По мере развития искусственного интеллекта работников меньше не становится – напротив, работодателям требуются дополнительные кадры

Новые сотрудники понадобятся для обслуживания ИИ и предотвращения рисков, связанных с его использованием. К такому выводу пришли эксперты, опрошенные «Российской газетой». По мнению директора департамента цифровых и продуктовых программ Школы управления «Сколково» Николая Верховского, всё чаще будут требоваться сотрудники со специфическими знаниями. Согласно экспертным оценкам, один ИИ-агент работает в 3-5 раз эффективнее человека, но без тех, кто поддерживает таких агентов в эффективном состоянии, своевременно меняя модули памяти, модели и навыки, а также настраивает работоспособность всей команды агентов, обойтись невозможно.

На практике автоматизация не убирает людей из процесса, а меняет архитектуру труда, и вокруг ИИ неизбежно формируется целый слой специалистов, чья задача – управлять системой. Заместитель генерального директора компании LANSOFT Дмитрий Пилипенко уточняет, что такие сотрудники ставят задачи так, чтобы результат был предсказуемым, проверяют выводы, встраивают ИИ-решения в бизнес-процессы и несут ответственность за последствия. Именно эта управленческая и экспертная составляющая делает человеческий труд устойчивым: критическое мышление, коммуникации и ответственность за решения не формализуются и не делегируются алгоритму. В айти-командах уже видна перестройка ролей: на позициях с высокой долей рутинных задач – у джуниор-разработчиков, тестировщиков, операторов поддержки – ИИ всё чаще берёт на себя типовые сценарии, и простое выполнение шаблонных операций перестаёт быть достаточным.

Отдельно растёт спрос на так называемых оркестраторов – опытных специалистов, которые управляют командами ИИ-агентов, задают им контекст, проверяют гипотезы и принимают финальные решения. Такой человек способен ускорить разработку в разы, но здесь есть предел в когнитивной нагрузке, которая оказывается крайне высокой, и наращивать её бесконечно невозможно, поэтому оркестратор не столько заменяет десятки людей, сколько перераспределяет сложные задачи.

Экономическая логика тоже не поддерживает сценарий тотального замещения: ИИ – это отдельная статья расходов на токены, железо, лицензии и поддержку инфраструктуры, поэтому его внедряют точечно там, где он даёт эффект. Грамотный подход заключается не в том, чтобы заменить людей везде, где технически возможно, а в том, чтобы найти связку, где человек и ИИ вместе работают эффективнее всего. При этом в России сокращение штата в айти связано в первую очередь не с искусственным интеллектом, а с высокой ключевой ставкой и завершением фазы активного найма.

Под влиянием искусственного интеллекта профессии не исчезают, а мутируют, уверен айти-директор АО «КИВИ» Олег Васютин, хотя он не совсем согласен, что с развитием ИИ работников обязательно станет больше. Сам по себе ИИ не определяет численность команды, он меняет экономику конкретного процесса: одни операции ускоряет или полностью автоматизирует, но одновременно повышает требования к данным, контролю качества и ответственности за результат.

Генеративная модель может за несколько секунд произвести объём работы, на который человеку потребовались бы часы, но вместе со скоростью масштабируется и ошибка – неверный ответ сотрудника обычно остаётся локальной проблемой, тогда как неверно настроенная модель способна воспроизвести один и тот же дефект в тысячах документов или программных модулей. Поэтому главный вопрос для бизнеса звучит иначе: не может ли ИИ выполнить задачу, а кто проверит результат, заметит системное отклонение и остановит процесс до того, как ошибка станет массовой.

Эксперт не ожидает, что рынок надолго наполнится отдельными промпт-инженерами или кураторами нейросетей – часть таких позиций востребована на текущем этапе, когда компании только осваивают технологию, но дальше эти функции будут встроены в существующие профессии. Разработчик будет отвечать не только за собственный код, но и за проверку модулей, созданных AI-агентом, аналитик – за качество исходных данных и обоснованность вывода модели, а специалист клиентского сервиса – за решение, в каких случаях автоматический ответ можно отправить пользователю, а в каких требуется вмешательство человека.

В финансовом секторе этот процесс заметен особенно хорошо: ИИ уже может искать аномалии в транзакциях, анализировать документы и готовить варианты ответов, но важно понимать, как система ведёт себя в пограничных случаях и соответствует ли её решение требованиям регулирования. Большая часть профессионального опыта существует не в регламентах – это знание контекста, исключений и последствий, когда формально правильный ответ применять нельзя или когда решение соответствует алгоритму, но создаёт неприемлемый риск для клиента.

Мнение российских экспертов в целом подтверждает и новое совместное исследование от компании Гугл и Экономи АТЛАС («Economy ATLAS»). Аналитики сопоставили 15 миллионов взаимодействий ИИ с профессиями, задачами и видами деятельности и пришли к выводу, что использование ИИ повсеместно, но не интенсивно, носит скорее совместный, чем автономный характер и пока, в основном, используется не бизнесом, а пользователями в быту.

Внедрение ИИ на рабочем месте охватывает более 68% всех профессий, которые в совокупности составляют чуть более 88% от общей занятости в США, включая как широко обсуждаемые профессии, такие как разработчики программного обеспечения и исследователи рынка, так и менее обсуждаемые, такие как фермеры, инженеры-технологи и лесоводы. Несмотря на широкое использование ИИ на рабочем месте, его применение в целом невелико. Данные ATLAS показывают, что искусственный интеллект используется только в 21% всех задач в медианной профессии, где он применяется. Только в 3% профессий ИИ используется более, чем в 75% задач. Самые популярные сценарии использования искусственного интеллекта на данный момент носит совместный и вспомогательный характер.

Таким образом, анализ и российских и американских исследователей звучит скорее оптимистично для работников. Пока говорить о полной замене «биологических сотрудников» нейронкой не приходится. Скорее искусственный интеллект станет помощником в рутинных операциях, а также подспорьем при генерации новых идей. Но с ростом ответственности и сложностью задач доля участия человека неизбежно будет увеличиваться.

Хотя, безусловно, уже появились и серьёзные проблемы, о которых также говорят исследователи. Прежде всего, это резкое сокращение вакансий для новичков. Те направления, куда раньше мог быть поставлен молодой специалист, чтобы постепенно осваиваться в профессии и набираться опыта, теперь предпочитают закрывать нейронкой. В итоге отрасли с высокой степенью цифровизации рискуют постепенно «постареть» и столкнуться с серьёзным дефицитом квалифицированных кадров.

Искренне Ваш,
За-Строй.РФ

Подписывайтесь на За-Строй.РФ в МАХ 

При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!