지난 5 년 동안 세계 경제 포럼은 일자리 감소에서 신흥 일자리로의 일자리 전환을 강화하기위한 효과적인 전략과 함께 기술 자동화 및 증가로 인한 잠재적 인 근로자 이주 규모를 확인하면서 Work of Work의 도래를 추적했습니다. 보고서와 분석의 핵심은 노동 시장에 대한 기술 채택의 장단기 추세와 영향을 평가하는 고유 한 도구 인 일자리의 미래 설문 조사입니다. 다음 장에 요약 된 데이터는 변화하는 직업 요구 사항 및 기술 요구와 함께 기업 간의 기술 채택을 추적합니다. 이러한 정 성적 설문 조사 응답은 주요 직무 및 기술 동향을 추적하는 비공개 데이터에서 파생 된 새로운 소스의 세분화 된 데이터로 더욱 보완됩니다. 함께,

지난 2 년 동안 설문 조사에 참여한 기업들 사이에서 신기술 채택이 뚜렷하게 가속화되었습니다. 그림 18은 기업이 2025 년까지 채택 할 가능성에 따라 조직 된 기술의 선택을 보여줍니다. 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 및 전자 상거래는 지난 몇 년 동안 확립 된 추세에 따라 여전히 높은 우선 순위로 남아 있습니다. 그러나 디지털 시대의 새로운 취약성을 반영하여 암호화에 대한 관심이 크게 증가했으며 비 인간형 로봇과 인공 지능을 채택 할 것으로 예상하는 기업의 수가 크게 증가했으며 두 기술이 점차 주류가되고 있습니다. 산업 전반에 걸친 작업.

이러한 기술 채택 패턴은 산업에 따라 다릅니다. 그림 19에서 볼 수 있듯이 인공 지능은 디지털 정보 및 통신, 금융 서비스, 의료 및 운송 산업에서 가장 광범위하게 적응하고 있습니다. 빅 데이터, 사물 인터넷 및 비 인간형 로봇 공학은 광업 및 금속 분야에서 강력한 채택을 보이고있는 반면, 정부 및 공공 부문 산업은 암호화에 특별한 초점을 맞추고 있습니다.

참고 : AGRI = 농업, 식음료; AUTO = 자동차; CON = 소비자; DIGICIT = 디지털 통신 및 정보 기술; EDU = 교육; ENG = 에너지 유틸리티 및 기술; FS = 금융 서비스; GOV = 정부 및 공공 부문; HE = 건강 및 의료; MANF = 제조; MIM = 광업 및 금속; OILG = 석유 및 가스; PS = 전문 서비스; TRANS = 운송 및 보관.

이러한 새로운 기술은 산업 전반에 걸쳐 미래 성장을 주도하고 새로운 직무 및 기술에 대한 수요를 증가시키기 위해 설정되었습니다. 이러한 긍정적 인 효과는 인력 중단으로 균형을 이룰 수 있습니다. 상당한 양의 문헌에서 기술 채택이 인간이 수행하는 일부 작업을 기계가 수행하는 작업 영역으로 대체함으로써 근로자의 작업에 영향을 미칠 것이라고 지적했습니다. 업무 중단 정도는 근로자의 직업과 기술에 따라 다릅니다 .33

포럼의 미래 일자리 설문 조사 데이터에 따르면 기업은 새로운 기술에 대응하여 인력을 재구성 할 것으로 예상합니다 (그림 20). 특히 설문 조사에 참여한 기업은 가치 사슬의 구성을 전환 (55 %)하고, 추가 자동화를 도입하고, 현재 인력을 줄이며 (43 %) 심층적 인 기술 통합의 결과로 인력을 확대하려는 것으로 나타났습니다 (34 %), 작업 전문 작업을위한 계약자 사용 확대 (41 %).

인간과 기계 간의 현재 작업 재 할당은 이미 진행 중입니다. 그림 21은 2020 년에 인간과 기계가 수행하고 현재 고위 경영진의 추정 및 계획에 따라 2025 년에 예측 된 현재 작업의 비율을 보여줍니다. 2018 년 일자리 미래 보고서 의 핵심 결과 중 하나는 계속해서 유지되고 있습니다. 2025 년까지 인간과 기계가 작업하는 데 소요되는 평균 예상 시간은 오늘날의 작업을 기준으로 동등해질 것입니다. 알고리즘과 기계는 주로 정보 및 데이터 처리 및 검색 작업, 관리 작업 및 전통적인 수작업의 일부 측면에 초점을 맞 춥니 다. 인간이 비교 우위를 유지할 것으로 기대되는 작업에는 관리, 조언, 의사 결정, 추론, 의사 소통 및 상호 작용이 포함됩니다.

2020 년 일자리 미래 설문 조사에서 공유 한 수치를 추론하면 고용주는 2025 년까지 점점 더 중복되는 역할이 인력의 15.4 %에서 9 % (6.4 % 감소)로 감소하고 새로운 직업이 7.8 %에서 7.8 %로 증가 할 것으로 예상합니다. 회사 응답자 전체 직원 기반의 13.5 % (5.7 % 성장). 이 수치를 바탕으로 우리는 2025 년까지 인간과 기계 간의 분업 전환으로 인해 8,500 만 개의 일자리가 대체 될 수있는 반면, 인간 간의 새로운 분업에 더 적합한 9,700 만 개의 새로운 역할이 나타날 것으로 예상합니다. 보고서에 포함 된 15 개 산업과 26 개 경제의 기계 및 알고리즘.

2020 년 버전의 일자리 미래 설문 조사는 점점 더 전략적이고 점점 더 중복되는 직무 역할을 살펴볼 때 산업 전반에 걸쳐 유사성을 보여줍니다. 2018 년 설문 조사와 마찬가지로 수요 증가의 주요 위치는 데이터 분석가 및 과학자, AI 및 기계 학습 전문가, 로봇 공학 엔지니어, 소프트웨어 및 애플리케이션 개발자, 디지털 변환 전문가와 같은 역할입니다. 그러나 프로세스 자동화 전문가, 정보 보안 분석가 및 사물 인터넷 전문가와 같은 직무 역할이 고용주의 수요가 증가하는 역할 집단 사이에서 새롭게 등장하고 있습니다. 이러한 역할의 출현은 자동화의 가속화와 사이버 보안 위험의 부활을 반영합니다.

또한이 보고서 2 부의 산업 프로필에 제시된 바와 같이 특정 산업 내에서 일련의 역할이 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 여기에는 자동차 부문의 재료 엔지니어, 소비자 부문의 전자 상거래 및 소셜 미디어 전문가, 에너지 부문의 재생 에너지 엔지니어, 금융 서비스의 핀 테크 엔지니어, 건강 및 의료 분야의 생물 학자 및 유전 학자, 광업 분야의 원격 감지 과학자 및 기술자가 포함됩니다. 및 금속. 이러한 역할의 특성은 여러 산업에서 혁신 및 성장 영역으로 향하는 궤도를 반영합니다.

규모의 반대편에서, 2025 년까지 점점 더 중복 될 것으로 설정된 역할은 2018 년에 확인 된 직무 역할과 직무 자동화에 대한 다양한 연구 논문에서 대체로 일치합니다 .34 여기에는 대체되는 역할이 포함됩니다. 신기술 : 데이터 입력 사무원, 행정 및 집행 비서, 회계 및 부기 및 급여 사무원, 회계사 및 감사원, 조립 및 공장 근로자, 비즈니스 서비스 및 행정 관리자.

이러한 일자리 파괴는 '내일의 일자리'라는 새로운 분야의 일자리 창출로 상쇄됩니다. 앞으로 10 년 동안 새로 창출 된 일자리의 무시할 수없는 비율은 완전히 새로운 직업이나 콘텐츠 및 기술 요구 사항 측면에서 상당한 변화를 겪고있는 기존 직업에있을 것입니다. 파트너 회사 인 LinkedIn 및 Coursera의 데이터 과학자와 협력하여 작성된 World Economic Forum의 Jobs of Tomorrow 보고서는 실시간 노동 시장을 사용하여 경제 전반에 걸쳐 새로운 일자리의 출현을 측정하고 추적하는 방법을 처음으로 제시했습니다. data.35이 협업의 데이터는 20 개 국가에서 지속적으로 수요가 증가하고있는 99 개의 일자리를 식별했습니다. 그런 다음 해당 직업은 기술 유사성에 따라 별개의 전문 클러스터로 구성되었습니다.

이 새로운 직업 군은 새로운 기술의 채택과 새로운 제품 및 서비스에 대한 수요 증가를 반영하여 녹색 경제 일자리에 대한 수요 증가, 데이터 및 AI 경제의 최전선 역할, 엔지니어링 분야의 새로운 역할, 클라우드 컴퓨팅 및 제품 개발. 또한 신흥 전문직은 케어 경제에서의 역할을 통해 새로운 경제에서 인간 상호 작용의 지속적인 중요성을 보여줍니다. 마케팅, 판매 및 콘텐츠 제작; 또한 서로 다른 배경을 가진 다양한 유형의 사람들을 이해하고 편안하게 일할 수있는 시설이나 적성이 중요한 역할을합니다. 그림 23은 각 기회의 규모에 따라 구성된 각 전문 클러스터에 해당하는 역할 세트를 보여줍니다.

참고 : 직업 전환은 모든 직업 전환을 의미하며 직업 피벗은 현재 직업에서 멀어지는 개인을 의미합니다. Job Families는 수행 한 작업, 기술, 교육, 훈련 및 자격 증명을 기반으로하는 직업 그룹입니다. 다음 국가에서 파생 된 데이터 : 아르헨티나, 오스트레일리아, 브라질, 캐나다, 프랑스, ​​독일, 인도, 아일랜드, 이탈리아, 멕시코, 네덜란드, 뉴질랜드, 사우디 아라비아, 싱가포르, 남아프리카 공화국, 스페인, 스웨덴, 아랍 에미리트, 영국 그리고 미국.

이 보고서에서 우리는 지난 5 년 동안 수집 된 LinkedIn 데이터를 사용하여 직업 전환에서 이러한 신흥 클러스터로 수집 한 주요 학습을 조사하는이 분석의 고유 한 확장을 제시합니다. 이 분석을 위해 링크드 데이터 과학 팀은 연구자가 전문가로 전환 할 때 분석 2020 년 2015 년의 기간 동안 새로운 일자리로 이동 전문가의 작업 전환을 분석 어떤 그들이-여기 직업 전액 새로 전환 할 때뿐만 아니라 새로운 역할 '피벗'이라고합니다. 각 직업의 기술 프로필을 이해하기 위해 분석가는 먼저 TF-IDF 방법을 사용하여 역할 전체에서 '가장 대표적인'기술을 계산하는 LinkedIn의 기술 게놈 메트릭을 기반으로 직업과 관련된 가장 대표적인 기술 목록을 식별했습니다 .관심있는 특정 기술 그룹이 특정 직업과 연관되어있는 정도를 조사하기 위해 '기술 침투'수치가 계산됩니다. 이는 주어진 기술 그룹에 속하는 해당 직업과 관련된 개별 기술의 점유율을 나타냅니다. 각 직업의 기술 프로필을 이해하기 위해 분석가는 직업과 관련된 각 기술에 대한 '스킬 침투'점수를 계산했습니다. 즉, '스킬 침투'수치는 해당 직업에 고용 된 모든 개인의 몫으로 특정 기술을 나열한 해당 직업의 개인을 나타냅니다.

그런 다음 두 직업 간의 총 기술 유사성은 두 직업의 코사인 유사성으로 계산됩니다. 또한 각 기술 그룹에 대해 대상 작업의 기술 침투를 원본 작업에서 동일한 지표의 공유로 표현하여 기술 격차 측정을 계산합니다.

증거는 일부 신흥 직업 군이 효과적인 경력 피벗을 통해 증가하는 직업 (수요가 증가하는 직업)으로 전환 할 수있는 중요한 기회를 제공함을 나타냅니다. 그림 24A에서 볼 수 있듯이 데이터 및 AI 전문직으로의 전환 중 50 %가 새로운 역할에서 비롯되었습니다. 이 수치는 영업에서 75 %, 콘텐츠 역할에서 72 %, 엔지니어링 역할에서 67 %로 훨씬 더 높습니다. 그러한 분야는 침입하기 더 쉽다고 말할 수 있지만 데이터와 AI, 사람과 문화와 같은 분야는 더 많은 도전을 제시합니다. 이 수치는 일정 수준의 노동력 재배치가 이미 진행 중임을 시사합니다.

이러한 직업 중심점 (전문가가 완전히 새로운 직업으로 전환하는 경우)을 분석함으로써 이러한 소위 '내일의 직업'중 일부는 직업 군을 완전히 전환하려는 근로자에게 더 큰 기회를 제공하고 따라서 직업 군을 재창조 할 수있는 더 많은 옵션을 제시한다는 것이 분명해집니다. 다른 신흥 직업은 더 완벽하게 제한되어 있습니다. 그림 24C에서 볼 수 있듯이 엔지니어링과 사람 및 문화로의 직업 전환의 19 %와 26 %만이 오늘날 이러한 역할이있는 직업 군 외부에서 발생합니다. 반대로 데이터 및 AI 바운드 전환의 72 %는 다른 직업 군에서 비롯되고 68 %는 Sales 내에서 새로운 직업으로 전환됩니다. 그림 25에서 볼 수 있듯이 새로운 직업 군은 일반적으로 일련의 고유 한 직업 군에서 시작하는 근로자로 구성됩니다. 그러나 이러한 소스 직업 군의 다양성은 새로운 직업에 따라 다릅니다. 제품 개발의 새로운 역할은 다양한 직업 군의 전문가를 끌어들이는 반면, People and Culture 직업 군의 새로운 역할은 일반적으로 인적 자원 직업 군에서 전환됩니다. 떠오르는 클라우드 컴퓨팅 작업 클러스터는 주로 IT 및 엔지니어링에서 전환하는 전문가로 구성됩니다.

마지막으로, 미래의 많은 직업은 기술 프로필이 크게 변경된 직업으로 전환 할 수있는 더 큰 기회를 제공합니다. 그림 24B에서 사람과 문화 및 엔지니어링으로의 전환은 일반적으로 기술 유사성이 높은 전환이었고 마케팅 및 콘텐츠 개발은 낮은 기술 유사성을 더 관대하게 받아 들였습니다. 이 보고서에 요약 된 신생 직업 중 데이터 및 AI 로의 전환은 소스와 대상 직책 간의 기술 프로필에서 가장 큰 차이를 허용합니다.

그림 25는 데이터 및 AI, 제품 개발 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 새로운 직업이 이러한 개척 분야에 진입 할 수있는 더 많은 기회를 제공하며 실제로 이러한 전환에는 소스와 대상 직업 사이에 완전한 기술 일치가 필요하지 않음을 보여줍니다. . 그러나 미래의 일부 직업 군은 더 '폐쇄'상태로 유지되며 매우 구체적인 기술을 보유한 직원을 채용하는 경향이 있습니다. 그러한 제한이 필요한지 아니면 단순히 확립 된 관행인지 관찰하는 것은 불가능합니다. 이러한 '사일로 화 된'전문 클러스터는 적절한 재교육 및 기술 향상과 함께 일부 신흥 직업에 대한 진입 제약을 완화하는 실험을 통해 재 활성화 될 수 있습니다.

새로운 기술 채택의 성장 잠재력을 활용하는 글로벌 기업의 능력은 기술 부족으로 인해 방해를받습니다. 그림 26은 현지 노동 시장의 기술 격차와 적절한 인재를 유치 할 수없는 상태가 신기술 채택의 주요 장벽 중 하나임을 보여줍니다. 이 결과는 보고서 파트 2에 제시된 국가 프로필에 포함 된 26 개 국가 중 20 개 국가에서 일관됩니다. 준비된 인재가없는 경우, 미래의 일자리 설문 조사를 통해 조사한 고용주는 평균적으로 인력의 62 %까지 재교육 및 기술 향상에 대한 액세스를 제공하며 2025 년까지 해당 조항을 추가로 11 %까지 확대 할 것이라고보고했습니다. 그들의 노동력. 그러나 직원의 42 %만이 고용주가 지원하는 재교육 및 숙련도 향상 기회를 채택하여 이러한 과정에 대한 직원 참여가 뒤처지고 있습니다.

기술 부족은 새로운 직업에서 더욱 심각합니다. 다양한 새롭고 전략적인 역할에서 숙련 된 직원을 찾는 용이성을 평가하라는 질문을받은 비즈니스 리더는 다른 새로운 역할 중에서 데이터 분석가 및 과학자, AI 및 기계 학습 전문가, 소프트웨어 및 애플리케이션 개발자를 고용 할 때 지속적으로 어려움을 언급합니다. 정확한 기술 일치가 직업 전환을위한 전제 조건은 아니지만 직원의 장기적인 생산성은 핵심 역량의 숙달에 따라 결정됩니다. 보고서의이 섹션에서는 현재 수요가있는 기술 유형과 적절한 재 기술 및 기술 향상을 통해 해당 수요를 충족하기 위해 진행중인 노력을 살펴 봅니다.

참고 : 교차 절단 기술은 적용 가능하고 많은 직업과 역할에 쉽게 이전 할 수있는 기술입니다.

참고 : 간격 측정 값은 1.00으로 제한되었습니다.

참고 : 간격 측정 값은 1.00으로 제한되었습니다.

2016 년판 이후이 보고서는 수요가 증가하고있는 교차 기능 기술을 추적했습니다. 그림 27은 고용주가 2025 년까지 리드에서 두드러진 것으로보고있는 최고 기술 및 기술 그룹을 보여줍니다. 여기에는 비판적 사고 및 분석과 같은 그룹과 문제 해결과 같은 그룹이 포함되며, 이는 해마다 의제에서 최상위에 머물 렀습니다. -연간 일관성. 올해 새롭게 등장한 것은 능동적 학습, 탄력성, 스트레스 내성 및 유연성과 같은 자기 관리 기술입니다. 또한 LinkedIn 및 Coursera와의 메트릭 파트너십을 통해 제공되는 데이터를 통해 미래의 직업에 필요한 전문 기술 유형을 전례없이 세분화하여 추적 할 수 있습니다. 그림 28은 여러 신흥 직업에서 요구되는 일련의 기술을 보여줍니다.

이 보고서는 적절한 재교육 및 기술 향상을 통해 작업 전환을 안내 할 수있는 통찰력 유형을보다 세부적으로 보여줍니다. 그림 29와 30은 이러한 지표를 보여줍니다. 그림 29는 현재 데이터 및 AI 작업 클러스터에서 다루는 고성장의 새로운 역할 세트와 근로자가 지난 5 년 동안 해당 역할로 이동했을 때 소스 및 대상 직업 간의 일반적인 기술 격차를 보여줍니다. 그림 30은 데이터 및 AI 로의 전환을 목표로하는 Coursera 학습자의 일반적인 학습 커리큘럼과 관련 작업 클러스터에서 최적의 숙달 수준과의 거리를 보여주고, 평균 근로자가 해당 수준을 획득하는 데 필요한 학습 일수를 정량화합니다. 지배.

2020 년 COVID-19 맥락에서 온라인 학습 제공 업체 인 Coursera의 데이터는 직무와 직접적으로 관련된 기술 외에도 개인 개발 및 자기 관리 기술에 대한 학습자 재교육 및 기술 향상 노력이 점점 더 강조되고 있음을 확인할 수있었습니다. 이는 원격 및 하이브리드 작업에서 관리 할 때 웰빙의 중요성에 대한 이전의 발견을 반영합니다. 새로운 기술 습득에 대한 수요가 분기되었습니다. 그림 31A는 올해 4 ~ 6 월 기간과 작년 같은 기간을 비교하여 고용 상태 별 교육 수요 변화를 보여줍니다. 이 데이터는 건강 과정뿐만 아니라 개인 개발 과정에 대한 수요가 크게 증가했으며 현재 취업중인 사람과 실업자 사이의 명확한 구분을 보여줍니다. 취업중인 사람들은 개인 개발 과정에 더 큰 중점을 두어 해당 인구 중 88 % 성장을 보였습니다. 실업자들은 데이터 분석, 컴퓨터 과학 및 정보 기술과 같은 디지털 기술을 배우는 데 더 중점을 두었습니다. 이러한 경향은 그림 31B와 C에서보다 세부적으로 관찰 할 수 있습니다. 특히 마음 챙김, 명상, 감사 및 친절과 같은 자기 관리 기술은보다 전문적인 기술과 달리 고용중인 사람들의 상위 10 대 중점 분야에 속합니다. 반면에 실업자들은 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 및 AI 분야의 새로운 직업과 관련된 기술을 계속 강조하고 있습니다 .37 실업자들은 데이터 분석, 컴퓨터 과학 및 정보 기술과 같은 디지털 기술을 배우는 데 더 중점을 두었습니다. 이러한 경향은 그림 31B와 C에서보다 세부적으로 관찰 할 수 있습니다. 특히 마음 챙김, 명상, 감사 및 친절과 같은 자기 관리 기술은보다 전문적인 기술과 달리 고용중인 사람들의 상위 10 대 중점 분야에 속합니다. 반면에 실업자들은 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 및 AI 분야의 새로운 직업과 관련된 기술을 계속 강조하고 있습니다 .37 실업자들은 데이터 분석, 컴퓨터 과학 및 정보 기술과 같은 디지털 기술을 배우는 데 더 중점을 두었습니다. 이러한 경향은 그림 31B와 C에서보다 세밀하게 관찰 할 수 있습니다. 특히 마음 챙김, 명상, 감사 및 친절과 같은 자기 관리 기술은보다 전문적인 기술과 달리 고용중인 사람들의 상위 10 개 중점 분야에 속합니다. 반면에 실업자들은 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 및 AI 분야의 새로운 직업과 관련된 기술을 계속 강조하고 있습니다 .37

고용주가 근로자에게 재 숙련 및 기술 향상을위한 훈련 기회를 제공하는 경우, 이전 해와 달리 고용주는 공식적인 학습이 아닌 비공식적 인 것에 더 많이 의지 할 것으로 기대하고 있습니다. 직업의 미래 설문 조사에서 비즈니스 리더의 94 %는 직원이 업무에서 새로운 기술을 습득 할 것으로 예상한다고보고했습니다. 이는 2018 년 65 %에서 급격한 비율입니다. 조직의 학습 커리큘럼은 내부 및 새로운 교육 기술 도구 및 공식 및 비공식 기술 습득 방법을 모두 사용하는 외부 전문 지식. Future of Jobs Survey의 데이터에 따르면, 공식적인 기술 향상은 기술 사용과 디자인 기술에 더 밀접하게 초점을 맞추는 반면, 감성 지능 기술은 공식적인 재교육 제공에서 덜 자주 타겟팅되는 것으로 나타났습니다. 인력 복구 프로그램과 고용주 주도의 재교육 및 기술 향상 활동의 중점 영역을 보여주는 Coursera의 데이터는 그 결과를 확인시켜줍니다. 집중 과정은 주로 전략 및 리더십 분야의 관리 기술 집단과 함께 기술 기술 분야의 과정입니다.

평균적으로 일자리의 미래 설문 조사에 응답 한 사람들은 약 40 %의 근로자가 6 개월 이하의 재 숙련을 필요로 할 것이라고 추정했습니다. 이 수치는 소비자 산업과 건강 및 의료 산업의 근로자에게 더 높으며 고용주는 단기 재교육에 의지 할 것으로 예상됩니다. 6 개월 이내에 재 숙련 될 수있는 근로자의 비율은 고용주가 근로자가 더 많은 시간 집약적 인 재 숙련을 필요로 할 것으로 예상하는 금융 서비스 및 에너지 부문에서 더 낮습니다. 이러한 패턴은 2 부의 산업 프로필에서 더 자세히 살펴 봅니다.

Future of Jobs Survey 데이터에 따르면 고용주는 주로 내부 역량에 의존하여 교육을 제공 할 것으로 예상합니다. 교육의 39 %는 내부 부서에서 제공합니다. 그러나이 교육은 온라인 학습 플랫폼 (교육의 16 %)과 외부 컨설턴트 (교육의 11 %)에 의해 보완 될 것입니다. COVID-19 대유행이 시작된 이래 대면 학습에 대한 제한으로 인해 디지털 온라인 재교육 사용 추세가 가속화되었습니다. 2020 년 4 월, 5 월, 6 월 (2 분기)에 대한 온라인 학습 플랫폼 Coursera의 새로운 데이터는 온라인 학습 사용의 상당한 확장을 의미합니다. 실제로 자신의 이니셔티브를 통해 온라인 학습 기회를 찾는 개인의 수가 4 배 증가했습니다.

집중적 인 노력을 통해 개인은 1 ~ 2 개월 만에 사람과 문화, 콘텐츠 작성, 판매 및 마케팅 분야에서 새롭게 떠오르는 직업 분야에서 Coursera의 10 대 숙달 기술 중 하나를 습득 할 수 있습니다. 학습자는 2 ~ 3 개월 만에 제품 개발 및 데이터 및 AI에 대한 기술을 확장 할 수 있으며, 클라우드 및 엔지니어링으로 완전히 다시 전환하려는 경우 4 ~ 5 개월의 학습 프로그램을 통해 해당 핵심 기술 세트로 이동할 수 있습니다 .38 수치는 새로운 디지털 기술을 통해 새로운 기술을 배우는 것이 점점 더 접근 가능하지만, 새로운 학습을 통합하기 위해 개인은 그러한 새로운 경력 궤도를 추구하기 위해 시간과 자금에 접근 할 필요가 있음을 시사합니다. 섹션 2.2에 제시된 LinkedIn 데이터에 따르면 많은 개인이 기술 유사성이 낮거나 중간 인 새로운 역할로 이동할 수 있지만

오늘날 노동 시장이 직면하고있는 도전은 중요하지만 극복 할 수 없습니다. 경제와 사회를 공동으로 더 큰 번영으로 이끌 기 위해 공공 및 민간 부문은 인간의 능력과 잠재력을 잘못 할당하고 낭비하는 요인을 해결해야합니다. 반세기가 넘도록 경제 사상가들은 인간의 기술과 능력을 경제적 번영으로 확장하는 것의 이점을 추적 할 수있었습니다 .39 모든 경제 또는 회사의 가장 가치있는 자산 중 하나는 인적 자본입니다. 시민. 개인의 기술 개발을 저해하는 왜곡과 현재 및 잠재적 인 능력과 일치하는 직업을 찾는 능력은 인간의 기술과 능력을 활용하여 파생되는 경제적 생산성, 혁신 및 성장 요인을 약화시킵니다 .40

더 큰 번영과 포용을 향한 인간의 잠재력을 활용하기 위해 리더는 인재를 쇠퇴 영역에서 경제 성장 영역으로 전환해야합니다. 그들은 새로운 기술 수요에 따라 개인의 기술과 능력을 업그레이드하기위한 효과적인 시스템을 만들도록 요청받을 것입니다. 본질적으로 민간 및 공공 부문 투자를 통해 중간 경력 재교육 및 기술 향상에 대한 접근 및 제공을 확대하고 근로자의 이러한 노력을 보장합니다. 적절한 직업 기회로 보상받습니다. 이러한 투자의 가치를 실현하기 위해 기업과 정부는 이러한 노력과 함께 근로자가 인종 또는 인종과 같은 특성 또는 사회적 계층으로 인한 재능의 잘못된 배분보다는 장점을 기반으로 번영 할 수 있도록 보장하는 정책 및 관행을 수반해야합니다. 성별,

이 보고서 전체에 걸쳐 설명 된 바와 같이, COVID-19 유행병은 중간 경력 전환을 통해 근로자를 지원하고 혼란 속에서 근로자의 복지와 생계를 보장 할 메커니즘이 부족하다는 것을 드러 냈습니다. 필요한 것은 근본적인 개혁입니다.보다 정확하게는 교육 및 훈련 시스템이 운영되는 방식과 노동 시장 정책과 상호 작용하는 방식 및 새로운 기술을 갖춘 근로자를 훈련시키기위한 비즈니스 접근 방식의 혁명입니다. 이 섹션에서는 COVID-19 발병 이후 시행 된 새로운 임시 조치를 포함하여 적절한 사회 보호를 보장하기위한 현재 공공 정책 생태계를 검토합니다.

현재의 사회 및 경제 위기에 대응하여 전 세계 국가들은 전례없는 범위의 긴급 재정 및 통화 조치 패키지를 발표했으며 전염병으로 인해 여러 경제에서 근로자와 가정의 사회 안전망을 강화하는 조치가 일시적으로 채택되었습니다. . 정부와 중앙 은행은 전염병의 경제적 영향을 상쇄하고 근로자와 가정을 보호하기 위해 고유 한 폭과 깊이의 재정 및 통화 패키지를 구현했습니다. IMF (International Monetary Fund)의 최근 추정에 따르면, 위기를 통해 가계와 기업을 지원하기위한 직접적인 재정적 충동 및 유동성 조치를 통해 약 11 조 달러가 배치되었습니다 .41 그림 32에 나와있는 것처럼, 2020 년 G20 국가에서 시행 한 재정 조치는 2007 ~ 2008 년 글로벌 금융 위기 직후에 취해진 재정 조치보다 큽니다 .42 그러나 이러한 정책의 범위와 규모는 대부분의 개발 도상국에서 도달 할 수 없습니다. 선진국에서 시행되는 조치의 수. 많은 개발 도상국이 여전히 사회 안전망과 함께 잘 확립 된 보건 시스템이 부족하다는 점을 감안할 때 이는 계속해서 우려되는 사항입니다.

즉각적인 관점에서 다른 경제가 채택하고 우선 순위를 정한 조치 유형을 분석하는 것이 가능하며, 장기적인 관점에서는 전반적인 효능에 대한 광범위한 분석이 가능할 것입니다. 그림 33에 제시된 ILO의 데이터는 대유행 발병 이후 200 개 이상의 국가에서 1,000 개 이상의 다양한 정책 조치가 시행되었음을 보여줍니다. 초점과 사용되는 도구에 따라 다릅니다. 관찰 된 조치의 대부분은 가장 취약한 작업자를 직접 보호 할 수있는 능력이있는 다양한 민첩한 정책 솔루션에 걸쳐 있습니다. 일부 도구는 건강, 영양을 유지하고 쉼터에 접근 할 수있는 현물 서비스에 의존하는 반면, 다른 도구는 일회성 현금 이체 및 가계 비용 보조금, 임시 연장 및 보조금의 광범위한 사용과 같은 소득 안정성에 중점을 둡니다. 실업 휴가와 같은 근로자 혜택 확대.

현금 이체 메커니즘의 적시성과 적응성으로 인해 COVID-19로 인한 변동적인 상황에 배포 할 수있는 중요한 도구가되었으며, 이것이 전 세계 여러 정부가이 특정 방법을 사용하여 사회 보장 제도의 제공 및 적용 범위를 확장 한 이유입니다. 기구. 그러나 구현 된 현금 이체 조치의 대부분은 시간 제한이 있고 일시적이며 취약한 가정에 필요한 장기적인 경제적 구제를 제공하는 데 적절한 도구가 아닐 수 있습니다. 그림 34에서 볼 수 있듯이 이러한 메커니즘은 일반적으로 1 ~ 3 개월 동안 지속되었으며 전염병의 결과로 구현 된 프로그램의 16 %만이 3 개월 이상 지속되었습니다 .43 앞으로,

참고 : 값에는 '선보다 높은'측정 값이 포함되지만 '선보다 낮은 측정 값'(주식 주입, 대출, 자산 구매 또는 부채 가정 또는 보증)은 제외됩니다.

참고 : 값은 203 개국에 도입 된 1,218 개 측정 값의 분포를 나타냅니다.

또 다른 주요 정책은 임금 보상 제도와 세금 또는 지급 연기를 통해 기업의 직원 유지를 유지하는 데 초점을 맞추 었습니다. 그림 35는 여러 국가 (특히 뉴질랜드, 프랑스, ​​스위스 및 영국)에서 전례없는 고용 유지 제도가 OECD 국가의 6 천만 명에 가까운 근로자에게 영향을 미치고 있음을 보여줍니다 .45 이러한 조치는 광범위하게 환영되고 효과적이었습니다. 실업을 완화하는 이러한 계획은 COVID-19가 노동 시장에 미칠 수있는 진정한 영향을 모호하게 만듭니다. 임금 지원 및 대체 메커니즘이 만료되기 시작하면서 노동 시장에 대한 일부 피해가 드러날 것입니다.

참고 : COVID-19의 두 가지 물결, 즉 "이중 히트"시나리오를 가정하여 OECD가 내놓은 2020 년 4 분기 예측.

While these temporary measures provide a lifeline to workers during this unprecedented crisis and ahead of a future recovery, the need for an urgent response should be transformed into an impulse to enhance permanent social protection mechanisms. New data from the OECD shows the projected employment growth of a number of economies in 2019–2020 if countries experience a potential second wave of COVID-19 infections. Figure 36 plots that possible new reality against the Social Resilience pillar of the World Economic Forum’s Global Social Mobility Index. The pillar score summarizes in one measure the level of social protection available in an economy alongside the presence of inclusive institutions. Countries that score high have well-developed social safety nets and protection as well as high levels of public service efficiency. Countries in the bottom-left quadrant of Figure 36 have low social resilience scores and at the same time are projected to experience lower economic disruption under this scenario. Countries in that quadrant include Mexico and the Republic of Korea. Those in the top-right quadrant can expect to see high disruption to employment but also have a high social resilience score. They include Ireland, the United Kingdom and Spain. Countries in the bottom-right quadrant can expect to see high labour market disruption and also have a low social resilience score. Those countries include Colombia, Turkey and the United States. In summary, scenarios such as these suggest that some economies will experience a ‘double-hit’ scenario—relatively low coverage of social protection mechanisms in place to protect workers heavily displaced from the labour market.

사회적 보호를 확대하려는 정치적 의지는 노동 시장 참여에 대한 장기적인 영향, 현재 도구의 효율성 및 대규모의 적절한 효율성으로 이러한 공공 서비스를 제공하는 정부의 능력에 대한 우려로 인해 종종 교착 상태에있었습니다. 대유행으로 인한 경기 침체와 기술 채택의 가속화로 인해 근로자들에 대한 대규모 혼란을 감안할 때, 문제는 '만약'이 아니라 이러한 필수 보호 수단 중 일부를 확장하는 '어떻게'여야합니다.

연구에 따르면 한동안 임금은 생산성과 어긋나 있으며 임금 수준은 현지 노동 시장의 구조에 의해 결정되거나 인종 또는 성별에 의해 불이익을받는 근로자가 자신의 기술과 생산성에 대해 합당한 수익을 얻는 것처럼 많이 결정될 수 있습니다. .46 근로자의 저축 능력을 보존하는 것과 관련하여 정부는 모든 근로자가 생계 임금을받을 수 있도록 임금 하락을 제한 할 수 있습니다. 저임금으로 생활하는 가족에 대한 경제적 부담은 장기적인 인간 잠재력을 극대화하는 데 도움이되지 않으며 근로자를 혼란에 취약하게 만듭니다. 성별, 인종 또는 기타 특성에 근거한 편견에 대한 입법은 고용 간의 연결을 보호합니다.

과거의 연구에 따르면 노동 시장에서 장기적인 이주가 근로자에게 지속적이고 부정적인 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌습니다 .47 사회 보호 메커니즘이 부족할 때 경력 전환 과정에있는 개인은 한편으로는 이중 초점을 유지해야합니다. 삶의 질을 보존하고 빈곤과 잠재적 인 빈곤을 막으려 고 노력하고 다른 한편으로 새로운 역할로 성공적으로 전환하려고 시도합니다. 역사적으로 낮은 임금을받은 사람들의 경우, 그러한 기간 동안 건강, 영양 및 대피소 접근과 같은 기본적인 필요가 가장 중요 해지고 압도적 인 우려가 생산적이고 성공적인 새로운 역할로의 전환을 저해 할 가능성이 훨씬 더 높습니다. 따라서 이러한 노동 시장 전환을 관리하는 개인의 능력이 약화되어 서두르고 잠재적으로 하위 수준의 재배치 및 재고용으로 이어질 수 있습니다.

일부 사회 보장 정책은 개선적이고 단기적이지만 모든 지원이 본질적으로 일시적인 것은 아닙니다. 장기 병가, 장애 휴가 또는 장기 실업과 관련하여 사회 보장은 지속적으로 시민을 지원하는 기본 기둥이됩니다. 이 보고서의 목적을 위해 우리는 경기 침체와 기술 변화로 인해 단기적으로 실업자이거나 실업자가 될 사람들의 반등을 지원하는 데 중점을 두었습니다. 중장기 적으로 안전망을 확대하기 위해 사회는 현재 공공 지출의 균형을 재조정하고 효과적이고 적절한 과세를 통해 재정 공간을 확장하는 것을 고려해야합니다.

정부는 기술, 임금 및 고용 간의 연결을 강화함으로써 효과적인 노동 시장 전환 및 근로자 생산성을위한 전제 조건을 사전에 형성 할 수 있습니다. 이는 경력 중간에 있고 미래의 취업을 보장하기 위해 추가 기술이 필요한 근로자의 재 숙련 및 숙련도 향상에 자금을 지원하는 정책, 근로자가 고용 기간 동안 현금 준비금을 만들 수 있도록 보장하는 정책을 통해 달성 할 수 있습니다. , 고용, 해고 및 임금 설정에있어서 편견에 대해 입법하는 정책. 지금까지 활용 된 재 숙련 및 기술 향상 정책은 새로운 재 숙련 및 기술 향상에 대한 실업 수당 조건에 걸쳐 있으며, 근로자에게 재 기술 및 기술 향상을 확대하는 회사에 임금 보조금을 제공하고, 시민에게 온라인 학습 계정을 제공하며,

최근 몇 년 동안 많은 국가에서 근로자 재교육에 자금을 지원하기 위해 혁신적인 자금 조달 메커니즘을 개발했습니다. 싱가포르는 최근 ETSP (Enhanced Training Support Package) 48 배포를 통해 선구적인 Skills Future Initiative를 보완하여 COVID-19 기간 동안 재교육 및 기술 향상에 대한 투자를 지속하는 데있어 근로자와 조직을 지원했습니다. 이 패키지에는 전염병으로 심각한 피해를 입은 산업의 부재자 급여 지원 및 코스 비용 지원에 대한 자금이 크게 증가했습니다. 2019 년 말 프랑스는 직업 훈련 및 평생 학습 전용 통합 모바일 애플리케이션을 사용하여 개인 기술 계정을 만들었습니다. "moncompteformation.gouv.fr"( "MySkillsAccount") 체계에서 2 천 8 백만의 적격 풀 타임 및 파트 타임 근로자는 숙련도 향상 및 지속적인 학습에 지출하기 위해 매년 € 500를 기술 계정으로 직접 받게되며, 저 숙련 근로자와 특별한 도움이 필요한 근로자는 연간 최대 € 800를 받고 총 한도는 각각 € 5,000 및 € 8,000. 덴마크 고용 부는 전염병의 경제적 영향의 결과로 뒤 따르는 근로자를 대상으로 숙련도 향상 및 직업 중심 교육을위한 추가 기회를 제공하기위한 여러 조치를 도입했습니다. 첫째, 직업 교육을 추구하는 숙련 노동자와 비 숙련 노동자 모두에게 일반적인 실업 급여의 110 %를 제공하고있다. 또한 덴마크 정부는 현재의 견습 제도의 범위를 확장하는 동시에 직무 순환 제도를 연장했습니다.

업무의 변화가 가속화됨에 따라 고용주는 이전의 역사 지점에서 근로자가 학교에서 전문 교육으로, 직장으로, 그리고 나서 직업 내에서 책임을 증가시킴으로써 정의 된 진보적 인 경력 사다리를 따라 수행 한 선형적인 전환에서 근본적인 변화를 목격하고 있습니다. 확립 된 직업 구조. 오늘날의 노동 시장에서 노동자들은 상당히 다른 기술을 가진 직업들 사이를 오가며 상당한 재 숙련 및 숙련도를 동반 한 중간 경력 직업 전환을 탐색합니다. 이러한 중심 축은 노동자의 번영만큼이나 기업의 성공에 중요합니다. 이러한 피벗이 없으면 기술 부족이 만연하고 미래의 일자리를 채우기에 적합한 숙련 된 개인이 부족하여 지속적인 생산성 지연이 발생할 것입니다.

수익성과 함께 인간 잠재력의 가치를 여는 방법은 '좋은 일자리 전략'을 채택하는 것입니다. 임금 하락을 멈추고, 의미 있고 목적이있는 일을 만들고, 직원의 성장과 성취에 대한 감각을 확장하고, 인재를 육성하고 개발합니다. 이 전략의 기본은 서로 연결된 두 개의 야심 찬 우선 순위이며, 그 사이에 더 나은, 더 생산적, 더 보람있는 미래로가는 길을 닦을 힘이 있습니다. 업무 : 1) 전략적 인력 메트릭에 대한 회사 감독 증가; 2) 자금이 충분한 재교육 및 기술 향상 메커니즘을 통해 감소하는 역할에서 새로운 역할로의 효과적인 직업 전환.

장기적인 가치는 모든 이해 관계자의 이익을 제공함으로써 가장 효과적으로 창출된다는 기업 간의 합의가 떠오르고 있습니다. 스스로 책임을지는 기업은 장기적으로 더 실용적이고 가치있는 기업이 될 것입니다. 이를 위해 기업은 이사회 및 최고 경영진 수준에서 기업이 거버넌스, 지구, 사람 및 번영에 대한 주요 바람직한 결과에 미치는 영향을 가시화 할 수있는 일련의 새로운 지표가 필요합니다 .50

국제 비즈니스 협의회 (IBC)와 협력하여 세계 경제 포럼은 기업이 인적 및 사회적 자본에 대한 투자를 통해 더 광범위하고 장기적인 가치를 창출하는 방법을 추적 할 수있는 일련의 주요 지표를 정의했습니다. 사람은 투자자, 근로자, 고객, 공급 업체, 유통 업체 및 계약자로서 모든 조직의 중심에 있습니다. 개인의 웰빙, 생산성 및 번영은 모든 성공적인 경제와 기업의 핵심입니다. 인간의 독창성은 기업 경쟁 우위의 핵심이며 기업 주변의 사회적 구조에 해를 끼치는 것으로 입증되면 기업은 오래 번영 할 수 없습니다. 이해 관계자 자본주의 측정 문서에 설명 된 프레임 워크에서, 포럼은 IBC와 협력하여 다음을 추적하는 일련의 주요 조치를 확인했습니다. 연령대, 성별, 민족 및 인종 범주 별 직원 대표 및 기타 다양성 지표; 서로 다른 그룹 간의 급여 평등; 지역 최저 임금에 대한 비율로 조직 내에서 지급되는 임금 수준 및 중간 직원 임금에 대한 CEO 임금 비율; 직원이 수행 한 교육 시간; 회사 별 평균 교육 투자. 이러한 핵심 조치 외에도이 보고서는 건강과 안전을 보장하고 아동 및 강제 노동을 근절하는 등 좋은 일의 기본 기준을 설명합니다 .51

이러한 주요 감독 지표를 보완하기 위해 기업은 조직 내 인적 자본 (직원의 기술 및 능력)을 정량화하는보다 세분화 된 운영 지표를 활용할 수 있습니다. 현재 비즈니스 리더에게는 인재 역량을 적절하게 설명, 진단 및 전략화 할 도구가 없습니다. 기업과 경제는 금전적 자산을 처분 할 수있는 광범위한 시스템을 보유하고 있지만, 인간의 기술과 능력의 가치를 설정하는 데는 지연이 있습니다. 뛰어난 기술을 가진 개인을 습득하거나 강력한 재 숙련 및 기술 향상 프로그램을 통해 인재 풀을 개발함으로써 얻는 이익뿐 아니라 재능 감소로 인한 손실은 기록되지 않고 관찰되지 않습니다.

기술과 역량의 가치를 설명 할 도구가없는 회사는 핵심 무형 자산 중 하나 인 인력의 능력에 대한 감가 상각이나 평가를 감독하지 못합니다. 그러한 감독 없이는 재교육 및 기술 향상을위한 올바른 투자 전략을 수립하는 것이 어려운 업적이됩니다. 자산으로서의 인적 자본 : 새로운 작업 세계를위한 회계 프레임 워크 인 Willis Towers Watson과 공동으로 작성한 최근 세계 경제 포럼 보고서, 조직 내 인적 자본의 가치를 정량화하기 시작할 수있는 추가 측정 영역을 식별합니다 .52 요약 된 프레임 워크에는 조직 내 총 인재의 노동 시장 가치, 추가 재교육 및 직무 관련 기술 향상을 통해 추가되는 가치가 있습니다. 점진적인 기술 중복 및 인력 참여 감소를 통한 기술 및 자산 감가 상각. 이러한 정량화를 수행하는 접근 방식은 초기 단계에 있으며 이러한 노력을 확장하기위한 추가 노력이 필요합니다.

회사 대차 대조표에서 인적 자본의 가치를 추적하고, 재배치, 재 숙련 및 기술 향상을 통해 인적 자본에 대한 재투자 전략을 결정하고 투자 수익을 설명하는 프레임 워크는 아직 초기 단계입니다. 따라서 직업의 미래 설문 조사 응답자들이 직원이 재교육을 완료 한 후 처음 3 개월 이내에 재교육 및 숙련도 향상 근로자의 투자 수익을 기대했으며, 17 %의 기업이 재교육의 투자 수익에 대해 확신하지 못하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 설문 조사에 따르면 회사는 현재 회사가 수행하는 기술 재교육 및 기술 향상 투자 규모를 정량화하는 데 계속해서 어려움을 겪고 있습니다.

직업의 미래 설문 조사는 기업이 기술 자동화 및 증강으로 인해 이주한 근로자의 50 %를 내부적으로 재배치하기를 희망하지만 직업 전환 자금을 지원하기위한 교차 절단 솔루션 및 효율성은 아직 탐구되지 않았습니다.. 자동화 및 업무 증가가 가속화되고 COVID-19로 인한 일자리 파괴로 인해 기업은 빠르고 민첩하며 일관된 인력 투자 전략이 필요합니다. 세계 경제 포럼에서 새로운 경제 및 사회 작업에 참여한 리더들과 협력하여 성공적인 인력 투자 전략의 핵심 요소 세트를 확인할 수있었습니다. 여기에는 역할에서 쫓겨 난 근로자를 식별하는 것이 포함됩니다. 이재민을 관리하기위한 적절한 내부위원회 설립 회사 예산 전체에서 또는 정부 자금을 활용하여 재교육 및 기술 향상에 자금을 지원합니다. 이 과정에서 직원 참여를 유도합니다. 이러한 전환의 장기적인 성공을 추적합니다.

회사 리더는 회사 가치와 문화에 따라 공감하는 직원의 전환을 법치 내에서 지시하고, 결과가 공평한 지 확인하고, 학습을 효과적인 자원과 의미있는 커리큘럼으로 지시함으로써 인력 전략의 성공을 보장 할 수 있습니다. 다양한 동기 부여 요소는 직원의 목적, 의미, 성장 및 성취에 대한 감각과 광범위하게 연결되어 재교육 및 숙련도 향상을 촉진 할 수 있습니다. 고용주는 중간 경력 재교육 및 기술 향상을 완료 한 새로운 근로자 집단에게 역할 기회를 열어 새로운 온라인 우선 자격 증명의 시장 가치를 알릴 수 있습니다. 고용주는 현재 기술보다는 잠재력을 기반으로 채용을 더 광범위하게 활용하고 잠재적 인 채용을 관련 교육과 일치시킬 수 있습니다. 이 보고서에 포함 된 데이터에 따르면 처음에는 해당 직위로 전환 한 다음 필요한 전체 기술 세트로 '성장'하는 개인이 이미 다수의 새로운 역할을 담당하고 있음을 보여줍니다. 가장 중요한 원칙으로서 비즈니스 리더는 인재 생태계의 중심에 형평성과 다양성을 두어 직원들이 장점을 기반으로 번영 할 수있는 능력을 믿도록해야합니다.

효과적인 인력 전략을 확장하려면 실시간으로 강력한 역량을 갖추어야하며 COVID-19 유행병으로 이주한 근로자가 사용할 수있는 기회 유형에 대한 동적 매핑과 빠른 자동화 속도가 필요합니다. 광범위하게 EdTech 및 재 숙련 서비스 회사로 분류되는 일련의 기술 회사는 근로자를 미래의 직업으로 재배치하는 프로세스를 지원할 수 있습니다 .53 이러한 회사는 근로자와 관리자가 가능성을 발견하도록 안내하는 사용자 인터페이스와 일치하는 고급 데이터 및 AI 기능을 활용합니다. 새로운 직업 역할로의 경로. 섹션 2.2 및 2.3에 나와있는 데이터는 이미 이러한 서비스를 통해 액세스 할 수있는 통찰력의 유형을 나타냅니다. 즉, 직원에게 동적으로 기회를 일치시키고, 가능한 작업 목적지를 식별하고, 브리징 기술 집합을 구분합니다. 이러한 역량을 갖춘 기업은 근로자가 실직자에서 새로운 역할로 전환 할 수 있도록 지원하는 미래 업무를위한 새로운 인프라의 일부가 될 수 있습니다. 가능한 기회에 근로자를 연결시키는 노력은 교육 기술 서비스를 통해 대규모 재교육 및 숙련도를 제공함으로써 보완 될 수 있습니다.

마지막으로, 필요한 재교육 및 기술 향상은 현재 노동 시장 상황이 전례없는 속도와 규모로 요구하는 직업 전환에 자금을 지원하기 위해 상당한 관심과 광범위한 시스템 솔루션을 요구합니다. 그림 37에서 볼 수 있듯이 Future of Jobs 설문 조사에 따르면 기업의 66 %가 일반 직원을위한 재교육 자금을 지원 한 후 1 년 이내에 투자 수익을 얻을 수 있다고 생각합니다. 그러나 설문 조사에 따르면 기업의 21 %만이 공적 자금을 사용할 수 있다고보고하며,기업과 산업 내에서 각각 12 %와 8 %만이 협업합니다. 이전 추정에 따르면 기업은 긍정적 인 투자 수익으로 일부 직원을 독립적으로 재교육 할 수 있습니다. 그러나 가장 혼란스럽고 재교육이 가장 많이 필요한 직원은 더 많은 투자가 필요할 것입니다 .54

이 보고서는 기업과 공공 부문 간의 근로자 재교육 및 기술 향상에 대한 지출 구분을 이해하기위한 새로운 노력을 요구합니다. 일반적인 투자 수익 프레임 워크는 교육 비용의 범위, 근무 시간을 허비하는 직원의 비용, 실업 수당 지급 필요성과 같은 다양한 시나리오에서 기업과 정부 모두의 비용을 고려합니다. 근로자 재교육 및 숙련도 향상의 이점에 대해 계산은 기업이 부담하는 퇴직 및 고용 비용 회피, 신입 직원 입사시 생산성 저하 방지 및 지원을 받고 있다고 느끼고 번창하는 직원의 추가 생산성을 고려합니다. 정부에 대한 추가 혜택으로는 실직이 아닌 고용 된 시민의 소득세 배당금이 있습니다.

최근 몇 년 동안 많은 기업들이 재 기술 및 기술 향상에 대한 다양한 접근 방식을 실험했습니다. 이러한 프로그램에서 비즈니스의 역할은 이러한 노력을 직접 추진하고 재교육 및 기술 향상에 대한 접근 방식을 정의하는 것입니다. 다른 경우, 기업은 새로운 유형의 자격 증명을 통해 재 숙련 된 후보자를 채용하고 수용하는 방식을 재정의하는 데 동의하는 지원 역할을 할 수 있습니다. 일례로, 통신 회사 인 AT & T는 Udacity와 협력하여 AT & T의 미래 인력 및 디지털 전략과 뚜렷한 관련이있는 미래의 기술 경력을 준비하도록 설계된 50 개의 교육 프로그램을 만들었습니다 .55 특히 이러한 전략에는 기술에 초점을 맞춘 과정이 포함됩니다. 웹 및 모바일 개발, 데이터 과학 및 기계 학습에서. 현재까지 AT & T는 T University로 알려진이 내부 교육 커리큘럼을 설계하는 데 연간 2 억 달러 이상을 지출했으며 이미 재 숙련 된 직업의 70 %가 내부적으로 채워지는 4,200 개 이상의 경력 피벗을 달성했습니다. 유사한 노력으로 Shell은 직원들에게 인공 지능 기술을 가르치는 데 초점을 맞춘 Shell.ai 개발 프로그램이라는 온라인 교육 활동을 시작했습니다 .56 두 프로그램 모두 Udacity의 Nanodegree 프로그램의 맞춤형 버전을 만들어 어려움을 겪고있는 직원을 재교육하고 숙련도를 향상 시켰습니다. -소스, 수요가 많은 기술 세트.

Coursera for Government는 추가적인 예를 제공합니다 .57 COVID-19 유행이 시작될 때 많은 국가에서 실업률이 급증했습니다. 100 개가 넘는 국가의 정부는 인력 재진입을위한 새로운 기술과 자격 증명을 얻고 자하는 시민들에게 플랫폼에 대한 액세스를 제공했습니다. 이 프로그램은 졸업생을 채용 결정의 기준으로 이러한 자격 증명을 수락하는 데 동의 한 현지 회사와 직접 연결되었습니다. 4 월부터이 프로그램은 IT, 의료 및 비즈니스 분야에서 빠르게 성장하는 직업에 필요한 기술을 제공하는 250 만 개 이상의 과정에 등록한 실업자 65 만 명에게 도달했습니다. 일례로 코스타리카 정부는 전국의 지역 고용주와 협력하여 현재 일자리와 기술 수요를 파악하고 해당 지역 수요에 맞게 프로그램을 제공했습니다.

결론