Ang Pilipinas adunay 12.7 milyon nga trabaho nga posibleng maapektuhan sa AI. Apan ang pagka-expose dili parehas sa pagkawala sa trabaho.

Ang mapuslanong pangutana dili na kung makaimpluwensya ba ang AI sa trabaho sa Pilipinas. Makasaka kini. Ang mas lisud nga pangutana mao kung ang mga trabahong dali maapektuhan nagamay, nagtubo, o nag-usab, ug kinsa nga mga trabahante ang una makasinati sa mga epekto.

Sugdi sa unsay tinuod nga kahulugan sa exposure

Ang International Labour Organization nagbanabana nga kapin sa usa ka-kapat sa trabaho sa Pilipinas, o 12.7 milyones ka trabaho, adunay labaw sa gamay nga potensyal nga pag-ekspos sa generative AI. Ang usa ka update sa ASEAN kaniadtong Hulyo 2026 nagbutang sa bahin sa Pilipinas sa 28.1 porsyento, ang ikaduhang pinakataas taliwala sa siyam ka nasud sa ASEAN nga adunay ikomparar nga datos human sa Singapore.

Dili kini nagpasabot nga 12.7 milyon nga mga trabaho ang gilauman nga mawala. Ang ILO klaro nga nagkalain sa eksposisyon sa trabaho ug pag-ilis sa trabaho. 3.6 porsyento ra sa mga trabaho sa Pilipinas ang naa sa pinakataas nga kategorya sa eksposisyon, diin ang risgo sa pagkapulihan mas taas. Alang sa kadaghanan nga gipahimutang nga mga propesyon, mas posible nga ang duol nga epekto mao nga ang ubang buluhaton awtomatiko o gipauswag samtang ang trabaho mismo nag-usab.

Importante kini nga kalainan tungod kay ang exposure usa ka kinaiya sa mga buluhaton sulod sa usa ka trabaho. Ang employment usa ka obserbado nga resulta sa merkado sa trabaho. Sila nagkaugnay, apan dili sila parehas nga variable.

Ang merkado sa trabaho sa Pilipinas nagahatag na karon og sagol nga mga timailhan.

Gibanabana sa Philippine Statistics Authority nga naa sa 50.66 milyon ang nagtrabaho nga katawhan sa Hunyo 2026. Ang sektor sa serbisyo naglangkob sa 62.7 porsyento sa trabaho. Ang kawalay trabaho nagtindog sa 4.9 porsyento ug ang underemployment sa 12.1 porsyento.

Mas makapaikag ang lihok sa sektor kay sa kinatibuk-ang datos sa nasud. Ang administratibo ug suporta nga serbisyo nagdugang og gibanabanang 456,000 ka trabaho matag tuig sa Hunyo, usa sa pinakadagang pagtaas sa ekonomiya. Samtang ang pinansyal ug insurance nga mga aktibidad nibalhin sa kasukwahi nga direksyon, nga nawagtang ang gibanabanang 195,000 ka trabaho matag tuig.

Dili angay hubaron kini nga mga obserbasyon nga ebidensya nga ang AI nakahimo sa usa ka kausaban ug hinungdan sa lain. Ang Labor Force Survey usa ka deskriptibo nga pagtuon, dili usa ka causal nga pagtuon sa AI. Apan ang kalainan nagpakita nganong kulang ang simpleng exposure ranking. Ang usa ka sektor nga taas ang exposure mahimong magpadayon sa pagdugang og mga trabahante. Ang lain mahimong mopagamay. Ang panginahanglan, demograpiko, siklo sa negosyo, offshoring, suweldo, regulasyon, teknolohiya ug pamatasan sa kompanya mahimo nga importante sabay-sabay.

Ang trabaho sa clerical mao ang klarong watchpoint sa Pilipinas.

Gibanabana sa ILO nga 93.7 porsyento sa mga clerical nga trabaho sa Pilipinas ang na-expose sa GenAI, uban sa 37.8 porsyento nga naa sa labing taas nga grupo sa exposure. Lakip niini nga mga trabaho ang data entry, record keeping ug administrative support, diin daghan ang structured information tasks nga mahimo o mapadali sa kasamtangang sistema sa AI.

Ang kahigayunan usab gihugpong sa industriya. Gibana-bana nga halos siyam sa napulo ka trabaho sa pinansya ug insurance sa Pilipinas adunay pipila ka exposure sa GenAI. Ang kababayen-an nag-atubang sa hapit doble nga rate sa exposure kumpara sa mga lalaki tungod kay sila mas daghan sa clerical, administrative ug service nga mga papel. Sa National Capital Region, mga duha sa lima ka trabaho ang exposed.

Kini mga mapuslanong timaan sa risgo. Dili kini mga tultol sa pagpanaktak sa trabaho.

Unsay gipaabot sa mga tig-forecast sa Estados Unidos

Nagpadagan ang Metaculus og usa ka Labor Automation Forecasting Hub nga nagtipon sa mga probabilistic nga forecast bahin sa amerikanhong workforce. Sukad sa 6 Septiyembre 2026, nagpaabot ang forecast sa komunidad nga ang labing delikado nga mga trabaho sa AI sa ilang sample mokunhod og 12.9 porsyento pag-abot sa 2035 samtang ang pinakagamay nga delikado nga grupo motubo og 7.1 porsyento.

Lakip sa mga representante nga trabaho sa US, ang mga forecast sa 2035 naglakip sa mga espesyalista sa pinansya nga -14.2 porsyento sa empleyo kumpara sa 2025, mga software developer nga -12.2 porsyento, mga serbisyo nga sales representative nga -10.1 porsyento, mga trabahante sa konstruksyon nga +4.3 porsyento ug mga rehistradong nars nga +11.4 porsyento.

Kini mga forecast sa US. Dili kini prediksyon sa Pilipinas. Nagkalainlain ang panginahanglan sa trabaho, lebel sa sweldo, outsourcing, demograpiko, istruktura sa propesyon ug pagdawat sa AI nga sobra kaayo aron among kopyahon ang mga porsyento sa mga trabahante sa Pilipinas.

Ang ilang bili mao isip usa ka eksternal nga benchmark sa pagtagna. Gisulti nila kanato kung unsay giila karon sa mga maalamon nga tagatagna sa susamang kategorya, ug naghatag sila kanato og mga hithesis nga mapamatud-an, mapasang-at, o malisod nga klarohon sa datos sa Pilipinas sa paglabay sa panahon.

Mas maayong Philippine AI trabaho nga dashboard

Nagtuo kami nga ang usa ka mapuslanong monitor sa Pilipinas kinahanglan nga bulagon ang tulo ka lebel sa ebidensya.

Gitan-aw nga mga sangputanan. Trabaho, kawalay trabaho, dili igo nga trabaho, oras, suweldo ug mga pagbalhin sa trabaho o industriya gikan sa opisyal nga mga tinubdan sa Pilipinas sama sa PSA.

Pagpakita Tantiya kung unsang mga trabaho ang adunay mga buluhaton nga mahimong i-automate o suportahan sa GenAI, gamit ang panukiduki sama sa ILO exposure index.

Tagna Klaro nga mga distribusyon sa posibilidad bahin sa umaabot nga trabaho ug resulta sa merkado sa trabaho. Ang Metaculus naghatag og mapuslanong eksternal nga benchmark karon. Mas lig-on ang mga pangutana sa forecasting nga espesipiko sa Pilipinas.

Importante usab ang klasipikasyon nga lebel. Ang Philippine Standard Occupational Classification gisunod sa ISCO-08, nga naghatag kanato og mapuslanong basehan sa pag-ila sa mga trabaho sa Pilipinas ngadto sa internasyonal nga ebidensya. Kung gigamit ang mga forecast sa trabaho sa US ingon nga pagkumpara, kinahanglan nga klaro ang pag-ila ug ang kalidad niini ipaabot dili itago.

Unsa ang atong tan-awon sunod

Ang labing lig-on nga babala dili lang pinaagi sa taas nga eksposisyon sa AI. Kini mahimong daghang mga timailhan nga naglihok nga magkahiusa: padayon nga pagkunhod sa empleyo sa mga trabaho nga apektado, hinay nga pagkuha sa entry-level, pagkunhod sa oras sa trabaho, pagkunhod sa tinuod nga suweldo, pagsaka sa underemployment, o pagbalhin ngadto sa mas gamay nga senior team nga adunay gamay nga oportunidad sa junior.

Posible usab ang kabaliktaran. Ang pipila ka hayag nga mga trabaho mahimong molambo tungod kay ang AI nagdugang sa produktibidad sa trabahante, nagpakunhod sa gasto sa serbisyo o nagpalapad sa panginahanglan. Mao kana ang hinungdan nga ang monitor kinahanglan mosubay sa resulta imbes nga maghimo ug asumsyon niini.

Giskedyul sa PSA nga ipagawas ang Labor Force Survey sa Hulyo 2026 sa 8 sa Septiyembre 2026. Naghatag kini nato sa sunod nga obserbasyon hapit dayon.

Talaan sa metodolohiya

Gihandle sa Pukot Research ang nakit-an nga datos sa merkado sa trabaho sa Pilipinas, tinasa sa AI nga exposure ug forecast isip lahi nga klase sa ebidensya. Dili kami mohunahuna nga ang AI maoy nakausab sa trabaho sa Pilipinas base lang sa kasamtangang datos sa Labor Force Survey. Dili namo diretso gamiton ang US Metaculus occupation forecasts sa mga trabaho sa Pilipinas. Ang pagkompara sa lain-laing merkado kinahanglan mogamit og dokumentadong occupational crosswalks, labing maayo gikan sa US SOC ngadto sa ISCO-08 hangtod sa PSOC, ug kinahanglan ireport ang kalibog sa mapping. Ang mga sukod sa exposure sa ILO naghulagway sa potensyal nga task exposure, dili sa predicted nga tsansa nga mawagtang ang trabaho sa usa ka trabahante.

Tinubdan

Pilipinas Statistics Authority, Hunyo 2026 Labor Force Survey
International Labour Organization, Generative AI ug mga trabaho sa Pilipinas
ILO, Pag-navigate sa Generative AI nga mga kausaban sa ASEAN labor markets
Philippine Standard Occupational Classification
Metaculus Labor Automation Forecasting Hub