May 12.7 Milyong Trabaho sa Pilipinas na Naapektuhan ng AI. Ngunit Ang Pagkakalantad ay Hindi Pagkawala ng Trabaho.

Ang mahalagang tanong ay hindi na kung makakaapekto ang AI sa trabaho sa Pilipinas. Makakaapekto ito. Ang mas mahirap na tanong ay kung ang mga trabahong nasa panganib ay lumiliit, lumalaki, o nagbabago, at kung aling mga manggagawa ang makakaranas ng epekto nito muna.

Magsimula sa kung ano talaga ang ibig sabihin ng exposure

Tinataya ng International Labour Organization na higit sa isang-kapat ng kabuuang trabaho sa Pilipinas, o 12.7 milyong trabaho, ay may higit sa minimal na potensyal na exposure sa generative AI. Isang update ng ASEAN mula Hulyo 2026 ang naglalagay sa bahagi ng Pilipinas sa 28.1 porsyento, na pangalawa pinakamataas sa siyam na bansa ng ASEAN na may magkakatulad na datos pagkatapos ng Singapore.

Hindi ibig sabihin na mawawala ang 12.7 milyong trabaho. Malinaw na pinag-iiba ng ILO ang pagkakalantad sa hanapbuhay mula sa pagpapalit ng trabaho. Tanging 3.6 porsyento ng mga trabaho sa Pilipinas ang kabilang sa pinakamataas na kategorya ng pagkakalantad, kung saan mataas ang panganib ng pagkawala ng trabaho. Para sa karamihan ng mga trabahong mataas ang pagkakalantad, mas kapani-paniwala na epekto sa malapit na hinaharap ay ang ilang mga gawain ay maaring ma-automate o mapahusay habang nagbabago ang mismong trabaho.

Mahalaga ang pagkakaibang ito dahil ang pagkakalantad ay isang katangian ng mga gawain sa loob ng isang trabaho. Ang pagtatrabaho ay isang nakikitang resulta sa pamilihan ng paggawa. Magkaugnay sila, ngunit hindi sila parehong variable.

Nagbibigay na ng magkakahalong senyales ang pamilihan ng paggawa sa Pilipinas.

Tinataya ng Philippine Statistics Authority na may 50.66 milyong taong may trabaho noong Hunyo 2026. Ang sektor ng serbisyo ay bumubuo ng 62.7 porsyento ng kabuuang trabaho. Ang antas ng kawalan ng trabaho ay nasa 4.9 porsyento at ang underemployment ay nasa 12.1 porsyento.

Mas kawili-wili ang galaw ng mga sektor kaysa sa kabuuang pambansa. Ang mga aktibidad sa administratibo at suportang serbisyo ay nagdagdag ng tinatayang 456,000 trabaho taon-taon noong Hunyo, isa sa pinakamalaking pagtaas sa ekonomiya. Ang mga aktibidad sa pananalapi at seguro ay kumilos sa kabaligtaran, nawalan ng tinatayang 195,000 trabaho taon-taon.

Hindi dapat ipakahulugan ang mga obserbasyong iyon bilang ebidensya na ang AI ang lumikha ng isang pagbabago at sanhi ng isa pa. Ang Labor Force Survey ay deskriptibo, hindi isang pag-aaral na sanhi ng AI. Ngunit ipinapakita ng pagkakaiba kung bakit hindi sapat ang isang simpleng ranggo ng exposure. Ang isang sektor na mataas ang exposure ay maaari pa ring magdagdag ng mga manggagawa. Ang isa pa ay maaaring lumiit. Ang demand, demograpiko, siklo ng negosyo, offshoring, sahod, regulasyon, teknolohiya at pag-uugali ng kumpanya ay maaari lahat na mahalaga sabay-sabay.

Ang clerical work ang pinakamalinaw na watchpoint sa Pilipinas

Tinataya ng ILO na 93.7 porsyento ng mga tungkuling klerikal sa Pilipinas ay nababalot sa GenAI, kung saan 37.8 porsyento ay kabilang sa pinakamataas na antas ng pagkakalantad. Kasama sa mga trabahong ito ang pagpasok ng datos, pagtatala ng rekord, at administratibong suporta, kung saan ang trabaho ay naglalaman ng maraming nakaayos na gawain ng impormasyon na kayang gawin o pabilisin ng kasalukuyang mga sistema ng AI.

Ang pagkakalantad ay naka-concentrate rin ayon sa industriya. Halos siyam sa bawat sampung trabaho sa pananalapi at seguro sa Pilipinas ay tinatayang may kahit kaunting pagkakalantad sa GenAI. Nahaharap ang kababaihan sa humigit-kumulang doble ng pangkalahatang rate ng pagkakalantad ng kalalakihan dahil mas nakaposisyon sila sa mga klerikal, administratibo, at serbisyong tungkulin. Sa National Capital Region, humigit-kumulang dalawa sa bawat lima na trabaho ang nababalot.

Ito ay mga kapaki-pakinabang na indikasyon ng panganib. Hindi ito mga hula ng pagbawas ng trabaho.

Ano ang inaasahan ng mga tagapagpanukala sa Estados Unidos

Pinapatakbo ng Metaculus ang isang Labor Automation Forecasting Hub na nagtitipon ng mga probabilistikong pagtataya tungkol sa lakas-paggawa sa US. Noong 6 Setyembre 2026, ang forecast ng komunidad nito ay inaasahan na ang mga pinakadelikadong trabaho sa AI sa kanilang sample ay bababa ng 12.9 porsyento pagsapit ng 2035 habang ang pinaka-matatag na grupo ay lalaki ng 7.1 porsyento.

Sa mga kinatawan nitong trabaho sa US, ang mga pagtataya para sa 2035 ay kinabibilangan ng mga financial specialist na may -14.2 porsyentong empleyo kumpara sa 2025, mga software developer na -12.2 porsyentong empleyo, mga services sales representative na -10.1 porsyento, mga construction worker na +4.3 porsyento, at mga rehistradong nars na +11.4 porsyento.

Ito ay mga pagtataya para sa US. Hindi ito mga pagtataya para sa Pilipinas. Napakalaki ng kaibahan sa pangangailangan sa paggawa, antas ng sahod, outsourcing, demograpiko, estruktura ng okupasyon at paggamit ng AI para kopyahin natin ang mga porsyentong iyon sa mga manggagawang Pilipino.

Ang halaga nila ay bilang panlabas na benchmark sa pagtataya. Ipinapakita nila sa atin kung ano ang kasalukuyang inaasahan ng mga may kaalaman na tagapagtaya sa magkakumparang kategorya, at nagbibigay sila sa atin ng mga hypothesis na maaaring patunayan, tanggihan o paigtingin ng datos ng Pilipinas sa paglipas ng panahon.

Isang mas mahusay na dashboard ng trabaho sa AI sa Pilipinas

Naniniwala kami na ang isang kapaki-pakinabang na monitor ng Pilipinas ay dapat panatilihing hiwalay ang tatlong layer ng ebidensya.

Mga naobserbahang kinalabasan. Trabaho, kawalan ng trabaho, kakulangan sa trabaho, oras, sahod at paglipat sa hanapbuhay o industriya mula sa opisyal na mga pinagkukunan ng Pilipinas tulad ng PSA.

Paglabas. Tantiyang kung aling mga hanapbuhay ang may mga gawain na maaaring i-automate o palakasin ng GenAI, gamit ang pananaliksik tulad ng ILO exposure index.

Pagtataya. Tiyak na pamamahagi ng probabilidad tungkol sa hinaharap na trabaho at mga kinalabasan sa pamilihan ng paggawa. Nagbibigay ang Metaculus ng kapaki-pakinabang na panlabas na batayan ngayon. Mas magiging matibay ang mga tanong sa pagtataya na nakatuon sa Pilipinas.

Mahalaga rin ang layer ng klasipikasyon. Ang Philippine Standard Occupational Classification ay hango sa ISCO-08, na nagbibigay sa atin ng isang reproducible na batayan para sa pagmamapa ng mga trabaho sa Pilipinas sa internasyonal na ebidensya. Kapag ginagamit ang mga forecast ng trabaho sa US para sa paghahambing, dapat malinaw ang pagmamapa at iulat ang kalidad nito sa halip na itago.

Ang susunod na ating babantayan

Ang pinakamalakas na babala ay hindi lang ang mataas na exposure sa AI. Ito ay ang pagsabay-sabay ng ilang indikador: patuloy na pagbaba ng empleyo sa mga trabahong exposed, mas mahinang hiring sa entry-level, pagbawas ng oras ng trabaho, bumababang real wages, tumataas na underemployment, o paglilipat patungo sa mas maliliit na senior teams na may mas kaunting junior pathways.

Posible rin ang kabaligtaran. Ang ilang mga nalantad na trabaho ay maaaring lumago dahil pinapataas ng AI ang produktibidad ng mga manggagawa, nagpapababa ng gastos sa serbisyo, o nagpapalawak ng demand. Kaya kailangang sundan ng monitor ang mga resulta sa halip na ipagpalagay ang mga ito.

Nakatakdang ilabas ng PSA ang July 2026 Labor Force Survey sa 8 Setyembre 2026. Iyan ang nagbibigay sa atin ng susunod na obserbasyon halos agad.

Tala sa metodolohiya

Pinag-aaralan ng Pukot Research ang mga naobserbahang datos sa pamilihang paggawa sa Pilipinas, mga pagtataya ng eksposisyon sa AI, at mga forecast bilang magkakahiwalay na uri ng ebidensya. Hindi namin ipinagpapalagay na sanhi ng AI ang pagbabago sa trabaho sa Pilipinas batay lamang sa kasabay na datos mula sa Labor Force Survey. Hindi namin direktang inaangkop ang mga forecast ng trabaho mula sa US Metaculus sa mga trabaho sa Pilipinas. Ang paghahambing sa magkakaibang pamilihan ay dapat gumamit ng dokumentadong occupational crosswalks, mas mainam kung mula US SOC patungong ISCO-08 patungong PSOC, at dapat iulat ang kawalan ng katiyakan sa mapping. Ang mga sukatan ng eksposisyon mula sa ILO ay naglalarawan ng potensyal na eksposisyon sa gawain, hindi ang inaasahang posibilidad na mawawalan ng trabaho ang isang manggagawa.

Mga Pinagmulan

Philippine Statistics Authority, Hunyo 2026 Survey ng Puwersang Paggawa
International Labour Organization, Generative AI at mga trabaho sa Pilipinas
ILO, Pag-navigate sa mga pagbabago dulot ng Generative AI sa mga pamilihang paggawa sa ASEAN
Philippine Standard Occupational Classification
Metaculus Labor Automation Forecasting Hub