အလုပ်သမားများသည် ကာလတိုအတွင်း အခက်အခဲကြုံရုံသာမက ပြန်လည်နာလန်ထူရန် ဆယ်စုနှစ်၏ အများစုကို ကြိုးစားရန် လိုအပ်သည်။

“ အလုပ်ပျက်ပြီးနောက် 10 နှစ်အတွင်း နည်းပညာကြောင့် အလုပ်ပျက်သွားသော အလုပ်သမားများ၏ အမှန်တကယ် ၀င်ငွေတိုးတက်မှုသည် တစ်ခါမှ အလုပ်မပျက်ဖူးသော အလုပ်သမားများထက် ရာခိုင်နှုန်းအမှတ် 10 နီးပါး နည်းပါးပြီး အခြားအလုပ်ပျက်သွားသော အလုပ်သမားများထက် ရာခိုင်နှုန်းအမှတ် 5 နည်းပါးသည်” ဟု အစီရင်ခံစာက တွေ့ရှိခဲ့သည်။

သုတေသနအဖွဲ့သည် အလုပ်သမားစာရင်းအင်းဗျူရို (Bureau of Labor Statistics) က ကမကထပြုထားသော အမျိုးသားရေး ရေရှည်စစ်တမ်းများ (National Longitudinal Surveys) ကို အသုံးပြုပြီး အုပ်စုနှစ်စု ဖြစ်ကြတဲ့ 1950 နှင့် 1960 ခုနှစ်များတွင် မွေးဖွားသောအုပ်စုနှင့် 1980 ခုနှစ်တွင် မွေးဖွားသောအခြားအုပ်စုရှိ လူပေါင်း 20,000 ကျော်ကို ခြေရာခံခဲ့သည်။ 1980 ခုနှစ်မှစ၍ ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုစီတွင် မည်သည့်အလုပ်အကိုင်များသည် နည်းပညာကြောင့် အလုပ်အကိုင်လျော့ကျမှု အစိုင်အခဲဆုံး ကြုံတွေ့ရကြောင်း ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် အလိုအလျောက်စနစ် လမ်းကြောင်းထဲတွင် ပိတ်မိနေသော အလုပ်သမားများ၏ ပြည့်စုံသော အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းလမ်းကြောင်းကို မြေပုံဆွဲနိုင်ခဲ့သည်။

ချက်ခြင်းခံစားရတဲ့ နာကျင်မှုက အမှန်ပါပဲ

ကာလတိုအခြေအနေက ကြမ်းတမ်းပါတယ်။ နည်းပညာအနှောင့်အယှက်ဖြစ်တဲ့အလုပ်ကနေ အလုပ်ပျက်သွားတဲ့ အလုပ်သမားတွေဟာ အလုပ်သစ်ရှာဖို့ ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် တစ်လပိုကြာပြီး ပိုမိုတည်ငြိမ်တဲ့ ကဏ္ဍတွေကနေ အလုပ်ဖြုတ်ချခံရတဲ့ အလုပ်သမားတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် အလုပ်ပြန်ဝင်ချိန်မှာ အမှန်တကယ် ၀င်ငွေဆုံးရှုံးမှုဟာ 3% ထက်ပိုပြီး ကြီးမားပါတယ်။ အဓိကအကြောင်းအရင်းကတော့ အလုပ်အကိုင်အဆင့်လျော့ကျခြင်း ဖြစ်တယ်လို့ Goldman က တွေ့ရှိပါတယ်- အလုပ်ပျက်သွားတဲ့ အလုပ်သမားတွေဟာ ပိုမိုလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်ဖြစ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနဲ့ လူအချင်းချင်းဆက်ဆံရေး စွမ်းရည် နည်းပါးစွာ လိုအပ်တဲ့ ရာထူးတွေထဲကို ရောက်သွားတတ်ပါတယ်၊ ဘာကြောင့်လဲဆိုရင် သူတို့ရဲ့ အလုပ်ဟောင်းကို ဖျက်ဆီးလိုက်တဲ့ တူညီတဲ့ နည်းပညာစွမ်းအားက သူတို့ရဲ့ လက်ရှိစွမ်းရည်တွေရဲ့ စျေးကွက်တန်ဖိုးကိုလည်း ပျက်ပြားသွားစေတာပါပဲ။

အမာရွတ်ထိခိုက်မှုဟာ လစာထဲမှာပဲ ရပ်တန့်မနေပါဘူး။ Goldman က အသက်မွေးဝမ်းကြောင်း အစောပိုင်း ဖြစ်ကြတဲ့ အသက် 25 နဲ့ 35 ကြားမှာ အလုပ်ပျက်သွားတဲ့ အလုပ်သမားတွေဟာ အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ ပိုင်ဆိုင်မှု ပိုနည်းပါးစွာ စုဆောင်းနိုင်ပြီး အဓိကအကြောင်းကတော့ အိမ်ဝယ်တာကို နှောင့်နှေးစေတဲ့ကြောင့် ဖြစ်ပါတယ်။ တစ်ခါမှ အလုပ်မပျက်ဖူးတဲ့ ရွယ်တူတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် မည်သည့်အသက်အရွယ်မှာမဆို လက်ထပ်ထိမ်းမြားနိုင်ခြေလည်း နည်းပါးပြီး ဒါက စီးပွားရေးလှုပ်ခတ်မှုဟာ သူတို့ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်ဘဝထဲကိုပါ လှိုင်းလုံးလို ပျံ့နှံ့သွားကြောင်း ဖော်ပြနေပါတယ်။

စီးပွားရေးကျဆင်းမှုက အရာအားလုံးကို ပိုဆိုးစေပါတယ်

Goldman ရဲ့ အရေးအကြီးဆုံး သတိပေးချက်ကတော့ အချိန်ကာလနဲ့ ပတ်သက်တာ ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ စီးပွားရေးကျဆင်းမှုကာလတွေ၊ ထိရောက်မှု ဖိအားအမြင့်ဆုံးရောက်တဲ့အချိန်မှာ ကုမ္ပဏီတွေဟာ လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်အလုပ်တွေကို အချိုးမမျှစွာ ဖြတ်တောက်ကြပါတယ်။ အလုပ်သမားတွေအတွက် စီးပွားရေးကျဆင်းမှုကာလထဲက နည်းပညာကြောင့် အလုပ်ပျက်ခြင်းက အခြားအလုပ်ပျက်သွားတဲ့ အလုပ်သမားတွေနဲ့ ယှဉ်ရင် နာကျင်ဖွယ်ရှိပြီးသား ကွာဟမှုကို ကျယ်ပြန့်စေပါတယ်- အလုပ်လက်မဲ့ဖြစ်ချိန် သုံးပတ်ခန့် ပိုတိုးလာတာနဲ့ အလုပ်လက်မဲ့ဖြစ်ပြန်ရန်အန္တရာယ်နဲ့ လုပ်သားအင်အားစုကနေ လုံးဝထွက်ခွာရန်အန္တရာယ် တစ်ခုစီမှာ ရာခိုင်နှုန်းအမှတ် 5 တိုးလာတာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ ပုံမှန်မဟုတ်တဲ့ မက်ခရိုစီးပွားရေး မသေချာမှု အခြေအနေတစ်ခုမှာ AI အသုံးပြုမှု အရှိန်မြှင့်လာနေတဲ့အတွက် ဒီပေါင်းစပ်အန္တရာယ်ကို လျစ်လျူရှုဖို့ ခက်ခဲပါတယ်။

Gen Z နှင့် ပတ်သက်တဲ့ အံ့အားသင့်ဖွယ် အလှည့်အပြောင်း

ဒီနေရာမှာ အစီရင်ခံစာက လက်ရှိလွှမ်းမိုးနေတဲ့ အယူအဆကို ဆန့်ကျင်ထားပါတယ်။ AI ကြောင့် အလုပ်ပျက်ခြင်းနဲ့ ပတ်သက်ပြီး လူအများရဲ့ စိုးရိမ်ပူပန်မှု အများစုဟာ လူငယ်အလုပ်သမားတွေထံ၊ အထူးသဖြင့် အလိုအလျောက်စနစ်က ပိုမိုပုံဖော်လာတဲ့ စျေးကွက်ထဲ ဝင်လာတဲ့ ဘွဲ့သစ်ရတွေထံ ဗဟိုပြုနေပါတယ်။ Goldman ရဲ့ ဒေတာကတော့ ကွဲပြားတဲ့ ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ပြောပြပါတယ်။ ငယ်ရွယ်ပြီး ကောလိပ်ပညာတတ်ပြီး မြို့ပြမှာ နေထိုင်တဲ့ အလုပ်သမားတွေဟာ အလုပ်ပျက်ပြီးနောက် ဆယ်စုနှစ်အတွင်း စုစုပေါင်း ၀င်ငွေဆုံးရှုံးမှုဟာ အခြားနည်းပညာကြောင့် အလုပ်ပျက်တဲ့ အလုပ်သမားတွေထက် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် တစ်ဝက် လောက်သာ ကြီးမားပါတယ်။ သူတို့ရဲ့ အားသာချက်က ပြောင်းလွယ်ပြောင်းလွှင့်ရှိခြင်းကနေ လာတာပါ- သူတို့ဟာ အလုပ်အကိုင်ကို ပိုလွယ်လွယ်ကူကူ ပြောင်းလို့ရပြီး နည်းပညာအသစ်နဲ့ ယှဉ်ပြိုင်မှု မပြုဘဲ ဖြည့်စွက်ပေးတဲ့၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပါဝင်မှု ပိုများတဲ့ ရာထူးတွေထဲကို စွမ်းရည်လှေကားကနေ အထက်ကို တက်လှမ်းနိုင်ကြပါတယ်။

“ AI ရဲ့ ကုန်ကျစရိတ်က ဘွဲ့သစ်ရတွေအပေါ် အထူးသဖြင့် ပိုမိုများပြားစွာ ကျရောက်လိမ့်မယ်လို့ လက်ရှိစိုးရိမ်နေတဲ့အယူအဆနဲ့ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့် ငယ်ရွယ်တဲ့ အလုပ်သမားတွေဟာ အတိတ်မှာ အလုပ်အကိုင် ရွေ့လျားမှုနဲ့ စွမ်းရည်အဆင့်မြှင့်တင်မှုကနေတစ်ဆင့် အမှန်တကယ် ပိုပြောင်းလွယ်ပြောင်းလွှင့်စွာ လိုက်လျောညီထွေ ဖြစ်အောင်လုပ်နိုင်ခဲ့ကြတယ်” လို့ အစီရင်ခံစာက ဖော်ပြထားပါတယ်။

ပြန်လည်လေ့ကျင့်မှုကလည်း ထိခိုက်မှုကို လျော့ချပေးပါတယ်။ အလုပ်ပျက်ပြီး သုံးနှစ်အတွင်း ဗိုက်ကေရှင်နယ် ဒါမှမဟုတ် နည်းပညာ ပရိုဂရမ်တွေမှာ ပါဝင်ခဲ့တဲ့ အလုပ်သမားတွေဟာ နောက်ဆယ်စုနှစ်အတွင်း စုစုပေါင်း လစာတိုးတက်မှု ရာခိုင်နှုန်းအမှတ် 2 လောက်ပိုရရှိပြီး အလုပ်လက်မဲ့ဖြစ်ပြန်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေက ရာခိုင်နှုန်းအမှတ် 10 နည်းပါးပါတယ်။

လာမည့်ဆယ်စုနှစ်အတွင်း AI က အမေရိကန်အလုပ်သမား 6% ကနေ 7% ကို အလုပ်ပျက်စေနိုင်တယ်လို့ Goldman ဟာ နှစ်ပေါင်းများစွာကတည်းက ခန့်မှန်းလျက်ရှိပါတယ်။ 40 နှစ်ကြာ ဒေတာ ခြုံငုံမှုကတော့ အလေးအနက် အစိုးရိမ်ဆုံး ဖြစ်သင့်တဲ့ အလုပ်သမားတွေဟာ အငယ်ဆုံးလူတွေ မဟုတ်ကြောင်း၊ အသက်ကြီးပြီး ရွေ့လျားနိုင်မှု နည်းပါးပြီး အလုပ်အကိုင်အလိုက် အထူးပြုစွမ်းရည် နက်နက်ရှိပြီး သူတို့ဘက်မှာ စီးပွားရေးကျဆင်းမှု ဒဏ်ခံနိုင်တဲ့ အချိန်ကြီး မရှိတဲ့ အလုပ်သမားတွေ ဖြစ်ကြောင်း အကြံပြုထားပါတယ်။

ဤသတင်းအတွက်၊ သတင်းသမားများသည် သုတေသနကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် မျိုးဆက်သစ် AI ကို အသုံးပြုခဲ့