Disse ferdighetene gjør deg mest ettertraktet på arbeidsmarkedet
Koding er ikke en av dem - kan det være riktig?
Disse ferdighetene gjør deg mest ettertraktet på arbeidsmarkedet. Koding er ikke en av dem - kan det være riktig? spør 80'000 Hours i denne artikkelen.
Hvilke jobbferdigheter vil gjøre deg mest ettertraktet på arbeidsmarkedet? Mange datastyrte analyser av dette spørsmålet som presenteres i media, ser kun på hvilke ferdigheter som øker inntekt, eller hjelper deg å få en jobb.
Men det er ikke alt som betyr noe. En ferdighet kan være høyt betalt, men bare nyttig i et begrenset utvalg av jobber, og gi deg få alternativer hvis du ombestemmer deg om hva du vil gjøre. En ferdighet kan også være høyt betalt nå, men være i fare for å bli automatisert på lang sikt. Og, til syvende og sist, folk bryr seg om jobbtilfredshet, og den øker ikke så mye med høyere inntekt.
Vi samarbeidet med Tee Ponsukcharoen, en Fellow fra Insight Data Science, for å gjøre en bedre analyse. I tillegg til å se på inntekt, vurderte vi ferdigheter basert på tilfredshet, risiko for automatisering og bredde av anvendelighet.
Resultatene var overraskende. Mange tror at avansert teknologi betyr at koding og andre STEM-ferdigheter vil være mest verdifulle i fremtiden. Men vår analyse viser det motsatte. Snarere er det sosiale, analytiske og ledelsesmessige ferdigheter som vil ha mest nytte av endringer i teknologi.
I resten av artikkelen forklarer vi vår analyse, utforsker annen relevant data og kommer til en konklusjon om hvilke ferdigheter du bør lære (spoiler: ikke dropp ut av koding-kurset ditt ennå!).
Hvilke jobbferdigheter er mest ettertraktet? Vår metodikk og resultater:
Vi brukte data fra det amerikanske Bureau of Labor Statistics, som rangerer 35 ferdigheter etter hvor viktige de er i over 600 jobber. Hvis en ferdighet er oppført som viktigere i jobber med høy gjennomsnittlig tilfredshet, vurderte vi den høyt på tilfredshet, og så videre for de andre egenskapene. Vi la sammen (normaliserte) poengsummene for å komme frem til en endelig "ferdighetsverdi"- score. Se fullt teknisk skriv for detaljer.
Ifølge denne analysen kan de mest verdifulle ferdighetene oppsummeres som "lederegenskaper", som inkluderer:
Disse ferdighetene er nyttige i en rekke jobber, inkludert ledelse (f.eks. CEO), finans (f.eks. eiendomsmegler, investeringsforvalter), salg, ingeniørfag, undervisning og mange helsefaglige yrker (f.eks. kirurg, optiker).
De minst ettertraktede ferdighetene er de som krever manuelt arbeid, slik som vedlikehold av utstyr, reparasjon og driftskontroll. Disse ferdighetene er viktige i yrker som elektriker, sveiser og produksjonstekniker.
Poengsummene korrelerer - ferdighetene som er nyttige i høyinntektsjobber er også de som er nyttige i tilfredsstillende jobber med lav risiko for automatisering.
De mest verdifulle ferdighetene tar også lengst tid å lære. Dette indikerer at markedet for ferdigheter er noenlunde effektivt.
Her kan vi se en sammenheng mellom inntekt og tilfredshet.
Selv om det er en sammenheng mellom inntekt og jobbtilfredshet, er det likevel noen avvik.
Når vi ser på et visst inntektsnivå, vil tekniske ferdigheter være assosiert med jobber med lavere tilfredshet, mens sosiale og grunnleggende ferdigheter vil være assosiert med jobber med høyere tilfredshet. (Det er imidlertid viktig å merke seg at dette kun er en sammenheng, og det kan derfor hende at mindre tilfredse personer søker seg mot tekniske jobber!)
Det mest overraskende funnet er at matematikk-, vitenskaps- og programmeringsferdigheter (STEM-ferdigheter) rangerer under gjennomsnittet når det gjelder disse målingene. Dette fører til en rekke spørsmål: Hvorfor skjedde dette? Skal vi stole på resultatene? Og betyr det at man bør slutte å studere STEM? (sannsynligvis ikke.)
Hvorfor brukes ikke STEM-ferdigheter i de mest ettertraktede jobbene?
Vi har, som mange andre, anbefalt læring av STEM-ferdigheter. Men er dette feil råd?
Vår analyse har gjort oss mindre trygge på dette, men rådet er sannsynligvis fortsatt gyldig av flere grunner.
For det første er analysen vår ikke veldig robust, så vi vil ikke trekke klare konklusjoner fra den. Vi diskuterer disse svakhetene i den tekniske rapporten.
For det andre er det en forskjell mellom ferdighetene som er nyttige i de mest ettertraktede jobbene - som er fokuset for denne analysen - og ferdighetene som er best å lære. En ferdighet som "vurderingsevne" kan gjøre deg svært egnet for ansettelse, men være vanskelig å forbedre og derfor tilby dårlig avkastning per time brukt på læring.
Generelt sett, med lav grad av sikkerhet, tror vi at:
I neste avsnitt utforsker vi andre indikasjoner på at STEM-ferdigheter ikke er det som gir størst boost til å være ansettbar, og støtter funnene fra vår initielle analyse. Deretter vurderer vi hvilke ferdigheter som er best å bruke tid på å lære, og argumenterer for å lære STEM likevel.
Hvordan automatisering påvirker STEM-ferdigheter
En forsker ved Harvard, David Deming, fant ut at mange STEM-karrierer, som for eksempel ingeniørarbeid, har falt som andel av sysselsettingen fra 2000 til 2012, med unntak av jobber innenfor datateknologi. I stedet har mye av veksten skjedd innenfor finans, helse og utdanning.
Deming fant også ut at lønningene for jobber som krever matematiske ferdigheter, men ikke sosiale ferdigheter, vokste med mindre enn 10% (justert for inflasjon), mens jobber som krever høye sosiale ferdigheter økte med nesten 30%. Dette stemmer overens med hva arbeidsgivere ofte sier de vil ha.
Her er en undersøkelse fra 2016 i Storbritannia utført av CBI og Pearson:
Arbeidsgivere var generelt fornøyde med IT-, tekniske og numeriske ferdigheter hos nyutdannede. De var imidlertid relativt mindre fornøyde med deres evne til problemløsning, selvledelse, analyse, kommunikasjon og forretningsforståelse.
Hva er det som skjer? Vi tenker ofte at i en tid med automatisering, vil du trenge en teknisk ferdighetspakke for å holde tritt. Men faktisk er det de ferdighetene som er vanskeligst å automatisere som blir mest verdifulle. Og det er menneskelige egenskaper, ikke tekniske ferdigheter.
To ledende forskere innen automatisering, Frey og Osborne (2013), mener at det som er vanskeligst å automatisere, er kreativitet og sosial intelligens. Deres analyse fant at jobbene med lavest sannsynlighet for automatisering var roller som aktivitør, psykolog, koreograf, lærer og personalansvarlig. I dag har vi dataprogrammet R for å akselerere statistisk analyse og Wolfram Alpha for å løse ligninger, men vi er langt unna å ha en maskin som kan fortelle en vits.
Disse trendene kan gjøre STEM-ferdigheter relativt mindre verdifulle i gjennomsnitt for faktorene i vår analyse: inntekt, bredde, tilfredshet og risiko for automatisering.
Du kan lese flere teorier om hvorfor sosiale ferdigheter vil bli mer verdifulle når mer av økonomien blir automatisert i David Demings fullstendige artikkel.
Bevis for et overskudd av (noen) STEM-ferdigheter
Det antas ofte at det er mangel på STEM-kompetanse. For eksempel:
"Økonomiske prognoser indikerer at det trengs omtrent én million flere STEM-fagfolk enn det USA vil produsere med nåværende tempo i løpet av det neste tiåret hvis landet skal opprettholde sin historiske forrang innen vitenskap og teknologi."
— President's Council of Advisors on Science and Technology
Men hvis man undersøker dataene fra den engelsktalende verden, er det ikke så opplagt:
Hva skjer? STEM er en mangfoldig kategori, så selv om det er mangel på noen STEM-ferdigheter, er det overskudd av andre. Den samme rapporten fra US Bureau of Labor Statistics gjennomgikk bevisene og konkluderte:
På det akademiske arbeidsmarkedet er det ingen synlig mangel innen noen disiplin. Faktisk er det tegn på overskudd av Ph.D.-kandidater som konkurrerer om faste stillinger i mange disipliner (f.eks. biomedisinske vitenskaper, fysiske vitenskaper).
Innen statlig sektor har visse STEM-disipliner en mangel på stillinger på Ph.D.-nivå (f.eks. materialteknologi, kjernefysikk) og generelt (f.eks. systemingeniører, cybersikkerhet og etterretningspersonell) på grunn av kravet om amerikansk statsborgerskap. På den annen side ser man et overskudd av biomedisinske ingeniører på Ph.D.-nivå, og det oppstår midlertidig mangel og overskudd av elektroingeniører og maskiningeniører på høyere grads nivå.
I privat sektor er det stor etterspørsel etter programvareutviklere, petroleumsingeniører, dataforskere og faglærte håndverkere. Det er rikelig med tilførsel av Ph.D.-kandidater innen biologi, kjemi og fysikk, og det oppstår fra tid til annen midlertidig mangel og overskudd av elektroingeniører. Dette kan bety at selv om STEM-studier som helhet ikke er spesielt etterspurt, er visse typer STEM-studier det – nemlig de som involverer programvare, data og ingeniørfag.
Bevis for betydningen av myke ferdigheter
I tillegg til å være sunn fornuft, finnes det stadig mer bevis for at "myke ferdigheter" er svært viktige når det kommer til arbeidsmuligheter, og kanskje kan være like viktige som intelligens, som ofte blir sett på som den viktigste predikatoren for suksess i akademisk litteratur.
For eksempel fant en meta-analyse at "politisk kunnskap og ferdigheter" var en av de beste predikatorene for lønn, sammen med antall arbeidstimer, erfaring og kognitiv evne. Den fant også at "sosial kapital", "kontroll over egen situasjon", "proaktivitet" og "ekstroversjon" var blant de beste prediktorene for karrieretilfredshet.
En gjennomgang i tidsskriftet Journal of Labor Economics konkluderte med at for mange atferdsdimensjoner og for oppfatningen av "viktighet" som er etablert i denne studien, er ikke-kognitive evner like viktige, om ikke mer viktige, enn kognitive evner.
En mindre omfattende, men antydende studie, fant at selv blant menn i de øverste 0,5% av IQ, hadde ekstroversjon en betydelig effekt på inntekten. I tillegg viste det seg at svenske toppledere var relativt sterkere på myke ferdigheter enn på kognitive ferdigheter.
Hva førte til de lavere poengsummene i vår analyse?
La oss nå gå tilbake til vår analyse og se nærmere på poengsummene for programmering, spesielt for å undersøke hvorfor det ble rangert så lavt.
For det første scoret programmering dårlig til moderat på tvers av hele linjen, så den lave rangeringen skyldes ikke én enkelt avvik-score.
Vi kan se hvilke jobber som påvirket scorene her. Alternativene som krever programmering, men tar lang tid å komme inn i, inkluderer:
De som er enklere å komme inn i, inkluderer:
En observasjon vi kan gjøre, er at det er få yrker som krever programmeringsferdigheter, og disse yrkene ansetter ikke mange mennesker. Derfor er vår "brede" score lav. Dette er ikke overraskende, fordi sosiale ferdigheter er nyttige nesten overalt, men tekniske ferdigheter brukes bare i spesialiststillinger. Dette er en ulempe, fordi hvis du bestemmer deg for at du ikke vil jobbe innenfor dette smale spekteret av stillinger, vil ikke de tekniske ferdighetene dine lenger være nyttige.
For det andre er ikke disse jobbene særlig godt betalt. Medianlønnen for datavitenskapsforskere nær toppen er 111 000 dollar. De fleste av jobbene ligger mellom 40 000 og 80 000 dollar. De fleste yrker med høy lønn (som for eksempel bedriftsledelse, finans, salg, medisin eller jus) krever ikke disse ferdighetene. Dessuten er inntektene til disse høyt betalte yrkene sannsynligvis undervurdert i dataene vi brukte, så det virkelige bildet kan være enda verre for programmering.
Statistisk sett havner statistikere og webutviklere rundt 30. persentilen når det gjelder jobbtilfredshet. Programmeringsjobber inkluderer ikke noen av de mest tilfredsstillende jobbene, slik som mange karrierer innen helsevesenet.
Ifølge Frey og Osborne rangerer statistikere og webutviklere rundt 30. persentilen når det gjelder sjansen for automatisering. Dette betyr at disse jobbene er bedre enn gjennomsnittet, men dårligere enn de fleste jobber innen helsevesenet og utdanning, ettersom disse krever sosiale ferdigheter.
Som et resultat er jobbene som krever programmeringsferdigheter gjennomsnittlige på alle områder og mangler bredde, noe som fører til en under gjennomsnittlig verdiscore i analysen vår.
På den annen side er det ikke overraskende at de mest attraktive jobbene inneholder "ledelsesmessige" ferdigheter, som problemløsning, sosiale ferdigheter og ledelse, ettersom disse er knyttet til seniorstillinger.
Disse ferdighetene er også svært anvendelige. Nesten alle jobber krever samhandling med mennesker og problemløsning; mens STEM-ferdigheter brukes i en mindre rekke stillinger.
Som sagt er sosiale ferdigheter, kreativitet og problemløsning også de vanskeligste ferdighetene å automatisere, og er relevante i sektorene som vokser raskest (utdanning og helse), noe som gir dem gode framtidsutsikter.
Kan vår analyse undervurdere STEM-ferdigheter?
Det er viktig å huske at analysen vår fokuserer på gjennomsnittet.
Det er også noen måter vår analyse kan undervurdere STEM-fagene:
Bør du lære STEM-ferdigheter? Kanskje.
Betyr alt dette at det ikke er verdt å jobbe med dine STEM-ferdigheter? Ikke nødvendigvis. Å forklare hvorfor, innebærer å se på noen hensyn som er utelatt fra analysen ovenfor.
En analyse av tidsbruk på å lære jobbferdigheter
Hvis en ferdighet er mye vanskeligere å lære enn en annen, vil det redusere "avkastningen" på tiden som brukes på å lære den ferdigheten. Vi tror STEM-ferdigheter kan være raskere å forbedre enn "lederskapsferdigheter", som gjør dem til fortsatt aktuelle ferdigheter å lære, spesielt teknologi.
Vi forsøkte å anslå hvor vanskelige ferdighetene er å lære ved hjelp av "tid for å lære"-poengsummen. Hvis en ferdighet er nyttig i jobber som tar lang tid å komme inn i, vurderte vi den som "vanskelig å lære", og omvendt.
Vi fant ut at mange av de mest ettertraktede ferdighetene tar lengst tid å lære, som dømmekraft, aktiv læring og kritisk tenkning. STEM-ferdighetene kom imidlertid midt på treet når det gjaldt "tid for å lære".
Dette gir mening. Programmering er en konkret kunnskap som tydelig kan forbedres. Hvis du går til App Academy, vil du sannsynligvis være mye bedre på å kode nå enn før.
Det er mye mindre åpenbart hvordan man kan forbedre "dømmekraft" eller "sosial oppfatningsevne". Vi forventer at praksis og mentorstøtte kan hjelpe, men det er sannsynligvis delvis avhengig av personlighetstrekk eller generell mental evne. En metaanalyse av innsats for å lære bort kritisk tenkning viser at selv om kritisk tenkning forbedres i løpet av høyskoleutdanningen, er det uklart om bevisste forsøk på å trene kritisk tenkning har noen positive langsiktige effekter, eller om noen studieretninger forbedrer kritisk tenkning mer enn andre. Dette betyr at avhengig av hvordan du vurderer vanskelighetsgraden av å lære hver ferdighet, kan STEM-ferdigheter fortsatt være blant de beste å lære.
En relatert observasjon er at selv om du forbedrer dine "myke ferdigheter", kan det være vanskelig å bevise for en arbeidsgiver at du faktisk besitter dem. Dette kan redusere fordelene du oppnår ved å lære disse ferdighetene.
Årsaksanalyse av avkastningen på utdanning
Det finnes annen forskning som støtter disse ideene. Her er kanskje den beste tilgjengelige analysen av avkastningen ved å studere ulike fagfelt, som, til forskjell fra vår analyse, prøver å skille årsakssammenheng fra korrelasjon.
Denne analysen viser fremdeles at STEM-ferdigheter gir blant de høyeste inntektsøkningene, spesielt innen teknologi. Men interessant nok kommer jus, medisin og business foran her.
Denne analysen gjaldt norske studenter, men bildet ser ut til å være likt i USA. Bryan Caplan undersøkte hvilke fag som korrelerer best med inntekt, med kontroll for SAT-poengsum. Toppfagene inkluderer ingeniørfag, økonomi og matematikk, mens humaniora rangerer i den nedre halvdelen av fagområdene. Kjemi og biologi rangerer midt på treet. Så det ser ut til at "harde" STEM-utdanninger og teknologi er blant de som gir mest økning i sysselsettingsevne.
Disse funnene kan reflektere mer av svakhetene ved humanistiske grader enn nytten av STEM. Vår undersøkelse fant at de mest verdifulle ferdighetene omfatter analyse, sosiale ferdigheter og ledelse. Det kan hende at å studere humaniora ikke gjør mye mer for å forbedre disse ferdighetene enn noen annen hovedfagsretning (heller er skriftlige kommunikasjonsferdigheter nøkkelfokuset). Å studere STEM kan imidlertid lett forbedre dine generelle analyseferdigheter, så vel som dine tekniske ferdigheter.
Det kan også være at å studere matematikk er et signal til arbeidsgivere om intelligens og viljestyrke som er vanskelig å forfalske, og at dette signaliserer mer enn hva man faktisk har lært. (For mer informasjon om hvorfor utdanning kan ha mye med signalisering å gjøre, kan man se på arbeidet til Bryan Caplan.)
Andre bevis og hensyn:
En analyse fra TIME og Payscale fant at mange tekniske ferdigheter, som datamodellering og søkemotormarkedsføring, gir de største inntektsøkningene blant de 2300 ferdighetene de analyserte. Deres analyse kontrollerte for flere faktorer, så den kan være bedre enn vår. De brukte også et bredere spekter av ferdigheter – det kan være at de øverste tekniske ferdighetene er svært verdifulle, mens de fleste ikke er det. Men vi ønsker også å se på tilfredshet og bredde.
Anekdotisk har vi sett mange eksempler på personer vi har rådet til å lære programmering eller datavitenskap (spesielt i bootcamps), som deretter har fått jobber som er betydelig mer tilfredsstillende og høyere betalt enn det de hadde før. Dette antyder at å lære disse ferdighetene gir en betydelig økning i karrieremuligheter for i det minste en del av befolkningen.
Vær oppmerksom på at vi kun vurderer hvilke ferdigheter som er mest nyttige for folk generelt. Hvis du allerede har bestemt deg for dine langsiktige karrieremål, kan du likevel trenge å lære tekniske ferdigheter. For eksempel, hvis du vil jobbe i teknologiselskaper, sier mange at det mest nyttige neste trinnet er å lære å programmere.
Videre, hvis du har en uvanlig god personlig match med STEM-ferdigheter, slik at du kan lære dem raskere enn gjennomsnittet, er det også en viktig faktor å vurdere.
Alt i alt har denne analysen gjort oss mindre sikre på om STEM-ferdigheter er det du bør fokusere på etter at du har fullført utdannelsen din, men det er langt fra avgjørende. Vi tror det er sannsynlig at analyse-, sosiale og ledelsesferdigheter i gjennomsnitt er mer verdifulle, men de er også vanskeligere å lære. Og det er uklart hvordan man skal gjøre den avveiningen. Dessuten virker argumentet for å studere fag som informatikk, matematikk og ingeniørfag fortsatt sterkt.
Hva er de mest verdifulle kombinasjonene av jobbfaglige ferdigheter?
Ifølge David Deming var jobbene som opplevde størst økning i sysselsettingen de som krevde både sosiale og matematiske ferdigheter.
Dette gir mening når man tar hensyn til trendene i teknologi som vi nevnte tidligere. Når teknologien forbedres, trenger man de som både kan forstå kvantitative problemer og fungere som mellomleddet mellom teknologien og alle andre. Tenk grunnlegger av en oppstartsvirksomhet heller enn en ren ingeniør.
Dette kan også bety at tekniske ferdigheter er nyttige å lære, så lenge de kombineres med myke ferdigheter. I fremtiden ønsker vi å utvide analysen for å vurdere andre kombinasjoner av ferdigheter.
Konklusjon: Hvilke ferdigheter bør du lære?
Å studere STEM-fag ved universitetet ser fortsatt ut til å være blant de beste alternativene med tanke på jobbmuligheter, spesielt innen datavitenskap, ingeniørfag, matematikk og økonomi (selv om forretningsfag og yrkesutdannelser også er verdt å vurdere). Vi mener også at datavitenskap, økonomi og bioingeniørfag er spesielt nyttige å kunne for å oppnå sosial påvirkning. Disse virker som gode alternativer hvis du har personlig interesse for faget. Så, kort sagt, vårt syn på hva man bør studere har ikke endret seg vesentlig.
Med det sagt, mens du studerer, gir det sannsynligvis mening å bruke fritiden din på å forbedre ledelses- og sosiale ferdigheter, for eksempel ved å drive en studentforening.
Etter du har fullført studiene, er vi mindre sikre. Én mulighet er å ta imot gode anledninger du har for å forbedre lederegenskapene dine, og deretter fokusere på tekniske ferdigheter etter det. Dette er spesielt viktig, gitt at kombinasjonen av begge er det som ser ut til å være mest nyttig.
Dette er bare en generell påstand: mange bør nok fokusere hovedsakelig på tekniske ferdigheter, og personlig tilpasning er en viktig faktor. Innen tekniske ferdigheter ser det ut til at de beste er de som brukes i datamaskinindustrien, som for eksempel programvareteknikk, dataanalyse, digital markedsføring, og spesielt kunstig intelligens.
Alt i alt er det vanlige rådet om å "lære STEM i en alder av automatisering" ikke åpenbart sant. Myke ferdigheter er mer sannsynlig nøkkelen til å lykkes, spesielt hvis du kombinerer dem med kunnskap om programvare. Det er også vanskelig å avgjøre hvilke ferdigheter enkeltpersoner bør fokusere på. Vi trenger mer forskning for å bevege oss bort fra klisjeer og mot et mer nyansert bilde av hvilke ferdigheter som er mest verdifulle.
Den originale artikkelen inneholder illustrasjoner og lenker som er tatt ut av den oversatte teksten.
Oversatt av Felix Media
Men det er ikke alt som betyr noe. En ferdighet kan være høyt betalt, men bare nyttig i et begrenset utvalg av jobber, og gi deg få alternativer hvis du ombestemmer deg om hva du vil gjøre. En ferdighet kan også være høyt betalt nå, men være i fare for å bli automatisert på lang sikt. Og, til syvende og sist, folk bryr seg om jobbtilfredshet, og den øker ikke så mye med høyere inntekt.
Vi samarbeidet med Tee Ponsukcharoen, en Fellow fra Insight Data Science, for å gjøre en bedre analyse. I tillegg til å se på inntekt, vurderte vi ferdigheter basert på tilfredshet, risiko for automatisering og bredde av anvendelighet.
Resultatene var overraskende. Mange tror at avansert teknologi betyr at koding og andre STEM-ferdigheter vil være mest verdifulle i fremtiden. Men vår analyse viser det motsatte. Snarere er det sosiale, analytiske og ledelsesmessige ferdigheter som vil ha mest nytte av endringer i teknologi.
I resten av artikkelen forklarer vi vår analyse, utforsker annen relevant data og kommer til en konklusjon om hvilke ferdigheter du bør lære (spoiler: ikke dropp ut av koding-kurset ditt ennå!).
Hvilke jobbferdigheter er mest ettertraktet? Vår metodikk og resultater:
Vi brukte data fra det amerikanske Bureau of Labor Statistics, som rangerer 35 ferdigheter etter hvor viktige de er i over 600 jobber. Hvis en ferdighet er oppført som viktigere i jobber med høy gjennomsnittlig tilfredshet, vurderte vi den høyt på tilfredshet, og så videre for de andre egenskapene. Vi la sammen (normaliserte) poengsummene for å komme frem til en endelig "ferdighetsverdi"- score. Se fullt teknisk skriv for detaljer.
Ifølge denne analysen kan de mest verdifulle ferdighetene oppsummeres som "lederegenskaper", som inkluderer:
- Analyse og læring, inkludert vurderingsevne, kritisk tenkning, kompleks problemløsning og aktiv læring.
- Ledelse, inkludert tidsstyring, overvåking av prestasjoner og koordinering av mennesker.
- Sosiale ferdigheter, inkludert aktiv lytting, muntlig kommunikasjon og emosjonell intelligens.
Disse ferdighetene er nyttige i en rekke jobber, inkludert ledelse (f.eks. CEO), finans (f.eks. eiendomsmegler, investeringsforvalter), salg, ingeniørfag, undervisning og mange helsefaglige yrker (f.eks. kirurg, optiker).
De minst ettertraktede ferdighetene er de som krever manuelt arbeid, slik som vedlikehold av utstyr, reparasjon og driftskontroll. Disse ferdighetene er viktige i yrker som elektriker, sveiser og produksjonstekniker.
Poengsummene korrelerer - ferdighetene som er nyttige i høyinntektsjobber er også de som er nyttige i tilfredsstillende jobber med lav risiko for automatisering.
De mest verdifulle ferdighetene tar også lengst tid å lære. Dette indikerer at markedet for ferdigheter er noenlunde effektivt.
Her kan vi se en sammenheng mellom inntekt og tilfredshet.
Selv om det er en sammenheng mellom inntekt og jobbtilfredshet, er det likevel noen avvik.
Når vi ser på et visst inntektsnivå, vil tekniske ferdigheter være assosiert med jobber med lavere tilfredshet, mens sosiale og grunnleggende ferdigheter vil være assosiert med jobber med høyere tilfredshet. (Det er imidlertid viktig å merke seg at dette kun er en sammenheng, og det kan derfor hende at mindre tilfredse personer søker seg mot tekniske jobber!)
Det mest overraskende funnet er at matematikk-, vitenskaps- og programmeringsferdigheter (STEM-ferdigheter) rangerer under gjennomsnittet når det gjelder disse målingene. Dette fører til en rekke spørsmål: Hvorfor skjedde dette? Skal vi stole på resultatene? Og betyr det at man bør slutte å studere STEM? (sannsynligvis ikke.)
Hvorfor brukes ikke STEM-ferdigheter i de mest ettertraktede jobbene?
Vi har, som mange andre, anbefalt læring av STEM-ferdigheter. Men er dette feil råd?
Vår analyse har gjort oss mindre trygge på dette, men rådet er sannsynligvis fortsatt gyldig av flere grunner.
For det første er analysen vår ikke veldig robust, så vi vil ikke trekke klare konklusjoner fra den. Vi diskuterer disse svakhetene i den tekniske rapporten.
For det andre er det en forskjell mellom ferdighetene som er nyttige i de mest ettertraktede jobbene - som er fokuset for denne analysen - og ferdighetene som er best å lære. En ferdighet som "vurderingsevne" kan gjøre deg svært egnet for ansettelse, men være vanskelig å forbedre og derfor tilby dårlig avkastning per time brukt på læring.
Generelt sett, med lav grad av sikkerhet, tror vi at:
- STEM-ferdigheter er ikke det som gjør folk mest ettertraktet i arbeidsmarkedet.
- Men fordi de er lettere å forbedre, kan de likevel være blant de beste ferdighetene å lære.
I neste avsnitt utforsker vi andre indikasjoner på at STEM-ferdigheter ikke er det som gir størst boost til å være ansettbar, og støtter funnene fra vår initielle analyse. Deretter vurderer vi hvilke ferdigheter som er best å bruke tid på å lære, og argumenterer for å lære STEM likevel.
Hvordan automatisering påvirker STEM-ferdigheter
En forsker ved Harvard, David Deming, fant ut at mange STEM-karrierer, som for eksempel ingeniørarbeid, har falt som andel av sysselsettingen fra 2000 til 2012, med unntak av jobber innenfor datateknologi. I stedet har mye av veksten skjedd innenfor finans, helse og utdanning.
Deming fant også ut at lønningene for jobber som krever matematiske ferdigheter, men ikke sosiale ferdigheter, vokste med mindre enn 10% (justert for inflasjon), mens jobber som krever høye sosiale ferdigheter økte med nesten 30%. Dette stemmer overens med hva arbeidsgivere ofte sier de vil ha.
Her er en undersøkelse fra 2016 i Storbritannia utført av CBI og Pearson:
Arbeidsgivere var generelt fornøyde med IT-, tekniske og numeriske ferdigheter hos nyutdannede. De var imidlertid relativt mindre fornøyde med deres evne til problemløsning, selvledelse, analyse, kommunikasjon og forretningsforståelse.
Hva er det som skjer? Vi tenker ofte at i en tid med automatisering, vil du trenge en teknisk ferdighetspakke for å holde tritt. Men faktisk er det de ferdighetene som er vanskeligst å automatisere som blir mest verdifulle. Og det er menneskelige egenskaper, ikke tekniske ferdigheter.
To ledende forskere innen automatisering, Frey og Osborne (2013), mener at det som er vanskeligst å automatisere, er kreativitet og sosial intelligens. Deres analyse fant at jobbene med lavest sannsynlighet for automatisering var roller som aktivitør, psykolog, koreograf, lærer og personalansvarlig. I dag har vi dataprogrammet R for å akselerere statistisk analyse og Wolfram Alpha for å løse ligninger, men vi er langt unna å ha en maskin som kan fortelle en vits.
Disse trendene kan gjøre STEM-ferdigheter relativt mindre verdifulle i gjennomsnitt for faktorene i vår analyse: inntekt, bredde, tilfredshet og risiko for automatisering.
Du kan lese flere teorier om hvorfor sosiale ferdigheter vil bli mer verdifulle når mer av økonomien blir automatisert i David Demings fullstendige artikkel.
Bevis for et overskudd av (noen) STEM-ferdigheter
Det antas ofte at det er mangel på STEM-kompetanse. For eksempel:
"Økonomiske prognoser indikerer at det trengs omtrent én million flere STEM-fagfolk enn det USA vil produsere med nåværende tempo i løpet av det neste tiåret hvis landet skal opprettholde sin historiske forrang innen vitenskap og teknologi."
— President's Council of Advisors on Science and Technology
Men hvis man undersøker dataene fra den engelsktalende verden, er det ikke så opplagt:
- I Storbritannia ender bare 3,5% av vitenskaps-ph.d.-ene opp i faste akademiske stillinger.
- Det amerikanske arbeidsmarkedets byrå for statistikk rapporterer: «I 2014 rapporterte USAs folketellingsbyrå at 74% av dem med en bachelorgrad i et STEM-fag ikke var sysselsatt i STEM-yrker».
- I Australia fant Grattan Institute ut at "kun halvparten av kandidater med bachelorgrad innen vitenskap som søkte heltidsarbeid, hadde funnet det fire måneder etter endt utdannelse, noe som er 17 prosentpoeng under gjennomsnittet for alle kandidater"
Hva skjer? STEM er en mangfoldig kategori, så selv om det er mangel på noen STEM-ferdigheter, er det overskudd av andre. Den samme rapporten fra US Bureau of Labor Statistics gjennomgikk bevisene og konkluderte:
På det akademiske arbeidsmarkedet er det ingen synlig mangel innen noen disiplin. Faktisk er det tegn på overskudd av Ph.D.-kandidater som konkurrerer om faste stillinger i mange disipliner (f.eks. biomedisinske vitenskaper, fysiske vitenskaper).
Innen statlig sektor har visse STEM-disipliner en mangel på stillinger på Ph.D.-nivå (f.eks. materialteknologi, kjernefysikk) og generelt (f.eks. systemingeniører, cybersikkerhet og etterretningspersonell) på grunn av kravet om amerikansk statsborgerskap. På den annen side ser man et overskudd av biomedisinske ingeniører på Ph.D.-nivå, og det oppstår midlertidig mangel og overskudd av elektroingeniører og maskiningeniører på høyere grads nivå.
I privat sektor er det stor etterspørsel etter programvareutviklere, petroleumsingeniører, dataforskere og faglærte håndverkere. Det er rikelig med tilførsel av Ph.D.-kandidater innen biologi, kjemi og fysikk, og det oppstår fra tid til annen midlertidig mangel og overskudd av elektroingeniører. Dette kan bety at selv om STEM-studier som helhet ikke er spesielt etterspurt, er visse typer STEM-studier det – nemlig de som involverer programvare, data og ingeniørfag.
Bevis for betydningen av myke ferdigheter
I tillegg til å være sunn fornuft, finnes det stadig mer bevis for at "myke ferdigheter" er svært viktige når det kommer til arbeidsmuligheter, og kanskje kan være like viktige som intelligens, som ofte blir sett på som den viktigste predikatoren for suksess i akademisk litteratur.
For eksempel fant en meta-analyse at "politisk kunnskap og ferdigheter" var en av de beste predikatorene for lønn, sammen med antall arbeidstimer, erfaring og kognitiv evne. Den fant også at "sosial kapital", "kontroll over egen situasjon", "proaktivitet" og "ekstroversjon" var blant de beste prediktorene for karrieretilfredshet.
En gjennomgang i tidsskriftet Journal of Labor Economics konkluderte med at for mange atferdsdimensjoner og for oppfatningen av "viktighet" som er etablert i denne studien, er ikke-kognitive evner like viktige, om ikke mer viktige, enn kognitive evner.
En mindre omfattende, men antydende studie, fant at selv blant menn i de øverste 0,5% av IQ, hadde ekstroversjon en betydelig effekt på inntekten. I tillegg viste det seg at svenske toppledere var relativt sterkere på myke ferdigheter enn på kognitive ferdigheter.
Hva førte til de lavere poengsummene i vår analyse?
La oss nå gå tilbake til vår analyse og se nærmere på poengsummene for programmering, spesielt for å undersøke hvorfor det ble rangert så lavt.
For det første scoret programmering dårlig til moderat på tvers av hele linjen, så den lave rangeringen skyldes ikke én enkelt avvik-score.
Vi kan se hvilke jobber som påvirket scorene her. Alternativene som krever programmering, men tar lang tid å komme inn i, inkluderer:
- Datavitenskapelige forskere
- Statistikere
- Biostatistikere
De som er enklere å komme inn i, inkluderer:
- Programmerere av datamaskinstyrte verktøy
- Nettadministratører
- Nettutviklere.
En observasjon vi kan gjøre, er at det er få yrker som krever programmeringsferdigheter, og disse yrkene ansetter ikke mange mennesker. Derfor er vår "brede" score lav. Dette er ikke overraskende, fordi sosiale ferdigheter er nyttige nesten overalt, men tekniske ferdigheter brukes bare i spesialiststillinger. Dette er en ulempe, fordi hvis du bestemmer deg for at du ikke vil jobbe innenfor dette smale spekteret av stillinger, vil ikke de tekniske ferdighetene dine lenger være nyttige.
For det andre er ikke disse jobbene særlig godt betalt. Medianlønnen for datavitenskapsforskere nær toppen er 111 000 dollar. De fleste av jobbene ligger mellom 40 000 og 80 000 dollar. De fleste yrker med høy lønn (som for eksempel bedriftsledelse, finans, salg, medisin eller jus) krever ikke disse ferdighetene. Dessuten er inntektene til disse høyt betalte yrkene sannsynligvis undervurdert i dataene vi brukte, så det virkelige bildet kan være enda verre for programmering.
Statistisk sett havner statistikere og webutviklere rundt 30. persentilen når det gjelder jobbtilfredshet. Programmeringsjobber inkluderer ikke noen av de mest tilfredsstillende jobbene, slik som mange karrierer innen helsevesenet.
Ifølge Frey og Osborne rangerer statistikere og webutviklere rundt 30. persentilen når det gjelder sjansen for automatisering. Dette betyr at disse jobbene er bedre enn gjennomsnittet, men dårligere enn de fleste jobber innen helsevesenet og utdanning, ettersom disse krever sosiale ferdigheter.
Som et resultat er jobbene som krever programmeringsferdigheter gjennomsnittlige på alle områder og mangler bredde, noe som fører til en under gjennomsnittlig verdiscore i analysen vår.
På den annen side er det ikke overraskende at de mest attraktive jobbene inneholder "ledelsesmessige" ferdigheter, som problemløsning, sosiale ferdigheter og ledelse, ettersom disse er knyttet til seniorstillinger.
Disse ferdighetene er også svært anvendelige. Nesten alle jobber krever samhandling med mennesker og problemløsning; mens STEM-ferdigheter brukes i en mindre rekke stillinger.
Som sagt er sosiale ferdigheter, kreativitet og problemløsning også de vanskeligste ferdighetene å automatisere, og er relevante i sektorene som vokser raskest (utdanning og helse), noe som gir dem gode framtidsutsikter.
Kan vår analyse undervurdere STEM-ferdigheter?
Det er viktig å huske at analysen vår fokuserer på gjennomsnittet.
- Jobber innenfor databehandling øker som en andel av arbeidsplassene, selv om andre STEM-jobber krymper.
- Det kan være at mange grunnleggende tekniske jobber blir automatisert, men at en minoritet har økende inntekt. Google-ingeniører ser ut til å gjøre det ganske bra, men de er omtrent blant de 1% best betalte blant programvareingeniører, så de har ikke mye innvirkning på analysen vår. Dette stemmer overens med generelle trender innen inntektsulikhet – forbedret teknologi styrker de mest talentfulle, men reduserer inntektene på medianen, i det minste på kort sikt.
- Bestemte smalere tekniske ferdigheter kan være svært ettertraktet (for eksempel maskinlæring), selv om "programmering" i gjennomsnitt ikke er like gunstig.
Det er også noen måter vår analyse kan undervurdere STEM-fagene:
- Vår analyse vurderer bare veksten i antall jobber, men ikke endringer i balansen mellom ferdigheter som brukes innenfor disse jobbene. For eksempel, innen finans blir mange jobber som tidligere krevde myke ferdigheter og dømmekraft erstattet av tekniske jobber. MIT Technology Review hevder at i 2000 hadde Goldman Sachs 600 aksjemeglere, mens nå har de bare 2, sammen med 200 datasivilingeniører.
- Å studere STEM ser ut til å være en god måte å forbedre ferdigheter som kritisk tenkning og dømmekraft på, så det kan være nyttig å studere selv om du aldri direkte bruker kunnskapen om STEM i jobben din. Å ha kunnskap om STEM, spesielt programvare, virker også som viktig generell kunnskap selv om du ikke bruker det direkte.
- Til syvende og sist; hos "80.000 Hours" er vårt fokus rettet mot ferdighetene som hjelper mennesker å ha større sosial innflytelse. Kunnskap om STEM er spesielt viktig for innovasjon, og kan dermed være mer verdifullt fra det perspektivet. Vi vil fremheve kunstig intelligens og bioingeniørfag som to nøkkelområder for å skape sosial innvirkning. Vi er imidlertid også klar over at de mest innflytelsesrike jobbene med høyest påvirkning ikke nødvendigvis krever STEM-ferdigheter som en kjernekomponent. Hvis du ønsker å grunnlegge en ideell organisasjon eller en oppstart, er sosiale ferdigheter sannsynligvis like viktig eller en større faktor, sammenlignet med dine tekniske ferdigheter. Hvis du ønsker å gå inn i sosialt engasjement, er kommunikasjonsferdigheter viktigere. Hvis du bare vil maksimere inntektene dine slik at du kan donere mer, er det fortsatt mange høyinntektsalternativer som ikke krever STEM-ferdigheter, for eksempel juss, ledelse, salg og eiendom.
Bør du lære STEM-ferdigheter? Kanskje.
Betyr alt dette at det ikke er verdt å jobbe med dine STEM-ferdigheter? Ikke nødvendigvis. Å forklare hvorfor, innebærer å se på noen hensyn som er utelatt fra analysen ovenfor.
En analyse av tidsbruk på å lære jobbferdigheter
Hvis en ferdighet er mye vanskeligere å lære enn en annen, vil det redusere "avkastningen" på tiden som brukes på å lære den ferdigheten. Vi tror STEM-ferdigheter kan være raskere å forbedre enn "lederskapsferdigheter", som gjør dem til fortsatt aktuelle ferdigheter å lære, spesielt teknologi.
Vi forsøkte å anslå hvor vanskelige ferdighetene er å lære ved hjelp av "tid for å lære"-poengsummen. Hvis en ferdighet er nyttig i jobber som tar lang tid å komme inn i, vurderte vi den som "vanskelig å lære", og omvendt.
Vi fant ut at mange av de mest ettertraktede ferdighetene tar lengst tid å lære, som dømmekraft, aktiv læring og kritisk tenkning. STEM-ferdighetene kom imidlertid midt på treet når det gjaldt "tid for å lære".
Dette gir mening. Programmering er en konkret kunnskap som tydelig kan forbedres. Hvis du går til App Academy, vil du sannsynligvis være mye bedre på å kode nå enn før.
Det er mye mindre åpenbart hvordan man kan forbedre "dømmekraft" eller "sosial oppfatningsevne". Vi forventer at praksis og mentorstøtte kan hjelpe, men det er sannsynligvis delvis avhengig av personlighetstrekk eller generell mental evne. En metaanalyse av innsats for å lære bort kritisk tenkning viser at selv om kritisk tenkning forbedres i løpet av høyskoleutdanningen, er det uklart om bevisste forsøk på å trene kritisk tenkning har noen positive langsiktige effekter, eller om noen studieretninger forbedrer kritisk tenkning mer enn andre. Dette betyr at avhengig av hvordan du vurderer vanskelighetsgraden av å lære hver ferdighet, kan STEM-ferdigheter fortsatt være blant de beste å lære.
En relatert observasjon er at selv om du forbedrer dine "myke ferdigheter", kan det være vanskelig å bevise for en arbeidsgiver at du faktisk besitter dem. Dette kan redusere fordelene du oppnår ved å lære disse ferdighetene.
Årsaksanalyse av avkastningen på utdanning
Det finnes annen forskning som støtter disse ideene. Her er kanskje den beste tilgjengelige analysen av avkastningen ved å studere ulike fagfelt, som, til forskjell fra vår analyse, prøver å skille årsakssammenheng fra korrelasjon.
Denne analysen viser fremdeles at STEM-ferdigheter gir blant de høyeste inntektsøkningene, spesielt innen teknologi. Men interessant nok kommer jus, medisin og business foran her.
Denne analysen gjaldt norske studenter, men bildet ser ut til å være likt i USA. Bryan Caplan undersøkte hvilke fag som korrelerer best med inntekt, med kontroll for SAT-poengsum. Toppfagene inkluderer ingeniørfag, økonomi og matematikk, mens humaniora rangerer i den nedre halvdelen av fagområdene. Kjemi og biologi rangerer midt på treet. Så det ser ut til at "harde" STEM-utdanninger og teknologi er blant de som gir mest økning i sysselsettingsevne.
Disse funnene kan reflektere mer av svakhetene ved humanistiske grader enn nytten av STEM. Vår undersøkelse fant at de mest verdifulle ferdighetene omfatter analyse, sosiale ferdigheter og ledelse. Det kan hende at å studere humaniora ikke gjør mye mer for å forbedre disse ferdighetene enn noen annen hovedfagsretning (heller er skriftlige kommunikasjonsferdigheter nøkkelfokuset). Å studere STEM kan imidlertid lett forbedre dine generelle analyseferdigheter, så vel som dine tekniske ferdigheter.
Det kan også være at å studere matematikk er et signal til arbeidsgivere om intelligens og viljestyrke som er vanskelig å forfalske, og at dette signaliserer mer enn hva man faktisk har lært. (For mer informasjon om hvorfor utdanning kan ha mye med signalisering å gjøre, kan man se på arbeidet til Bryan Caplan.)
Andre bevis og hensyn:
En analyse fra TIME og Payscale fant at mange tekniske ferdigheter, som datamodellering og søkemotormarkedsføring, gir de største inntektsøkningene blant de 2300 ferdighetene de analyserte. Deres analyse kontrollerte for flere faktorer, så den kan være bedre enn vår. De brukte også et bredere spekter av ferdigheter – det kan være at de øverste tekniske ferdighetene er svært verdifulle, mens de fleste ikke er det. Men vi ønsker også å se på tilfredshet og bredde.
Anekdotisk har vi sett mange eksempler på personer vi har rådet til å lære programmering eller datavitenskap (spesielt i bootcamps), som deretter har fått jobber som er betydelig mer tilfredsstillende og høyere betalt enn det de hadde før. Dette antyder at å lære disse ferdighetene gir en betydelig økning i karrieremuligheter for i det minste en del av befolkningen.
Vær oppmerksom på at vi kun vurderer hvilke ferdigheter som er mest nyttige for folk generelt. Hvis du allerede har bestemt deg for dine langsiktige karrieremål, kan du likevel trenge å lære tekniske ferdigheter. For eksempel, hvis du vil jobbe i teknologiselskaper, sier mange at det mest nyttige neste trinnet er å lære å programmere.
Videre, hvis du har en uvanlig god personlig match med STEM-ferdigheter, slik at du kan lære dem raskere enn gjennomsnittet, er det også en viktig faktor å vurdere.
Alt i alt har denne analysen gjort oss mindre sikre på om STEM-ferdigheter er det du bør fokusere på etter at du har fullført utdannelsen din, men det er langt fra avgjørende. Vi tror det er sannsynlig at analyse-, sosiale og ledelsesferdigheter i gjennomsnitt er mer verdifulle, men de er også vanskeligere å lære. Og det er uklart hvordan man skal gjøre den avveiningen. Dessuten virker argumentet for å studere fag som informatikk, matematikk og ingeniørfag fortsatt sterkt.
Hva er de mest verdifulle kombinasjonene av jobbfaglige ferdigheter?
Ifølge David Deming var jobbene som opplevde størst økning i sysselsettingen de som krevde både sosiale og matematiske ferdigheter.
Dette gir mening når man tar hensyn til trendene i teknologi som vi nevnte tidligere. Når teknologien forbedres, trenger man de som både kan forstå kvantitative problemer og fungere som mellomleddet mellom teknologien og alle andre. Tenk grunnlegger av en oppstartsvirksomhet heller enn en ren ingeniør.
Dette kan også bety at tekniske ferdigheter er nyttige å lære, så lenge de kombineres med myke ferdigheter. I fremtiden ønsker vi å utvide analysen for å vurdere andre kombinasjoner av ferdigheter.
Konklusjon: Hvilke ferdigheter bør du lære?
Å studere STEM-fag ved universitetet ser fortsatt ut til å være blant de beste alternativene med tanke på jobbmuligheter, spesielt innen datavitenskap, ingeniørfag, matematikk og økonomi (selv om forretningsfag og yrkesutdannelser også er verdt å vurdere). Vi mener også at datavitenskap, økonomi og bioingeniørfag er spesielt nyttige å kunne for å oppnå sosial påvirkning. Disse virker som gode alternativer hvis du har personlig interesse for faget. Så, kort sagt, vårt syn på hva man bør studere har ikke endret seg vesentlig.
Med det sagt, mens du studerer, gir det sannsynligvis mening å bruke fritiden din på å forbedre ledelses- og sosiale ferdigheter, for eksempel ved å drive en studentforening.
Etter du har fullført studiene, er vi mindre sikre. Én mulighet er å ta imot gode anledninger du har for å forbedre lederegenskapene dine, og deretter fokusere på tekniske ferdigheter etter det. Dette er spesielt viktig, gitt at kombinasjonen av begge er det som ser ut til å være mest nyttig.
Dette er bare en generell påstand: mange bør nok fokusere hovedsakelig på tekniske ferdigheter, og personlig tilpasning er en viktig faktor. Innen tekniske ferdigheter ser det ut til at de beste er de som brukes i datamaskinindustrien, som for eksempel programvareteknikk, dataanalyse, digital markedsføring, og spesielt kunstig intelligens.
Alt i alt er det vanlige rådet om å "lære STEM i en alder av automatisering" ikke åpenbart sant. Myke ferdigheter er mer sannsynlig nøkkelen til å lykkes, spesielt hvis du kombinerer dem med kunnskap om programvare. Det er også vanskelig å avgjøre hvilke ferdigheter enkeltpersoner bør fokusere på. Vi trenger mer forskning for å bevege oss bort fra klisjeer og mot et mer nyansert bilde av hvilke ferdigheter som er mest verdifulle.
Den originale artikkelen inneholder illustrasjoner og lenker som er tatt ut av den oversatte teksten.
Oversatt av Felix Media