Mer än tre år efter lanseringen av ChatGPT är artificiell intelligens (AI) ännu inte fullt synlig i övergripande sysselsättningsstatistik. Samtidigt börjar effekterna nu märkas inom vissa delar av arbetsmarknaden – i synnerhet i instegsjobb och i särskilt utsatta sektorer. I en unik kartläggning av hur olika yrken exponeras för AI driven automatisering visar en gemensam studie från Coface och Observatory of Threatened and Emerging Jobs (OEM) att gränserna för automatisering håller på att förskjutas.
AI riktar sig i allt högre grad mot kognitiva, komplexa och kompetenskrävande arbetsuppgifter - en utveckling som på sikt kan innebära djupgående förändringar i sysselsättningsstrukturen.
En innovativ metod för att mäta automatiseringspotentialen i arbetsuppgifter och yrken
Syftet med studien är att ge en detaljerad bild av var AI sannolikt kommer att få störst påverkan på arbetslivet. Den djupgående analysen synliggör sårbarheter som ofta försvinner i aggregerad statistik, eftersom exponeringen varierar kraftigt mellan uppgifter, yrken, branscher, länder och regioner.
OEM:s metod adresserar tre återkommande brister i tidigare analyser:
- otillräcklig detaljnivå i yrkesklassificeringar
- låg verifierbarhet i bedömningar baserade på expertåsikter eller AI‑genererade analyser
- avsaknad av ett verkligt framåtblickande perspektiv på AI‑utvecklingens olika faser
Var och en av de 923 analyserade yrkena är indelade i konkreta arbetsuppgifter, som i sin tur är uppdelade i grundläggande handlingar. Dessa handlingar beskrivs med hjälp av tre komponenter: verb (vad som görs), objekt (vad handlingen riktar sig mot) och kontext (i vilket sammanhang den utförs). En sådan indelning gör det möjligt att bedöma betydligt mer exakt hur utsatt varje enskild arbetsuppgift är för automatisering.
De elementära handlingarna utvärderas därefter utifrån tydliga och verifierbara kriterier.
Metoden ger därmed ett konkret svar på de identifierade bristerna. Den möjliggör en mer precis analys genom att fokusera på uppgifter snarare än yrkestitlar, stärker verifierbarheten genom transparenta och reviderbara regler, samt tillför ett tydligt framtidsperspektiv genom att bedöma automatiseringsexponeringen över flera steg i AI‑utvecklingen, fem i denna studie, i stället för att ge en statisk ögonblicksbild.
I samarbetet med OEM har Coface vidareutvecklat ramverket genom att:
- vikta uppgifter efter betydelse och förekomst
- förfina de framtidsorienterade scenarierna och bedömningskriterierna
- utvidga analysen till närmare 30 länder
Analysen är medvetet grovmaskig och fokuserar på utbudssidan. Den mäter den tekniska exponeringen för automatisering, men gör inga antaganden om den faktiska nettoeffekten på sysselsättningen. Den tar därmed inte hänsyn till efterfrågeutveckling, framväxt av nya arbetsuppgifter eller andra faktorer som kan bromsa eller fördröja implementeringen av AI i praktiken.
Stora skillnader mellan yrkesgrupper - AI slår främst mot kognitiva och informationsintensiva uppgifter
Studien visar en tydlig brytpunkt jämfört med tidigare automatiseringsvågor. AI är inte en vidareutveckling av robotik eller traditionell mjukvara, utan riktar in sig på kognitiva, komplexa och icke‑repetitiva arbetsuppgifter.
Effekterna uppstår först på uppgiftsnivå och slår därefter olika mot yrken, yrkesgrupper och i förlängningen hela branscher.
I huvudscenariot, som analyserar spridningen av så kallad agentbaserad AI, passerar omkring ett av åtta yrken tröskeln där minst 30 procent av arbetsuppgifterna kan automatiseras. Studien definierar detta som en nivå där yrket genomgår en grundläggande omvandling, något som kan leda till omfattande omfördelning av arbetskraft, utan att yrket nödvändigtvis försvinner.
De mest exponerade yrkena återfinns främst inom kunskaps- och informationsintensiva områden såsom:
- Ingenjörsvetenskap
- IT
- administrativa funktioner
- finans och juridik
- vissa kreativa och analytiska yrken
Hur många yrken inom varje yrkesgrupp där minst 30 procent av arbetsuppgifterna kan automatiseras, utifrån det så kallade ”Special Agent”-scenariot för AI.
Data for graph in .xlsx format
Yrken som är minst utsatta är i stor utsträckning manuella eller bygger på mänsklig interaktion som är svår att standardisera, exempelvis: industri, bygg och anläggning, underhåll, transport, servering, städning samt vissa vård- och stödfunktioner.
Genom att väga andelen automatiserbara uppgifter mot sysselsättningsvolymer i de 923 yrkena kan studien identifiera vilka yrkesgrupper som sammantaget är mest exponerade. Resultaten visar att över en fjärdedel av arbetsuppgifterna inom ledning och administration, kreativa yrken, juridik och finans samt ingenjörs‑ och IT‑roller kan automatiseras. Personliga tjänster samt tekniska, hantverks- och industriproduktionsyrken ligger under 10 procent. Vård, utbildning, försäljning och andra kundnära yrken hamnar i ett mellanläge, där vissa uppgifter är utsatta men där den mänskliga faktorn fortfarande fungerar som ett skydd.
Betydande skillnader mellan länder
Studien visar stora variationer mellan länder när det gäller exponering för AI‑driven automatisering, från cirka 12 procent av arbetsinnehållet i Turkiet till nära 20 procent i Storbritannien.
Skillnaderna förklaras i huvudsak av ländernas näringsstruktur, som påverkar både yrkessammansättning och förekomsten av automatiserbara arbetsuppgifter.
De mest välbärgade ekonomierna, med stark inriktning på kognitiva tjänster, är också de mest exponerade. Förutom Storbritannien gäller detta bland annat Nederländerna, Irland och Luxemburg. Länder där sysselsättningen i högre grad är knuten till handel, personliga tjänster, bygg, transport och andra fysiskt krävande verksamheter uppvisar generellt en lägre exponering. Studien identifierar fem grupper av länder med liknande profiler.
Med 17,7 procent av arbetsuppgifterna klassade som exponerade i ”Special Agent”-scenariot ligger Sverige tydligt över det europeiska genomsnittet. Landet ingår i en teknikintensiv nordisk välfärdsstatsgrupp tillsammans med Danmark och Finland, och i något mindre utsträckning även Estland, Norge och Island.
Sveriges position speglar både den ekonomiska och den arbetsmarknadsmässiga strukturen. Informations‑ och kommunikationstjänster, professionella och vetenskapliga tjänster samt den offentliga sektorn spelar en större roll än i många andra europeiska länder, medan handel, transport, hotell och restaurang står för en relativt mindre andel.
Detta resulterar i en arbetsmarknad med stark koncentration till kunskapsintensiva tjänster och välfärdsyrken, som näringslivsroller, digitala tjänster, ingenjörsyrken, utbildning och omsorg, snarare än till mer kommersiella och administrativa delar av tjänstesektorn. Ökningen i AI‑exponering drivs främst av affärs‑ och administrativa roller, IT‑yrken, ingenjörs‑ och tekniska yrken samt stora delar av utbildnings‑ och vårdsektorn.
Mer än en sysselsättningsfråga: värdeskapande, välfärd och nya beroenden
AI:s konsekvenser sträcker sig långt bortom själva sysselsättningen. Eftersom tekniken i hög grad påverkar högkvalificerade och relativt välbetalda yrken riskerar den på sikt att rubba ekonomiska och sociala balansförhållanden.
När automatiseringen ökar inom kunskapsintensiva yrken kan en allt större del av värdeskapandet förskjutas från arbete till kapital. För länder vars skattesystem i stor utsträckning bygger på beskattning av arbete innebär detta en dubbel utmaning: minskade skatteintäkter kombinerat med ökade offentliga utgifterför arbetslöshetsersättning, omskolning och kompetensutveckling.
Studien lyfter även behovet av att omvärdera utbildningens roll och de kvalifikationer som idag kopplas till formella utbildningsvägar. Om uppgifter som kräver lång utbildning i ökande grad kan automatiseras riskerar sambandet mellan utbildningsnivå, lön och anställningstrygghet att försvagas. Samtidigt pekar resultaten på att färdigheter som kompletterar AI, såsom omdöme, anpassningsförmåga och förmågan att övervaka och styra tekniken, kan få ökad betydelse.
Utvecklingen kan även ge upphov till nya geopolitiska, logistiska och operativa sårbarheter, till följd av koncentrationen av kritiska resurser såsom halvledare, avancerade språkmodeller och datacenter till ett begränsat antal företag och länder.
Slutsats: En omvandling som kan förändra arbetslivet i grunden
Även om framtida utfall är osäkra, och även om vägen från teknisk automatiseringspotential till faktiska sysselsättningseffekter inte är given, är en sak tydlig: AI utvecklas inte i marginalen av arbetslivet. Den träffar kärnan av kognitiva, icke‑rutinmässiga och kompetenskrävande funktioner som länge har betraktats som stabila.
Eftersom dessa funktioner är centrala för värdeskapande, inkomster och skattebaser är det osannolikt att en sådan utveckling kan ske utan att i någon form förändra både arbetslivets innehåll och de samhälleliga balansförhållanden som bygger på det.
> Ladda ner hela studien (.pdf) eller se författarnas föredrag från Coface Country Risk Conference
