Можете ли вы сказать, что ИИ собирается забрать вашу работу? Вот на что обратить внимание

Ключевые выводы:

• Чем больше задач из вашего ежедневного распорядка могут выполнять крупные языковые модели (LLMs), тем выше риск увольнения.
• Работники, чьи задачи варьируются от легкодоступных для автоматизации до сложных, вероятно, будут в лучшем положении, чем специалисты, выполняющие одну задачу хорошо.
• При правильном дизайне и политике эта технология могла бы возродить рабочие места среднего уровня, а не уничтожить их.

В 2023 году Goldman Sachs предупредил, что генерирующий ИИ может поставить под угрозу 300 миллионов рабочих мест по всему миру. К 2025 году эксперты предупреждают, что ИИ может уничтожить половину всех начальных бел collar рабочих мест и увеличить уровень безработицы до 10%-20% в течение следующих нескольких лет.

Современные языковые модели (LLMs) такие как Claude или ChatGPT теперь могут писать маркетинговые тексты, сочинять поэзию и короткие рассказы, составлять юридические меморандумы и отлаживать код за секунды. Они могут искать информацию в интернете, собирать источники, генерировать сводки исследований и даже создавать тщательно оформленные презентации. Это вызывает множество вопросов: наступила ли моя очередь?

Недавние исследования показывают, что ответ может зависеть меньше от вашей должности и больше от объема выполняемых вами задач каждый день. Рассматривайте задачи как подсистемы работы, которые заполняют ваше расписание: составление счета, ведение переговоров с поставщиком, создание кадрового сценария, сверка бухгалтерских записей или написание кода.

Экспозиция задач: метрика, на которую стоит обратить внимание

Нет ничего удивительного в том, что рабочие места, состоящие в основном из задач, которые ИИ может выполнять полностью, находятся под наибольшим риском. С другой стороны, те, которые включают хотя бы некоторые задачи, требующие человеческого вмешательства, на данный момент кажутся более безопасными, поскольку работники переходят к творческим, взаимодействующим с клиентами, уникально человеческим задачам, которые ИИ все еще не может выполнять.

Проведите мини-аудит для себя: составьте список из 10 основных еженедельных задач и отметьте те, которые модель уровня GPT-4 может выполнять сегодня. Если ИИ может справиться с более чем 50%, это сигнализирует о риске замещения; если менее 30%, это подразумевает, что ИИ может предоставить продуктивное дополнение.

История говорит, что разрушение приходит волнами — а не за одну ночь

Если оглянуться на историю, можно заметить, что технологическое разрушение, как правило, проникает в трудовой рынок на протяжении нескольких лет. Фактически, рынок труда США изменялся медленнее с 1990 по 2017 годы, чем в любой другой предыдущий период, несмотря на появление компьютеров и интернета.

Для планирования карьеры это означает, что шок от ИИ вряд ли ударит сразу, как метеор; вместо этого следует следить за постепенными, но нарастающими изменениями. Работники, фиксирующие такие ранние сигналы, могут изменить курс до наступления пика, как это делали наборщики текста, переквалифицировавшиеся в роли редакторов на ранних этапах появления персональных компьютеров.

Мы уже наблюдаем некоторые явные сигналы: резкое сокращение рабочих мест в розничной торговле, застой в низкооплачиваемых услугах, быстрый рост в STEM-сфере и сокращение рабочих мест с средней зарплатой — все это может свидетельствовать о начале ускорения.

Где ИИ дополняет, а не заменяет: перезагрузка рабочего класса

Экономисты утверждают, что истинная сила ИИ заключается в «поддерживании задач» — идее о том, что программное обеспечение может взять на себя рутинные части сложных работ, позволяя работникам среднего уровня выполнять более ценные задачи, которые раньше считались прерогативой элитных профессионалов.

Например, медсестры могут использовать чат-ботов для диагностики на основе изображений, а автослесари могут применять модели машинного зрения для мгновенного обнаружения неисправностей.

Тем не менее, дополнительный дизайн — это выбор, а не данность. Исследователи моделируют три возможных сценария: без ИИ, неограниченный ИИ с небольшими потерями рабочих мест и мир с «некоторым ИИ», где занятость в конечном итоге снижается почти на 25%, если фирмы используют технологию исключительно как средство экономии труда.

Политические последствия очевидны: такие стимулы, как субсидии на обучение и гранты на совместный дизайн ИИ, могут подтолкнуть фирмы к сценарию дополнения, который расширяет, а не сжимает средний слой рынка труда.

Итог

ИИ не обязательно должен быть монотонным разрушителем рабочих мест; он может стать двигателем перераспределения задач. Ваша индивидуальная уязвимость зависит от того, сколько из ваших ежедневных задач уже готовы для ИИ и будут ли работодатели разрабатывать технологию для замещения или дополнения. Проведите аудит вашей работы, развивайте более широкий портфель задач и ищите фирмы, которые инвестируют в сотрудничество человека и ИИ, и тогда вы сможете «катиться на волне ИИ», а не дожидаться, когда она накроет вашу карьеру.

Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow

Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching