Kamatayon sa full-time nga trabaho: Umaabot sa Trabaho P2

Sa teknikal nga paagi, ang titulo niini nga artikulo kinahanglan nga mabasa: Ang makanunayon nga pagkunhod sa mga full-time nga trabaho ingon usa ka porsyento sa merkado sa pamuo tungod sa dili kontrolado nga kapitalismo ug ang nagkadako nga kaarang sa digital ug mekanikal nga automation. Maayo nga swerte nga adunay bisan kinsa nga mag-klik niana!

Kini nga kapitulo sa umaabot nga serye sa Trabaho medyo mubo ug direkta. Atong hisgutan ang mga pwersa sa likod sa pagkunhod sa mga full-time nga trabaho, ang sosyal ug ekonomikanhong epekto niini nga pagkawala, unsa ang mopuli niini nga mga trabaho, ug unsa nga mga industriya ang labing maapektuhan sa pagkawala sa trabaho sa sunod nga 20 ka tuig.

(Kung mas interesado ka sa unsa nga mga industriya ug trabaho ang tinuod nga motubo sa umaabot nga 20 ka tuig, ayaw pagduhaduha sa paglaktaw sa unahan sa kapitulo upat.)

Uberization sa labor market

Kung nagtrabaho ka sa retail, manufacturing, kalingawan, o bisan unsa nga industriya nga kusog sa pagtrabaho, tingali pamilyar ka sa standard practice sa pag-hire og dako nga labor pool aron matabonan ang mga spike sa produksyon. Gipaneguro niini nga ang mga kompanya kanunay adunay igo nga mga empleyado aron masakop ang daghang mga order sa produksiyon o pagdumala sa mga peak season. Bisan pa, sa nahabilin nga tuig, kini nga mga kompanya nakit-an ang ilang kaugalingon nga sobra sa kawani ug nagbayad alang sa dili produktibo nga pagtrabaho.

Suwerte alang sa mga amo (ug sa walay swerte alang sa mga empleyado depende sa usa ka makanunayon nga kita), ang mga bag-ong mga algorithm sa staffing misulod sa merkado nga nagtugot sa mga kompanya sa paghulog niining dili maayo nga porma sa pag-hire.

Kung gusto nimo nga tawgon kini nga on-call staffing, on-demand nga trabaho, o just-in-time nga pag-iskedyul, ang konsepto susama sa gigamit sa bag-ong kompanya sa taxi, ang Uber. Gamit ang algorithm niini, gi-analisar sa Uber ang panginahanglanon sa publiko nga taxi, gi-assign ang mga drayber sa pagkuha sa mga sakay, ug dayon gipaningil ang mga nagsakay og premium alang sa mga sakay sa panahon sa peak nga paggamit sa taxi. Kini nga mga algorithm sa staffing, ingon man, nag-analisa sa mga pattern sa pagpamaligya sa kasaysayan ug mga forecast sa panahon-advanced nga mga algorithm bisan sa hinungdan sa pagpamaligya sa empleyado ug performance sa produktibo, mga target sa pagbaligya sa kompanya, lokal nga mga pattern sa trapiko, ug uban pa-tanan aron matagna ang eksakto nga kantidad sa trabaho nga gikinahanglan sa bisan unsang gihatag nga oras. .

Kini nga kabag-ohan usa ka tig-ilis sa dula. Kaniadto, ang mga gasto sa pagtrabaho gitan-aw nga labi o gamay ingon usa ka piho nga gasto. Matag tuig, ang ihap sa mga empleyado mahimo’g mag-usab-usab sa kasarangan ug ang suweldo sa indibidwal nga empleyado mahimo’g mosaka sa kasarangan, apan sa kinatibuk-an, ang mga gasto nagpabilin nga kanunay nga kanunay. Karon, ang mga amo makatratar sa labor sama sa ilang gasto sa materyal, paghimo, ug pagtipig: pagpalit/pagtrabaho kon gikinahanglan.

Ang pag-uswag sa kini nga mga algorithm sa kawani sa tibuuk nga mga industriya, sa baylo, nagduso sa pag-uswag sa lain nga uso. 

Pagtaas sa flexible nga ekonomiya

Kaniadto, ang mga temp worker ug seasonal nga pag-hire gituyo aron matabonan ang panagsa nga mga spike sa manufacturing o holiday retail season. Karon, kadaghanan tungod sa mga algorithm sa kawani nga gilatid sa ibabaw, ang mga kompanya nadasig sa pag-ilis sa daghang mga bahin sa kaniadto nga full-time nga pagtrabaho sa kini nga mga klase sa mga trabahante.

Gikan sa usa ka panglantaw sa negosyo, kini hingpit nga kahulugan. Sa daghang mga kompanya karon ang sobra nga full-time nga trabaho nga gihulagway sa ibabaw gi-hack, nagbilin sa usa ka gamay, haw-ang nga kinauyokan sa hinungdanon nga mga full-time nga mga empleyado nga gisuportahan sa usa ka dako nga kasundalohan sa kontrata ug part-time nga mga trabahante nga mahimong tawagan kung gikinahanglan. . Makita nimo kini nga uso nga labing agresibo nga gigamit sa tingi ug mga restawran, diin ang mga part-time nga kawani gi-assign nga mga tentative nga pagbalhin ug gipahibalo nga mosulod, usahay wala’y usa ka oras nga pahibalo.  

Sa pagkakaron, kini nga mga algorithm kay gigamit sa kadaghanan sa mga trabaho nga ubos ang kahanas o manwal, apan sa gihatag nga panahon, ang mas taas nga hanas, puti nga mga trabaho maapektuhan usab. 

Ug kana ang kicker. Sa matag milabay nga dekada sa unahan, ang full-time nga trabaho anam-anam nga mokunhod isip kinatibuk-ang porsyento sa labor market. Ang una nga bala mao ang mga algorithm sa kawani nga detalyado sa ibabaw. Ang ikaduhang bala mao ang mga kompyuter ug mga robot nga gihulagway sa ulahing mga kapitulo niini nga serye. Tungod niini nga uso, unsa ang mga epekto niini sa atong ekonomiya ug katilingban?

Epekto sa ekonomiya sa part-time nga ekonomiya

Kini nga flexible nga ekonomiya usa ka kaayohan alang sa mga kompanya nga nagtinguha nga maputol ang mga gasto. Pananglitan, ang pag-ula sa sobra nga full-time nga mga trabahante nagtugot sa mga kompanya sa pagputol sa ilang benepisyo ug gasto sa pag-atiman sa panglawas. Ang problema mao nga kana nga mga pagtibhang kinahanglan nga masuhop sa usa ka lugar, ug ang posibilidad nga kini usa ka katilingban nga nagpili sa tab alang sa mga gasto nga gi-offload sa mga kompanya.

Kini nga pag-uswag sa part-time nga ekonomiya dili lamang negatibo nga epekto sa mga mamumuo, kini usab makaapekto sa ekonomiya sa kinatibuk-an. Ang mas diyutay nga mga tawo nga nagtrabaho sa full-time nga mga trabaho nagpasabut nga mas gamay nga mga tawo:

• Nakabenepisyo gikan sa mga plano sa pension/retirement nga gitabangan sa amo, sa ingon makadugang sa mga gasto sa kolektibong sistema sa seguridad sa katilingban.
• Nag-amot sa sistema sa seguro sa kawalay trabaho, nga nagpalisud sa gobyerno sa pagsuporta sa mga mamumuo nga maayo ang lawas sa panahon sa panginahanglan.
• Nakabenepisyo gikan sa padayon nga on-the-job nga pagbansay ug kasinatian nga naghimo kanila nga mabaligya sa karon ug sa umaabot nga mga amo.
• Ang makahimo sa pagpalit sa mga butang sa kinatibuk-an, pagpaubos sa kinatibuk-ang paggasto sa mga konsumedor ug kalihokan sa ekonomiya.

Sa panguna, ang daghang mga tawo nga nagtrabaho nga wala’y bug-os nga oras, labi ka mahal ug dili kaayo kompetisyon ang kinatibuk-ang ekonomiya. 

Mga epekto sa katilingban sa pagtrabaho sa gawas sa 9-to-5

Dili kinahanglan nga usa ka katingala nga ang pagtrabaho sa usa ka dili lig-on o temporaryo nga trabaho (nga gidumala usab sa usa ka algorithm sa mga kawani) mahimong usa ka hinungdan nga gigikanan sa tensiyon. mga taho nagpakita nga ang mga tawo nga nagtrabaho sa mga trabaho nga walay kasigurohan human sa usa ka piho nga edad mao ang:

• Doble nga mas lagmit kay niadtong nagtrabaho sa tradisyonal nga 9-to-5 nga magreport nga adunay mga problema sa kahimsog sa pangisip;
• Unom ka beses nga lagmit nga maglangan sa pagsugod sa usa ka seryoso nga relasyon; ug
• Tulo ka beses nga lagmit nga malangan ang pagpanganak.

Kini nga mga trabahante nagreport usab sa kawalay katakus sa pagplano sa mga outing sa pamilya o mga kalihokan sa panimalay, pagpadayon sa usa ka himsog nga sosyal nga kinabuhi, pag-atiman sa ilang mga tigulang, ug epektibo nga ginikanan sa ilang mga anak. Dugang pa, ang mga tawo nga nagtrabaho niini nga mga matang sa mga trabaho nagtaho nga nakakuha og 46 porsyento nga mas ubos kaysa sa mga nagtrabaho sa usa ka full-time nga trabaho.

Gitratar sa mga kompanya ang ilang trabaho ingon usa ka variable nga gasto sa ilang pagtinguha nga mabalhin sa usa ka on-demand nga trabahante. Ikasubo, ang abang, pagkaon, mga utilities, ug uban pang mga bayronon dili mabag-o alang niini nga mga trabahante - kadaghanan gitakda matag bulan. Ang mga kompanya nga nagtrabaho aron maputol ang ilang mga variable nga gasto sa ingon nagpalisud sa mga trabahante sa pagbayad sa ilang gitakdang gasto.

Ang on-demand nga mga industriya

Sa pagkakaron, ang mga industriya nga labing apektado sa mga algorithm sa staffing mao ang retail, hospitality, manufacturing, ug construction (halos a ikalima nga sa merkado sa pamuo). Naa na sila pagtangtang sa kadaghanan nga mga full-time nga trabaho hangtod karon. Sa 2030, ang mga pag-uswag sa teknolohiya makakita og susama nga pag-us-os sa transportasyon, edukasyon, ug serbisyo sa negosyo.

Sa tanan niining mga full-time nga trabaho nga anam-anam nga mawala, ang labor surplus nga namugna magpapabilin nga ubos ang suholan ug ang mga unyon dili mabutang. Kini nga side effect maglangan usab sa mahalon nga corporate investments ngadto sa automation, sa ingon malangan ang panahon kung kanus-a gikuha sa mga robot ang tanan natong trabaho ... pero sa makadiyot lang.

Alang sa mga kabus ug alang sa mga nangita karon ug trabaho, tingali dili kini ang labing makapadasig nga pagbasa. Apan sama sa gipaila sa sayo pa, ang sunod nga mga kapitulo sa among umaabot nga serye sa Trabaho maglatid kung unsang mga industriya ang gikatakda nga motubo sa sunod nga duha ka dekada ug kung unsa ang kinahanglan nimo nga buhaton nga maayo sa among umaabot nga ekonomiya.

Umaabot sa serye sa trabaho

Pagpakabuhi sa Imong Umaabot nga Trabahoan: Umaabot sa Trabaho P1

Mga Trabaho nga Makaluwas sa Automation: Umaabot sa Trabaho P3   

Ang Katapusan nga Mga Industriya sa Pagmugna og Trabaho: Kaugmaon sa Trabaho P4

Ang Automation mao ang Bag-ong Outsourcing: Umaabot sa Trabaho P5

Universal Basic Income Makaayo sa Mass Unemployment: Umaabot sa Trabaho P6

Human sa Edad sa Mass Unemployment: Umaabot sa Trabaho P7