Automatiseerimise järele on endiselt suur vajadus

1. Generatiivse tehisaru potentsiaal on suur: see aitab täiustada töötajate põhioskusi ja võimaldab vähem spetsialiseeritud või tagasihoidlikuma ettevalmistusega töötajatel täita keerukamaid ülesandeid.(Pärna, O. 2025 [14])
2. Robotite ja autonoomsete süsteemide kasutuselevõtt on samuti stabiilselt kasvanud. 2023. aastal oli globaalne robotite tihedus 162 robotit 10 000 töötaja kohta, peamiselt Hiinas, Jaapanis, USA-s, LõunaKoreas ja Saksamaal. Neis riikides nähakse nende tehnoloogiate ümberkujundavat mõju palju suuremana kui näiteks Aafrikas, Kesk-Aasias või Lähis-Ida ja Põhja-Aafrika riikides(World Economic Forum, 2025 [15]).
3. Kesktaseme oskusi nõudvad ametikohad, nagu lihtsamad kontoritööd ja liinitöö tootmises, on automatiseerimise suhtes eriti haavatavad. Need ametid sisaldavad sageli ülesandeid, mida masinad suudavad hõlpsasti täita, mistõttu nõudlus nende ametikohtade järele väheneb järk-järgult. Prognoosi järgi kahaneb enim ametikohti kolmes tegevusalagrupis:
   1. tootmine, kus automatiseerimine vähendab rutiinset käsitsitööd;
   2. jaekaubandus, kus iseteeninduslahendused ja e-kaubandus vähendab ametikohtade arvu;
   3. assisteerivad rollid kontoris, kus automatiseerimine vähendab rutiinseid ülesandeid.

   Kahanemise taga on peamiselt digitaalsete lahenduste laienemine, tehisaru ja andmetöötluse tehnoloogiad ning robotite ja autonoomsete süsteemide kasutuselevõtt.(Pärna, O. 2025 [16])

4. Goldman Sachsi hinnangul võib tehisaru automatiseerida kuni 300 miljonit täistööajaga ametikohta üle maailma, mis moodustab umbes 9,1% kõigist kohtadest(Goldman Sachs, 2023 [17]). McKinsey hinnangul võib aastaks 2030 ca 30% praegustest ametikohtadest USA-s muutuda täielikult automatiseerituks, samal ajal kui 60% kohtadest kogeb tehisaru integreerimise tõttu olulisi muutusi tööülesannete tasemel(McKinsey & Company, 2023 [18]). See trend rõhutab kiiret vajadust tehnoloogiliste oskuste arendamise järele.
5. Juhtimiskonsultant Timothy Prestianni toob välja 59 viisi, kuidas avaldavad tehisaru ja automatiseerimine mõju ametikohtadele Ameerika Ühendriikides, seda alates ametikohtade kadumisest kuni karjääriteede muutumise ja ümberõppe vajaduseni. Nii näiteks oodatakse, et tehisaru mõju on kõige suurem järgmise 10–30 aasta jooksul. Aastaks 2045 võib kuni 50% ametikohtadest olla automatiseeritud. Samas, maailma praegustest tööülesannetest poolte automatiseerimine võib võtta kuni 20 aastat. 30% USA töötajatest kardab, et nende ametikoht asendatakse tehisaru või sarnase tehnoloogiaga lähiaastatel. Tehisaru ja automatiseerimise tõttu on eriti haavatavad „juunior-ametikohad“, näiteks USA-s on lähiajal ohus ligi 50 miljonit sellist kohta(Prestianni, T. 2025 [19]).
6. Automatiseerimine ja tehisaru ohustavad eelkõige madala ja keskmise kvalifikatsiooniga ameteid, nt teenindajaid, andmesisestajaid, laotöötajaid. OECD riikides kuulub umbes 27% ametikohtadest kõrge automatiseerimisriskiga kategooriasse. Prognooside järgi väheneb madala oskustasemega töötajate osakaal üleilmse tööjõu hulgas aastaks 2030 kolmandikuni (32%), võrdlusena 2019. aastal oli see 44%(Arntz, M., Gregory, T. & Zierahn, U. 2019 [20], OECD, 2023 [21], Willcocks, P. L. 2024 [22], Lábaj, M., Oleš, T. & Procházka, G. 2025 [23]).
7. Automatiseerimine ja tehisaru muudavad kiiresti tööstusharusid, mis sõltuvad käsitsi töötamisest — näiteks tekstiili-, jalanõu- ja toidutööstus. Hiina, varem madala tööjõukuluga tootmise keskus, kaotab nendes valdkondades konkurentsivõimet: palgad on tõusnud ja konkurents teistest Aasia riikidest — näiteks Vietnamist ja Indoneesiast — on kasvanud. Financial Timesi hinnangul on Hiina aastatel 2011–2023 kaotanud vähemalt 7,4 miljonit ametikohta automatiseerimise ja tootmise ümberpaigutamise tõttu. Samuti investeerib Hiina intensiivselt automatiseeritud tootmisliinidesse, et vähendada sõltuvust käsitsi tehtavast tööst ja madala kvalifikatsiooniga tööjõust(Financial Times, 2025 [24]).
8. Maailma Majandusfoorumi 2025. aasta ülevaade(World Economic Forum, 2025 [25]) prognoosib, et aastaks 2030 mõjutavad ümberkorraldused kokku umbes 22% praegustest ametikohtadest.
9. Maailma Majandusfoorumi ülevaade(World Economic Forum, 2025 [26]), mis põhineb enam kui tuhande suurettevõtte hinnangutel ja prognoosidel ning kajastab tööjõu nõudluse suundumusi, prognoosib, et aastaks 2030 tekib maailmas umbes 170 miljonit uut ametikohta, samal ajal kui 92 miljonit senist ametikohta kaob. See tähendab netokasvu umbes 78 miljonit kohta ehk ligikaudu 7% praegusest tööhõivest.
   Tehnoloogiaga seotud ametikohtade hulk eri tegevusaladel kasvab kõige kiiremini (vt joonis 21). Nende hulka kuuluvad suurandmete spetsialistid, finantstehnoloogia insenerid, tehisaru ja masinõppe eksperdid ning tarkvara- ja rakenduste arendajad. Kiiresti kasvab ka turbevaldkonna ametite arv, näiteks infoturbe analüütikud, ning rohetehnoloogia ja energiasiirdega seotud rollid, sealhulgas elektri- ja autonoomsete sõidukite spetsialistid, keskkonnainsenerid ja taastuvenergia insenerid(EIT Deep Tech Talent, 2025 [27]). Nõudlust nende ametite järele toetavad tehnoloogilised uuendused, investeeringud kliimamuutustega kohanemiseks ning energiasektori areng.
10. Automatiseerimine ühelt poolt kaotab töökohti (nt lihtsama tehnoloogiaga masinate ja seadmete kasutamiseks ei ole vaja kõrgharidusega programmeerijat), kuid teisalt loob töökohti ka juurde, (Cedefop, 2021 [28]).
11. Automatiseerimisega pigem suurendatakse tootmismahte, mitte ei vähene tööjõuvajadus. Ehkki tootmisprotsess muutub inimesest vähem sõltuvaks, ei kao ekspertide hinnangul lähitulevikus tööstuses tööjõu vajadus. Tööstusrobot valmistoodet algusest lõpuni valmis ei tee. Inimtööjõudu on vaja masinate tööd seadistama, jälgima ja remontima (Lepik ja Uiboupin, 2023 [29]).
12. Täisautonoomsete tehaste puhul toimub liikumine kvalifitseeritud tööjõule, kes opereeriksid kõrgtehnoloogilisi seadmeid, mis võimaldab vähendada inimfaktorist tulenevaid eksimusi, suurendada tootmiskiirust ning hoida tehast töös ööpäev ringi. Seeläbi saavutatakse madalam lõpptoote hind ja tõstetakse kasumlikkust (MKM, 2021 [30]).
13. Automatiseerimine logistika valdkonnas seostub eelkõige ladude robotiseerimisega. Robotladusid on Eesti ettevõtetes juba praegu ning lähema kümne aasta jooksul tuleb neid kindlasti juurde. Esmajärjekorras robotiseeritakse tööstusettevõtete materjali- ja/või valmistoodangulaod ning standardsed kaubalaod, kus on kindlate parameetritega kaup. Keerulisem on roboteid kasutada laoteenust pakkuvatel ettevõtetel, sest iga kliendi kaup on erinev ja senised robotlao süsteemid veel pidevat ümberseadistamist-kohandamist ei võimalda (Lassur ja Viia 2023 [31]).
14. Digitaliseerimise hoogustumine toob kaasa madala, aga eriti just keskmise oskustasemega töökohtade kadumise varasemast veelgi kiiremas tempos (Arenguseire Keskus 2021 [32]). OECD aruande järgi on suurim automatiseerimisrisk järgmistes ametites: komplekteerijad (62,0%), statsionaarsed tehase- ja masinaoperaatorid (63,4%), mäetööstuse, ehituse, töötleva tööstuse ja transpordi sektori lihttöölised (67,0%) ning toidu valmistamise assistendid (98,0%). [33]
15. Automatiseerimine ühelt poolt kaotab töökohti, kuid teisalt loob töökohti ka juurde (Cedefop, 2021 [34]), nt loob selliseid, mis on seotud automatiseerimise arendamise, seadistamise, hoolduse, kasutajatoe ja kasutusmugavuse tagamisega (Pärna, 2016 [35]). Keerukam on automatiseerida loovust, kohanemisvõimet ja sotsiaalseid oskusi nõudvad tegevusi (ILO, 2019a [36]).
16. Tootmisprotsesside ümberkujundamine võib automatiseerida töötaja mõne spetsiifilise töölõigu või ka viia kogu töökoha automatiseerimiseni (Bihagen jt, 2021 [37]). Automatiseerimine ja digitaliseerimine aitab töötajatel eeldatavasti keskenduda suuremat lisaväärtust loovatele ülesannetele (Pihl ja Leemet, 2018 [38]).
17. Automatiseerimisega saab vähendada neid töökohti, millega kaasnevad kehvad töötingimused. Samas tähendab see kokkuvõttes töökohtade vähenemist. Automatiseerimise tõttu töökoha kaotanud töötajatel on võimalus ümberõppe kaudu omandada kõrgem kvalifikatsioon või liikuda teise sektorisse. (Bihagen jt, 2021 [39]) Teisalt on Eestis tööstuses endiselt puudus tööjõust (Rosenblad jt, 2020 [40]; Vikerhommik. Enn Veskimägi…, 2021 [41]).
18. Automatiseerimine tööstuses üldjuhul vähendab töökäte vajadust ning mõjub seega kas hõivatute arvu vähendavalt või ametialast struktuuri muutvalt, v.a inimlikku hoolitsust eeldavad teenused. Lihtsamate tööoperatsioonide automatiseerimine toob kaasa rutiinseid tööülesandeid täitvate töötajate arvu vähenemise, seda eriti tööstusvaldkondades (Krusell jt, 2020 [42]). Samas on ka arvamusi, et automatiseeritakse mitte lihtsamaid, vaid hoopiski keskmise raskusega töökohti, sest lihtsama töö palgad on madalad (Tammemäe, 2021 [43]).
19. Automatiseerimisrisk ei tähenda tingimata, et automatiseerimisele üle minnakse, sest automatiseerimine sõltub nii automatiseerimise maksumusest, õiguslikust kontekstist, konkurentsisurvest kui ka sotsiaalsetest hoiakutest (Heald jt, 2020 [44]). Automatiseerimise kasuks otsustamist mõjutavad tehnilised võimalused ja tingimused ehk automatiseeritava töö osakaal, juurutamise kiirus, sotsiaalpoliitika, töökaitsealased õigusaktid, piirkondlikud ja valdkondlikud erinevused palkades (Heald jt, 2020 [45]) ning tööjõu puudus. Riigiti mõjutavad automatiseerimisriski majanduse valdkondlik ja tööjõu ametialane koosseis ning palgakulud (Heald jt, 2020 [46]), valmisolek investeerida teadus- ja arendus­tegevusse, tehnoloogia suhteline hind versus tööjõukulud, töötajate digitaalsed ja muud oskused, täiendõppe võimalus ja seadusandlus (Cedefop, 2021 [47]).
20. Prognoosides töökohtade kadumist või alles jäämist, tuleb jälgida konkreetseid valdkondi ja riskirühmi (Georgieff ja Milanez, 2021 [48]), arvestada tuleb digitaaltehnoloogia arengu ja AI-ga (Cedefop, 2020 [49]). Automatiseerimisrisk varieerub ametite, tööülesannete, tööstusharude ja riikide lõikes (Bihagen jt, 2021 [50]). Automatiseerimistõenäosus sõltub suuresti riigi kontekstist ning määr sõltub mitte ainult ametist, vaid ka sellest, mida töötajad sellel töökohal teevad (Georgieff ja Milanez, 2021 [51]). Automatiseerimine mõjutab töökohti, mis eeldavad standardiseeritud füüsilist tegevust tootmises ja jaemüügis (ILO, 2019a [52]).
21. OECD raporti järgi on suurim automatiseerimisrisk järgmistes ametites: komplekteerijad (62,0%), statsionaarsed tehase- ja masinaoperaatorid (63,4%), mäetööstuse, ehituse, töötleva tööstuse ja transpordi töötajad (67,0%) ning toidu valmistamise assistendid (98,0%). Teenindussektoris on üsnagi automatiseeritavad posti- ja kulleriteenused, maismaatransport ja toiduteenused (Georgieff ja Milanez, 2021 [53]).
22. OECD raportis kajastatud statistika näitab, et robotite arvu kasvuga riikides oli töökohtade kasv üldiselt suurem, ehkki kõrgema automatiseerimisriskiga ametite kasv oli madalam (Georgieff ja Milanez, 2021 [54]).
23. Aastaks 2025 kasutatakse eeldatavasti masinate ja algoritmide võimalusi rohkem ning masinate poolt tehtavad töötunnid võrdsustuvad inimeste töötundidega (World Economic Forum, 2020c [55]).

Vaata lisaks megatrendi Digitehnoloogia ulatub kõikjale.

1. Vaatamata automatiseerimisele, digitaliseerimisele ja robotite kasutamisele on vaja ka tulevikus tööstuses töötajat masinate ja robotite tööd seadistama, käitama ja jälgima. Mootorsõidukite hoolduse ja remondi valdkonda automatiseerimine, AI ja robootika veel lähiajal ei puuduta (Lepik ja Uiboupin, 2023 [56]).
2. Lähitulevikus robotid autosid parandama ei hakka. Kui varem oli autotööstuse arendustegevus seotud mehaanika arendusega, siis tänapäevases autotööstuses moodustab arendustegevustest umbes poole tarkvaraarendus. Juurde tuleb uusi ülevaatuskohustuslikke sõidukiliike (nt mopeedid), karmistuvad nõuded ning tugevneb järelevalve (Lepik ja Uiboupin, 2023 [57]).
3. Automatiseerimisel on vaja oskusi tehnoloogia arendamiseks, seadistamiseks, hoolduseks, kasutajatoes ning kasutusmugavuse tagamiseks (Pärna, 2016 [58]). Kasvab vajadus robotseadmete juhtimis- ja hooldamisoskustele, sh muude tööstuses vajalike digioskuste ja valdkondlike IKT-oskuste järele (Krusell jt, 2020 [59]). Töötajad kas konkureerivad masinatega, töötavad koos masinatega või ehitavad masinaid (Levels jt, 2019 [60]).
4. Tootmisprotsessid kiirenevad, uute toodete väljatöötamisel kasutatakse tehnoloogiate kombinatsioone, mis toimub koos teiste partnerite ning lõpptarbijatega (Eamets, 2018 [61]), mistõttu on vaja häid meeskonnatöö- ja sotsiaalseid oskusi, samuti valdkondade üleseid teadmisi (Pärna, 2016 [62]). Innovaatiliste lahenduste kasutuselevõtt eeldab ajakohaste oskustega töötajaid (Krusell jt, 2020 [63]). IoT, servtöötlus, suurandmete töötlemine (vt trendi Uued andmeteaduslikud lähenemised jõuavad laiatarbesse) leiavad oma koha ka tööstuses.
5. Kõrge automatiseerimisriskiga ametites piisab üldjuhul madalamast haridustasemest, samas kui madala automatiseerimisriskiga ametites nõutakse erialast koolitust, kõrgharidust või kutseõpet keskhariduse lõpetanutele. Kui madalama oskustasemega töötajad, kelle ameteid saadab automatiseerimisrisk, lähevad pensionile, tulevad asemele parema oskustasemega töötajad, kuid nemad asuvad juba teistele, väiksema automatiseerimisriskiga töökohtadele. Kui töötajaskond üldiselt tõstab oma oskusi, jäävad automatiseerimisriskiga ametid madalama haridustasemega inimestele, muutes nende väljavaated tööturul veelgi ebakindlamaks. (Georgieff ja Milanez, 2021 [64])

Vaata lisaks megatrendi Digitehnoloogia ulatub kõikjale.

1. Robotite ja autonoomsete süsteemide kasutuselevõtt on samuti stabiilselt kasvanud. 2023. aastal oli globaalne robotite tihedus 162 robotit 10 000 töötaja kohta, peamiselt Hiinas, Jaapanis, USA-s, Lõuna-Koreas ja Saksamaal. Neis riikides nähakse nende tehnoloogiate ümberkujundavat mõju palju suuremana kui näiteks Aafrikas, Kesk-Aasias või Lähis-Ida ja Põhja-Aafrika riikides(World Economic Forum, 2025 [65]). Robotite valdkonnas peetakse järgmiseks suureks läbimurdeks humanoide: Hiina, mis on maailma suurim tööstusrobotite turg, on seadnud konkreetsed sihid humanoidide masstootmise kavandamisel. Samal ajal teatavad tehnoloogiaettevõtted USA-s ja Euroopas märkimisväärsetest investeeringutest sellesse valdkonda. Eesmärk on luua üldotstarbelised robotid, mis põhinevad inimliikumise mehaanikal(International Federation of Robotics, 2025 [66]).
2. INCOSE (International Council on Systems Engineering) ülevaade „Systems Engineering Vision 2035″(Liu, J., Li, Z., Yu, M., Dong, Z., Calinon, S., Caldwell, D. & Chen, F. 2024 [67])toob välja kuus suurt üleilmset süsteemiinseneeria(INCOSE, 2025 [68]) arengut aastani 2035.
   • Säästlikkus (sustainability). Kasvav rõhk on keskkonnasäästlikel süsteemidel, energia efektiivsel kasutamisel ja ringmajandusel. Süsteemid peavad olema ressursitõhusad, vähendama jäätmeid ja toetama taastuvenergia kasutuselevõttu.
   • Ühinenud maailm (interdependent world). Üleilmne majandus ja ühiskond on omavahel üha tihedamalt seotud. See suurendab vajadust globaalse koostöö ja süsteemide integreerimise järele, et lahendada ühiseid probleeme ja tagada ressursside jagamine.
   • Digitaalne transformatsioon (digital transformation). Ettevõtted ja organisatsioonid kasutavad rohkem digitaalseid tehnoloogiaid, mudeleid ja tehisaru. Digitaalne info ja andmete analüüs toetavad otsuste tegemist, koostööd ja süsteemide kavandamist kogu elutsüklis.
   • Tööstus 4.0 ja Ühiskond 5.0 (Industry 4.0 & Society 5.0). Tootmis- ja teenindussüsteemid muutuvad nutikaks, automatiseerituks ja ühendatuks. Füüsilised ja digitaalsed protsessid integreeritakse, võimaldades paindlikku ja kohanduvat tootmist ning teenuseid.
   • Nutikad süsteemid (smart systems). Süsteemid muutuvad „intelligentseks“: need suudavad andmete põhjal teha otsuseid ja kohaneda keskkonnaga. See võimaldab suuremat autonoomiat ja tõhusust keerukates olukordades.
   • Komplekssuse kasv (complex growth). Süsteemid ja projektid muutuvad üha keerukamaks, sealhulgas nende koostisosad, sidusrühmad ja tarneahelad. Vajalik on interdistsiplinaarne lähenemine ja süsteemne mõtlemine, et hallata tervikpildi keerukust ja riske.
3. Tänapäeval investeerivad suurfirmad, riigid ja ülikoolid üle maailma sadu miljardeid dollareid tehisaru, kvantarvutuse ja robootika arendamisse. Need tehnoloogiad on juba võimaldanud masinatel edestada inimest paljudes tegevustes. Näiteks suudab tehisaru diagnoosida meditsiinilisi pilte – röntgenülesvõtteid ja MRI-skaneeringuid – sageli kiiremini ja täpsemalt kui eksperdid( [69]). Uuringud näitavad, et tehisaru võib ületada inimesi ka loovusülesannetes, pakkudes välja originaalsemaid ideid kui keskmine testis osaleja. Humanoidrobotite arengut kiirendavad uued masinõppetehnoloogiad, mis võimaldavad inimestelt õpitud oskusi üle kanda erinevatele robotitele(Liu, J., Li, Z., Yu, M., Dong, Z., Calinon, S., Caldwell, D. & Chen, F. 2024 [70]).
4. Humanoidrobotid ehk tehisolendid, mis jäljendavad inimese välimust, liikumist ja käitumist, on saanud tehisaru ja robootika teadusuuringute keskseks objektiks. Humanoidi ei õpetata konkreetselt pannkooki küpsetama või müüriladumisel kelluga tsementi laotama. Nende arendamisel keskendutakse väikeste liikumisüksuste (motion primitives) loomisele, nagu haaramine, pigistamine, tõstmine, pööramine, tasakaalu hoidmine ja liikumine. Need üksused moodustavad liikumismustrite aluse, mida saab lõputult kombineerida, võimaldades humanoidrobotil sooritada keerukaid ülesandeid, nagu esemete käsitsemine või liikumine ebatasasel maastikul(Sun, S., Huang, H. & Li, C. 2025 [71]).
5. Liikumisoskuste edasiarendamisel kasutatakse imiteerimisõpet (imitation learning), kus robot õpib jäljendama inimeste liikumist videote ja sensoriandmete põhjal. Näiteks on sellist lähenemist kasutanud DeepMind ja Boston Dynamics, et õpetada roboteid täitma keerukaid liikumismustreid. Lisaks rakendatakse stiimulõpet (reinforcement learning), kus robot saab oma tegevuse kohta tagasisidet(Boston Dynamics, 2021 [72]).
   Viimastel aastatel on humanoidide arenduses kasvanud huvi üldiste keelemudelite (nt GPT-tüüpi süsteemid) ja liikumismudelite ühendamise vastu, et siduda keele mõistmine ja liikumisvõimekus. Näiteks on Boston Dynamics ja Toyota Research Institute töötanud välja üldmudeli, mis võimaldab robotil õppida üheainsa süsteemi abil nii kõndimist kui ka esemete haaramist, kasutades visuaalset sisendit, keelelisi käske ja sensoriandmeidKnight, W. 2025 [73].
6. Humanoidide liikumisvõimekuse arendamisel on kaalukas roll ka propriotseptsioonil(Wikipedia, 2025 [74]) ehk võimel tajuda oma keha asendit ja liikumist ruumis. See on võimalik tänu lihaste, kõõluste ja liigeste sensoorsetele retseptoritele, mis saadavad signaale kesknärvisüsteemi, võimaldades tajuda oma keha asendit ja liikumist ilma seda nägemata. Sarnaseid mehhanisme püütakse rakendada ka humanoidrobotite arendamisel. Propriotseptsioonist inspireeritud andurid ja juhtsüsteemid võimaldavad robotitel paremini mõista oma asendit ning sooritada sujuvamaid liigutusi.
7. Tehisaru, sealhulgas AGI, ja robootika kombinatsioon on äärmiselt suure võimekusega. Kas sadade tuhandete aastate jooksul kujunenud Homo sapiens suudab sellega sammu pidada, on küsitav. Hetkel on tehisaru-robootika teljel paradoks, et mingid asjad, mis on inimesele keerulised, nagu arvutamine ja saltode hüppamine, tuleb masinal hästi välja, samas kui pannkoogi küpsetamine ja koristamine on robotile jätkuvalt keeruline(Fan, J. 2025 [75]), eriti olukordades, kus inimene teeb emotsionaalseid otsuseid. Seda nimetatakse roboti Moraveci paradoksiks, mis loob illusiooni, et tehisaru füüsilised võimed on tegelikkusest märksa arenenumad(Wikipedia, 2025 [76]).
8. Tänapäevane tehnoloogiapõhine tee-ise-subkultuur (do it yourself, DIY) ühendab elektroonika, robootika, 3D-printimise ja traditsioonilised käsitöötöötehnikad(Wikipedia, 2025 [77]). Selle keskmes on praktiline looming, avatud disain, kogukondlik õppimine ja ideede vahetamine.
9. 5G andmeside on üheks oluliseks osaks tööstusprotsesside automatiseerimisel, et juhtida protsesse distantsilt (CRN, 2021 [78]). Asjade interneti, suurandmete kasutamise ja 5G taristu (Globe Newswire, 2021 [79]) koostoime lahendused aitavad ettevõtetel tööstusprotsesse digitaliseerida, neid juhtida, automatiseerida ja optimeerida.
10. Innovaatilistesse tehnoloogiatesse on võimelised investeerima suhteliselt vähesed ettevõtjad ja seda põhjusel, et puudub võimalus paigutada täiendavaid rahalisi ressursse ilma kindla teadmiseta, milliseks võib kujuneda investeeringust tulenev kasu (Karo, E. et al. 2021 [80]).
11. Tehnoloogiline areng pakub ühelt poolt võimalusi kasvuks, heaolu suurendamiseks ja sotsiaalseks arenguks. Teiselt poolt võib see põhjustada sotsiaalseid ja majanduslikke riske teatud riikidele, teatud ametialadel töötavatele töötajatele ning teatud inimestele ja demograafilistele rühmadele. Madala ja keskmise haridusega töötajaid on ebaproportsionaalselt rohkem kõrge automatiseerimisriskiga ametites. Väidetavalt on tööjõu täiendõpe põhjuseks, miks suurema automatiseerimisriskiga ametites oli 2019. aastal vähem töökohti kui 2012. aastal, kuid ka vähem madalama haridustasemega inimesi. Samal ajal pole madala haridustasemega inimestel õnnestunud kõrge automatiseerimisriskiga ametitest suunduda madalama automatiseerimisriskiga ametitele. Veidi parem on olukord keskmise haridustasemega inimeste seas. Kõrgharitud töötajad töötasid suurema tõenäosusega ametites, kus automaatika risk oli madal. (Georgieff ja Milanez, 2021 [81]) Tööturu-uuringu Decoding Global Talent järgi on 30% Balti riikide vastajatel kasvanud mure tänaste teadmiste ja oskuste piisavusest ning 67% on valmis õppima muud eriala, mis võimaldab tulevikus töötada teisel ametikohal (Tehnoloogia astub…, 2021 [82]).
12. Töötajate kaasamine ja sotsiaalne dialoog ettevõttes tehnoloogia kasutuselevõtu kavandamisel omab suurt rolli uute tehnoloogiate sujuvaks kasutuselevõtuks (Cedefop, 2020 [83]).
13. Automatiseerimine tõstab tööviljakust mõjutatud sektorites, suurendades nii kasvu kui ka tööhõivet. Suurendades tootlikkust ja langetades tarbijahindu ühes tööstusharus, suurendavad automatiseerimistehnoloogiad tarbijate sissetulekuid ning suurendavad nõudlust ja tööhõivet teistes tööstusharudes. Positiivsed kõrvalmõjud teistele tööstusharudele võivad tasandada negatiivsed mõjud omaenda tööstusharus. (Georgieff ja Milanez, 2021 [84])
14. Nõudlus tööstusrobotite järele on kasvanud märkimisväärselt alates 2010. aastast tänu jätkuvale automatiseerimisele ja tööstusrobotite jätkuvale arendamisele. Kuni aastani 2023 on väidetavalt oodata väiksemat müüki, kuid keskpikas perspektiivis sai COVID-19 pandeemiast digitaalsuse edendaja, mis loob robootikatööstusele kasvuvõimalused. Pika perspektiivi prognoos lubab tööstusrobotite müügi kasvu jätkumist. (IFR International Federation of Robotics, 2020 [85])
15. Automatiseerimisega on võimalik vähendada vigu, tõsta nii kiirust kui ka kvaliteeti ning vähendada kulusid. Teisalt võib automatiseerimine tekitada ka suuremahulisi eksimusi ja tõrjuda konkurentsist välja keskmise suurusega ettevõtted. (ILO, 2019a [86])
16. Poliitikakujundajad peaksid automatiseerimisriskiga töötajatele ümberõppevõimalusi kavandades arvestama automatiseerimistrendidega (Georgieff ja Milanez, 2021 [87]). Nõutavate ja koolitatavate oskuste kooskõla saavutamiseks peaks poliitikakujundajate tähelepanu keskenduma töötajate tulevikule, tehes püsivaid investeeringuid haridusse, et inimesed lahkuksid koolist oskustega, mis viiksid nad kohe tööhõivesse (Georgieff ja Milanez, 2021 [88]; Vikerhommik. Enn Veskimägi…, 2021 [89]).
17. Poliitikakujundajatele soovitatakse jälgida, et automatiseerimise eelistest saaksid osa kõik, ka nt madala haridus­tasemega töötajad. COVID-19 põhjustatud tööhõive tõsise languse kontekstis peaks veelgi enam panustama koolitusprogrammidele, mis aitaksid inimestel töökohti vahetada, samuti sotsiaal­kaitsele ja haridusprogrammidele noorte töötajate ettevalmistamiseks uuteks, kõrgema kvalifikatsiooniga töökohtadeks. (Georgieff ja Milanez, 2021 [90])
18. Automatiseerimisele üleminekut võivad toetada või pärssida valitsuse õigusaktid, sest õigusliku kontekstiga saab piirata tehnoloogia kasutuselevõttu ja keelata töötajate koondamist (Heald jt, 2020 [91]). Töötajate kaitse ja riiklikud turupoliitikad võivad mõjutada tööhõive dünaamikat ja automatiseerimise mõju tööhõive tulemustele (Georgieff ja Milanez, 2021 [92]).
19. Eesti Elektroonikatööstuse Liit on teinud ettepanekuid, et maksuerisused võiks toetada tehnoloogiainvesteeringuid ning et kohalikke ettevõtteid võiks innustada innovatsioonikoostööle (nt riigihangetes) (Eesti Elektroonikatööstuse Liit, 2021 [93]). Kuna suurema lisandväärtusega ekspordi aluseks on toote- ja protsessiarendus, on tehtud ettepanekuid ka teaduse ja ettevõtete koostoime tõstmiseks (Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium ja Haridus- ja Teadusministeerium, 2021 [94]; Eesti Elektroonikatööstuse Liit, 2021 [95]).

Vaata lisaks megatrendi Digitehnoloogia ulatub kõikjale.