Lietuvos darbo rinka susiduria su nauja realybe
Dar prieš penkerius metus kalbos apie dirbtinį intelektą Lietuvoje atrodė kaip kažkas iš mokslinės fantastikos. Dabar? Kiekvienas antras darbdavys bent jau galvoja apie tai, kaip automatizuoti dalį procesų, o darbuotojai vis dažniau klausia savęs – ar mano darbas išliks po dešimties metų. Tai nėra panika be pagrindo. Tai realus pokytis, kuris vyksta čia ir dabar, ir Lietuva nėra kažkokia išimtis pasaulinėje šioje istorijoje.
Pasaulio ekonomikos forumas skaičiuoja, kad iki 2027 metų apie 85 milijonai darbo vietų pasaulyje bus pakeistos arba reikšmingai transformuotos dėl automatizacijos ir DI. Lietuva, kaip maža, bet technologiškai gana aktyvi šalis, šio proceso neišvengs. Tiesą sakant, kai kuriose srityse mes jau esame jo viduryje.
Bet čia svarbu nesusigundyti katastrofos naratyvu. DI nėra tik darbo vietų naikintojas – tai ir naujų galimybių kūrėjas. Klausimas tik toks: kas sugebės tas galimybes sugriebti, o kas liks stovėti šalikelėje?
Kurios profesijos Lietuvoje jau jaučia spaudimą
Pradėkime nuo konkrečių dalykų, nes abstrakčios kalbos apie „darbo rinkos transformaciją” nieko nesako. Pažiūrėkime, kas realiai vyksta Lietuvos kontekste.
Buhalterija ir finansų administravimas – viena pirmųjų sričių, kur automatizacija jau veikia. Tokios platformos kaip „Rivile”, „Vmi.lt” integracijos, o tarptautiniu mastu – „Xero” ar „QuickBooks” su DI funkcijomis, leidžia atlikti didžiąją dalį rutininių operacijų be žmogaus įsikišimo. Sąskaitų apdorojimas, mokesčių ataskaitos, banko išrašų suderinimas – visa tai jau dabar gali daryti algoritmai greičiau ir tiksliau nei žmogus. Tai nereiškia, kad buhalteriai išnyks, bet jų, kurie dirba tik su duomenų įvedimu, darbo vietų tikrai mažės.
Klientų aptarnavimas – dar viena sritis, kur pokytis akivaizdus. Lietuvos bankai, telekomunikacijų bendrovės, draudimo kompanijos masiškai diegia pokalbių robotus. „Swedbank”, „Tele2″, „Lietuvos draudimas” – visi jie jau naudoja automatizuotus sprendimus bent pirminiam klientų aptarnavimui. Ir tai tik pradžia. Šiuolaikiniai DI modeliai, paremti dideliais kalbos modeliais, jau gali spręsti gana sudėtingus klientų klausimus.
Žurnalistika ir turinio kūrimas – čia situacija sudėtingesnė. DI gali generuoti tekstus, bet kol kas lietuvių kalba tai daro gana vidutiniškai. Vis dėlto redakcijose jau naudojami įrankiai automatiniam naujienų generavimui iš duomenų (sporto rezultatai, biržos naujienos, orų prognozės). Kūrybinis ir analitinis žurnalizmas kol kas saugus, bet rutininis – ne.
Logistika ir sandėliavimas – „Maxima”, „Rimi”, „DPD Lietuva” ir kiti jau investuoja į automatizuotus sandėlius ir maršrutų optimizavimo sistemas. Vairuotojų profesija kol kas saugi dėl teisinių ir techninių kliūčių, bet sandėlio operatorių, rūšiuotojų, ekspeditorių darbas keičiasi sparčiai.
IT sektorius – paradoksali situacija
Čia reikia sustoti ir pakalbėti atskirai, nes Lietuva turi stiprų IT sektorių, ir daugelis žmonių mano, kad programuotojai yra saugiausia grupė. Realybė yra kiek sudėtingesnė.
„GitHub Copilot”, „ChatGPT”, „Claude”, „Cursor” – šie įrankiai jau dabar keičia tai, kaip programuotojai dirba. Vidutinis kūrėjas su šiais įrankiais gali padaryti 30-50% daugiau darbo per tą patį laiką. Tai skamba gerai, bet iš darbdavio perspektyvos tai reiškia, kad reikia mažiau žmonių tam pačiam darbui atlikti.
Vilniaus, Kauno ir Klaipėdos IT įmonės jau dabar mato, kad juniorų pozicijų skaičius mažėja. Kodėl samdyti tris juniorus, kai vienas senioras su DI įrankiais gali padaryti tą patį darbą? Tai skaudu girdėti tiems, kurie dabar mokosi programuoti, tikėdamiesi lengvai įsidarbinti.
Bet čia yra ir kita pusė. DI sistemų kūrimas, duomenų mokslas, mašininio mokymosi inžinerija – šios specialybės Lietuvoje yra milžiniško trūkumo. „Vinted”, „Tesonet”, „Hostinger”, „Nord Security” – visos šios kompanijos aktyviai ieško žmonių, galinčių dirbti su DI sistemomis. Ir jų neranda pakankamai.
Praktinis patarimas čia paprastas: jei esi programuotojas, išmok dirbti su DI įrankiais, o ne prieš juos. „GitHub Copilot” naudojimas, „prompt engineering” pagrindai, supratimas kaip integruoti DI API į produktus – tai ne prabanga, tai jau beveik būtinybė.
Kaip Lietuvos įmonės realiai naudoja DI
Teorija yra gražu, bet pažiūrėkime į konkrečius pavyzdžius iš Lietuvos verslo aplinkos, nes tai geriau parodo realią situaciją nei statistikos.
„Vinted” – viena žinomiausių Lietuvos technologijų kompanijų – naudoja DI turinio moderavimui, prekių kategorijų atpažinimui, kainų rekomendacijoms ir sukčiavimo prevencijai. Tai reiškia, kad darbai, kuriuos anksčiau darė šimtai moderatorių, dabar iš dalies automatizuoti. Žmonės vis dar reikalingi, bet jų mažiau, ir jų darbas yra sudėtingesnis – jie sprendžia tai, ko algoritmas negali.
„Avia Solutions Group” – viena didžiausių aviacijos paslaugų grupių pasaulyje, įsikūrusi Lietuvoje – naudoja DI orlaivių techninės priežiūros planavimui ir dalių poreikio prognozavimui. Tai tiesiogiai veikia logistikos ir planavimo specialistų darbo pobūdį.
Lietuvos bankai – „Swedbank”, „SEB”, „Luminor” – naudoja DI kredito rizikos vertinimui, sukčiavimo aptikimui ir klientų segmentavimui. Kreditų analitikų darbas keičiasi fundamentaliai – jie nebesprendžia rutininių atvejų, bet sprendžia sudėtingus, kuriuos algoritmas pažymi kaip neaiškius.
Mažmeninė prekyba – „Maxima” ir „Rimi” naudoja DI atsargų valdymui, paklausos prognozavimui, kainų optimizavimui. Tai mažina poreikį žmonėms, kurie anksčiau rankiniu būdu tvarkė šiuos procesus.
Svarbu pastebėti vieną dalyką: dauguma šių sprendimų neatleido žmonių iš karto. Jie tiesiog nustojo samdyti naujus, kai seni išėjo. Tai vadinama „attrition through automation” – tylus, bet efektyvus darbo vietų mažinimas.
Švietimo sistema ir kvalifikacijos spraga – didžiausias iššūkis
Čia reikia kalbėti atvirai, nes Lietuvos švietimo sistema šiuo klausimu atsilieka. Ir tai nėra kritika dėl kritikos – tai faktas, kurį reikia pripažinti, kad galėtume kažką keisti.
Lietuvos universitetai ir kolegijos vis dar rengia specialistus pagal programas, kurios buvo aktualios prieš 10-15 metų. Buhalteriai mokomi rankinių procesų, kuriuos jau automatizuoja programos. Rinkodaros specialistai mokomi metodų, kuriuos DI įrankiai jau daro geriau. Teisininkai mokomi dokumentų rengimo, kurį „Harvey AI” tipo sistemos jau pradeda automatizuoti.
Tai nereiškia, kad šios specialybės nereikalingos. Tai reiškia, kad mokymo programos turi integruoti DI raštingumą kaip pagrindinę kompetenciją, o ne kaip pasirenkamą dalyką.
Teigiamas ženklas – kai kurios Lietuvos institucijos jau reaguoja. Vilniaus universitetas, KTU, ISM pradeda integruoti duomenų analizės ir DI pagrindų kursus į įvairias programas. „Turing College” – lietuvių įkurta platforma – jau moko duomenų mokslo ir DI specialybių ir sulaukia didelio susidomėjimo.
Bet čia yra ir kita problema – ne tik studentai, bet ir jau dirbantys žmonės turi persikvalifikuoti. Ir čia Lietuva turi rimtą spragą. Valstybinės perkvalifikavimo programos yra, bet jos lėtos, nelanksčios ir dažnai neatitinka rinkos poreikių. „Užimtumo tarnyba” siūlo kursus, bet jų kokybė ir aktualumas labai skiriasi.
Praktiniai patarimai tiems, kurie nori persikvalifikuoti ar atnaujinti žinias:
- „Coursera” ir „edX” siūlo DI ir duomenų mokslo kursus iš pasaulinių universitetų, dažnai su lietuviška finansavimo galimybe per „Investis LT” programas
- „Google Career Certificates” – greiti, praktiniai sertifikatai duomenų analizės, IT ir skaitmeninės rinkodaros srityse
- „LinkedIn Learning” – geras pasirinkimas specifinių DI įrankių mokymosi
- Vietiniai „meetup’ai” – Vilniuje, Kaune reguliariai vyksta DI ir technologijų susitikimai, kur galima tiek mokytis, tiek kurti ryšius
Naujos darbo vietos, kurias kuria DI
Gerai, pakankamai apie tai, kas dingsta. Pakalbėkime apie tai, kas atsiranda, nes tai bent jau tiek pat svarbu.
Pirma ir akivaizdžiausia kategorija – DI sistemų kūrimas ir priežiūra. Mašininio mokymosi inžinieriai, duomenų mokslininkai, DI produktų vadovai – šių specialistų paklausa Lietuvoje auga greičiau nei jų pasiūla. Atlyginimų lygis šiose pozicijose yra vienas aukščiausių IT sektoriuje – 3000-6000 eurų per mėnesį neto nėra neįprastas dalykas patyrusiems specialistams.
Antra kategorija – DI etika ir atitikties specialistai. Europos Sąjunga priėmė „AI Act” – pirmąjį pasaulyje išsamų DI reguliavimo įstatymą. Tai sukuria milžinišką poreikį specialistams, kurie supranta tiek technologiją, tiek teisinę ir etinę pusę. Lietuvos teisininkai ir atitikties specialistai, kurie investuos į DI supratimą, turės labai gerą poziciją rinkoje.
Trečia – „Prompt engineering” ir DI turinio strategai. Tai gali skambėti kaip laikinas dalykas, bet kol DI modeliai reikalauja žmogaus vadovavimo, žmonės, mokantys efektyviai komunikuoti su DI sistemomis ir integruoti jas į verslo procesus, bus vertinami. Lietuvos rinkodaros ir komunikacijos specialistai čia turi galimybę.
Ketvirta – DI treneriai ir konsultantai. Dauguma Lietuvos smulkaus ir vidutinio verslo įmonių nežino, kaip pradėti naudoti DI. Jiems reikia žmonių, kurie gali ateiti ir pasakyti: „Štai kaip tai veikia, štai ką jums reikia daryti.” Tai nišinė, bet auganti rinka.
Penkta – ir tai dažnai pamirštama – profesijos, kuriose žmogiškasis ryšys yra esminis. Psichologai, socialiniai darbuotojai, slaugytojai, mokytojai (tikri, ne tik informacijos perteikėjai) – šios profesijos DI sunkiai pakeičiamos. Ir Lietuvoje jų trūksta. Tai ironiška, bet žmogiškiausios profesijos gali tapti pačiomis saugiausiomis.
Ką turėtų daryti valstybė ir ko ji nedaro
Šis klausimas yra svarbus, nes individualios pastangos yra geros, bet sisteminiai pokyčiai reikalauja valstybės veiksmų. Ir čia Lietuva turi ir gerų, ir blogų pavyzdžių.
Geroji pusė: Lietuva turi „Skaitmeninės ekonomikos ir visuomenės indeksą” (DESI), pagal kurį esame viršuje Europos Sąjungoje skaitmeninių viešųjų paslaugų srityje. Mūsų e-valdžia yra tikrai pažangi. „Investis LT” programos remia technologijų įmonių plėtrą. „Startup Lietuva” ekosistema yra aktyvi.
Blogoji pusė: nėra aiškios nacionalinės DI strategijos, kuri spręstų darbo rinkos transformacijos klausimą. Yra dokumentai, yra planai, bet konkrečių veiksmų mažai. Perkvalifikavimo programos finansuojamos nepakankamai ir nėra pakankamai lankstios. Švietimo sistemos reforma vyksta per lėtai.
Palyginkime su Estija – mūsų kaimyne, kuri dažnai minima kaip skaitmeninės transformacijos pavyzdys. Estija jau kelerius metus vykdo aktyvią DI integracijos į viešąjį sektorių politiką, turi aiškią DI strategiją ir aktyviai investuoja į gyventojų skaitmeninį raštingumą. Lietuva turi potencialą daryti tą patį, bet kol kas atsilieka.
Konkrečiai, ko reikia:
- Mokesčių lengvatos įmonėms, investuojančioms į darbuotojų perkvalifikavimą DI srityje
- Greiti, lankstūs perkvalifikavimo kursai, finansuojami valstybės, bet vykdomi privačių mokymų teikėjų
- DI raštingumo integravimas į bendrojo ugdymo programas – ne kaip atskiras dalykas, bet kaip kryžminė kompetencija
- Aiški reguliavimo sistema, kuri leistų įmonėms drąsiai investuoti į DI, bet apsaugotų darbuotojus nuo neteisingų atleidimų
Gyvenimas su DI – tai ne ateities, o dabarties klausimas
Baigiant šią diskusiją, norisi pasakyti kažką, kas galbūt skamba paprastai, bet yra svarbiausia: DI transformacija nėra kažkas, ko galima laukti ir žiūrėti iš šono. Ji vyksta dabar, ir kiekvienas žmogus, kiekviena įmonė, kiekviena institucija jau dabar priima sprendimus – sąmoningai ar ne – kaip ji į tai reaguos.
Lietuvos darbo rinka turi unikalių privalumų šiame procese. Mes esame maži ir lankstūs. Mūsų IT ekosistema yra stipri. Mūsų žmonės yra išsilavinę ir technologiškai raštingi palyginti su daugeliu kitų šalių. Mūsų geografinė padėtis ir ES narystė suteikia prieigą prie Europos finansavimo ir reguliavimo sistemos.
Bet privalumai neveikia automatiškai. Reikia aktyvių sprendimų. Individualiu lygmeniu – tai reiškia nuolat mokytis, nepaisant to, kiek metų turi darbo patirties. Įmonių lygmeniu – tai reiškia investuoti į darbuotojų ugdymą, o ne tik į technologijas. Valstybės lygmeniu – tai reiškia priimti aiškią politiką, kuri padėtų žmonėms prisitaikyti, o ne tik skatintų technologijų diegimą.
Vienas dalykas yra tikras: tie, kurie šiandien sako „man tai neaktualu, mano darbas saugus” – rizikuoja labiausiai. DI nekeičia visų profesijų vienodai ir vienu metu, bet keičia visas. Klausimas tik kada ir kaip greitai. O Lietuvoje, kur technologijų sektorius yra vienas pagrindinių ekonomikos variklių, šis procesas vyks greičiau nei daugelyje kitų šalių.
Gera žinia ta, kad dar yra laiko pasiruošti. Bloga žinia ta, kad jo nėra daug.
