ИИ заберет тексты и код, но это никогда не было главной работой человека. Часть 1

Приветствую! Мой профиль — философия науки и техники, а по основному роду деятельности я техписатель. Последние несколько лет мою специальность регулярно пытаются предать забвению. Нейросети генерируют всё более качественную документацию, и если ваша деятельность связана с текстами, кодом или иным цифровым контентом, вы наверняка уже прочувствовали трансформацию привычных рабочих процессов. Создаётся впечатление, что искусственный интеллект успешно осваивает львиную долю задач, ранее доступных исключительно людям. Тем не менее, генерация контента, программного кода или прочих артефактов — это лишь верхушка айсберга в любой IT-сфере. В данном цикле из четырёх публикаций мы подробно разберем, почему работа в технологическом секторе не ограничивается созданием материальных или цифровых результатов, и как именно меняется роль специалиста с триумфальным приходом ИИ.

Часть 1. Исторические параллели: профессиям не впервой пророчить гибель

Текущие реалии

Интеграция искусственного интеллекта в бизнес-среду переросла этап разрозненных экспериментов. Процесс приобрел массовый и системный характер, а компании повсеместно переходят от пилотных запусков к полноценной промышленной эксплуатации.

Естественно, это порождает закономерные вопросы. Как трансформируется наш труд по мере масштабной автоматизации? Какое место займет человек и какие обязанности останутся за экспертом? Как действовать дальше: углубляться в узкую специализацию или развивать компетенции формата T-shaped?

Перестройка структуры труда уже запущена. Однако утешает то, что человечество уже не раз преодолевало подобные глобальные сдвиги, и фундаментальная ценность специалиста при этом не девальвировалась.

<

Почему это далеко не первый прецедент

Мы наблюдаем не первый технологический скачок, заставляющий рынок переосмыслять человеческий фактор. Волны автоматизации неоднократно перекраивали распределение обязанностей, неизбежно порождая совершенно новые востребованные амплуа.

Любой подобный исторический этап приводит к единому знаменателю: технологии оптимизируют рутину, берут на себя циклические операции и стимулируют появление принципиально новых ролей, адаптированных под актуальные системы.

Цикличность ИИ: от воодушевления к спаду

Эволюция искусственного интеллекта развивается волнообразно: периоды завышенных ожиданий неизменно сменяются скепсисом, после чего наступает очередной виток подъема.

При этом сохраняется перманентное противоречие: эффектные презентации редко коррелируют со стабильным функционированием в реальной боевой обстановке, из-за чего львиная доля инициатив так и не доходит до полноценного внедрения.

Даже сегодня, опираясь на аналитику RAND Corporation, можно утверждать, что около 80% мировых проектов в сфере ИИ завершаются фиаско. В то же время отечественный бизнес, по информации сооснователя Napoleon IT Павла Подкорытова, инвестирует в нейросетевые технологии свыше 90 миллиардов рублей ежегодно, однако реальную пользу от них извлекают менее 6% компаний.

В сухом остатке жизненный цикл искусственного интеллекта замыкается в предсказуемый маятник.

<

Ключевой итог истории

Инновации трансформируют не просто перечень функциональных обязанностей. По мере углубления автоматизации меняется и удельный вес конкретных компетенций: стандартные операции переходят в ведение машин, тогда как сферы, требующие глубокого контекста, экспертизы и системного видения, возрастают в цене. Следующий материал мы посвятим барьерам искусственного интеллекта и рассмотрим те области, где стандартных алгоритмов уже катастрофически не хватает.

Источник