Vplyv umelej inteligencie na trh práce

Umelá inteligencia (Artificial Intelligence, skrátene AI) je technologický fenomén, ktorý zásadne mení spôsob, akým pracujeme, komunikujeme a rozhodujeme sa.
Jej schopnosť analyzovať dáta, učiť sa z nich a vykonávať úlohy, ktoré si vyžadujú ľudskú inteligenciu, ju predurčuje na široké využitie v rôznych odvetviach.

Teoretické východiská

AI zahŕňa technológie ako:

  • Strojové učenie (Machine Learning)
  • Hĺbkové učenie (Deep Learning)
  • Spracovanie prirodzeného jazyka (Natural Language Processing)
  • Počítačové videnie (Computer Vision)

Tieto technológie umožňujú systémom samostatne sa zlepšovať bez explicitného programovania.
Podľa štúdií OECD môže byť viac než 30 % pracovných pozícií v niektorých krajinách ohrozených automatizáciou.

„AI nie je len technológia, je to katalyzátor spoločenských zmien.“
výrok z úvodu práce

Ciele práce

  • Preskúmať, ktoré sektory sú najviac ovplyvnené AI
  • Zhodnotiť mieru automatizácie v rôznych odvetviach
  • Navrhnúť odporúčania pre vzdelávacie politiky a rekvalifikáciu

Tabuľka: Dopad AI na vybrané sektory

Sektor Riziko automatizácie Rast AI pozícií
Výroba Vysoké 2%
Zdravotníctvo Stredné 5%
IT Nízke 15%
Vzdelávanie Stredné 4%
Doprava Vysoké 3%
Financie Stredné 10%

This is an R Markdown Notebook. When you execute code within the notebook, the results appear beneath the code.

Try executing this chunk by clicking the Run button within the chunk or by placing your cursor inside it and pressing Ctrl+Shift+Enter.

plot(cars)

Add a new chunk by clicking the Insert Chunk button on the toolbar or by pressing Ctrl+Alt+I.

When you save the notebook, an HTML file containing the code and output will be saved alongside it (click the Preview button or press Ctrl+Shift+K to preview the HTML file).

The preview shows you a rendered HTML copy of the contents of the editor. Consequently, unlike Knit, Preview does not run any R code chunks. Instead, the output of the chunk when it was last run in the editor is displayed.

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