Erik Brynjolfsson dan Andrew McAfee secara ringkas membagi kemajuan sejarah menjadi dua “zaman” mesin.2Zaman mesin pertama berawal dari penemuan mesin uap, oleh James Watt pada tahun 1775. Ini menghasilkan ledakan inovasi, dan menghasilkan peningkatan standar hidup sedemikian rupa, sehingga rata-rata orang Amerika saat ini memiliki kualitas kehidupan yang tak terbayangkan bahkan oleh bangsawan terkaya di zaman itu. "Zaman mesin kedua" dimulai pada 1990-an, dan ditandai oleh tiga faktor: (1) peningkatan daya komputasi secara eksponensial, yang dikenal sebagai Hukum Moore; (2) ketangkasan dan kekuatan teknologi digital (termasuk kemampuannya untuk mereplikasi ide dan produk dengan biaya nol atau rendah); dan (3) kemampuan kreatif kita untuk membangun ide-ide seperti blok bangunan, untuk menciptakan inovasi (disebut pertumbuhan rekombinan). 3

Yang lebih menarik lagi, adalah bahwa “Hukum Moore” ––yang telah mendorong begitu banyak perubahan dalam kemajuan teknologi–– telah bertahan dengan sangat baik selama bertahun-tahun. Pada tahun 1965, Gordon Moore, yang saat itu menjabat sebagai direktur penelitian dan pengembangan (R&D) di Fairchild Semiconductor, meramalkan bahwa daya pemrosesan keseluruhan untuk komputer (atau jumlah transistor dalam sirkuit terintegrasi) akan berlipat ganda setiap tahun. Prediksi ini kemudian dikenal sebagai Hukum Moore. (Moore kemudian merevisi prediksi tersebut pada tahun 1975 menjadi setiap dua tahun. Dia juga kemudian menjadi CEO Intel.) Sementara Moore awalnya membuat prediksinya untuk jangka waktu sepuluh tahun, peningkatan eksponensial dalam komputasi terus berlanjut hingga saat ini. Terlebih lagi, William Nordhaus sebenarnya telah menelusuri kembali Hukum Moore kembali ke mesin penjumlahan paling awal dari sekitar tahun 1850.4Pertumbuhan daya komputasi yang eksponensial membuat seolah-olah teknologi baru muncul entah dari mana; pada kenyataannya, bagaimanapun, mereka sudah ada (walaupun juga sangat mahal dan langka) cukup lama. Dulu, hanya orang kaya yang bisa memanfaatkan inovasi terbaru.

Misalnya, Brynjolfsson dan McAfee mengilustrasikan kecepatan kemajuan yang mencengangkan ini dengan membandingkan teknologi yang tersedia pada tahun 1996 dan 2006: Pada tahun 1996, ASCI Red adalah superkomputer tercepat di dunia. Biayanya $55 juta untuk mengembangkannya, dan menempati 80% ruang di lapangan tenis di Laboratorium Nasional Sandia di New Mexico. Butuh listrik sebanyak yang dibutuhkan untuk menjalankan 800 rumah. Pada tahun 1997, mencapai 1,8 teraflops. Pada tahun 2006, sepuluh tahun setelah ASCI Red diperkenalkan, Sony Playstation 3 mencapai 1,8 teraflops. Harganya hanya $500, memakan kurang dari sepersepuluh meter persegi, dan menarik daya sebanyak satu bola lampu. 5McAfee dan Brynjolfsson memberikan contoh lain, menunjukkan adopsi ponsel cerdas yang cepat: “Pada 2015, hanya delapan tahun setelah iPhone diperkenalkan, lebih dari 40% orang dewasa di 21 negara berkembang dan berkembang yang disurvei oleh Pew Research Center melaporkan memiliki ponsel cerdas . Pada 2016, sekitar 1,5 miliar lebih terjual.” 6

Sebagai eksperimen pemikiran, mari kita pertimbangkan kekuatan komputasi yang akan kita miliki di tangan kita dalam dua puluh tahun jika Hukum Moore terus berlaku (karena kita tidak punya alasan untuk berpikir sebaliknya, mengingat rekam jejaknya yang sempurna). Misalkan biaya komputasi turun setengah setiap 18 bulan. Kemudian, daya komputasi seribu dolar hari ini (kira-kira biaya iPhone 8 Plus yang tidak terkunci dengan memori 256GB pada tahun 2017) akan menelan biaya kurang dari sepuluh sen pada tahun 2037. 7 8 Bayangkan jika Anda dapat memiliki ponsel 2037 ponsel yang dibuat dua puluh tahun yang lalu? Jika kita berasumsi bahwa konsumen, dua puluh tahun dari sekarang, akan bersedia membayar seribu dolar untuk smartphone apa pun yang ada di pasaran saat itu, berapa biaya teknologi tersebut, jika kita bisa mendapatkannya hari ini? Sedikit lebih dari sepuluh juta dolar.8 Bayangkan jika Anda dapat memiliki ponsel cerdas dengan daya komputasi sepuluh juta dolar –––itu adalah perkiraan kasar dari apa yang akan ada di tangan semua orang dalam waktu sekitar dua dekade. Dengan kata lain, seperti yang dikatakan Hal Varian, kepala ekonom di Google, “Cara sederhana untuk meramalkan masa depan adalah dengan melihat apa yang dimiliki orang kaya saat ini.” 9

TEKNOLOGI DAN TENAGA KERJA

Rata-rata orang Amerika saat ini memiliki perawatan medis yang lebih baik, akses yang lebih baik ke informasi dan pendidikan, dan cara yang lebih baik untuk berkomunikasi dan bepergian daripada orang terkaya di dunia di masa lalu yang tidak terlalu lama. Kami telah mengalami peningkatan dramatis dalam standar hidup, yang “satu-satunya penentu terpentingnya […] lintas negara dan dari waktu ke waktu” adalah produktivitas tenaga kerja. 10 Produktivitas—sama dengan output dibagi dengan input (seperti modal, tenaga kerja, energi, material, dan layanan)—meningkat saat kita menerapkan teknologi. 11Dewan Penasihat Ekonomi memberi kita contoh peningkatan luar biasa dalam produktivitas pertanian selama dua abad terakhir: “Pada tahun 1830, dibutuhkan 250-300 jam bagi seorang petani untuk menghasilkan 100 gantang gandum. Pada tahun 1890, dengan mesin yang ditarik kuda, hanya dibutuhkan waktu 40-50 jam untuk menghasilkan jumlah yang sama. Pada tahun 1975, dengan traktor besar dan kombinasinya, seorang petani dapat menghasilkan 100 gantang gandum hanya dalam waktu 3-4 jam.” 12Dengan memproduksi lebih banyak output, dengan nilai input yang sama, mesin pertanian menurunkan biaya produksi. Akibatnya, makanan menjadi lebih terjangkau dan orang menjadi lebih kecil kemungkinannya untuk mati kelaparan. Selain itu, peningkatan produktivitas dari otomatisasi pekerjaan pertanian menyebabkan pekerja pertanian bermigrasi ke kota, di mana mereka kemudian membantu ekonomi industri tumbuh dan berkembang. Barang dan jasa baru diciptakan, dan konsumsi meningkat. Produktivitas semakin meningkat karena otomatisasi menurunkan biaya, sehingga membuat transportasi, perawatan kesehatan, pendidikan, dan pemerintah lebih terjangkau. 13

Secara umum, teknologi telah meningkatkan ukuran 'kue surplus ekonomi' dan mendistribusikannya kembali ke konsumen. Pertimbangkan satu contoh: Ketika Amazon menawarkan pengiriman gratis pada hari yang sama atau hari berikutnya, pengiriman itu sebenarnya tidak gratis ––itu membutuhkan sumber daya Amazon yang terkenal untuk mencapainya. Keuntungan dari investasi Amazon dalam otomatisasi dan perbaikan rantai pasokannya tercermin sebagai kombinasi dari harga yang lebih rendah, variasi yang lebih banyak, dan pengiriman yang lebih cepat, karena perusahaan bersaing untuk memenangkan konsumen. Dari perspektif ini, kita dapat memahami betapa dapat dimengerti bahwa William Nordhaus memperkirakan 96% keuntungan dari teknologi jatuh ke tangan konsumen, bukan produsen. 14

Sehebat apa pun keuntungan teknologi, hal itu juga terjadi dengan latar belakang meningkatnya ketidaksetaraan, kelas menengah yang menyusut, dan kesulitan dalam mencari pekerjaan. Dari tahun 1940-an hingga 1970-an, pendapatan di semua tingkatan tumbuh pada tingkat yang hampir sama di Amerika Serikat. Namun, sejak saat itu, orang Amerika terkaya telah melihat keuntungan yang signifikan dalam pendapatan dan bagian kekayaan mereka, sedangkan distribusi pendapatan lainnya telah melihat keuntungan yang jauh lebih sederhana. Akibatnya, ketika kelas menengah Amerika menyusut, epidemi opioid yang tidak menguntungkan telah merusak negara di daerah-daerah dengan tingkat pengangguran tinggi. 15

Oleh karena itu, penting untuk mengingatkan diri kita sendiri bahwa otomatisasi tidak memiliki efek universal pada pekerjaan; sebuah mesin dapat berupa pengganti atau pelengkap tenaga kerja manusia.

Sebuah mesin dapat menggantikan tenaga kerja manusia ketika ia memiliki kemampuan untuk memproduksi lebih dari pekerja dengan biaya yang sama (seperti upahnya), atau sebanyak pekerja untuk sebagian kecil dari harga. Hal ini kemungkinan besar terjadi ketika tugas pekerja bersifat rutin dan dapat dikodifikasi—yaitu, ketika instruksi untuk tugas tersebut dapat diterjemahkan ke dalam kode untuk dijalankan oleh komputer. Selain itu, otomatisasi lebih mampu menggantikan pekerja di lingkungan yang disederhanakan dan terkontrol. Meskipun komputer dapat melakukan kalkulasi paling rumit dalam hitungan milidetik, jauh lebih sulit mendapatkan mesin untuk menulis novel atau mengasuh anak seefektif manusia.

Mesin melengkapi tenaga kerja ketika memungkinkan pekerja menjadi lebih produktif, tetapi tidak bisa—setidaknya tidak bisa sepenuhnya —menggantikan pekerja. Dengan kata lain, otomatisasi yang melengkapi pekerjaan manusia memudahkan orang untuk melakukan pekerjaannya dan berkonsentrasi pada keunggulan manusia, seperti pembuatan ide, pemecahan masalah, pengenalan pola, dan komunikasi yang kompleks—semuanya merupakan kelemahan komputer. 16 Sebagai contoh: kalkulator, spreadsheet, dan perangkat lunak pembukuan semuanya membuat pekerjaan akuntan jauh lebih sederhana. Namun, sebagian besar, manusia tetaplah yang membuat wawasan dan memberikan saran strategis untuk bisnis tempat mereka bekerja.

Berbagai jenis otomasi telah melengkapi tenaga manusia (yaitu, robot pengumpul data besar yang memungkinkan orang melakukan pekerjaan yang lebih berharga ––dan teleskop, yang telah membantu manusia membuat penemuan yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan). Tom Davenport dan Julia Kirby menyebut hubungan "saling memberdayakan" antara manusia dan mesin ini sebagai augmentasi , yang mereka bedakan dari proses otomatisasi, yang sekadar menggantikan tenaga kerja. 17 Selain itu, seperti yang ditunjukkan oleh David Autor, karena mesin meningkatkan produktivitas tenaga kerja dan menurunkan biaya produksi, mesin memungkinkan kita membuat barang dan jasa dengan lebih mudah.

PASAR TENAGA KERJA SAAT INI

Sepanjang sejarah, mesin telah membantu pekerja menghasilkan lebih banyak hasil. Terlepas dari kekhawatiran bahwa otomatisasi akan menghilangkan pekerjaan atau menyebabkan pengangguran massal, teknologi terus mengarah pada penciptaan lapangan kerja baru. Faktanya, sejarah telah membuktikan bahwa seiring dengan meningkatnya produktivitas tenaga kerja, pertumbuhan pekerjaan juga meningkat. (Ini belum terjadi baru-baru ini, poin yang akan kita kembalikan). 18

Rasio lapangan kerja terhadap populasi (yaitu, bagian dari total populasi usia kerja AS, berusia 16 tahun ke atas, yang bekerja) meningkat selama abad ke-20, bahkan saat lebih banyak perempuan memasuki angkatan kerja. 19 Perkembangan mesin meningkatkan produktivitas dan menurunkan biaya produksi, memungkinkan terciptanya produksi massal. Lonjakan berikutnya dalam pertumbuhan ekonomi selama periode ini menyebabkan evolusi konsumerisme, dan dengan demikian, mengakibatkan peningkatan penciptaan lapangan kerja. Namun, seperti yang dicatat Autor, "tidak ada peningkatan jangka panjang yang nyata" dalam rasio yang telah berfluktuasi selama bertahun-tahun—dan turun terutama selama resesi. 20

Sejak 2010, angka pengangguran nasional terus turun. Dalam beberapa tahun terakhir, angka tersebut mencerminkan tingkat yang dialami sebelum Resesi Hebat (lihat Gambar 1). Namun demikian, statistik ini menyesatkan, karena rasio lapangan kerja terhadap populasi tidak tetap stagnan. Sebelum resesi tahun 2007, sekitar 63% orang usia kerja di Amerika Serikat bekerja, dan tingkat pengangguran hanya di bawah 5%. 

Salah satu fenomena yang ditutupi oleh tingkat pengangguran adalah kecenderungan orang meninggalkan angkatan kerja. Orang yang dikategorikan sebagai bagian dari angkatan kerja adalah mereka yang bekerja atau “menganggur” (artinya mereka tidak memiliki pekerjaan, tersedia untuk bekerja, dan secara aktif mencari pekerjaan dalam empat minggu terakhir). Misalnya, statistik terbaru menunjukkan masih ada sekitar 6,8 juta orang yang menganggur di Amerika Serikat. 22 Namun, ada sekitar 1,6 juta orang lainnya yang bukan angkatan kerja—yaitu, mereka tidak memiliki pekerjaan dan saat ini tidak sedang mencari pekerjaan—tetapi dianggap “terikat secara marjinal”, karena mereka menginginkan pekerjaan, dan tersedia untuk bekerja , dan telah mencari pekerjaan dalam 12 bulan terakhir. 23Hampir setengah juta dari pekerja ini dianggap “putus asa”, karena mereka telah berhenti mencari karena “mereka yakin tidak ada pekerjaan yang tersedia untuk mereka”. 24

Ambil contoh, seorang pekerja batu bara dengan pendidikan sekolah menengah di West Virginia yang biasanya mendapatkan gaji tahunan sebesar $80.000, tetapi baru-baru ini diberhentikan karena teknologi yang lebih canggih digunakan di tambang. Tidak mungkin pekerjaan seperti itu akan kembali lagi –– setidaknya di West Virginia. Apakah pekerja ini ingin bekerja kurang dari sepertiga dari gaji sebelumnya sebagai kasir? Misalkan, sebaliknya, penambang ini berhenti mencari pekerjaan karena dia lelah tidak menemukan apa pun yang tersedia dan menjadi semakin tidak termotivasi. Pekerja yang putus asa ini tidak diperhitungkan dalam tingkat pengangguran, karena, secara teknis, dia tidak lagi menjadi bagian dari angkatan kerja ––terlepas dari seberapa besar keinginannya untuk bekerja, andai saja dia bisa mendapatkan kembali pekerjaan lamanya.

Industri penerbangan adalah contoh otomatisasi yang menarik. Mayoritas orang mendapat manfaat dari kemajuannya, tetapi semakin banyak karyawan yang secara bersamaan menderita kehilangan pekerjaan yang menyakitkan.

Sekarang pertimbangkan masa depan kelompok pekerja yang jauh lebih besar: begitu mobil self-driving digunakan secara lebih luas, banyak dari 3,5 juta pengemudi truk di Amerika Serikat dapat kehilangan pekerjaan. 25 Beberapa pengemudi truk jarak jauh berpenghasilan $150.000 per tahun. 26 Seperti yang menjadi perhatian para penambang batu bara, apakah para pengemudi ini akan mendapatkan pekerjaan dengan gaji yang sama jika mereka tidak memiliki pendidikan lebih dari sekolah menengah?

Orang mungkin bertanya-tanya, “Kemana perginya semua pekerjaan dan mengapa menghilang?” Beberapa menyalahkan imigran, perjanjian perdagangan, atau kemajuan teknologi ––sementara beberapa menyalahkan kombinasi dari ketiganya. Namun, kenyataannya lebih rumit. Setidaknya dalam kaitannya dengan teknologi, otomatisasi telah menciptakan dan menghilangkan pekerjaan. Ada pemenang dan pecundang. Pekerja di Silicon Valley, serta mereka yang memiliki latar belakang statistik dan ekonomi, berkembang pesat dalam perekonomian saat ini. Seperti yang dikatakan Kepala Ekonom Google, Hal Varian, "Pekerjaan seksi dalam sepuluh tahun ke depan adalah ahli statistik." 27

Industri penerbangan adalah contoh otomatisasi yang menarik. Mayoritas orang mendapat manfaat dari kemajuannya, tetapi semakin banyak karyawan yang secara bersamaan menderita kehilangan pekerjaan yang menyakitkan. Otomasi telah memengaruhi hampir setiap pekerjaan di industri ini, mulai dari proses pemesanan penerbangan, hingga kontrol perbatasan. Sebagian besar dari kita memesan penerbangan secara online, menggunakan konter check-in otomatis dan pemindai paspor, terbang ke tujuan terutama dengan komputer di pesawat, dan melewati kontrol perbatasan dengan kios swalayan. Meskipun masih ada orang yang membantu kami, banyak pekerjaan juga telah dihapus dari setiap tahapan proses. Di sisi lain, otomatisasi yang meningkat, sebagian besar, membuat penerbangan lebih aman dan lebih murah. 28Selain itu, Internet telah memberdayakan para pelancong dengan memungkinkan mereka membandingkan harga tiket yang dikenakan oleh berbagai maskapai penerbangan untuk berbagai rute dengan lebih mudah. Transparansi ini telah menyebabkan meningkatnya persaingan yang telah membantu penurunan harga tiket pesawat hingga 50% dalam 30 tahun 29 –––berfungsi sebagai ilustrasi lain yang mendukung studi Nordhaus, di mana konsumen menerima 96% keuntungan dari inovasi teknologi. 30

Pada tanggal 31 Juli 2009 (tepat setelah Resesi Hebat) lowongan pekerjaan di Amerika Serikat mencapai titik terendah 2,2 juta ––sementara pengangguran sipil setinggi 14,6 juta. 31 Namun, 32 lowongan pekerjaan telah meningkat, terutama di bidang jasa profesional dan bisnis, kesehatan dan bantuan sosial, dan konstruksi. 33 Faktanya, pada Agustus 2017, mereka melonjak ke angka tertinggi sepanjang masa sebesar 6,1 juta. 34 Sejauh yang kami tahu, ada lebih banyak pekerjaan yang tersedia saat ini, daripada

ada dalam tujuh belas tahun terakhir — saat itulah BLS pertama kali mulai mengukurnya.

Jadi, meskipun produktivitas tenaga kerja meningkat—efek yang biasanya disertai dengan pertumbuhan pekerjaan—pekerjaan swasta pada dasarnya tetap stagnan sejak tahun 2000.35 ( Lihat Gambar 2.) (Pendapatan median riil keluarga dan PDB riil per kapita juga “dipisahkan” dari produktivitas tenaga kerja masing-masing pada awal 1980-an dan 2000-an.) Brynjolfsson dan McAfee menyebut efek ini 'Decoupling Hebat', dan menghubungkan sebagian dari efek ini dengan munculnya teknologi digital. 36 Mereka tidak melihat celah ini menutup dalam waktu dekat.

PENGATURAN KERJA ALTERNATIF

Lawrence Katz dan Alan Krueger menemukan bahwa di atas perlambatan lapangan kerja, 94% dari pertumbuhan pekerjaan bersih dari tahun 2005 hingga 2015 hanyalah pekerjaan sementara atau tidak tetap—dibandingkan dengan dekade sebelumnya, di mana hampir tidak ada pertumbuhan dalam pekerjaan seperti itu. “pekerjaan alternatif”. 37Karena semakin banyak tugas yang ditangani oleh mesin—yang tidak hanya lebih efisien daripada manusia, tetapi juga, tidak seperti manusia, tidak menuntut upah tinggi, liburan, asuransi kesehatan, dan program pensiun—perusahaan sekarang membutuhkan lebih sedikit pekerja atau lebih sedikit jam kerja. dari pekerja mereka (atau keduanya). Tetapi meskipun mungkin tidak banyak pekerjaan (penuh waktu) yang tersisa, masih ada banyak pekerjaan. Seperti yang dijelaskan Diane Mulcahy, “Pekerjaan dipisahkan dari pekerjaan dan ditata ulang menjadi berbagai pengaturan alternatif, seperti proyek konsultasi, penugasan lepas, dan peluang kontrak.” 38

Jutaan orang telah terpengaruh oleh penataan ulang ini. Pada September 2017, ada 5,1 juta “pekerja paruh waktu paksa” yang tidak dapat menemukan pekerjaan penuh waktu atau yang jam kerjanya telah dikurangi oleh majikan mereka. 39 Namun, menurut McKinsey Global Institute, 20% hingga 30% dari populasi usia kerja Amerika (sekitar 206 juta) 40 melakukan beberapa jenis pekerjaan mandiri, yang berjumlah sekitar 40 hingga 60 juta orang 41 –––dan bagian ini, catat Mulcahy, terus berkembang. 42

Karena pekerjaan tidak lagi stabil seperti sebelumnya, orang beralih ke “gig economy” untuk mencari bentuk pekerjaan alternatif. Berkat platform dua sisi seperti Uber, Lyft, Airbnb, Etsy, Samasource, Postmates, dan TaskRabbit, orang sekarang dapat bekerja kapan pun mereka mau, sesering yang mereka mau, dengan lebih mudah dari sebelumnya. Hal ini menguntungkan orang tua dan muda yang melakukan pekerjaan dengan keterampilan rendah hingga pekerjaan dengan keterampilan tinggi. Mantan pengemudi taksi sekarang dapat mendikte jadwal mereka sendiri dengan Uber dan Lyft. Orang tua yang tinggal di rumah dan penyandang disabilitas dapat lebih mudah menemukan pekerjaan dan mengembangkan keterampilan mereka dengan Samasource. Seniman muda kini dapat menjual produk buatan sendiri langsung ke pelanggan mereka di Etsy. Lansia yang tinggal di rumah kosong sekarang memiliki kemampuan untuk menyewakan kamar mereka di Airbnb untuk membantu meningkatkan dana pensiun mereka sendiri.

Jelas, keuntungan ekonomi pertunjukan lebih dari sekadar memberikan penghematan biaya kepada perusahaan dan menawarkan semacam pekerjaan kepada pekerja. Ekonomi pertunjukan menawarkan "pilihan, otonomi, fleksibilitas, dan kontrol", yang tidak ditawarkan oleh pekerjaan penuh waktu. 43 Manfaat tersebut mempengaruhi kepuasan kerja. Itu sebabnya 74% pekerja lepas yang disurvei ingin tetap menjadi pekerja mandiri dan "tidak berniat kembali ke pekerjaan penuh waktu". 44 Memang, kata Mulcahy, “pekerja mandiri lebih puas dengan hampir setiap aspek kehidupan kerja mereka daripada karyawan,” dan untuk alasan ini, dia menyarankan mahasiswa MBA-nya untuk mencari “pekerjaan yang banyak, bukan pekerjaan yang semakin langka” dan mempersiapkan diri untuk menjadi “pekerja mandiri, bukan karyawan penuh waktu.” 45

POLARISASI PEKERJAAN

Selain mempengaruhi kuantitas pekerjaan, teknologi juga dapat berdampak besar pada kualitas pekerjaan. 46 Beberapa orang khawatir otomatisasi mencuri pekerjaan, sementara yang lain bersikeras bahwa otomatisasi benar-benar meningkatkannya. Pada kenyataannya, keduanya benar. Mesin telah memengaruhi pekerjaan di seluruh spektrum keterampilan—baik meningkatkan maupun menurunkan permintaan akan pekerjaan dengan tingkat keterampilan yang berbeda. 47

Pekerjaan dengan Keterampilan Rendah

Di sisi rendah dari spektrum keterampilan, permintaan akan pekerjaan (yaitu: tukang susu, operator telepon, penyortir surat, pencuci piring, pemotong es, penenun, dan pekerja perakitan) telah turun drastis ––atau bahkan menghilang–– karena teknologi seperti lemari es, ponsel, dan mesin industri. Meskipun penemuan teknologi ini telah mendorong keluarnya lapangan pekerjaan, hal itu juga memungkinkan kita untuk membuat bentuk pekerjaan tertentu menjadi lebih dapat diterima. Misalnya, dengan berinvestasi pada mesin pencuci piring industri, restoran tidak membutuhkan banyak mesin pencuci piring manusia. Konsekuensinya, permintaan akan pekerjaan pencuci piring akan berkurang, meskipun beberapa masih ada. Pekerjaan yang tersisa ini kemudian akan disederhanakan. Alih-alih mencuci dengan tangan, mesin pencuci piring manusia hanya perlu memuat dan membongkar piring.

Meskipun mudah untuk membayangkan pekerjaan berketerampilan rendah lainnya mati karena otomatisasi — karena robot sekarang memiliki kemampuan untuk mengosongkan ruangan, berpatroli di gedung, dan membalik burger (untuk menyebutkan beberapa tugas) —mesin masih belum menggantikan yang berketerampilan rendah pekerjaan di bidang kebersihan, keamanan, dan layanan makanan. 48 Ini 49 karena meskipun tugas tertentu dapat diotomatisasi, robot tidak dapat mengambil alih seluruh pekerjaan. Misalnya, sementara mesin pencuci piring melakukan pekerjaan mencuci piring dengan sangat baik, manusia tidak sepenuhnya tergantikan dalam prosesnya, karena mesin tidak memuat atau membongkar sendiri. Manusia masih mengungguli mesin, terutama dalam pekerjaan yang melibatkan keterampilan manual dan berbagai lingkungan. 50Oleh karena itu, masih ada (dan akan) ada permintaan untuk pekerjaan berketerampilan rendah. Nyatanya, seperti yang akan kita lihat nanti, permintaan justru meningkat.

Pekerjaan Keterampilan Menengah

Bagian tengah spektrum sedikit lebih rumit. Pekerjaan keterampilan menengah (yang meliputi produksi kerah biru dan posisi operasi, serta posisi penjualan klerikal kerah putih) lebih cenderung dapat dikodifikasi. Akibatnya, mereka menghilang, meskipun pekerjaan dengan keterampilan rendah tidak hilang.

Beberapa bentuk otomatisasi memaksa orang untuk melakukan tugas yang mematikan pikiran. Pikirkan bagaimana sebagian besar pengrajin dan pengrajin digantikan oleh pekerja jalur perakitan. Dalam proses “deskilling” ini, pekerjaan berketerampilan menengah digantikan oleh pekerjaan berketerampilan rendah. Sementara itu, beberapa pekerjaan mati begitu saja, memaksa pekerja untuk beralih ke pekerjaan dengan keterampilan rendah. Misalnya, sebagian besar kehilangan pekerjaan manufaktur disebabkan oleh otomatisasi (bukan perdagangan internasional, seperti yang cenderung disarankan oleh politisi). 51 Pekerja yang sebelumnya bekerja di sektor manufaktur harus beralih ke sektor jasa yang berketerampilan rendah dan bergaji rendah untuk bertahan hidup. 52Ini meningkatkan pertumbuhan pekerjaan dalam pekerjaan dengan keterampilan rendah. Menurut Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), sekitar sepertiga dari pekerjaan berketerampilan menengah yang hilang di seluruh dunia telah digantikan oleh pekerjaan berketerampilan rendah. 53

Namun, seperti pekerjaan dengan keterampilan rendah, bentuk otomatisasi lain dapat menghilangkan bahaya dan pekerjaan yang membosankan dari tugas tertentu, sehingga memungkinkan kita melakukan pekerjaan yang lebih aman dan bermakna. Misalnya, meskipun mengeluarkan manusia dari tambang batu bara dapat merampas pendapatan dan pekerjaan mereka, sekarang lebih sedikit orang yang menderita penyakit paru-paru hitam atau terancam oleh runtuhnya tambang yang mematikan. Dan sementara banyak karyawan bank mungkin telah diganti karena lebih banyak pelanggan menggunakan ATM untuk melakukan transaksi rutin, karyawan yang tetap tinggal sekarang dapat, alih-alih menghitung uang tunai, melakukan pekerjaan yang berpotensi lebih penting, seperti merekomendasikan layanan keuangan kepada klien. OECD memperkirakan bahwa dua pertiga dari pekerjaan dengan keterampilan menengah yang hilang telah digantikan oleh pekerjaan yang membutuhkan pekerjaan dengan keterampilan lebih tinggi, seperti analis dan manajer. 54

Pekerjaan dengan Keterampilan Tinggi

Meskipun teknologi telah dikenal luas untuk menggantikan pekerja berketerampilan rendah dan kerah biru, pekerjaan berketerampilan tinggi, sebagian besar, telah dilindungi karena pekerjaan yang membutuhkan lebih banyak pelatihan dan keterampilan kognitif yang lebih kompleks (seperti analisis, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan). -membuat) jauh lebih tidak dapat dikodifikasi. Seperti yang dicatat oleh David Autor dan yang lainnya, hal ini membuat para profesional kerah putih dan pekerja pengetahuan seperti dokter, pemrogram, insinyur, eksekutif pemasaran, dan manajer penjualan sulit untuk digantikan. 55 Oleh karena itu, meskipun perkembangan terbaru dalam otomasi telah menargetkan pekerjaan dengan keterampilan tinggi, masih ada pertumbuhan di sisi spektrum ini. 56 Lagi pula, untuk mendapatkan hasil maksimal dari investasi teknologi mereka, perusahaan harus mempekerjakan pekerja yang lebih terampil dan berpendidikan.57

Jadi, kita berakhir dengan tenaga kerja yang terpolarisasi—efek yang terjadi di seluruh dunia. 58 Seperti yang diamati Autor, pertumbuhan pekerjaan semakin terkonsentrasi pada dua sisi berlawanan dari spektrum keterampilan, sementara pekerjaan dengan keterampilan menengah menyusut. 59 Memang, pangsa pekerja AS dalam pekerjaan berketerampilan rendah dan tinggi keduanya meningkat dari tahun 1979 hingga 2016.60 ( Lihat Gambar 3.) Di sisi lain, meskipun lebih dari 61% pekerja AS bekerja di bidang keterampilan menengah pekerjaan pada tahun 1979, pangsa ini turun menjadi 43% pada tahun 2016. 61

Akibatnya, mereka yang tidak dapat menemukan pekerjaan dapat menghadapi dua jenis pilihan—keduanya tidak baik. 62 Di satu sisi, ada serangkaian pekerjaan yang tersedia yang tidak memuaskan atau memuaskan seperti sebelumnya, karena membutuhkan keterampilan yang lebih sedikit atau menawarkan upah yang lebih rendah. Di sisi lain, ada serangkaian pekerjaan lain yang mungkin lebih diinginkan, tetapi pekerjaan ini tidak dapat dicapai karena membutuhkan tingkat keterampilan atau pendidikan yang lebih tinggi daripada yang dicapai pekerja.

BERLOMBA DENGAN MESIN

Penting untuk mempertimbangkan bagaimana teknologi telah mengubah pasar tenaga kerja dan ekonomi menjadi lebih baik bagi sebagian orang, tetapi menjadi lebih buruk bagi yang lain. Kita harus fokus pada menemukan solusi untuk masalah yang muncul (dengan memastikan keamanan pekerjaan, dan menyediakan perawatan kesehatan dan rencana pensiun) sambil memanfaatkan peluang baru (melalui teknologi baru, data dan analitik, platform, dll.) dan tetap fleksibel sesuai kebutuhan kali berubah.

Suka atau tidak suka, teknologi, dan meningkatnya persaingan dari globalisasi tenaga kerja telah mengubah pasar tenaga kerja. Hari-hari pekerjaan tetap, jangka panjang, penuh waktu ––terutama dengan satu perusahaan tunggal untuk karier seseorang–akan segera berakhir lebih cepat dari yang kita kira. Hal ini tentu sulit diterima bagi mereka yang tadinya berjaya di bidang-bidang yang kini marak dengan otomatisasi. Regulasi, hambatan perdagangan, atau pertarungan dan balapan melawan mesin tidak akan membuahkan hasil dalam jangka panjang. Sebaliknya, seperti yang ingin dikatakan Brynjolfsson dan McAfee, kita harus terus berinvestasi dalam keterampilan baru untuk balapan dengan mesin. 63

Jadi bagaimana kita balapan dengan mesin? Davenport dan Kirby, serta Autor merekomendasikan agar orang fokus untuk menjadi melek teknologi dan meningkatkan keterampilan manual dan abstrak mereka. 64 Mempelajari cara membuat kode dalam berbagai bahasa komputer dan mengetahui cara mengumpulkan dan menganalisis data, misalnya, akan sangat membantu dalam perlombaan dengan mesin. Keterampilan manual seperti ketangkasan dan fleksibilitas juga akan tetap berharga dalam waktu dekat, dan selanjutnya mengembangkan kualitas bawaan manusia (yaitu, keterampilan abstrak yang tidak dapat dilakukan oleh mesin—seperti kreativitas, persuasi, empati, pengenalan pola, dan komunikasi yang kompleks. ) pasti akan menguntungkan. 65

Davenport dan Kirby mengidentifikasi lima cara berbeda bagi orang dan perusahaan untuk menggunakan keterampilan tersebut agar berhasil di era mesin kedua: 66

Melangkah: Biarkan mesin melakukan pekerjaan kotor Anda, sehingga memungkinkan Anda untuk memfokuskan waktu dan energi Anda untuk membuat wawasan gambaran besar (misalnya, mengelola portofolio investasi).

Mengesampingkan: Gunakan keterampilan abstrak, seperti kreativitas atau empati, untuk melakukan hal-hal yang tidak dapat dilakukan oleh mesin atau untuk menjelaskan keputusan yang dibuat komputer (misalnya, mengkomunikasikan berita negatif).

Melangkah secara sempit: Melakukan hal-hal yang akan terlalu mahal untuk diotomatisasi, seperti mengkhususkan diri pada bidang yang sangat khusus (misalnya, mengkhususkan diri pada masalah hukum yang berkaitan dengan pintu garasi yang tidak berfungsi, atau dalam menghubungkan pembeli dan penjual waralaba Dunkin' Donuts ).

Melangkah masuk: Gunakan keterampilan teknologi untuk meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan mesin dan untuk memastikan bahwa mereka berfungsi dengan baik (misalnya, memberikan umpan balik kepada pemrogram dengan mengidentifikasi bug dan menyarankan modifikasi yang harus dilakukan).

Melangkah ke depan: Gunakan keterampilan teknologi dan pemikiran kewirausahaan untuk menciptakan teknologi kognitif tingkat lanjut (misalnya, menjadi insinyur pembelajaran mesin).

Semakin baik individu dan perusahaan dalam menemukan hubungan yang saling melengkapi dan “saling memberdayakan” 67 yang menambah tenaga kerja manusia dengan mesin (atau sebaliknya), semakin besar kemungkinan pertumbuhan lapangan kerja dan kualitas pekerjaan akan meningkat. Dengan keterampilan yang lebih pas, akan ada lebih banyak orang yang dipekerjakan dalam pekerjaan yang lebih memuaskan dan bermakna.

Namun, masih akan ada mereka yang tertinggal dan tidak dapat menemukan pekerjaan di pasar tenaga kerja yang semakin tidak stabil. Ada banyak perdebatan tentang apakah jaring pengaman dalam bentuk pendapatan dasar universal harus disediakan untuk mengatasi Decoupling Hebat, terutama upah stagnan yang dialami orang Amerika selama tiga dekade. 68 Namun demikian, pendapatan yang terjamin tidak akan menyelesaikan semua masalah yang telah kita hadapi. Pekerjaan penting untuk kesejahteraan seseorang, memberikan banyak tujuan. Seperti yang pernah dikatakan Voltaire, "Pekerjaan menyelamatkan kita dari tiga kejahatan besar: kebosanan, sifat buruk, dan kebutuhan."

Ketakutan bahwa mesin mengambil alih pekerjaan kita bukanlah hal yang baru, dan Autor membandingkan situasi saat ini dengan saat banyak pekerjaan di sektor pertanian menjadi otomatis seratus tahun yang lalu. 69 Pada tahun 1900, pertanian digunakan untuk membuat 41% dari tenaga kerja Amerika. Seabad kemudian, bagiannya menurun menjadi hanya 2%. 70Jika orang Amerika diberitahu seabad yang lalu bahwa karena teknologi dan inovasi baru, petani sebagai bagian dari tenaga kerja akan turun hingga 95%, sebagian besar mungkin akan menganggapnya sebagai berita yang menakutkan. Apa yang akan dilakukan orang? Bagaimana mungkin mereka membayangkan bahwa orang akan menjadi manajer media sosial, pengembang aplikasi, spesialis komputasi awan, analis keamanan informasi, operator drone, teknisi energi surya dan angin, konselor genetik, vlogger, instruktur yoga, dan manajer keberlanjutan? Demikian pula, bagaimana kita bisa berharap untuk memahami dengan tepat apa yang bisa dilakukan di dunia yang belum ada dengan teknologi yang bahkan belum ditemukan?

Ini adalah siapa kita memutuskan apa yang menjadi teknologi

Ketika pertanian menjadi otomatis, Amerika Serikat menanggapi perubahan ini dengan berinvestasi di masa mudanya ––mereka menyekolahkan anak-anak untuk mempersiapkan mereka memasuki pekerjaan industri. Tindakan serupa harus diambil hari ini. Seperti pendapat Mulcahy, sistem pendidikan, yang sekarang sudah ketinggalan zaman, perlu dirombak. Alih-alih mengajari anak-anak untuk mempersiapkan pekerjaan di masa lalu, kita harus mempersiapkan mereka untuk bekerja di gig economy di masa depan. Jadi, sekolah dan universitas harus mempersiapkan pemuda agar gesit dan mudah beradaptasi, dan memiliki fokus yang lebih signifikan pada keterampilan yang direkomendasikan oleh Davenport dan Kirby, serta Autor. Selain itu, bisnis dan kebijakan pemerintah harus membantu melatih kembali orang dewasa yang tertinggal. Bersamaan dengan pendidikan,71

Seperti yang diingatkan oleh futuris Ray Kurzweil, kita selalu meremehkan laju perubahan teknologi, karena teknologi yang akan ditemukan dalam dua puluh tahun tidak akan ditemukan dengan teknologi saat ini. Itu akan ditemukan dengan teknologi yang tersedia dalam dua puluh tahun, yang tentu saja belum pernah diimpikan. Kita bisa mulai membayangkan dunia seperti itu, dengan ponsel pintar di tangan semua orang, yang hari ini, akan menelan biaya masing-masing sepuluh juta dolar. Seperti yang disarankan David Autor, (1) sangat sulit untuk memprediksi masa depan dan (2) sombong untuk bertaruh melawan kecerdikan manusia. 72

Seperti yang telah ditunjukkan banyak orang, teknologi hanyalah alat. 73 Itu tidak serta merta membawa kita ke dunia utopis atau distopia karena kita, sebagai manusia, memiliki suara dalam hal ini. Kitalah yang memutuskan apa jadinya teknologi. Mengutip insinyur listrik dan fisikawan Dennis Gabor, kita tidak dapat memprediksi masa depan, tetapi kita dapat menciptakannya. 74

Bibliografi

Penulis, DH (2014). Keterampilan, pendidikan, dan munculnya ketimpangan pendapatan di antara '99 persen lainnya'. Sains , 344(6186):843-851.

Penulis, DH (2015). Mengapa masih banyak pekerjaan? Sejarah dan masa depan otomatisasi tempat kerja. Jurnal Perspektif Ekonomi , 29(3):3-30.

Penulis, DH (2016, September). Akankah otomatisasi menghilangkan semua pekerjaan kita? [Berkas video]. Diperoleh dari http://www.ted.com/talks/david_autor_why_are_there_still_so_many_jobs .

Bernstein, A., Raman., A. (2015). Pemisahan yang hebat: Wawancara dengan Erik Brynjolfsson dan Andrew McAfee. Tinjauan Bisnis Harvard , 2015(5):66-74.

Bresnahan, TF, Brynjolfsson, E., Hitt, LM (2002). Teknologi informasi, organisasi tempat kerja, dan permintaan akan tenaga kerja terampil: Bukti Tingkat Perusahaan. Jurnal Ekonomi Triwulanan , 117(1):339-376.

Brynjolfsson, E., McAfee, A. (2014). Era Mesin Kedua : Pekerjaan, Kemajuan, dan Kemakmuran di Masa Teknologi Cemerlang. (WW Norton&Company, New York).

Brynjolfsson, E., Saunders, A. (2010). Berkabel untuk Inovasi . (The MIT Press, Cambridge).

Kasus, A., Deaton, A. (2017). Mortalitas dan morbiditas di abad ke-21. Draft Konferensi BPEA, 23-24 Maret 2017.

Dewan Penasihat Ekonomi. (2007). Laporan Ekonomi Presiden. Bersama Dengan Laporan Tahunan Dewan Penasihat Ekonomi . Diterima dari http://fraser.stlouisfed.org

Dewan Penasihat Ekonomi. (2016). Laporan Ekonomi Presiden. Bersama Dengan Laporan Tahunan Dewan Penasihat Ekonomi . Diterima dari http://fraser.stlouisfed.org

Davenport, TH Kirby, J. (2015). Di luar otomatisasi. Tinjauan Bisnis Harvard , 2015(5):58-65.

Davenport, TH, Kirby, J. (2016). Hanya Manusia Yang Perlu Terapkan: Pemenang dan Pecundang di Era Mesin Cerdas . (HarperBusiness).

Tempat Kerja Masa Depan dan Bangsa Lapangan. (2016). Munculnya tenaga kerja campuran dalam ekonomi pertunjukan baru. Laporan Penelitian Jaringan Tempat Kerja Masa Depan. Diambil dari http://info.fieldnation.com/rise-of-the-blended-workforce-in-gig-economy

Gabor, D. (1963). Menciptakan Masa Depan . (Secker & Warburg, London).

Goos, M., Manning, A. (2003). Pekerjaan yang buruk dan menyenangkan: Meningkatnya polarisasi pekerjaan di Inggris. Makalah Pusat Diskusi Kinerja Ekonomi DP0604.

Hicks, MJ, Devaraj, S. (2017). Mitos dan realitas manufaktur di Amerika. Pusat Penelitian Bisnis dan Ekonomi, Ball State University.

Hollingsworth, A., Ruhm, CJ, Simon, K. (2017). Kondisi ekonomi makro dan penyalahgunaan opioid. Kertas Kerja NBER No. 23192.

Katz, LF, Krueger, AB (2016). Kebangkitan dan sifat pengaturan kerja alternatif di Amerika Serikat, 1995-2015. Kertas Kerja.

Lipsey, R., Carlaw, KI, Bekhar, CT (2005). Transformasi Ekonomi: Teknologi Tujuan Umum dan Pertumbuhan Ekonomi Jangka Panjang . Pers Universitas Oxford.

McAfee, A., Brynjolfsson, E. (2017). Mesin, Platform, Keramaian: Memanfaatkan Masa Depan Digital Kita . (WW Norton&Company, New York).

Institut Global McKinsey. (2016). Pekerjaan mandiri: Pilihan, kebutuhan, dan ekonomi pertunjukan. Diambil dari http://www.mckinsey.com/global-themes/employment-and-growth/independent-work-choice-necessity-and-the-gig-economy .

Mulcahy, D. (2016a, 20 Oktober). Mengapa saya memberi tahu siswa MBA saya untuk berhenti mencari pekerjaan dan bergabung dengan ekonomi pertunjukan, Harvard Business Review . Diambil dari http://hbr.org/2016/10/why-i-tell-my-mba-students-to-stop-looking-for-a-job-and-join-the-gig-economy .

Mulcahy, D. (2016b, 27 Oktober). Siapa yang menang dalam ekonomi pertunjukan, dan siapa yang kalah, Harvard Business Review . Diambil dari http://hbr.org/2016/10/who-wins-in-the-gig-economy-and-who-loses

Nordhaus, WD (2005). Keuntungan Schumpeter dan kekeliruan alkemis. Aplikasi Ekonomi Yale dan Makalah Diskusi Kebijakan No. 6.

Nordhaus, WD (2007). Dua abad pertumbuhan produktivitas dalam komputasi. Jurnal Sejarah Ekonomi, 67(1):128-159.

OECD. (2017). Kesenjangan pekerjaan ditutup tetapi pemulihan tetap tidak merata. Organisasi untuk Kerjasama Ekonomi dan Pembangunan. Diambil dari http://www.oecd.org/newsroom/jobs-gap-closes-but-recovery-remains-uneven.htm

Pearlstein, S. (2016). Buruh, jangan takut dengan revolusi robot. Washington Post , 16 Agustus. Diperoleh dari http://www.washingtonpost.com

Thompson, D. (2013, 28 Februari). Bagaimana harga tiket pesawat turun 50% dalam 30 tahun (dan mengapa tidak ada yang menyadarinya). Atlantik . Diterima dari http://www.theatlantic.com/business/archive/2013/02/how-airline-ticket-prices-fell-50-in-30-years-and-why-nobody-noticed/273506/

Traufeter, G. (2009, 31 Juli). Akankah peningkatan otomatisasi membuat jet menjadi kurang aman? Der Spiegel . Diambil dari http://www.spiegel.de/international/world/the-computer-vs-the-captain-will-increasing-automation-make-jets-less-safe-a-639298.html

Forum Ekonomi Dunia. (2016, Desember). Buku pegangan investasi infrastruktur terbarukan: Panduan untuk investor institusi. Diambil dari http://www3.weforum.org/docs/WEF_Renewable_Infrastructure_Investment_Handbook.pdf

Varian, SDM (2009, Januari). Hal Varian tentang bagaimana web menantang para manajer. McKinsey&Perusahaan. Diambil 20 Agustus 2017 dari http://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/hal varian-on-how-the-web-challenges-managers

Varian, SDM (2011, 15 Agustus). Micromultinationals akan menjalankan dunia. Kebijakan Luar Negeri . Diambil dari http://foreignpolicy.com/2011/08/15/micromultinationals-will-run-the-world/