Reede, 22. november 2024
Swedbank uuris Eesti ärisektori digitaliseeritust ja automaatlahenduste kasutuselevõttu ja jõudis järeldusele, et meie ettevõtete tehnoloogiline areng jääb Euroopa keskmisele alla. Probleemiks on ettevõtete väiksus ja vähene digitaliseeritus. Tunneli lõpus paistab siiski valgus.

Eesti ettevõtted, millest valdava osa moodustavad mikro- ja väikefirmad, ei ole kuigi altid ajaga kaasas käima. Asjad on siiski paranemas, sest tööjõu nappus survestab ettevõtjaid otsima nutikaid lahendusi; appi tulevad uued tehnoloogiad ja automatiseerimine.

Viimaste aastate üheks oluliseks probleemiks on olnudki pingeline tööjõuturg. Ühelt poolt takistab sobivate oskustega tööjõu puudus äritegevust ning teiselt poolt on järjest kiirem tööjõukulude kasv ületanud tööjõu tootlikkuse kasvu. Olukorra leevendamiseks tuleks investeerida tootlikust tõstvasse kapitali.

e-riik küll, aga…

Eesti on rahvusvaheliselt suutnud luua tugeva e-riigi kuvandi ja olla eeskujuks avaliku sektori digitaliseerituse poolest, kuid tehnoloogiate kasutamine Eesti ettevõtetes on võrreldes teiste Euroopa Liidu riikidega madal.

Digimajanduse ja -ühiskonna indeksi (DESI) järgi on peamiseks probleemiks ärisektori vähene digitaliseeritus, mistõttu paikneb Eesti EL liikmesriikide seas alles 16. kohal. Viie aastaga on see positsioon EL-i keskmisele küll lähemale nihkunud.

EL-ist mahajäämuse üheks põhjuseks on tõenäoliselt meie ettevõtete demograafia, kuna enam kui 90% Eesti ettevõtetest on väikeettevõtted, kus töötajate arv jääb alla kümne.

Väikeettevõtetel võivad aga probleemiks olla tehniliste oskustega töötajate puudus ning piiratud võimalused investeeringute tegemiseks.

Roboteid ei ole

Uute tehnoloogiate ja tööstusrobotite kasutuselevõtt ning protsesside automatiseerimine mängivad olulist rolli tööstussektori tootlikkuse kasvus.

Tootlikkuse kõrgema kasvu eelduseks on ka suurem nõudlus, mis võimaldab mastaabiefekti saavutada. Kuna Eesti tööstussektor ekspordib suurema osa käibest, sõltub tulemus oluliste kaubanduspartnerite käekäigust ja välisnõudlusest. Kolme viimase aasta kõrgem tööjõu tootlikkus on saavutatud tänu nõudluse kasvule.

Tööstusrobotite kasutamise poolest on Eesti nii Euroopast kui ka ülemaailmselt kõvasti maas. Rahvusvahelise Robootika Föderatsiooni 2018. aasta andmete järgi oli Eestis 11 tööstusrobotit 10 000 töötaja kohta, samas kui EL-i keskmine tööstusrobotite arv oli 115 ning globaalne keskmine 74 robotit 10 000 töötaja kohta.

Nii suure erinevuse taga on asjaolu, et tööstusrobotite osakaal on sõltuv tööstussektori struktuurist. 2019. aasta tööstusuuringu järgi kasutab umbes viiendik Eesti tööstussektori ettevõtetest tööstusroboteid.

Viiendik tööstussektori tootmisprotsessidest on automatiseeritud, tööstusrobotitesse plaanib järgmise kahe aasta jooksul investeerida 20 protsenti ning automatiseerimisse veidi üle 50 protsendi ettevõtetest.

Tööjõuturg annab hoogu uuendustele

Viimastel aastatel on ettevõtete investeeringute osakaal masinatesse, arvutitarkvarasse ning teadus- ja arendustegevusse koguinvesteeringute suhtes järjepidevalt tõusnud.

Eelmisel aastal oli tootlikkust tõstva kapitali investeeringute osakaal koguinvesteeringutes aegade kõrgeim – 39 protsenti.

Ettevõtete koguinvesteeringute osakaal SKP suhtes viimase kuue aasta jooksul on olnud languses. See aga avaldab negatiivset mõju tootlikkust tõstva kapitali kasvule.

Innovatiivsete tehnoloogiate kasutamine võimaldab suuremaid töid efektiivsemalt teha, samas kui tekivad uued tööülesended, mis nõuavad kõrgemat tehnoloogilist teadlikkust.

Eesti tööstusettevõtted on nimetanud automatiseerimise ning uutesse tehnoloogiatesse investeerimise peamiseks takistuseks sobivate oskustega töötajate puudust.

Lisaks investeeringutele automatiseerimisse ning uutesse tehnoloogiatesse, muutuvad järjest olulisemaks ka investeeringud tööjõu digitaalsete oskuste arendamisesse. Ka haridussüsteemis peaks fookus olema rohkem kõrgema tehnoloogilise kvalifikatsiooniga töötajate väljaõppel.

Inglisekeelse analüüsi leiab täismahus siit

KOMMENTEERI SIIN

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.