1.1

„Zdaj, ko je svet na pragu nove digitalne revolucije, ki jo je sprožilo širjenje umetne inteligence, se je Evropi odprla priložnost, da odpravi svoje pomanjkljivosti na področju inovacij in produktivnosti ter ponovno vzpostavi svoj proizvodni potencial“ (1).

1.2

Evropa je trenutno šibka na področju digitalnih tehnologij, kot je umetna inteligenca (2). ZDA in Kitajska sta že daleč naprej in ta zaostanek bo težko nadoknaditi (3). Poleg tega obstajajo velike razlike v rasti produktivnosti dela med ZDA in EU (euroobmočjem) (4). Od pandemije do sredine leta 2024 se je produktivnost dela na opravljeno delovno uro v euroobmočju povečala za 0,9 %, v ZDA pa za 6,7 %. Evropska centralna banka v svoji analizi ugotavlja, da so te številke povezane z živahnim dogajanjem na trgu dela in večjimi naložbami v digitalizacijo (5).

1.3

Uvajanje umetne inteligence ima precejšnje potencialne koristi: povečuje konkurenčnost in produktivnost, poganja inovacije in znanstveni napredek (6), spodbuja zeleni prehod (7) in podpira izboljšanje delovnih pogojev. Poskrbeti moramo za to, da EU pri digitalnem prehodu ne bo zaostala. Da bi izkoristili potencial umetne inteligence, je treba razbliniti mite in pomiriti strahove, povezane z umetno inteligenco.

1.4

Koristi, ki jih v svetu dela prinaša umetna inteligenca, so med drugim avtomatizacija rutinskih in monotonih nalog, dopolnjevanje sposobnosti zaposlenih in sproščanje njihovega časa, da se lahko osredotočijo na bolj stimulativno delo z večjo dodano vrednostjo, omogočanje delavcem, da hitreje opravijo naloge, in izboljšanje kakovosti njihovih rezultatov. Umetna inteligenca lahko prispeva tudi k izboljšanju organizacije dela in opredelitve nalog in odgovornosti ter boljšemu ugotavljanju prihodnjih potreb po znanjih in spretnostih ter zaposlovanju (8). Za to je potrebna podpora delovne sile in sodelovanje z njo, na voljo pa mora biti tudi potrebno usposabljanje delavcev za uvajanje in uporabo umetne inteligence na delovnem mestu. EESO opozarja, da je treba pri razvoju, uvajanju in uporabi umetne inteligence vedno upoštevati načelo, da mora biti nadzor v rokah človeka.

1.5

Široka uporaba umetne inteligence bo vodstvenim in drugim delavcem pomagala tudi pri izboljšanju varnosti in zdravja pri delu, saj bo okrepila nepristransko in na dokazih temelječe ocenjevanje tveganja, ciljne inšpekcijske preglede varnosti in zdravja pri delu ter dejansko pomagala bolje opredeliti vprašanja (vključno s psihosocialnimi tveganji), pri katerih je potrebno ukrepanje. Sem sodi tudi boljše preprečevanje nesreč na delovnem mestu (9).

1.6

Hkrati so s širšo uporabo umetne inteligence v svetu dela povezani strahovi in pomisleki, med drugim glede intenzifikacije dela, ki povzroča večji stres, okrepljenega spremljanja in nadzora, pomanjkanja človeškega nadzora, izgube avtonomije ter hitrega zastaranja pridobljenih znanj in spretnosti.

1.7

Pri obravnavanju teh strahov imajo ključno vlogo socialni partnerji in socialni dialog na vseh ravneh. EESO meni, da je za spodbujanje odgovorne in zaupanja vredne umetne inteligence v svetu dela potrebno pozitivno in spodbudno okolje za socialni dialog v skladu z veljavnimi nacionalnimi pravili in praksami.

1.8

EESO ugotavlja, da digitalna agenda EU za leto 2030 vsebuje skupaj 116 zakonodajnih aktov (10). Vpliv umetne inteligence na svet dela je že konkretno obravnavan v zakonodaji EU o umetni inteligenci, v skladu z načelom, po katerem je nadzor v rokah človeka, in v veljavni socialni zakonodaji (11). Izvajanje in izvrševanje sedanjega pravnega okvira sta bistvena za nemoteno uvajanje umetne inteligence, da bo lahko gonilo gospodarskega in tehnološkega napredka v EU.

1.9

EESO glede na navedeno obžaluje, da Evropska komisija kljub obširnemu zakonodajnemu okviru, ki že celovito in zadostno ureja umetno inteligenco na področju dela, meni, da je potrebna še dodatna nova zakonodaja v zvezi z vplivom digitalizacije na delo (12). To je v nasprotju s sedanjimi političnimi prizadevanji za poenostavitev predpisov ter zmanjšanje regulativnih zahtev in zahtev glede poročanja za 25 %. Spreminjanje veljavnega regulativnega okvira še pred njegovim izvajanjem bi bilo zelo negativno sporočilo z vidika napredka in naložb v umetno inteligenco v EU.

1.10

Namesto tega bi morala Komisija podjetjem omogočiti, da znotraj tega okvira razvijajo odgovorne in etične pristope k delu s tehnologijami umetne inteligence. S tem bi se zagotovilo spoštovanje avtonomije socialnih partnerjev in poskrbelo za to, da se bodo z uvedbo umetne inteligence izboljšali delovni pogoji, pospešil zeleni prehod in povečala konkurenčnost EU.

1.11

Da bi podjetja, zlasti MSP, učinkovito podprli pri uvajanju umetne inteligence, je potrebno naslednje: (i) učinkovito in uspešno izvajanje in izvrševanje veljavne zakonodaje in smernic, pri čemer se je treba za vsako ceno izogniti uvajanju dodatnih zahtev in večkratnemu poročanju; (ii) močan socialni dialog, tudi s krepitvijo zmogljivosti socialnih partnerjev ob spoštovanju nacionalnih praks, ter (iii) razpoložljivost usposobljene delovne sile in ustreznih priložnosti za usposabljanje.

2.1

Mnenje SOC/803 je bilo pripravljeno na podlagi predloga II. skupine za mnenje na lastno pobudo (s prvotnim naslovom Za umetno inteligenco v službi delavca: vloga sindikatov pri preprečevanju in minimizaciji negativnih učinkov na svet dela). V njem naj bi ocenili vpliv umetne inteligence v svetu dela ter pripravili predloge (zakonodajne in nezakonodajne) in priporočila za obravnavo varstva zasebnosti in temeljnih pravic delavcev. Pozneje je bilo združeno z raziskovalnim mnenjem Umetna inteligenca – potenciali in tveganja za politike zaposlovanja in trga dela na zaprosilo poljskega predsedstva (13).

2.2

EESO meni, da lahko umetna inteligenca prinese ogromne koristi, kot sta večja produktivnost in hitrejši znanstveni napredek, ter pomaga pri obravnavanju podnebnih sprememb (14). Spodbuja inovacije in upravičeno velja za preobrazbeno silo, ki bo preoblikovala naše celotno gospodarstvo (15). Izjemno pomembno je, da imajo pri tem razvoju vodilno vlogo podjetja EU, da bi EU postala konkurenčnejša in mednarodna referenca na področju umetne inteligence. „Evropa je z aktom o umetni inteligenci že vodilna pri zagotavljanju varnejše in zanesljivejše umetne inteligence ter pri odpravljanju tveganj, ki izhajajo iz njene zlorabe. Zdaj moramo prizadevanja usmeriti v prevzemanje vodilne vloge v svetovnem merilu pri inovacijah na področju umetne inteligence“ (16).

2.3

Digitalna preobrazba je priložnost za Evropo, vendar se soočamo z velikimi izzivi. Ocene kažejo, da se sprva počasno uvajanje orodij umetne inteligence v evropskih podjetjih od pojava orodij generativne umetne inteligence hitro povečuje, vendar so precejšnje razlike med velikimi podjetji in MSP (17). Obstajajo tudi sektorske razlike in razlike po posameznih državah: po podatkih Eurostata je bila uporaba umetne inteligence leta 2023 razširjena v informacijskem in komunikacijskem sektorju ter pri strokovnih, znanstvenih in tehničnih dejavnostih, v drugih sektorjih pa je bila bolj omejena. Velike so tudi razlike v uporabi med državami EU (18).

2.4

Draghi je v svojem poročilu zapisal, da je svet zdaj na pragu nove digitalne revolucije, ki jo je sprožilo širjenje umetne inteligence, in da se je Evropi odprla priložnost, da odpravi svoje pomanjkljivosti na področju inovacij in produktivnosti ter ponovno vzpostavi svoj proizvodni potencial (19). Vendar je Evropa šibka na področju digitalnih tehnologij, kot je umetna inteligenca. ZDA in Kitajska sta že daleč naprej in ta zaostanek bo težko nadoknaditi (20).

2.5

Orodje Univerze v Stanfordu Global AI Vibrancy tool  (21) (Orodje za spremljanje živahnosti umetne inteligence po svetu) prikazuje razvrstitev posameznih držav glede na njihovo živahnost na področju umetne inteligence. ZDA, Kitajska in Združeno kraljestvo zasedajo prva tri mesta, med prvimi desetimi pa sta le dve državi članici EU (Francija na petem mestu in Nemčija na osmem). Po podatkih iz poročila o indeksu umetne inteligence (AI Index Report)  (22) glede modelov umetne inteligence, kar 61 teh modelov izvira iz institucij s sedežem v ZDA, kar je znatno več kot 21 modelov iz EU in 15 kitajskih modelov.

2.6

Po raziskavi, ki jo je opravila družba McKinsey global survey  (23), 65 % anketirancev poroča, da njihove organizacije redno uporabljajo generativno umetno inteligenco, kar je skoraj dvakrat toliko kot pred letom dni. To vpliva na uspešnost podjetij. Na primer, po grobih ocenah se z uporabo dobro znanih tehnologij generativne umetne inteligence učinkovitost na delovnem mestu poveča za 10–20%, njen potencial pa je lahko še večji, kadar se uporablja za preoblikovanje delovnih postopkov in nalog (24). Dejavnosti, pri katerih podjetja najpogosteje uporabljajo umetno inteligenco, so trženje in prodaja, razvoj proizvodov in storitev ter dejavnosti na področju informacijske tehnologije (25).

2.7.1

Umetna inteligenca bo na več načinov vplivala na svet dela in lahko postane pomembna značilnost številnih delovnih mest v vseh gospodarskih sektorjih. Ponuja priložnosti in izzive, pri katerih je pomembno tudi to, kako jih delodajalci in delavci dojemajo.

2.7.2

Umetna inteligenca izboljšuje produktivnost, na primer z avtomatizacijo rutinskih nalog in dopolnjevanjem zmogljivosti zaposlenih (26). Eno od desetih najpomembnejših spoznanj iz poročila o indeksu umetne inteligence (27) je, da umetna inteligenca podpira delavce, da so produktivnejši, in omogoča večjo kakovost dela. Z njo lahko hitreje opravljajo naloge in dosegajo boljše rezultate. Nekatere študije so razkrile potencial umetne inteligence za premostitev vrzeli v znanjih in spretnostih med nizko in visoko usposobljenimi delavci. Nekatere druge pa opozarjajo, da lahko uporaba umetne inteligence brez ustreznega človeškega nadzora zmanjša učinkovitost.

2.7.3

Orodja umetne inteligence lahko podjetjem pomagajo opredeliti znanja in spretnosti, ki jih zaposleni v njihovem podjetju nimajo, in odpraviti vrzeli v digitalnih (ali drugih) znanjih in spretnostih (28). Lahko jim torej pomaga, da bolje predvidijo prihodnje potrebe po zaposlovanju. Kot je poudaril tudi Evropski organ za delo (ELA), 70 % kadrovskih služb po vsej Evropi pri iskanju ali ocenjevanju kandidatov uporablja kakšno orodje umetne inteligence in postopki zaposlovanja s pomočjo umetne inteligence lahko izboljšajo tudi izkušnje kandidatov (29).

2.7.4

Nekatere študije obravnavajo učinke umetne inteligence na zaposlovanje. Mednarodni denarni sklad (MDS) v dokumentu za razpravo (30) navaja, da bo kar 40 % delovnih mest na svetu izpostavljenih umetni inteligenci. Natančneje, ocenjuje se, da je v razvitih gospodarstvih 60 % delovnih mest izpostavljenih umetni inteligenci, pri čemer jih ima polovica od tega koristi in delavci na njih so bolj produktivni, na približno polovico delovnih mest pa lahko umetna inteligenca slabo vpliva. Po podatkih Svetovnega gospodarskega foruma (WEF) (31) se do leta 2030 pričakuje neto rast za 78 milijonov delovnih mest (7 % današnjih skupnih delovnih mest).

2.7.5

Obsežna raziskava OECD med delavci in delodajalci o vplivu umetne inteligence na delovnem mestu je pokazala, da oboji zelo pozitivno ocenjujejo njen vpliv na uspešnost in delovne pogoje. Na primer: 79 % uporabnikov umetne inteligence na področju financ in 80 % v proizvodnji je navedlo, da je umetna inteligenca povečala njihovo uspešnost, v primerjavi z 8 % v obeh sektorjih, ki menijo nasprotno, namreč da jo je umetna inteligenca poslabšala. Pri vseh upoštevanih kazalnikih uspešnosti in delovnih pogojev je štirikrat več delavcev, ki uporabljajo umetno inteligenco, mnenja, da je ta izboljšala njihovo uspešnost in delovne pogoje, kot pa delavcev, ki menijo, da jih je poslabšala (32).

2.7.6

EESO poudarja, da je z orodji umetne inteligence mogoče izboljšati zdravje in varnost pri delu, saj pomagajo zmanjšati delovno obremenitev delavcev (33), kakor tudi ravnovesje med poklicnim ter zasebnim življenjem (34) ter duševno zdravje pri delu (35). Poleg tega bodo ta orodja pomagala odpraviti tvegane naloge ali zmanjšati njihovo število ter preprečevati kostno-mišična obolenja. Delavci prihranijo čas pri opravljanju nalog, kar lahko pripomore k njihovemu boljšemu počutju. Orodja umetne inteligence lahko povečajo zadovoljstvo pri delu (36). Uporaba aplikacij umetne inteligence lahko privede do boljših, pravičnejših in nediskriminatornih odločitev ter praks, na primer pri postopkih zaposlovanja (37).

2.7.7

Umetna inteligenca lahko zmanjša ali odpravi tveganja za zdravje in varnost pri delu med drugim:

2.7.8

Skupno raziskovalno središče (JRC) (40) je v eni od svojih raziskav ugotovilo, da so digitalizacija in avtomatizacija v vseh panogah ter nujna prizadevanja za učinkovitost motiv za uvajanje algoritmičnega upravljanja na rednih delovnih mestih. Prepoznalo in analiziralo je tudi spremembe in izzive, ki izhajajo iz algoritmičnega upravljanja, v smislu sprememb v organizaciji dela in učinkov na kakovost delovnih mest.

2.7.9

Glede sprememb v organizaciji dela JRC posebej opozarja na naslednje možne vplive algoritemskega upravljanja: centralizacija znanja in nadzora, ponovna opredelitev nalog in vlog ter brisanje organizacijskih meja.

2.7.10

JRC ugotavlja tudi učinke na kakovost zaposlitve v smislu spretnosti in diskrecijskih pravic, intenzivnosti dela, socialnega okolja ter zaslužka in obetov.

2.7.11

Pomisleki, negotovosti in strahovi glede morebitnih tveganj in posledic uvajanja umetne inteligence lahko preprečijo njeno uvedbo, čeprav lahko umetna inteligenca izboljša delovna mesta in poveča njihovo učinkovitost.

2.7.12

Poklici niso statični in EESO meni, da se bodo s potrebo po preusposabljanju soočila tudi delovna mesta, ki trenutno niso močno prizadeta zaradi umetne inteligence. Za čim boljše izkoriščanje novih podatkovnih tehnoloških rešitev (vključno z umetno inteligenco) na delovnem mestu so potrebni usposabljanje ter nova znanja in spretnosti.

2.7.13

Bistveno je spremljati podjetja in zaposlene pri uvajanju umetne inteligence ter skrbeti, da vsa podjetja, zlasti pa MSP, ne zamudijo vlaka, ko gre za umetno inteligenco, temveč da jo v celoti izkoristijo. Za to sta potrebna izpopolnjevanje delavcev in boljša podpora podjetjem. Delavci potrebujejo dostop do potrebnega usposabljanja, podjetja pa prožnost pri iskanju najboljših metod usposabljanja. Za uvedbo dobrih praks, prilagojenih podjetju, je ključen dialog, ki temelji na zaupanju. Cilj mora biti, da uvajanje tehnologij umetne inteligence koristi tako podjetjem kot delavcem, saj vodi k večji produktivnosti. Za to se morajo potruditi tako podjetja kot tudi zaposleni.

2.7.14

Da bi izkoristili potencial umetne inteligence za povečanje konkurenčnosti in produktivnosti in da EU ne bo zaostajala pri digitalnem prehodu, je treba odpraviti in omiliti mite in strahove v zvezi z umetno inteligenco, hkrati pa se osredotočiti na izvajanje in uveljavljanje sedanjega zakonodajnega okvira.

3.1.1

EESO poudarja, da sledeča veljavna zakonodaja EU vključuje določbe, ki zagotavljajo, da se pri uvajanju orodij umetne inteligence na delovnem mestu varujejo pošteni in pravični delovni pogoji zaposlenih ter da so slednji vključeni v uvajanje:

3.1.2

Na ravni EU so bili preučeni tudi izzivi podjetij v zvezi z organizacijskimi dejavnostmi (kibernetska varnost, varnostne kršitve, zasebnost, upravljanje podatkov itd.) in v zvezi z organizacijo dela. Poleg splošne uredbe o varstvu podatkov so tu še:

3.1.3

EESO ugotavlja, da ob pomoči Evropskega urada za umetno inteligenco poteka delo za pripravo kodeksa ravnanja v zvezi z umetno inteligenco za splošne namene, v katerem bodo podrobneje opisana pravila iz akta o umetni inteligenci za ponudnike modelov UI za splošne namene in takih modelov za splošne namene s sistemskimi tveganji (42).

3.2.1

Socialni partnerji in socialni dialog na vseh ravneh imajo ključno vlogo pri spodbujanju odgovorne in zaupanja vredne umetne inteligence v svetu dela. Za učinkovit socialni dialog o vprašanjih umetne inteligence EESO poziva k spodbujanju pozitivnega in spodbudnega okolja zanj. Močan in konstruktiven socialni dialog na vseh ravneh v skladu z veljavnimi nacionalnimi pravili in praksami je glaven način za zmanjšanje tveganj in morebitnih škodljivih učinkov, kar bi tudi olajšalo uporabo umetne inteligence in izkoriščanje njenega potenciala. Zato je treba okrepiti zmogljivosti socialnih partnerjev v zvezi z UI, da bi poznali in razumeli izzive in priložnosti, ki jih prinaša.

3.2.2

EESO ugotavlja, da so evropski socialni partnerji leta 2020 podpisali avtonomen okvirni sporazum o digitalizaciji (43), ki zajema: 1) digitalne veščine in varnost delovnih mest; 2) načine za priključitev in odklop; 3) umetno inteligenco in ohranitev človeškega nadzora ter 4) spoštovanje človekovega dostojanstva in vprašanje nadzora. Sporazum med drugim določa, da bi morala uvedba sistemov UI slediti načelu, da mora biti nadzor v rokah človeka, in biti varna, kar pomeni, da bi morala preprečevati škodo.

3.2.3

V zvezi z medsebojnim vplivom veljavne zakonodaje EU (akt o umetni inteligenci) in socialnega dialoga EESO poziva Evropski urad za umetno inteligenco, naj začne tesno sodelovati z evropskimi socialnimi partnerji iz različnih sektorjev, da bo pomen socialnega dialoga ustrezno upoštevan v njegovih prihodnjih smernicah in sekundarni zakonodaji. Poleg tega EESO urad poziva, naj pripravi pojasnitve vseh sistemov umetne inteligence. Vzpostaviti bi bilo treba poglobljene, trdne in jasno strukturirane kanale usklajevanja med uradom ter direktoratoma GD EMPL in GD Connect Evropske komisije.

3.3.1

EESO meni, da 116 zakonodajnih aktov v zvezi z digitalno agendo EU do leta 2030, zlasti splošna uredba o varstvu podatkov, akt o umetni inteligenci in druga zgoraj navedena zakonodaja, v zadostni meri obravnava izzive, ki jih prinaša umetna inteligenca pri delu, vključno z vprašanji diskriminacije, varnosti in zdravja pri delu, obveščanja in posvetovanja, varstva podatkov itd.

3.3.2

EESO glede na navedeno obžaluje, da Komisija kljub sedanjemu obsežnemu zakonodajnemu okviru, ki že zagotavlja celovito in zadostno ureditev umetne inteligence na področju dela, še vedno meni, da je potrebna nova zakonodaja v zvezi z vplivom digitalizacije na delo. Kot je navedeno v poslanici izvršni podpredsednici za socialne pravice, spretnosti, kakovostna delovna mesta in pripravljenost Roxani Mînzatu, naj bi to bili zlasti pobuda o algoritmičnem upravljanju in morebitna zakonodaja o umetni inteligenci na delovnem mestu, pripravljena po posvetovanju s socialnimi partnerji (…) (44).

3.3.3

Ta namera je v nasprotju s prizadevanji za poenostavitve in zmanjšanje regulativnih predpisov in zahtev glede poročanja za 25 odstotkov, kar je sedanja politična prednostna naloga. Prav tako je v očitnem nasprotju s skupnim razumevanjem potrebe po poenostavitvi sedanjega okvira EU za izboljšanje njene konkurenčnosti in poslovnega okolja.

3.3.4

Namesto tega bi morala Komisija podjetjem omogočiti, da znotraj veljavnega pravnega okvira razvijajo odgovorne in etične pristope k delu s tehnologijami umetne inteligence. Na ta način bi se spoštovala avtonomija socialnih partnerjev.

3.3.5

Če pa bi kljub temu bila oblikovana pobuda, povezana z umetno inteligenco na delovnem mestu, mora biti njen cilj predvsem učinkovito izvajanje in uveljavljanje veljavnega celovitega zakonodajnega okvira EU. Nadalje bi moral biti njen cilj pomagati podjetjem pri blaženju morebitnih tveganj v svetu dela (45), hkrati pa bi morala imeti podjetja možnost, da v celoti izkoristijo priložnosti, ki jih ponuja umetna inteligenca. To bi zagotovilo večjo blaginjo, produktivnost, trajnostnost in socialno blaginjo.

3.3.6

EESO je trdno prepričan, da morebitna nova pobuda, ki bi jo Komisija predlagala glede umetne inteligence na delovnem mestu ali algoritmičnega upravljanja, ne sme temeljiti na poglavju III iz direktive o platformnem delu. Pravila iz te direktive so zasnovana tako, da se nanašajo specifično na platformna podjetja. Če bodo vsa podjetja EU obravnavana, kot da so digitalne platforme dela, bo to znatno oviralo uvajanje novih tehnologij.

3.3.7

Nadalje bi bila obsežna revizija veljavne zakonodaje škodljiva, ker bi pomenila breme za zakonodajalce in uporabnike, pa tudi zato, ker bi s tem poslali zelo negativno sporočilo z vidika napredka in vlaganj v umetno inteligenco v EU.

3.3.8

EESO zato poziva, naj se v prihodnje znatna pozornost nameni poenostavitvi pravne zapletenosti, saj bodo tako evropska podjetja lažje uporabljala umetno inteligenco na bolj odgovoren in etičen način. Pravno zapletenost je med drugim treba odpraviti zaradi podvajanj v veljavni zakonodaji ter številnih in stalnih obveznosti poročanja.