Как генеративный искусственный интеллект изменит рынок труда в ИТ

Генеративный ИИ усилит автоматизацию в бизнесе, что, в свою очередь, приведет к снижению занятости в ряде профессиональных областей, показало недавнее исследование McKinsey. Однако количество вакансий в сфере STEM (инженерно-технические специальности) к 2030 году увеличится на 23%. Разберемся, какие тренды кадрового рынка США актуальны для России, и как нейросети повлияют на занятость в ИТ.

Как генеративный искусственный интеллект изменит рынок труда в ИТ

Генеративный искусственный интеллект, отмечается в исследовании, может выявлять закономерности в огромных наборах данных и производить новый контент — а эту способность раньше считали уникальной для человека. Возможности, связанные с обработкой естественного языка, применимы во многих сферах деятельности — от маркетинга до клиентского сервиса. Так, прогремевший ChatGPT ориентирован на текст, другие системы искусственного интеллекта могут генерировать изображения, видео и аудио.

Хотя генеративный ИИ все еще находится на ранних стадиях развития, потенциальные возможности его применения для бизнеса значительны и разнообразны. Он справляется с задачами написания кода, проектирования продуктов, создания маркетингового контента и стратегий, оптимизации бизнес-операций и анализа юридических документов, обслуживанием клиентов через чат-ботов и даже ускорением научных открытий. Его можно использовать отдельно или при участии людей — последнее сейчас более вероятно, учитывая текущий уровень зрелости.

Автоматизация, в том числе с использованием генеративного ИИ, изменит рынок труда. Но если для многих сфер деятельности последний означает риски, то для ИТ — новые возможности.

Основные тезисы исследования

  • К 2030 году деятельность, на которую приходится до 30% рабочего времени в экономике США, может быть автоматизирована. Эту тенденцию ускорит генеративный искусственный интеллект, который расширил круг профессий, подлежащих автоматизации.

  • К 2030 году 12 млн работникам в США придется сменить профессию.

  • Автоматизация и продолжающиеся инвестиции в технологии стимулируют появление вакансий в одних профессиональных областях и приводят к уничтожению рабочих мест в других. На ситуацию также влияют такие факторы, как старение населения, развитие электронной коммерции и распространение удаленной работы, инвестиции в инфраструктуру и переход к стратегии нулевых выбросов парниковых газов. Например, из-за старения населения растет спрос на медицинских работников, а e-com влияет на объем вакансий в транспортном и логистическом секторах.
  • Структура занятости значительно изменится к 2030 году: будет больше рабочих мест в здравоохранении, STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics — естественные науки, технологии, инжиниринг, математика) и на управленческих позициях и меньше — в сфере обслуживания клиентов, офисной поддержки и общественного питания.
  • Наиболее устойчивыми к изменениям стали профессии в управлении бизнесом и юриспруденции, менеджменте, здравоохранении, транспорте и STEM.

  • К 2030 году спрос на рабочие места в сфере STEM увеличится на 23%. В 2023 году происходили массовые увольнения в технологическом секторе, но это не меняет долгосрочного спроса на ИТ-таланты среди компаний всех размеров и секторов, поскольку экономика продолжает переходить на цифровые рельсы. Например, работодатели в банковском деле, страховании, фармацевтике и здравоохранении проводят масштабные преобразования и нуждаются в ИТ-специалистах с продвинутыми навыками.
  • Рабочая сила убывает: к 2030 году каждый четвертый американец достигнет пенсионного возраста. Нехватка специалистов может стать серьезной проблемой по мере развития экономики и при растущей численности населения.
  • При найме на работу работодатели будут руководствоваться оценкой реальных навыков и компетенций, а не документами, подтверждающими соответствующее образование. Кроме этого, компании, вероятно, начнут обучать сотрудников и нанимать людей из прежде обделенных вниманием групп, таких как люди с инвалидностью.

  • Недостаток рабочей силы заставил многих работодателей рассматривать кандидатов без нужного опыта. Вместо того, чтобы настаивать на компетенциях, которые максимально соответствуют обязанностям вакантной должности, организациям выгоднее оценивать кандидатов по их способности к обучению и гибким навыкам.
  • На рынке труда в целом будет более высокий интерес к социально-эмоциональным и цифровым навыкам. Спрос на базовые когнитивные и мануальные навыки, вероятно, снизится, но физический труд никуда не исчезнет. На него по-прежнему может приходиться около 31% рабочего времени, что объясняется ростом таких секторов, как транспортные услуги, строительство и здравоохранение.

  • Показатель общей занятости в профессиях с низкой и средней заработной платой упал в сравнении с допандемическим уровнем, в то время как высокооплачиваемых рабочих мест стало на 3,5 млн больше. Иными словами, увеличивается количество высокооплачиваемых рабочих мест и сокращается число работников, готовых занимать низкооплачиваемые должности в сфере услуг.
  • Генеративный ИИ существенно изменит деятельность работников интеллектуального труда. Он помогает специалистам в области STEM, а также юристам, управленцам и людям творческих профессий.


Как генеративный искусственный интеллект изменит рынок труда в ИТ

Чтобы воспользоваться всеми преимуществами генеративного ИИ, отмечают исследователи, придется рассматривать его не как уничтожителя рабочих мест, а как средство, улучшающее работу. Когда машины берут на себя скучные или неприятные задачи, людям остаются более интересные дела, требующие творчества и коммуникации с коллегами. Сотрудникам необходимо освоить эти инструменты и использовать высвободившееся время для выполнения более сложных функций. Например, когда менеджеры автоматизируют административные дела и подготовку отчетности, они могут уделять больше времени стратегическому планированию и обучению. А исследователи получают возможность ускорить реализацию научных проектов, полагаясь на инструменты автоматизации для сортировки и синтеза больших наборов данных.

Какие тренды актуальны для России

Для России в той или иной мере релевантны все перечисленные тренды. Российский рынок труда также сокращается по причине стареющего населения — растет доля людей, достигших пенсионного возраста, а рождаемость, напротив, снижается.

Значимая часть «белых воротничков» занята выполнением рутинных операций, которые уже заменяются интеллектуальными информационными системами. Так, например, программные роботы позволяют практически исключить человека из таких задач, как сверка данных в ИС и их перенос из одной системы в другую, формирование типовых документов по заданным критериям и многих других. По нашему опыту, один программный робот может заменить от двух до четырех сотрудников на рутинных операциях в информационных системах.

Программные роботы с ИИ-функциями, такими как интеллектуальный анализ текстов, могут решать и более сложные задачи. Например, вести общение с клиентами, анализировать корректность проектной документации, проводить проверку контрактов и юридических актов. Здесь они выполняют роль не просто рядового работника, а интеллектуального цифрового помощника для квалифицированного специалиста.

Что касается ИТ-отрасли, то уже сегодня многие задачи из области программирования передаются от человека к генеративной нейросети. Более того, написание кода считается самой распространенной задачей для ChatGPT в мире. В России ситуация аналогичная. Недавний опрос, проведенный сервисом “Авито Работа”, показал, что 41% опрошенных используют возможности искусственного интеллекта для выполнения рабочих задач. Активнее всего его применяют сотрудники ИТ-отрасли (58%) и банковской сферы (53%). При этом 37% опрошенных отметили, что искусственный интеллект полностью справляется с поставленными задачами, 60% — что решает их частично.

Очевидно, что простым кодированием и тестированием программных продуктов все чаще будут заниматься ИИ-системы. В решении более сложных задач, таких как бизнес-анализ и проектирование информационных архитектур, нейросети, скорее, станут интеллектуальным ассистентом человека, но в ближайшее время вряд ли смогут его вытеснить.

Похожие сценарии применения нейросетей наблюдаются во многих отраслях: рутинные операции постепенно переходят к ИИ, а более сложные — остаются за человеком, который использует интеллектуальные функции для повышения продуктивности и снижения количества ошибок.

1212
21 комментарий

Как активный пользователь генеративных нейросетей, отмечу, что по этой теме безусловно есть перегрев ожиданий и интереса, также, как было с блокчейном. Потом технология выходит на плато и интерес к ней снижается, ожидания падают. У жпт подобных сетей есть одна очень большая проблема: они врут, выдумывают и периодически приходят с совершенно непредсказуемым результатом деятельности. Поэтому ждать от них полной замены функций человека, имхо, не стоит. Как помощник - да. Пока не более.

3

Согласна, иногда проще сделать руками, чем исправлять ошибки такого помощника :)

1

Пример из своей сферы приведу. Я занимаюсь SQL и аналитикой. Для того чтоб Copilot написал запрос, мне нужно его написать самому в виде комментария, упомянув все детали, которые мне нужны.
Вопрос лишь один, зачем мне этот костыль нужен вообще) Тот же GPT не знает архитектуру моей системы, не знает всяких "триков" чтоб в моей системе это работало наилучшим образом (у меня большие данные и много пользователей!). Единственные кто реально пострадают, это копирайтеры и дизайнеры, их реально нужно будет меньше, и лично меня это радует, т.к. это не специалисты обладающие творческими навыками, а пользователи некоторого софта...
Другая сторона вопроса - кто ответственный за "помощь гпт". И понимают ли они, что выдает гпт в качестве ответа. Компетенции нужны будут не меньше. Мало-мальская ответственность сразу поднимает этот вопрос!

1

как и со всем новым — в начале много шума :) но, надеемся, все перетечет в опыт — и выкристаллизуются четкие требования для работы. мы научимся точечно и эффективно их использовать.

Иногда встречаю рассуждения на тему "роботы отнимут работу". Вот уж работа мечты — руками перебивать паспортные данные бесконечно. Или в техподдержке отвечать на однотипные вопросы.
Давайте тогда выкинем стиральные машины и пылесосы.

1

поддерживаем вашу иронию о работе мечты! все люди устают в конечном итоге от повторяющейся работы. и если однотипные отчеты можно отдать роботу на аутсорс, как стирку футболок - машинке, почему бы и нет?

Статья о влиянии генеративного искусственного интеллекта на рынок труда в ИТ весьма прозорлива. Исследование перспектив автоматизации и роста спроса на специалистов в области ИИ подчеркивает необходимость постоянного обучения для адаптации к изменяющимся требованиям индустрии. Этот переход также открывает новые возможности для творчества и развития инноваций в сфере информационных технологий.

1