(TarikVision/iStock/Getty Images) Der typische Australier wird seine Karriere ändern fünf bis sieben Mal einigen Schätzungen zufolge während ihres Berufslebens. Und dieser Anteil dürfte noch zunehmen, da neue Technologien die Arbeit automatisieren, die Produktion ins Ausland verlagert wird und es zu Wirtschaftskrisen kommt.
Das Verschwinden von Arbeitsplätzen ist kein neues Phänomen – haben Sie in letzter Zeit einen Aufzugsbetreiber gesehen? – aber das Tempo des Wandels nimmt zu und droht, eine große Zahl von Arbeitnehmern arbeitslos und arbeitslos zu machen.
Neue Technologien schaffen auch neue Arbeitsplätze, aber die dafür erforderlichen Fähigkeiten decken sich nicht immer mit den alten Arbeitsplätzen. Für den erfolgreichen Wechsel zwischen Jobs müssen Sie Ihre aktuellen Fähigkeiten optimal nutzen und sich neue aneignen. Diese Übergänge können jedoch scheitern, wenn die Lücke zwischen alten und neuen Fähigkeiten zu groß ist.
Wir haben ein System zur Empfehlung von Berufsübergängen aufgebaut maschinelles Lernen um mehr als 8 Millionen Online-Stellenanzeigen zu analysieren, um herauszufinden, welche Schritte wahrscheinlich erfolgreich sein werden. Die Details sind veröffentlicht In Plus eins .
Unser System beginnt mit der Messung der Ähnlichkeiten zwischen den für die einzelnen Berufe erforderlichen Fähigkeiten. Beispielsweise könnte ein Buchhalter ein Finanzanalyst werden, weil die erforderlichen Fähigkeiten ähnlich sind, während es für einen Logopäden schwieriger sein könnte, ein Finanzanalyst zu werden, da die Fähigkeiten sehr unterschiedlich sind.
Als nächstes haben wir uns eine Reihe realer Karriereübergänge angesehen, um herauszufinden, in welche Richtung diese Übergänge normalerweise verlaufen: Buchhalter werden eher zu Finanzanalysten als umgekehrt.
Schließlich kann unser System Ihnen einen Karrierewechsel empfehlen, der Erfolg verspricht – und Ihnen sagen, welche Fähigkeiten Sie möglicherweise benötigen, damit es klappt.
Messen Sie die Ähnlichkeit von Berufen
Unser System verwendet eine Kennzahl, die Ökonomen „Revealed Comparative Advantage“ (RCA) nennen, um anhand von Online-Stellenanzeigen aus dem Jahr 2018 zu ermitteln, wie wichtig eine einzelne Fähigkeit für einen Job ist.
Die Karte unten veranschaulicht die Ähnlichkeit der Top-500-Fähigkeiten. Jeder Marker stellt eine einzelne Fertigkeit dar, die entsprechend einem von 13 Clustern sehr ähnlicher Fertigkeiten gefärbt ist.
(Dawson et al., PLOS One, 2021)
Über: Die Ähnlichkeit zwischen den Top-500-Fähigkeiten in australischen Stellenanzeigen im Jahr 2018. Sehr ähnliche Fähigkeiten gruppieren sich.
Sobald wir wissen, wie ähnlich verschiedene Fähigkeiten sind, können wir abschätzen, wie ähnlich verschiedene Berufe auf der Grundlage der erforderlichen Fähigkeiten sind. Die folgende Abbildung veranschaulicht die Ähnlichkeit zwischen australischen Berufen im Jahr 2018.
Jede Markierung zeigt einen einzelnen Beruf und die Farben stellen das Risiko dar, dem jeder Beruf durch die Automatisierung in den nächsten zwei Jahrzehnten ausgesetzt ist (blau zeigt geringes Risiko und rot hohes Risiko).
Sichtbar ähnliche Berufe liegen eng beieinander, wobei medizinische und hochqualifizierte Berufe das geringste Automatisierungsrisiko aufweisen.
(Dawson et al., PLOS One, 2021)
Über: Die Ähnlichkeit zwischen Berufen, gefärbt durch das Risiko der technologischen Automatisierung.
Übergänge abbilden
Anschließend haben wir unser Maß für die Ähnlichkeit zwischen Berufen genommen und es mit einer Reihe anderer Arbeitsmarktvariablen wie Beschäftigungsniveau und Bildungsanforderungen kombiniert, um unser System zur Empfehlung von Berufswechseln aufzubauen.
Unser System nutzt Techniken des maschinellen Lernens, um aus realen Jobwechseln in der Vergangenheit zu „lernen“ und Jobwechsel in der Zukunft vorherzusagen. Es erreicht nicht nur ein hohes Maß an Genauigkeit (76 Prozent), sondern berücksichtigt auch Asymmetrien zwischen Jobwechseln.
Die Leistung wird daran gemessen, wie genau das System vorhersagt, ob ein Übergang stattgefunden hat, wenn es auf historische Jobübergänge angewendet wird.
Die vollständige Übergangskarte ist groß und kompliziert, aber Sie können unten in einer kleinen Version sehen, wie sie funktioniert, die nur Übergänge zwischen 20 Berufen enthält. In der Karte wird auf der horizontalen Achse die „Quell“-Besetzung und auf der vertikalen Achse die „Ziel“-Besetzung angezeigt.
Wenn Sie sich einen bestimmten Beruf am unteren Rand der Karte ansehen, zeigt die Quadratspalte die Wahrscheinlichkeit an, von diesem Beruf zu dem auf der rechten Seite aufgeführten Beruf zu wechseln.
Je dunkler das Quadrat ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Übergang erfolgt.
(Dawson et al., PLOS One, 2021)
Über: Ein kleiner Ausschnitt der Übergangskarte mit 20 Berufen.
Stellenempfehlungen mit künstlicher Intelligenz
Manchmal erfordert eine neue Karriere die Entwicklung neuer Fähigkeiten, aber welche Fähigkeiten? Unser System kann dabei helfen, diese zu identifizieren. Werfen wir einen Blick darauf, wie es für „Haushaltsreiniger“ funktioniert, einem Beruf, in dem die Beschäftigung stark zurückgegangen ist COVID 19 in Australien.
(Dawson et al., PLOS One, 2021)
Über: Das Job Transitions Recommender System für „Haushaltsreiniger“ – ein „nicht wesentlicher“ Beruf, der während des COVID-19-Ausbruchs in Australien einen erheblichen Rückgang verzeichnete.
Zunächst verwenden wir die Übergangskarte, um zu sehen, in welche Berufe der Wechsel für eine Haushaltsreinigerin am einfachsten ist. Die Farben unterteilen die Berufe nach ihrem Status während der COVID-19-Krise – blaue Berufe sind „wesentliche“ Berufe, die während des Lockdowns weiterbeschäftigt werden können, und rote Berufe sind „unwesentliche“ Berufe.
Wir identifizieren die am häufigsten empfohlenen Berufe, wie auf der rechten Seite des Flussdiagramms (untere Hälfte des Bildes) zu sehen ist, sortiert in absteigender Reihenfolge nach Übergangswahrscheinlichkeit.
Die Breite jedes Bandes im Diagramm zeigt die Anzahl der für jede Besetzung verfügbaren Öffnungen an. Die Segmentfarben stellen dar, ob die Nachfrage im Vergleich zum gleichen Zeitraum des Jahres 2019 (vor COVID) gestiegen oder gesunken ist.
Bei den ersten sechs Übergangsempfehlungen handelt es sich ausschließlich um „nicht wesentliche“ Dienste, bei denen es nicht überraschend zu einem Nachfragerückgang kam. Bei der siebten Kategorie handelt es sich jedoch um „Alters- und Behindertenpfleger“, die als „unverzichtbar“ eingestuft werden und deren Nachfrage zu Beginn der COVID-19-Zeit erheblich zugenommen hat.
Da Ihre Aussichten auf einen Arbeitsplatz besser sind, wenn Sie in einen stark nachgefragten Beruf wechseln, wählen wir für dieses Beispiel „Alten- und Behindertenpfleger“ als Zielberuf aus.
Welche Fähigkeiten müssen für neue Berufe entwickelt werden?
Unser System kann den Arbeitnehmern auch Fähigkeiten empfehlen, die sie entwickeln müssen, um ihre Chancen auf einen erfolgreichen Übergang zu erhöhen. Wir argumentieren, dass ein Arbeitnehmer in die Entwicklung der Fähigkeiten investieren sollte, die für seinen neuen Beruf am wichtigsten sind und die sich am stärksten von den Fähigkeiten unterscheiden, über die er derzeit verfügt.
Für eine „Haushaltsreinigung“ sind die am häufigsten empfohlenen Fähigkeiten, die für den Übergang zur „Alten- und Behindertenpflegerin“ erforderlich sind, spezielle Fertigkeiten in der Patientenpflege, wie etwa „Hilfe bei der Patientenhygiene“.
Andererseits besteht weniger Bedarf, unwichtige Fähigkeiten zu entwickeln oder solche, die den Fähigkeiten aus Ihrem aktuellen Beruf sehr ähnlich sind. Fähigkeiten wie „Geschäftsanalyse“ und „Finanzen“ sind für einen „betagten und behinderten Betreuer“ von geringer Bedeutung und sollten daher nicht priorisiert werden.
Ebenso sind für den neuen Job Fähigkeiten wie „Bügeln“ und „Wäschemachen“ erforderlich, aber es ist wahrscheinlich, dass ein „Haushaltsreiniger“ diese Fähigkeiten bereits besitzt (oder sie sich leicht aneignen kann).
Der Vorteil reibungsloserer Jobübergänge
Auch wenn die Zukunft der Arbeit unklar bleibt, sind Veränderungen unvermeidlich. Neue Technologien, Wirtschaftskrisen und andere Faktoren werden die Arbeitsanforderungen weiterhin verschieben und dazu führen, dass Arbeitnehmer zwischen Arbeitsplätzen wechseln.
Wenn Arbeitsübergänge effizient erfolgen, ergeben sich erhebliche Produktivitäts- und Gerechtigkeitsvorteile für alle. Wenn die Übergänge langsam verlaufen oder scheitern, wird dies sowohl für den Einzelnen als auch für den Staat und den Einzelnen erhebliche Kosten verursachen. Die hier vorgestellten Methoden und Systeme könnten die Erreichung dieser Ziele deutlich verbessern.
Wir danken Bledi Taska und Davor Miskulin von Burning Glass Technologies für die großzügige Bereitstellung der Stellenanzeigendaten für diese Forschung und für ihr wertvolles Feedback. Wir danken auch Stijn Broecke und anderen Kollegen der OECD für ihren kontinuierlichen Input und ihre Anleitung bei der Entwicklung dieser Arbeit. 
Nik Dawson , Ehrengelehrter, Technische Universität Sydney ; Marian-Andrei Rizoiu , Dozent für Informatik, Technische Universität Sydney , Und Mary-Anne Williams , Michael J Crouch Lehrstuhl für Innovation, UNSW .
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