Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Työn murroksen mestarikurssi osa 1: Työ tulevaisuudessa

262 views

Published on

Työn murroksen mestarikurssin ensimmäisellä seminaarikerralla käsiteltiin teemaa "Työ tulevaisuudessa".

Published in: Science
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Työn murroksen mestarikurssi osa 1: Työ tulevaisuudessa

  1. 1. Tervetuloa Työn murroksen mestarikurssille! #työnmurros tasaarvostn.fi WiFi: InternetW Käyttäjä: kela17gXeS Salasana: VU19
  2. 2. Eveliina Saari Johtaja, Osaavat työntekijät – menestyvät työmarkkinat Johtaja, Terveys, hyvinvointi ja elämäntavat -ohjelmat Vanhempi tutkija, dosentti, Työterveyslaitos @EveliinaSaari
  3. 3. Päivän ohjelma klo 9–11 Johdanto: SWiPe: Professori Anne Kovalainen, Turun yliopisto: Tulevaisuuden työ – riskit ja mahdollisuudet. Tutkijapuheenvuorot COPE: Tutkimuspäällikkö Tarja Heponiemi, THL: Miten digitaalisuus muuttaa sote-työtä? ROSE: Emeritusprofessori Pertti Koistinen, Tampereen yliopisto: Mitä tiedämme roboteista ja digitalisaatiosta? Miten niiden ennakoidaan vaikuttavan työhön ja työllisyyteen? WeAll: Dosentti Mira Karjalainen, Helsingin yliopisto: Työn rajat ja rajattomuus tulevassa taloudessa. WIP: Tutkimuskoordinaattori Ilpo Suoniemi, Palkansaajien tutkimuslaitos: Tulonjako tulevaisuudessa. Asiantuntijapaneeli
  4. 4. Työ tulevaisuudessa Tulevaisuuden työ – riskit ja mahdollisuudet Anne Kovalainen Professori Turun yliopiston Turun kauppakorkeakoulu www.smartworkresearch.fi
  5. 5. Tulevaisuuden työ – uudet riskit ja uudet mahdollisuudet Miten työ on muuttumassa? Keskeistä kysyä: - millainen työ, - kenen työ, - millaisia kvalifikaatioita mukanaan kantava ja millaisia kvalifikaatioita vaativa työ, - mitä tulevaisuuden työ on suhteessa sen tekijöihin, työnantajaan, yrityskenttään, julkiseen sektoriin, ammatteihin ja työmarkkinoihin. Iso kuva vaatii muutoksen suhteuttamista – mikä muuttuu?
  6. 6. Neljä esimerkkiä tämän hetken ja tulevaisuuden alustatyöstä Sitä ennen kuitenkin: mitä alustatalous ja alustatyö tarkoittavat? -Alustatalous on vähintään kahta käyttäjäryhmää yhdistävä digitaalinen kaupankäyntipaikka -Alusta on käyttäjiä yhdistävä tekijä, arvonluonti kaikille. -Alustatyö tarkoittaa digitaalisilla alustoilla tehtävää työtä, työn myymistä ja ostamista. -Eri alustatyön muotoja yhdistää se, että työtä tehdään ajasta ja paikasta riippumattomasti, ja että -työnantaja-työntekijä-yrittäjä suhteita määritellään uudelleen globaalisti ja paikallisesti. -Alustatyötä on monenlaista, ja ostettavan palvelun/työn luonteesta riippuu hinnan asettaminen ja tehtäväkokonaisuuden sisältö. -Alustatyö voi olla yksinkertaista ns. klikkityötä (Mechanical Turk), mutta se voi olla myös monimutkaista ja korkeaa osaamista vaativaa asiantuntijatyötä (UpWork). Näitä erilaisia työtehtäviä yhdistävät piirteet liittyvät enemmän alustan kitkaa poistavaan luonteeseen kuin työn sisältöön.
  7. 7. 1. Korkeasti koulutettu joka haluaa tulevaisuudessa tehdä alustatyötä: SWiPEssä tehty kysely Akavan jäsenistölle alustatyöstä ja työn digitalisoitumisesta (2017/18). -Lähes kaikki vastaajat käyttivät työssään digitaalisia välineitä ja suhtautuvat niihin myönteisesti. -Lähes 40% korkeakoulutuksen saaneista vastaajista pitää mahdollisena oman asiantuntemuksensa myymistä digitaalisten alustojen kautta.
  8. 8. 2. UpWork –työ - asiantuntijuus globaalilla alustalla: • SWiPEssä (Pajarinen et al.) kysely joulukuussa 2017. • Tutkittiin niitä jotka myyvät asiantuntemustaan globaalilla alustalla ja toimivat Suomessa: • Muutamia taustatietoja Suomeen rekisteröityneistä tekijöistä: totaalitutkimus, 52% pääkaupunkiseudulla, 90% kaupungistuneella alueella, keski-ikä 29. • 47% vastanneista haluaisi tehdä enemmän töitä alustalla. • Korkeasti koulutettuja, motivoituneita, kiinnostuneita, myös oman CV:n kehittäminen mahdollisuutena. • Yleisjohtopäätös on että ovat innostuneita työstään. • Kolme tärkeintä motivoivaa tekijää: itsenäisyys, joustavuus ja ylimääräisten ansioiden tarve.
  9. 9. 3. Algoritmisesti ohjautuva keikkatyö • SWiPEssä haastatteluja polkupyörälähettien joukossa. • Toimintamalli globaali. • Haasteet liittyvät algoritmin läpinäkymättömyyteen keikkatyössä (esimerkiksi työkeikkojen saaminen), työn luonteeseen (esimerkiksi yksinkertainen fyysinen työ, ajallinen sitovuus, kuormittavuus), teknologiseen riippuvaisuuteen (mobiilisovellutus).
  10. 10. 4. Alustayritys - kulttuurialalla • Aineiston keruu kesken – kulttuuripalvelujen monistaminen ja laajentaminen alustatyön kautta merkittävä mahdollisuus. • Työn luonne palvelullinen, immateriaalinen ja kompeksinen, ei mekaanisesti samalla tavalla toistuva.
  11. 11. Johtopäätöksiä: tulevaisuuden työt • Digitalisaatio ja alustatalous muuttavat työn tekemisen tapoja ja työsuhteita. Digitalisaation osalta (automatisoituminen, robotisaatio) voi olla niin että suuri aalto on vasta tulossa työn sisällöllisten muutosten osalta: usein yliarvioimme lyhyen aikavälin muutoksia, ja aliarvioimme pitkän aikavälin muutoksia. • Muutos Suomessa alustataloustyön osalta orastavaa, ei vielä suurta mutta tulossa. • Kansalliset rajat esim. sääntelyn perustana suorituspaikan osalta. • Alustatyö ei ole ”yhdennäköistä” tai yhdenlaisia seurauksia aiheuttavaa – teoreettiset selitysmallit vaatinevat korjaussarjoja alustatalouden selittämiseen osana yhteiskunnan ja talouden muutosta.
  12. 12. Miten digitalisaatio muuttaa sote-työtä? Tarja Heponiemi, Hannele Hyppönen, Tuulikki Vehko • Digitalisaation eteneminen sote- sektorilla • Ammattilaisten kokemuksia digitalisaatiosta • Digiosaaminen, -koulutus ja muuttuvat osaamistarpeet STePS
  13. 13. Paperin käyttö terveydenhuollon tiedonvaihdossa vielä yllättävän yleistä, vaikka vähentynytkin selvästi   Table 3 Use of mainly/ more paper than e-means for HIE by working sector in 2010–2014 in  parallel with 2017 Year 2010 2014 χ2 p Year 2017 χ2 p Means of HIE % 201 <.000 Means of HIE % Mainly e-means 37 47 More e-means 82 Mainly Paper 64 47 More paper 18 Total N 3644 3375 Total N 3800 Mainly paper/ working sector % 39.9 <.000 More paper / working sector % 207.5 <.000 Hospital 68 47 Hospital 19 Health centre 39 20 Health centre 5 Private 89 87 Private 26 Other 68 55 Other 31 Total  N 2259 1574 Total N 685 Hyppönen, H., Lumme, S., Reponen,J., Vänskä, j., Kaipio, J., Heponiemi, T. & Lääveri,T. Health Information Exchange in Finland: Usage of different access types and predictors of paper use. Käsikirjoitus lähetetty arvioitavaksi International Journal of Medical Informatics Tarja Heponiemi @TarjaHeponiemi
  14. 14. Tietojärjestelmien luotettavuus, helppokäyttöisyys ja työssä tarvittavien tietojen saatavuus eivät ole kehittyneet seitsemässä vuodessa Hyppönen, H., Vänskä, J., Reponen,J., Kuusisto-Niemi, S. & Heponiemi, T.(Painossa) Ammattilainen – tukevatko potilastietojärjestelmät työtä ja toimintaprosesseja? Tutkimuksesta tiiviisti Tarja Heponiemi @TarjaHeponiemi
  15. 15. Tietojärjestelmästressi kasvanut lääkäreillä 2006 ja 2015 välillä, sairaaloissa saatu pysäytettyä vuosien 2010 ja 2015 välillä Tarja Heponiemi, Hannele Hyppönen, Tuulikki Vehko, Sari Kujala, Anna-Mari Aalto, Jukka Vänskä, Marko Elovainio. (2017) Finnish physicians’ stress related to information systems keeps increasing: A longitudinal three wave survey study. BMC Medical informatics and Decision Making 17:147 Tarja Heponiemi @TarjaHeponiemi
  16. 16. Fokusryhmähaastattelujen pohjalta teemoiksi kootut asiat, jotka kuormittavat työntekijöitä tietojärjestelmien käytössä potilastyössä 16 Työhyvin- voinnin lähi- vaikuttaminen Yhteistyö Tuulikki Vehko, Hannele Hyppönen, Miia Ryhänen, Johanna Tuukkanen, Eeva Ketola, Tarja Heponiemi. (Painossa) Tietojärjestelmät ja työhyvinvointi – terveydenhuollon ammattilaisten kokemuksia Finnish Journal of eHealth and eWelfare Tarja Heponiemi @TarjaHeponiemi
  17. 17. Kujala, S., Rajalahti, E. & Heponiemi, T. (In press) Health Professionals’ Expanding eHealth Competences for Supporting Patients’ Self-Management. Studies in Health Technology and Informatics. Tarja Heponiemi @TarjaHeponiemi Ammattilaisilla eniten kehitettävää  omien työprosessien uudelleen  suunnittelussa ja käyttöönoton  edistämisessä Esimiehillä eniten kehitettävää käyttöönoton  suunnittelussa ja sähköisten palvelujen  viestimisessä asiakkaille
  18. 18. Kolmasosa hoitajista koki ettei ollut saanut tarpeeksi IT-välitteisten työprosessien koulutusta. Tällaista koulutusta saaneilla parempi IT-osaaminen Kinnunen Ulla-Mari, Heponiemi Tarja, Ahonen Outi, Rajalahti Elina, Korhonen Teija, & Hyppönen Hannele. Factors Related to Health Informatics Competencies for Nurses - Results of a National HIS Survey. Lähetetty arvioitavaksi Computers, informatics and Nursing -lehteen Tarja Heponiemi @TarjaHeponiemi
  19. 19. Tulevaisuuden osaamistarpeita • Motivointi. Lääkärien ja sairaanhoitajien tulee kyetä motivoimaan ja ohjaamaan kansalaisia, jotta nämä pystyvät ottamaan vastuuta hoidostaan ja hyötymään uusista sovelluksista. • Yhteistyö. Työ muuttuu kokoajan ja tekniikkaa tulee lisää. Ammattilaisten asema asiantuntijoina muuttuu enemmänkin yhteistyökumppanuudeksi. • Havainnointi. Ammattilaisten tulee kyetä arvioimaan, mitkä potilaat hyötyvät tai ylipäätänsä pystyvät käyttämään uusia tekniikoita. • Tulkintataito. Ammattilaiset tarvitsevat mm. keinoälyn ja sovellusten tuottaman tiedon tulkintataitoja. Tarja Heponiemi, Hannele Hyppönen, Sari Kujala, Outi Ahola, Elina Rajala, Philiph Scott: Competence for IT-induced change in health care work practices, workshop, Medical Informatics, MIE Congress 24.26.4.2017 Manchester Tarja Heponiemi @TarjaHeponiemi
  20. 20. Johtopäätökset/Ratkaisuehdotukset • Asiakkaan uusi rooli haastaa ammattilaiset, ratkaisuna koulutus ja työn uudelleen järjestely? • Käytettävyys stressitekijänä; organisaatioiden pitäisi tilaajana osata vaatia parempaa käytettävyyttä • Ohjelmien yhteentoimivuus ratkaiseva tekijä tiedonkululle ja toimijoiden väliselle yhteistyölle; Kanta ja e-resepti näyttävät lupaavilta – seurantaa/tutkimusta pitää jatkaa • Organisaatioiden johdon tulisi huolehtia että erityisesti vanhempien ammattilaisten tiedonhallinnan työpaikkakoulutukseen panostettaisiin
  21. 21. • Twitter: @stncope • @TarjaHeponiemi • Etunimi.sukunimi@thl.fi • http://www.slideshare.net/tag/cope -hanke • http://videonet.fi/web/thl/2016106/ • www.stncope.fi Kiitos
  22. 22. Työn rajat ja rajattomuus tulevassa taloudessa Mira Karjalainen (WeAll) Dosentti, Helsingin yliopisto
  23. 23. TYÖN MURROS • Työn neljäs vallankumous johtaa systeemimuutoksiin • Ajan, paikan & työn käsitteet murtuvat sidoksistaan Mira Karjalainen Twitter: @MiraKarjalainen
  24. 24. TYÖN HÄMÄRTYVÄT RAJAT Mira Karjalainen Twitter: @MiraKarjalainen
  25. 25. TYÖ VALUU UUSILLE ALUEILLE • Ulkonäöstä tulee osa työtä: hyvältä ja hyvinvoivalta näyttäminen • Tunteiden hallinta muuttuu työksi • Uushenkinen työ valjastaa yksilön sisimmän työntekoon Mira Karjalainen Twitter: @MiraKarjalainen
  26. 26. RATKAISU- EHDOTUKSET Mira Karjalainen Twitter: @MiraKarjalainen
  27. 27. KIITOS! Mira Karjalainen mira.karjalainen@helsinki.fi Twitter: @MiraKarjalainen www.weallfinland.fi
  28. 28. Tulonjako tulevaisuudessa Ilpo Suoniemi STN-WIP ja PT 13.3.2018
  29. 29. Pitääkö automaatiosta olla huolissaan? • Keynes (1930): teknologinen työttömyys mahdollista, tilapäisesti. • Tähän asti uutta työtä on syntynyt, vaikka koneet ja automaatio ovat korvanneet vanhoja työtehtäviä. • Lisäksi elintaso on noussut ennen näkemättömästi. • R. Gordon, The death of innovation, the end of growth, (2013). • Brynjolfsson & McAfee, The Second Machine Age, (2014). • Ovatko innovaatiot ja talouskasvu tyrehtymässä vai/ja koneet syrjäyttämässä ihmistyön?
  30. 30. Suomessa erot palkkatuloissa selittävät vain vähän aiempaa tuloerojen kasvua. Toisaalta: (1) Keskiluokka on ohentunut. (2) Työllisyys on polarisoitunut so. keskipalkkaisten työpaikkojen ja rutiinitöiden osuus on vähentynyt (Vainiomäki et al., 2016; Maczulskij & Kauhanen, 2017). Ylimmän tuloprosentin pääomatulo– osuus ja veroaste (verot/bruttotulot) Riihelä et al. (2017)
  31. 31. Miten työ jaetaan? • Polarisaatio: Teknologinen muutos ja tekoäly korvaavat rutiinitehtäviä (Autor et al., 2006; Acemoglu & Autor, 2010). • Automaatio on koneiden puolella, ja uusien monimutkaisempien työtehtävien luonti on taas ihmisten puolella. • Kumpi, näistä voimista, voittaa tämän kilpajuoksun? • Frey & Osborne (2017): USA:ssa robotit ja tekoäly korvaavat lähes 50 % työpaikoista seuraavan 20 v aikana. • Historioitsija Yuval Harari, Homo deus (2017): tulevaisuuden yhteiskunnassa syntyy suuri ”hyödyttömien luokka”.
  32. 32. Piketty (2014): yhdistää henkilöllisen ja funktionaalisen (työtulo vs. pääomatulo) tulonjaon teorian kasvuteoriaan. Epävakauttava, r > g: rikastuminen tapahtuu omistamisella ei työnteolla. (Solow) – Summers (2013) malli: Pääoma kaksoisroolissa (koneet – työtätekevät robotit). Jos automaatio voittaa, toteutuuko Pikettyn kehitys ja James Meaden (1964) ennakoima dystopia ‘The Brave New Capitalists’ Paradise’? Back to Downton Abbey?
  33. 33. Voidaanko pääoman paluuta hillitä? • Meade (1964): Tarvitaan omistuksen demokratisointia (so. varallisuuserojen kaventamista) dystopian estämiseksi, verotuksen kautta tapahtuva uudelleenjako ei riitä. • Piketty (2015): ”Minusta r > g ei ole ainoa eikä edes ensisijainen väline tarkasteltaessa … tai ennustettaessa tulojen ja varallisuuden eriarvoisuutta 21. vuosisadalla. Institutionalliset muutokset ja poliittiset shokit –” • ”Olen ehkä antanut liian paljon huomiota progressiiviselle pääomaverotukselle ja liian vähän painoa instituutioiden evoluutiolle, kuten vaihtoehtoisten omistusmuotojen kehitykselle ja osallistavalle hallinnolle.” • Atkinson(2015): teknologian/innovaatioiden suuntaamisella voi vaikuttaa markkinatuloeroihin. • Optimisempi näkymä: Jos kestokulutushyödykkeiden suhteelliset hinnat laskevat, uusi teknologia voi nostaa työntekijöiden keskimääräistä elintasoa, vaikka tuottavuuden kasvu hidastuisi.
  34. 34. Monopolipääoma: Tuloerojen tasaus ja kannustimet voivat olla samansuuntaisia • Stiglitz (2012): Tuloerojen kasvussa ansiottomilla voitoilla (”rent seeking”) on ollut iso rooli. • USA:ssa ICT-sektorin arvonlisäyksestä neljännes monopolivoittoa (Kurz, 2017), siis ansiotonta tulonsiirtoa maailman varakkaimmille henkilöille. • World Inequality Report://wir2018.wid.world: maailman suurituloisin 1 % vei 27 % talouskasvusta vuoden 1980 jälkeen. Alimman 50 % osuudeksi jäi 11%. • Tuleeko automaatio vauhdittamaan tätä kehitystä? • Poliittinen yksimielisyys teknologian kehittämisen suuntaamiseksi periaatteessa mahdollista. • Onko kehitys em. keinolla käännettävissä? • Voiko käänne mennä läpi politiikassa jossa ”raha puhuu” entistä enemmän niin meillä kuin muissakin vauraissa maissa?
  35. 35. Ilpo Suoniemi tutkimuskoordinaattori Palkansaajien tutkimuslaitos Ilpo.suoniemi@labour.fi WIP-konsortio (Work, Inequality and Public Policy) http://www.stn-wip.fi/ @WIPconsortium
  36. 36. Asiantuntijapaneeli Professori Anne Kovalainen, Turun yliopisto, @KovalainenAnne Toimitusjohtaja Minna Vanhala-Harmanen, Barona, @MinnaVanHar Johtaja Olli Koski, innovaatiot ja yritysrahoitusosasto, työ- ja elinkeinoministeriö, @okoski Johtava asiantuntija Mikko Dufva, ennakointi, Sitra, @mdufva
  37. 37. Keskustelu jatkuu 27.3. klo 9–11 www.tasaarvostn.fi #työnmurros

×