Issn: 2181-1695 oak: 01-08/1819/6 - bet 6

|
Issn: 2181-1695 oak: 01-08/1819/6Bog'liq 65-71
~ 67 ~
qadam sifatida koʻrish kerakligini tan oladi. Mehnat bozoriga ishchi
kuchi taklifi, inson kapitaliga investitsiyalar va yangi mahsulotlarni
yaratish va ta’limni yetkazib berish kabi bilvosita kanallar kabi omillar
ham sezilarli ta’sir koʻrsatadi.
Xuddi shunday, (Tolan va boshq. 2021) sun’iy intellektning (AI)
kasblarga ta’sirini tahlil qilish uchun asosni belgilaydi. Ramka 59 ta
umumiy vazifani ishchilarning soʻrovlaridan 14 ta bilim qobiliyatiga,
soʻngra AI ilovalari yaratilmagan vazifalar uchun potensial AI taʼsirini
aniqlashga imkon beruvchi 328 ta AI mezonlarining keng qamrovli
roʻyxatiga qaratadi. Ramkani kasbiy ma’lumotlar bazalariga qoʻllash
AI qaysi qobiliyatlarga eng koʻp ta’sir qilishini koʻrsatadi va AI
ta’siriga qarab kasblarni tartiblaydi. Topilmalar shuni koʻrsatadiki,
ilgari avtomatlashtirish ta’sir qilmaydi deb oʻylangan ba’zi ishlar endi
sun’iy intellektga koʻproq ta’sir qilishi mumkin va AI tadqiqotlari
qizgʻin boʻlgan ba’zi qobiliyatlar ilgʻor iqtisodlarda mehnat sarfi
cheklangan vazifalar bilan bogʻliq (A Abdullaev. 2021).
Mamlakatga oid tadqiqotda (Genz va Schnabel 2021)
Germaniyadan bogʻlangan ish beruvchi-xodimlar maʼlumotlari
toʻplamidan foydalangan holda raqamlashtirishning individual
ishchilar bandligiga taʼsirini oʻrganadi. Raqamli texnologiyalarga
sarmoya kiritadigan muassasalar ishchilarini bunday investitsiyalarni
amalga oshirmaydigan muassasalardagi oʻxshash xodimlar bilan
taqqoslaydi. Tadqiqot shuni koʻrsatdiki, investitsiya korxonalarida
bandlik barqarorligi pastroq, ammo koʻchirilgan ishchilarning
aksariyati boshqa firmalarda osongina yangi ish topadi. Shuningdek,
raqamlashtirishning bandlikka ta’siri malaka guruhlari, bajarilgan
kasbiy vazifalar va jinsga qarab farqlanishini ta’kidlaydi, eng aniq
ta’sir past va yuqori malakali ishchilar, odatiy boʻlmagan vazifalarni
bajaradigan ishchilar va ayol ishchilarda kuzatiladi. Natijalar
ishchilarning turli guruhlari oʻrtasidagi raqamli tafovutni bartaraf etish
muhimligini ta’kidlaydi.
Shuningdek, (Genz va boshq. 2021) firmalarning sun’iy intellekt,
kengaytirilgan reallik va 3D bosib chiqarish kabi yangi raqamli
texnologiyalarga sarmoyalarining ishchilarga ta’sirini oʻrganadi.
Tadqiqot kompaniyaning texnologiyani oʻzlashtirish boʻyicha soʻrovi
va ijtimoiy xavfsizlik ma’lumotlaridan olingan yangi ma’lumotlardan
texnologiyani qabul qiluvchilarda ishlaydigan ishchilar va qabul
qilmaydiganlar natijalarini solishtirish uchun foydalanadi. Natijalar
shuni koʻrsatadiki, raqamli texnologiyalarni qoʻllash bandlik
barqarorligini yaxshilashga, ish haqining oʻsishiga va asosan ishlab
chiqaruvchilar emas, balki xizmat koʻrsatuvchi provayderlardagi
ishchilar uchun daromadlarning oshishiga olib keladi. Muntazam
boʻlmagan tahliliy vazifalari boʻlgan IT bilan bogʻliq boʻlgan ekspert
ishlari eng koʻp foyda keltiradi.
COVID-19 pandemiyasi davrida AI mehnat bozoriga sezilarli
ta’sir koʻrsatdi. Toʻsatdan masofaviy ishlashga oʻtish (Zarifxonarvar
2023) tufayli koʻplab tarmoqlar sun’iy intellekt va avtomatlashtirishni
qabul qildi. Yaqinda chop etilgan maqola (Carbonero and Scicchitano
2021) sun’iy intellekt (AI) va COVID-19 epidemiyasi paytida ish
joyida jismoniy yaqinlik zarurati oʻrtasidagi munosabatni oʻrganadi.
Mualliflar AIning kasbiy darajadagi yutuqlarini, har bir ishda kerakli
yaqinlikni va ish oqimlari boʻyicha ma’muriy ish beruvchi-xodimlar
ma’lumotlarini oʻrganish uchun noyob ma’lumotlar toʻplamidan
foydalanadilar. Ular AI va yaqinlik tarmoq darajasida teskari U
shaklidagi munosabatlarga ega ekanligini aniqladilar, AIdagi yuqori
yutuqlar yaqinlik bilan salbiy bogʻliq. Natijalar blokirovka choralari
tufayli yopilgan va ochiq qolgan sektorlarga tegishli. Mualliflarning
ta’kidlashicha,
raqamlashtirishni
ragʻbatlantirish
kutilayotgan
samaradorlik va raqobatbardoshlik afzalliklaridan tashqari, yuqori
yuqumli vaziyatlarda ish joylari va iqtisodiy faoliyatni saqlab qolishga
yordam berishi mumkin (Ahmadjonov, A Abdullayev, M
Mamayusupov, O Umarjonov 2021).
Nihoyat, (Autor 2022) texnologiyaning ish haqi va ish haqi
tengsizligiga ta’sirini muhokama qiladi. Muallif ushbu mavzu boʻyicha
toʻrtta fikrlash yoʻnalishini taqdim etadi: ta’lim poygasi, vazifa-
polyarizatsiya modeli, avtomatlashtirish poygasi va AI noaniqlik davri.
Muallifning fikricha, texnologik oʻzgarishlar gʻoliblar va
yutqazuvchilarni keltirib chiqaradi, ammo umumiy daromad olish
uchun qoʻshimcha institutsional investitsiyalar kerak. Muallif siyosat
aralashuvi uchun uchta sohani ta’kidlaydi: ta’lim va ta’lim, mehnat
bozori institutlari va innovatsion siyosat. Ishchi kuchi malakasini
oshirish, mehnat bozori institutlarini jonlantirish va ishchi kuchi
malakasini toʻldirish uchun innovatsiyalarni bevosita shakllantirish
siyosatga aralashuvning potensial yoʻllaridir. Muallif texnologik
innovatsiyalarning
afzalliklarini
umumiy
farovonlik
bilan
uygʻunlashtirish uchun siyosat islohotlari zarurligini ta’kidlab, xulosa
qiladi.
|
| |