In diesem Jahr liegt der Schwerpunkt darauf, die Diskussionen zwischen den wichtigsten globalen Akteuren in Bezug auf nachhaltige Entwicklung, Technologie und Handelsführung zu erleichtern.
Einer der wichtigsten Berichte des Treffens betrifft die Untersuchung von aufstrebenden Arbeitsplätzen.
Basierend auf Metriken, die in Partnerschaft zwischen dem New Metrics CoLab des Wirtschaftsforums und Data Scientists von Burning Glass Technologies, Coursera und LinkedIn erstellt wurden, bietet der Bericht einen Überblick über neue Beschäftigungsmöglichkeiten in der gesamten Weltwirtschaft sowie Details zu den Fähigkeiten, die benötigt werden, um diese Möglichkeiten zu nutzen.
Er beschreibt 7 Berufsgruppen der Zukunft und darunter 96 Jobs der Zukunft, wobei er sie nach ihrer individuellen Wachstumsrate und dem Ausmaß der von jeder Gruppe angebotenen Beschäftigungsmöglichkeiten unterscheidet.
Wenn sich die Wachstumstrends fortsetzen, werden diese aufstrebenden Berufe bis 2020 insgesamt 1,7 Millionen und bis 2022 2,4 Millionen neue Arbeitsplätze schaffen.
In den nächsten drei Jahren werden 16% dieser Beschäftigungsmöglichkeiten in den Bereichen Daten und Künstliche Intelligenz entstehen. Zu den Stellen mit den höchsten Wachstumsraten gehören Data Scientists und KI-Spezialisten.
In den nächsten drei Jahren werden 16% dieser Beschäftigungsmöglichkeiten in den Bereichen Daten und Künstliche Intelligenz entstehen. Zu den Stellen mit den höchsten Wachstumsraten gehören Data Scientists und KI-Spezialisten.
Ein innovativer datenbasierter Ansatz
Mit zwei Unternehmen, die über einzigartige Daten zu Beschäftigungsmöglichkeiten in der New Economy verfügen – LinkedIn und Burning Glass Technologies – entfernt sich dieser Bericht von historischen Modellen, die makroökonomische und demografische Faktoren über einen langen Zeitraum analysieren. Stattdessen stützt er sich auf aktuelle Daten über Trends bei Online-Stellenangeboten, Einstellungsraten und die Suche im LinkedIn Economic Graph, um die laufenden Transformationen auf dem globalen Arbeitsmarkt in nahezu Echtzeit zu verfolgen.
LinkedIn hat außerdem mithilfe seiner „Skills Genome“-Messung die Fähigkeiten ermittelt, die in jeder der ermittelten Berufsgruppen benötigt werden.
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Berufe in den Bereichen Daten und Künstliche Intelligenz (KI) sind das Herzstück der zukünftigen Möglichkeiten.
Die Methoden haben 7 Berufsgruppen identifiziert, darunter Data und Artificial Intelligence. Die Anzahl der Möglichkeiten, die in der unten stehenden Tabelle dargestellt ist, wird als die Anzahl der verfügbaren Stellen in einer Berufsgruppe pro 10.000 Beschäftigungsmöglichkeiten auf dem globalen Arbeitsmarkt gemessen.
Bis Ende 2020 wird erwartet, dass der Bereich Data und KI 78 von 10.000 Beschäftigungsmöglichkeiten bietet, und bis 2022 wird dieser Anteil auf 123 von 10.000 steigen. Es ist die Berufsgruppe mit dem größten erwarteten Anstieg über den Zeitraum in den 20 untersuchten Volkswirtschaften (1).
Figure 1
Emergence of clusters of professions of the future, 2020-2022
Numbers of opportunities (per 10,000)
Professional Cluster
2020
2022
Figures Explorated from data for 20 economies (Linkedin)
Data and AI
78
123
Engineering and cloud Computing
60
91
People and Culture
47
58
Product Development
32
44
Sales, Marketing and Content
87
125
figures extrapolated from data for the United States (Burning Glass)
Care Economy
193
260
Green Economy
9
14
ALL CLUSTERS
506
715
Sie ist auch die Berufsgruppe mit der höchsten Wachstumsrate über den Zeitraum mit einer jährlichen Rate von 41%, gefolgt von Green Economy (35%) und Engineering & Cloud Computing (34%).
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Erforderliche Expertise in digitalen Technologien
Aus kompetenzorientierter Sicht identifiziert der Bericht außerdem die folgenden Gruppen: Business Skills, Specialized Industry Skills, General and Soft Skills, Tech Baseline Skills und Tech Disruptive Skills.
Für Daten- und KI-Berufe sind die beiden wichtigsten erwarteten Fähigkeiten :
- Tech Baseline
- Tech Disruptive
1. Tech Baseline
Die technischen Grundfertigkeiten umfassen Computerkenntnisse wie die Fähigkeit, Microsoft zu nutzen, aber auch die Nutzung spezifischer technologischer Anwendungen wie Webdesign, Online-Marketing, soziale Medien, Telekommunikation…
2. Tech Disruptive
Disruptive Technologiekompetenzen sind Kompetenzen, die Menschen in die Lage versetzen, Technologien zu entwerfen und zu nutzen, die sich in den nächsten Jahren voraussichtlich erheblich auf Geschäftsmodelle und den Arbeitsmarkt auswirken werden.
Dazu gehören Data Science, Natural Language Processing (NLP) , Automatisierung, Robotik, Cloud Computing und Cybersecurity. Sie machen 45 % der 30 Kompetenzen aus, die in den Bereichen Data und KI erwartet werden, und 41 %, wenn es um Stellen im Bereich Cloud Computing geht.
Eine Reskilling Revolution
Die Online-Lernplattform Coursera hat dem Bericht einen innovativen Blickwinkel auf die Um- und Weiterbildungsbemühungen von Einzelpersonen in aufstrebenden Berufen hinzugefügt.
Durch die Beobachtung der Lernaktivitäten von Personen, die in aufstrebenden Berufen beschäftigt sind, werden je nach Tätigkeitsbereich unterschiedliche Prioritäten für die Weiterbildung deutlich.
1.
Deep Learning
SKILLS TAUGHT Hyperparameter, Deep Learning, Artificial Neural Network, Convolutional Neural Network, Tensorflow
2.
Machine Learning
SKILLS TAUGHT Linearity, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Network, Algorithms, Machine Learning
3.
Algorithms, Part I
SKILLS TAUGHT Computer Programming, Data Uri Scheme, Java (Software Platform), Data Structure, Algorithms
4.
TensorFlow in Practice
SKILLS TAUGHT Natural Language, Omega Language, Environment Variable, Time Series, Natural Language Processing
5.
Functional Programming in Scala
SKILLS TAUGHT Parallel Computing, Functional Programming, Scala Programming, Apache Spark, Computer Programming
Die Berufe und Jobs von Morgen
Der Bericht stellt einen Ansatz für die Berufe der Zukunft vor, indem er sie nach ihrer Reichweite unterscheidet. Groß angelegte Möglichkeiten sind solche mit mehr als 5.000 Stellenangeboten oder Neueinstellungen pro Jahr.
Es wird deutlich, dass Data- und KI-Berufe von kleinen Rollen wie Big Data-Entwicklern bis hin zu großen Rollen wie Data Scientists reichen.
