Transhumanizem Posodobljeno: 18 min branja Urh Zagradišnik

Roboti in avtomatizacija: kdo dela, kdo odloča in kdo ima koristi?

Avtomatizacija ne spremeni samo števila delovnih mest, ampak razdeli naloge, odločanje in koristi na novo. Kaj raziskave dejansko kažejo o robotih, produktivnosti, spretnostih in moči pri delu?

Roboti so najvidnejši obraz avtomatizacije: mehanske roke varijo avtomobilske karoserije, mobilni sistemi premikajo blago, programska oprema razporeja dostave in algoritmi določajo, katera naloga pride na vrsto. Toda avtomatizacija je širša od robotike. Pomeni prenos posameznih nalog ali odločitev z ljudi na stroje, programsko opremo ali kombinirane sisteme. Zato vprašanje, ali bodo "roboti vzeli službe", pogosto začne na napačni ravni.

Delovno mesto ni ena sama naloga. Sestavljeno je iz dejavnosti, ki jih je mogoče avtomatizirati različno hitro: ponavljajoč fizični gib je lahko tehnično lahek za robotizacijo, nepredvidljiva komunikacija s človekom pa težka; rutinsko razvrščanje podatkov je mogoče avtomatizirati, presoja v nejasnem kontekstu pa lahko ostane človeška. Tehnologija zato pogosto najprej spremeni vsebino dela, šele nato število delovnih mest.

Tudi gospodarski učinek nima ene smeri. Avtomatizacija lahko ljudi izrine iz nekaterih nalog, hkrati pa zniža stroške, poveča proizvodnjo, ustvari nova opravila ter spremeni potrebne spretnosti. Raziskave zato lahko hkrati najdejo izgube v močno izpostavljenih lokalnih trgih dela in rast zaposlenosti v podjetjih, ki z robotizacijo postanejo konkurenčnejša. To ni nujno protislovje; dobički enega podjetja so lahko deloma izgube drugega.

Najpomembnejše vprašanje zato ni samo, kaj tehnologija zmore. Je tudi, kdo odloča, katere naloge bodo avtomatizirane, kako bo organizirano preostalo delo in kdo bo prejel koristi večje produktivnosti. Višja proizvodnja na zaposlenega se lahko pretvori v višje plače, nižje cene, več dobička, krajši delovni čas, nova vlaganja ali kombinacijo teh možnosti. Tehnologija ustvari možnosti; institucije, lastništvo, pogajalska moč in organizacija dela pomagajo določiti razdelitev rezultatov.

Robot ni isto kot avtomatizacija

Industrijski robot ima razmeroma natančen tehnični pomen: gre za avtomatsko krmiljen, reprogramabilen večnamenski manipulator. Avtomatizacija pa vključuje precej več. Transportni trak lahko avtomatizira premikanje brez robota, programska oprema lahko samodejno razporedi izmene, algoritem lahko oceni uspešnost delavca, specializirani stroj pa lahko prevzame eno samo proizvodno operacijo.

Ta razlika je pomembna, ker se razprava hitro zoži na humanoidne stroje, medtem ko največ sprememb pogosto pride skozi manj spektakularne sisteme. International Federation of Robotics je za leto 2024 zabeležila približno 542.000 novih industrijskih robotov in več kot 4,6 milijona robotov v operativni uporabi po svetu. Toda tudi ta velika številka zajame samo en del avtomatizacije.

Ko želimo razumeti posledice za delo, zato ni dovolj šteti robotov. Vprašati moramo, katera opravila so bila prenesena na tehnologijo, katera so ostala človeku, katere nove naloge so nastale in kako se je zaradi spremembe preoblikovala celotna organizacija dela.

Delovno mesto je sveženj nalog, ne nedeljiva enota

Eden najpomembnejših premikov v ekonomiki avtomatizacije je prehod od poklicev k nalogam. David Autor ter pozneje Daron Acemoglu in Pascual Restrepo so poudarili, da tehnologija praviloma ne "avtomatizira poklica" v enem koraku. Prevzame določene aktivnosti, druge dopolni, tretje pa lahko naredi pomembnejše.

Tudi OECD je pokazal, zakaj ocena avtomatizacije celotnih poklicev pogosto pretirava z nevarnostjo. Ljudje z istim nazivom delovnega mesta lahko opravljajo zelo različne naloge; nekatere so rutinske in dobro strukturirane, druge zahtevajo prilagajanje, socialni stik, fino motoriko ali presojo v nepredvidljivem okolju. Tehnološka zmožnost ene naloge zato še ne pomeni tehnične ali ekonomske zmožnosti avtomatizirati vse delo.

Ta pogled spremeni tudi vprašanje spretnosti. Delavec lahko po avtomatizaciji izgubi del rutinskih opravil, hkrati pa prevzame nadzor, diagnostiko, vzdrževanje, komunikacijo ali odločanje ob izjemah. Lahko se zgodi tudi nasprotno: sistem zahtevno presojo preseli v programsko opremo, človeku pa pusti le ozko izvedbeno nalogo. Avtomatizacija lahko torej vodi v upskilling ali deskilling; rezultat ni vnaprej določen.

Izpodrivanje, produktivnost in nove naloge delujejo hkrati

Naloga, ki jo prej opravlja človek in jo prevzame stroj, ustvari neposreden učinek izpodrivanja. Za to opravilo podjetje potrebuje manj človeškega dela. V modelu Acemogluja in Restrepa to pritisne navzdol na povpraševanje po delu in na delež dohodka, ki pripada delu.

Toda avtomatizacija lahko hkrati zniža stroške in poveča produktivnost. Če podjetje zaradi tega proizvede več, zniža cene ali pridobi nove kupce, lahko naraste povpraševanje po drugih, neavtomatiziranih nalogah. Poleg tega nastajajo nova opravila: integracija robotov, programiranje, vzdrževanje, nadzor kakovosti, načrtovanje procesov, delo z izjemo in povsem novi izdelki ali storitve.

Zato iz tehnološkega dejstva, da stroj lahko nadomesti določeno nalogo, ne moremo neposredno izračunati končnega števila delovnih mest. Končni rezultat je ravnotežje med izpodrivanjem, produktivnostjo, širitvijo proizvodnje, novimi nalogami, cenami, povpraševanjem in prilagoditvami drugih podjetij ter delavcev.

Zakaj lahko dve dobri raziskavi prideta do različnih rezultatov

Acemoglu in Restrepo sta pri ameriških lokalnih trgih dela ugotovila, da je večja izpostavljenost industrijskim robotom med drugim povezana z nižjo zaposlenostjo in nižjimi plačami. Njuna ocena je pokazala, da je dodatni robot na tisoč delavcev zmanjšal razmerje med zaposlenostjo in prebivalstvom za približno 0,2 odstotne točke ter plače za približno 0,42 odstotka v bolj izpostavljenih območjih.

Novejša analiza posameznih ameriških proizvodnih obratov Adrianta, Ben-Nerja in Urtasun pa ugotavlja drugačen neposredni učinek pri samih posvojiteljih robotov: obrati, ki uvedejo robote, povečajo proizvodnjo in povprečno tudi zaposlenost, hkrati pa raste povpraševanje po tehničnih spretnostih. Avtorji obenem ugotavljajo negativne učinke pri nekaterih ne-posvojiteljih, ki izgubijo konkurenčnost.

Ti rezultati niso nujno v konfliktu. Podjetje lahko zaradi avtomatizacije raste in zaposluje več ljudi, medtem ko konkurent izgublja naročila in delovna mesta; lokalno območje lahko zato občuti neto izgubo ali drugačno porazdelitev dela. Pri avtomatizaciji moramo vedno vprašati: na kateri ravni merimo — naloga, delavec, obrat, podjetje, panoga ali celotno gospodarstvo?

Več spretnosti ni isto kot boljše delo

Ko roboti prevzamejo rutinske operacije, lahko naraste potreba po programiranju, nadzoru, diagnostiki in vzdrževanju. Nekatere tehnologije zato povečujejo zahtevnost dela. Raziskave novih proizvodnih tehnologij kažejo primere, kjer se vsebina delovnih mest premakne proti bolj nerutinskim in analitičnim nalogam.

Toda višja tehnična zahtevnost sama po sebi še ne pomeni več avtonomije ali boljšega delovnega dne. Delavec je lahko zelo usposobljen, vendar mora slediti tempu, ki ga določa sistem; lahko nadzoruje zapleten stroj, medtem ko programska oprema zelo natančno meri vsak odmik od predpisanega procesa. Kakovost dela vključuje tudi nadzor nad tempom, varnost, predvidljivost, možnost učenja in socialne odnose.

Zato je bolj uporabno vprašati, kako je delo ponovno oblikovano. Ali tehnologija človeku odstrani nevarno in monotono nalogo ter mu pusti več presoje? Ali pa odvzame presojo in človeka spremeni v nadzornika izjem, ki jih mora reševati pod pritiskom? Ista naprava lahko v različnih organizacijah povzroči zelo različne izkušnje dela.

Ko se avtomatizira tudi vodenje dela

Avtomatizacija ne prevzema samo fizičnih nalog. Algoritmi lahko dodeljujejo naročila, določajo poti, razporejajo izmene, spremljajo hitrost dela, priporočajo ocene uspešnosti in sprožajo opozorila. ILO za to uporablja izraz algoritemsko upravljanje: računalniško programirani postopki prevzamejo del koordinacijskih in managerskih funkcij.

Takšni sistemi lahko zmanjšajo administrativno breme, izboljšajo razporejanje in hitreje usklajujejo kompleksne tokove dela. Hkrati pa lahko povečajo nadzor, zmanjšajo neposreden stik z nadrejenim ter otežijo vprašanje, kdo je dejansko sprejel odločitev. Če delavec ne razume, zakaj mu je algoritem dodelil manj ur ali ga označil kot neučinkovitega, je možnost ugovora lahko slabša kot pri človeškem odločevalcu.

Zato vprašanje "kdo odloča?" ni retorično. Avtomatizirana odločitev ima še vedno ciljno funkcijo, podatke, pragove in pravila, ki jih je nekdo izbral. Tudi kadar človek ne pritisne gumba pri vsaki posamezni odločitvi, odgovornost za zasnovo in uporabo sistema ne izgine.

Sodelovanje človeka in robota je oblikovalski problem

Sodelovalni roboti oziroma coboti so namenjeni delu v skupnem prostoru z ljudmi. Njihova obljuba je intuitivna: robot lahko prispeva moč, ponovljivost in natančnost, človek pa prilagodljivost, zaznavanje konteksta in sposobnost reševanja nepredvidljivih situacij.

Toda varno sodelovanje ni lastnost samega robota. EU-OSHA opozarja, da je treba oceniti celoten sodelovalni sistem: hitrost in silo gibanja, senzorje, prostorsko ureditev, možne trke in stiske ter tudi organizacijske in psihosocialne dejavnike. Nekatere raziskave in ankete cobote povezujejo z večjo intenzivnostjo dela, zmanjšano avtonomijo ali več nadzora, če so slabo vključeni v proces.

Najboljša uporaba zato ni nujno tista, kjer robot opravi največ možnih nalog. Lahko je tista, kjer je razdelitev nalog zasnovana tako, da kombinira prednosti obeh in hkrati ohranja človeku dovolj informacij, časa in pooblastil, da lahko varno ukrepa, ko sistem naleti na izjemo.

Produktivnost ne pove, kdo dobi korist

Če enaka količina dela proizvede več izdelkov ali storitev, se je produktivnost povečala. To je pomembna gospodarska korist, vendar iz same številke ne izvemo, kdo jo prejme. Dodana vrednost se lahko pokaže kot višji dobiček, višje plače, nižje cene, več vlaganj, več zaposlenosti, krajši delovni čas ali kombinacija teh rezultatov.

Razdelitev je odvisna od konkurence med podjetji, položaja delavcev na trgu dela, lastništva kapitala, kolektivnega pogajanja, davčnega sistema in drugih institucij. Acemoglu in Restrepo opozarjata, da lahko avtomatizacija poveča proizvodnjo in hkrati zmanjša delež dohodka dela, če učinek izpodrivanja ni uravnotežen z novimi nalogami in drugimi silami.

To pomeni, da je trditev "avtomatizacija je dobra, ker poveča produktivnost" nepopolna, tako kot je nepopolna trditev "avtomatizacija je slaba, ker nadomešča delo". Produktivnost govori o učinkovitosti proizvodnje. Vprašanje pravičnosti in porazdelitve zahteva dodatno analizo lastništva, pogajanja in pravil, po katerih se ustvarjeni presežek deli.

Avtomatizacija je lahko odziv na pomanjkanje delavcev — ne samo strategija odpuščanja

V številnih sektorjih podjetja avtomatizacije ne uvajajo samo zato, da bi zmanjšala število zaposlenih. Starajoče se prebivalstvo, pomanjkanje specializiranih delavcev, nevarna dela in potreba po neprekinjenih storitvah lahko povečajo privlačnost robotov. IFR pri profesionalnih servisnih robotih navaja prav pomanjkanje osebja kot enega pomembnih gonilnikov rasti.

Tudi tu pa se učinek razlikuje po nalogah. Robot, ki prevaža material po bolnišnici, lahko medicinskemu osebju odvzame logistično opravilo; ne nadomesti pa nujno klinične presoje ali odnosa s pacientom. Avtomatiziran sistem v skladišču lahko zmanjša hojo, vendar poveča tempo dela, če je organizacija zasnovana izključno za maksimalno pretočnost.

Zato ni dovolj vedeti, zakaj je bila tehnologija kupljena. Pomembno je, kako se prihranjeni čas in kapaciteta dejansko uporabita: za zmanjšanje pomanjkanja, povečanje storitve, izboljšanje pogojev dela ali preprosto za intenziviranje preostalih nalog.

Pravo vprašanje ni človek ali stroj, ampak kakšen sistem dela gradimo

Zgodovina avtomatizacije ne podpira niti preprostega optimizma niti preprostega katastrofizma. Stroji res lahko odstranijo delovna mesta in znižajo plače nekaterim skupinam. Prav tako lahko povečajo produktivnost, odprejo nove naloge, zmanjšajo fizično nevarnost in omogočijo rast podjetij. Meta-analize kažejo, da so povprečni učinki robotizacije na zaposlenost manj dramatični od najbolj alarmističnih napovedi, vendar so razlike med državami, sektorji in skupinami delavcev velike.

Zato je pomembna smer inovacije. Če podjetja in raziskovalni sistemi vlagajo predvsem v tehnologije, ki zamenjujejo delo tudi tam, kjer so produktivnostni dobitki majhni, bo rezultat drugačen kot pri tehnologijah, ki ljudem omogočijo opravljati nove ali zahtevnejše naloge. Tudi davčne spodbude, izobraževanje, konkurenca in pravila na delovnem mestu lahko vplivajo na to, katere rešitve postanejo ekonomsko privlačne.

Najboljši odgovor na naslovna vprašanja zato ni ena številka. Kdo dela, kdo odloča in kdo ima koristi, so tri ločene dimenzije istega prehoda. Robot lahko spremeni prvo, algoritemsko upravljanje drugo, lastništvo in institucije pa tretjo. Tehnologija postavi nove možnosti in omejitve; družba še vedno odloča, kako bo delo okoli njih organizirano.

Viri in nadaljnje branje

  1. THY-REALITY — Kibernetika: od povratne zanke do človeka v sistemu / Cybernetics: From Feedback Loops to the Human in the System (LOCKED): feedback, regulation and human participation in socio-technical systems.
  2. THY-REALITY — Umetna inteligenca: orodje, svetovalec ali nova avtoriteta? / Artificial Intelligence: Tool, Adviser or New Authority? (LOCKED): delegation of judgment and automated decision authority.
  3. THY-REALITY — Delo in lastništvo podjetja: kdo odloča, kdo tvega in kdo pobira presežek? / Work and Enterprise Ownership: Who Decides, Who Bears Risk and Who Receives the Surplus? (LOCKED): ownership and distribution boundary.
  4. International Federation of Robotics — World Robotics 2025: Industrial Robots. 542,076 installations in 2024 and 4.664 million units in operational stock worldwide.
  5. International Federation of Robotics — World Robotics 2025: Service Robots. Professional service robot sales and labor-shortage context.
  6. Autor, D. H. — Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives 29(3), 2015, 3–30.
  7. Arntz, M.; Gregory, T.; Zierahn, U. — The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis. OECD Social, Employment and Migration Working Papers No. 189, 2016.
  8. Acemoglu, D.; Restrepo, P. — Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor. Journal of Economic Perspectives 33(2), 2019, 3–30.
  9. Acemoglu, D.; Restrepo, P. — Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. Journal of Political Economy 128(6), 2020, 2188–2244.
  10. Acemoglu, D.; Restrepo, P. — Tasks, Automation, and the Rise in US Wage Inequality. NBER Working Paper 28920, 2021; later published in Econometrica.
  11. Restrepo, P. — Automation: Theory, Evidence, and Outlook. NBER Working Paper 31910, 2023.
  12. Adrianto, A.; Ben-Ner, A.; Urtasun, A. — Robots and Work. Working paper, 2024/2025: plant-level robot adoption, employment and skills.
  13. Acemoglu, D. et al. — Automation and the Workforce: A Firm-Level View from the 2019 Annual Business Survey. NBER Working Paper 30659, 2022.
  14. Baiocco, S.; Fernandez-Macías, E.; Rani, U.; Pesole, A. — The Algorithmic Management of Work and its Implications in Different Contexts. International Labour Organization, 2022.
  15. Rani, U.; Pesole, A.; Gonzalez Vazquez, I. — Algorithmic Management Practices in Regular Workplaces: Case Studies in Logistics and Healthcare. ILO/JRC, 2024.
  16. International Labour Organization — Algorithmic Management in the Workplace: definition, sectors and work-organization implications.
  17. European Agency for Safety and Health at Work — Collaborating Robots. Human-robot collaboration, physical and psychosocial risk assessment; updated 2025.
  18. European Agency for Safety and Health at Work — Strategies for Safety and Health in an Automated World, 2024.
  19. Ernst, E.; Merola, R.; Samaan, D. — The Economics of Artificial Intelligence: Implications for the Future of Work. International Labour Organization Research Paper 5, 2018.
  20. Guarascio, D.; Piccirillo, A.; Reljic, J. — Robots vs. Workers: Evidence From a Meta-Analysis. Journal of Economic Surveys 39(5), 2025, 2254–2271.