Подпишитесь на нас в Google
Сооснователь Microsoft Билл Гейтс считает, что на фоне стремительного развития искусственного интеллекта лишь несколько профессий сохранят устойчивый спрос. Тем временем сама Microsoft предлагает 60 тысячам сотрудников добровольно уволиться на фоне масштабных инвестиций в инфраструктуру для ИИ.
Нейросети все активнее меняют рынок труда, заставляя компании пересматривать подходы к найму и организации работы. На этом фоне вновь обсуждается прогноз Билла Гейтса о профессиях, которые будет сложнее всего заменить технологиями, пишет LADbible.
По мнению предпринимателя, в будущем особенно востребованными останутся четыре направления: программирование, биология, энергетика и профессиональный спорт.
Какие профессии точно переживут поглощение ИИ
Программисты, несмотря на развитие ИИ-инструментов для написания кода, по-прежнему будут необходимы для создания и совершенствования сложных систем. Биологи смогут заниматься научными исследованиями, а специалисты энергетической отрасли – обеспечивать развитие и работу энергетической инфраструктуры.
Профессиональный спорт выделяется на фоне остальных профессий: тут важны физические способности, мастерство и зрелищность соревнований. Как подметил Гейтс в разговоре с телеведущим Джимми Фэллоном, люди вряд ли захотят смотреть, как компьютеры играют в бейсбол.
В то же время предприниматель допускает, что для выполнения большинства задач в будущем человеческий труд может оказаться необязательным. Производство товаров, транспортировка и выращивание продуктов питания со временем будут в значительной степени автоматизированы.
Илон Маск, в свою очередь, считает, что в течение следующего десятилетия число роботов достигнет как минимум одного миллиарда, а их производительность превысит совокупную производительность всего человечества. "Сначала этот процесс будет идти очень медленно, но со временем рост станет взрывным", – заявил основатель SpaceX на саммите G20.
Какие профессии больше всего подвержены влиянию ИИ
В прошлом году Microsoft опубликовала список из 40 профессий, которые с наибольшей вероятностью будут заменены искусственным интеллектом:
- Переводчики и интерпретаторы
- Историки
- Бортпроводники и сопровождающие туристов
- Торговые представители в сфере услуг
- Авторы и писатели
- Работники службы поддержки клиентов
- Программисты CNC-станков
- Телефонные операторы
- Билетные кассиры, железнодорожные/авиационные работники
- Радио-ведущие и дикторы
- Брокерские клерки
- Курсы домашнего хозяйства и фермерства
- Продавцы телемагазинов
- Консьержи
- Политологи/политические аналитики
- Аналитики новостей, журналисты, репортеры
- Математики
- Технические писатели
- Корректоры и верстальщики текста
- Сопровождающий обслуживающий персонал
- Редакторы
- Преподаватели бизнес-дисциплин в ВУЗах
- Специалисты по PR
- Демонстраторы и промоутеры продуктов
- Агенты по рекламе
- Менеджеры по открытию новых счетов
- Статистические помощники
- Менеджеры аренды и проката
- Data Scientists
- Персональные финансовые консультанты
- Архивариусы
- Экономические преподаватели уровня ВУЗов
- Веб-разработчики
- Аналитики управления
- Географы
- Моделировщики
- Аналитики рынка
- Сотрудники экстренных служб (операторы)
- Операторы коммутаторов
- Преподаватели библиотечного дела уровня ВУЗов
В "безопасной" зоне, по мнению Microsoft, находятся операторы тяжелой техники, домработницы, кровельщики, массажисты, посудомойщики, медсестры и другие.
Таким образом, профессии с невысокими зарплатами и ориентированные на физический труд с гораздо меньшей вероятностью будут автоматизированы, чем профессии, связанные с интеллектуальным трудом.
Исследование показало, что 95% компаний, потратившихся на ИИ, не смогли извлечь экономическую пользу от инвестиций. Одна из ключевых проблем – сложность дообучения готовых ИИ-инструментов для задач бизнеса.
Многие компании, разочаровавшись в ИИ, начали возвращать ранее уволенных сотрудников, что говорит о том, что автоматизация пока не способна полностью заменить людей в ожидаемом объеме. Кроме того, внедрение ИИ требует серьезных вложений: инфраструктура, безопасность, обработка данных – все это обычно обходится дороже, чем планировалось.
