Badanie przeprowadzone przez CEDEFOP wykorzystuje nowatorski zbiór dużych danych oparty na internetowych ogłoszeniach o pracę – Cedefop’s Skills OVATE – z informacjami na temat umiejętności i czynności zawodowych wymaganych przez pracodawców Unii Europejskiej.
Dane te zapewniają wgląd w profile zadań szczegółowych zawodów, które są narażone na wyższe ryzyko automatyzacji lub tych, które polegają na alternatywnych technologiach cyfrowych (roboty, oprogramowanie komputerowe, AI). W artykule zbadano odpowiednie modele uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, aby sprawdzić, jak dobrze parsymoniczny zestaw wskaźników zadań może przewidzieć automatyzację zawodową. Czynności zawodowe związane z większym ryzykiem automatyzacji zawodowej i narażeniem na roboty (np. kontrola sprzętu, wykonywanie czynności fizycznych), typowo skoncentrowane w rutynowych lub ręcznych pracach, różnią się od tych wyróżniających się w zawodach o wyższym narażeniu na AI (np. myślenie kreatywne, ocena standardów).
Dokument jest dostępny pod tym linkiem.