Генеративный искусственный интеллект в последние годы стал одним из главных факторов, которые меняют устройство рынка труда. Новые технологии внедряются все быстрее, и компании стремятся использовать их для повышения эффективности.
Все больше организаций экономят на персонале, поручая часть задач автоматизированным решениям. Под сокращение чаще всего попадают молодые сотрудники и те, кто занимает нижние уровни профессиональной лестницы. По данным исследования, опубликованного National Bureau of Economic Research, в профессиях, где ИИ способен выполнять большую часть задач, доля работников за 5 лет сократилась примерно на 14%.
Как сообщает CNBC, такая экономия со стороны компаний в ближайшие годы может обернуться серьезными последствиями. Дело не только в том, что люди теряют работу. Более значимым последствием становится разрушение привычной системы передачи опыта и обучения сотрудников.
Из-за ИИ начинающим специалистам становится труднее войти в профессию
Традиционный путь профессионального роста всегда строился на связке «новичок-эксперт». Молодой сотрудник приходил в команду, наблюдал за более опытными коллегами, пробовал выполнять часть задач, постепенно брал на себя больше ответственности и со временем превращался в самостоятельного специалиста. Университеты дают теоретическую базу, но реальная квалификация формируется только в процессе такой практической работы.
Если же компании предпочитают поручать весь объем задач опытным сотрудникам, которые работают быстрее благодаря ИИ, у новичков просто не остается шансов получать практику. Эксперт действительно может выполнить задачу в одиночку, и на первый взгляд такой подход кажется оправданным. Однако в этом случае компания теряет возможность вырастить новых специалистов – людей, которые через несколько лет должны будут занять позиции среднего уровня и взять на себя более сложные функции.
Подобная картина уже наблюдается в некоторых отраслях. К примеру, в роботизированной хирургии начинающие специалисты за последние годы почти перестали участвовать в операциях в полном объеме.
«Участие молодых хирургов в операции становится фактически необязательным: вместо 4,5 часов они принимают участие в процессе лишь 10-15 минут. И теперь такое происходит повсюду, благодаря большим языковым моделям», – говорит Мэтт Бин, доцент Университета Калифорнии, в интервью CNBC.
Ускоренное внедрение ИИ может привести к кадровому дефициту
Ситуацию осложняет тот факт, что ИИ пока не способен заменить специалистов, выполняющих сложные и ответственные задачи. Такие роли требуют развитого критического мышления, умения работать в условиях неопределенности и принимать решения, связанные с рисками. Многие работодатели уже признают, что им становится все сложнее находить людей с нужным уровнем подготовки.
Если компании продолжат сокращать стартовые позиции ради краткосрочной экономии, через несколько лет они столкнутся с нехваткой специалистов среднего уровня. Работодатели будут вынуждены конкурировать за ограниченное число подготовленных людей, а часть проектов окажется под угрозой из-за нехватки кадров. Поэтому все больше экспертов говорит о необходимости переосмыслить процесс внедрения ИИ, чтобы технологии помогали ускорять работу, но не вытесняли молодых специалистов.
«Сейчас стратегия компаний может выглядеть как желание сэкономить. Но через несколько лет возникнет вопрос: откуда компания возьмет людей, которые смогут занять ключевые позиции среднего уровня? Я считаю, что нас ждет провал на рынке: компании все меньше хотят инвестировать в обучение молодых сотрудников и все чаще передают их задачи более дешевому ИИ, опасаясь, что конкуренты просто переманят подготовленных людей», – поделилась мнением старший научный сотрудник Brookings Institution Молли Киндер в интервью CNBC.
Для решения проблемы может потребоваться комбинированный подход, считает Киндер. Работодателям придется пересматривать распределение задач, оставляя новичкам возможность участвовать в реальном рабочем процессе. Система образования должна адаптироваться к новым требованиям рынка, а государство – поддерживать программы подготовки кадров, особенно в тех областях, где автоматизация развивается быстрее всего.