Sztuczna inteligencja przewiduje kariery

Jednym z kluczowych wyzwań w ekonomii pracy jest próba przewidzenia, jak potoczy się zawodowa przyszłość konkretnej osoby. Takie prognozy pozwalają lepiej rozumieć zmiany strukturalne na rynku pracy, analizować kariery różnych grup społecznych czy oceniać skuteczność programów socjalnych. Aby jednak móc cokolwiek sensownie przewidywać, trzeba mieć dobre dane. Najlepiej jest, gdy badacze mogą obserwować te same osoby przez wiele lat. Sztandarowym przykładem takiego projektu jest amerykańskie Panel Study of Income Dynamics (PSID) – badanie, które od 1968 r. nieprzerwanie śledzi losy tych samych rodzin i ich potomków. To prawdziwa perełka, ale też przedsięwzięcie kosztowne i logistycznie skomplikowane. Niewiele krajów może sobie pozwolić na podobną inicjatywę, a tam, gdzie się to udaje, liczba uczestników jest z konieczności ograniczona.

Sztuczna inteligencja przewiduje kariery

Z pomocą przychodzą nowe techniki uczenia maszynowego i nowe źródła danych. Keyon Vafa z Uniwersytetu Harvarda wraz z zespołem badaczy ze Stanfordu i Columbii zaproponowali alternatywną metodę. Nawiązali współpracę z zajmującą się doradztwem zawodowym prywatną firmą Zippia i uzyskali dostęp do imponującego zbioru 24 mln CV. Na tej podstawie odtworzyli przebieg ścieżek zawodowych milionów osób, a następnie, korzystając z technik uczenia maszynowego, zbudowali model potrafiący przewidywać kolejne etapy kariery danej osoby.