Сохранить работу в мире с ИИ

Есть такая мрачная шутка: “Жизнь в России — игра на повышенном уровне сложности”. У нас тут регулярно какой-то местный Армагеддон, а в довесок к нему все глобальные экономические пертурбации.

Взять хотя бы рынок труда.

Я работаю в бизнес-консалтинге, например. Тут всё довольно грустно. Надо иметь в запасе ещё какой-нибудь вариант, а поди найди его ещё.

Сложнее, конечно, тем, кто только начинает свой карьерный путь: компаниям бывает проще (или кажется проще) не нанять нового сотрудника на стажёрскую позицию, а вручить более опытному ChatGPT и дополнительные обязанности.

Я ближе скорее к “более опытному”: за плечами девять лет стажа, проекты вела, код писала, заказчикам презентации презентовала. Использую ли я этот пост для саморекламы? Да, использую.

Я вообще училась на менеджера, потом попала в консалтинг и освоила анализ данных. Потом компании потребовался программист, и я научилась писать код. Организовывать совещания. Читать лекции и вести семинары. Те, кому я читала лекции, потом ещё зовут, между прочим. Теперь компании понадобилось больше продвижения, и я изучаю продвижение.

Судя по блогу, пока не очень получается, но я человек упрямый.

Ну да хватит обо мне. Наверное, вы уже поняли, что я безупречный сотрудник, человек-оркестр и образчик скромности к тому же. И таких людей много, и они теряют или не могут найти работу.

#ии #работа

Что же делать?

На эту тему уже есть некоторое количество исследований. Точнее, есть исследования о том, что люди делают, но там обычно не написано, что помогает: просто наблюдения недостаточно длительные пока.

Ещё они проводятся на небольших группах людей, только в некоторых странах и на небольшом наборе профессий, поэтому распространять все выводы на себя будет опрометчиво, но можно найти несколько точек опоры для создания собственной стратегии.

Я тут не буду рассматривать стратегию “отрицать ИИ, ждать его исчезновения”, потому что не думаю, что она строится на надёжном основании.

Авторы статьи “AI Rivalry as a Craft: How Resisting and Embracing Generative AI Are Reshaping the Writing Profession” (“Соперничество с ИИ как искусство: как противостояние или принятие ИИ меняют писательскую профессию”) провели 25 интервью с людьми, которые зарабатывают творческим письмом (25 — это мало, но исследование не количественное, а качественное, поэтому нормально).

В “творческое письмо” в рамках этой работы входит создание контента для соцсетей, написание книг и сценариев, даже написание технической документации и заявок на гранты. Как человек, писавший заявки на гранты, подтверждаю: это требует творческого подхода.

Те писатели, которые противостоят ИИ, стараются больше внимания уделять личному общению с потенциальными клиентами и работодателями, созданию профессиональной сети контактов и тщательной подготовке своих профилей в соцсетях — всёдля привлечения людей. Они делают ставку на то, чтобы понравиться потенциальным клиентам, которые захотят заказать не просто хороший текст, а именно их текст. Некоторым использование ИИ навязала компания, и это вызвало сопротивление.

Такие авторы также работают над развитием своих навыков, чтобы их работы выделялись на фоне однообразного контента, сгенерированного ИИ. Одна из стратегий — выбрать себе узкую целевую группу и писать тексты, очень личные для неё. ИИ с таким пока плохо справляется, потому что узкие группы хуже представлены в тренировочных данных.

Те, кто приветствует ИИ, часто используют его для создания отправной точки. Например, есть такая штука — страх чистого листа. Это когда сидишь перед чистым листом и ничего не пишется, потому что ничто не кажется достаточно хорошим для начала. У меня такого нет.

В общем, ИИ с этим помогает: пишет какой-то базовый черновик, автор начинает править, появляется вдохновение — процесс пошёл. Хоть я и не страдаю боязнью чистых листов, но в качестве упражнения иногда сама такое использую. Всё начинается с замены пары слов на более подходящие, а потом раз — и вышел совсем новый текст. Так иногда получается победить дни прокрастинации.

Ещё ИИ помогает перебрать несколько вариантов и посмотреть, что работает. Ещё некоторые авторы закидывают в него поток своих мыслей, чтобы получить структуру и выделить основные направления, куда мысли расползаются. Я такое тоже люблю: иногда уже в процессе записи приходит озарение (что-то типа: “А не послать ли всё к чёрту и не сварить ли мне чечевицы?”). В разработке кода это называется “метод резиновой уточки”. Суть метода в том, что, пока вы излагаете проблему вслух (пусть даже резиновой уточке), до вас доходит, как её решить.

Наконец, авторы, которые приветствуют, ИИ, охотно делегируют ему скучную рутинную работу.

Авторы также отметили, что у многих опрошенных расширился круг должностных обязанностей: он поглотил смежные области, потому что с использованием ИИ что-то проще сделать самому, чем искать нужного человека. Или кажется, что проще сделать самому. Такое наблюдается не только у писателей, и я об этом рассказывала тут. Парадокс Джевонса, если вы понимаете, о чём я.

Вообще если искать, как люди подстраиваются под новую рабочую реальность, часто попадается термин “job crafting”. “Craft” — это мастерство (как существительное) или изготовление чего-то с большим мастерством (как глагол). Это освобождение из мрамора статуи, которая там уже есть. “Job crafting” — это искусное и аккуратное вытачивание своей профессии. Огранка. Создание из болванки под названием “моя профессия” фигуры, которую можете создать только вы и за которой можно прийти только к вам.

Помимо оттачивания имеющихся профессиональных навыков и освоения новых, огранка профессии включает и продажу себя как специалиста: поиск заказчиков, установление с ними отношений, демонстрацию своих умений.

Это всё не ново, если подумать. Но, возможно, сейчас оно затрагивает больше людей. Например, есть статья “Generation AI: Job Crafting by Entry-Level Professionals in the Age of Generative AI” (“Поколение ИИ: огранка профессии у начинающих специалистов в век генеративного ИИ”).

Начинающие специалисты — это те, кто только-только выходит на рынок труда. Им предстоит перепрыгнуть очень высокий барьер, на котором написано “требуется опыт работы от…”, что само по себе сложно, а уж с ИИ и подавно.

С другой стороны, у начинающих специалистов нет необходимости переучиваться. Те из них, кого опросили авторы статьи, отмечали также, что к использованию генеративного ИИ привыкли. Они сами иногда применяют его для оттачивания идей и поиска у себя ошибок, если под рукой нет более опытных коллег.

Иногда они сами могут брать на себя роль менторов для старших коллег, которые опытнее в профессии, но менее знакомы с ИИ.

Про разработчиков программного обеспечения (ПО) тоже есть интересная статья — “Generative AI in the Software Engineering Domain: Tensions of Occupational Identity and Patterns of Identity Protection” (“Генеративный ИИ в области разработки ПО: натяжение рабочей идентичности и подходы к её защите”).

Там тоже были глубинные интервью небольшого числа людей, как и в прошлых двух. Большие процессы обычно измеряют количественно — на больших выборках, по которым можно делать выводы для всей популяции. Но когда что-то только начинает происходить, можно использовать глубинные интервью: они помогают поймать слабые сигналы первых изменений, которые затем будут распространяться и проявятся на больших выборках, где их можно будет измерить количественно.

Разработчики в интервью много говорили о том, как важно хорошо разбираться в своей области и хорошо понимать код. Более опытные используют ИИ осторожнее и настроены более скептически, более молодые чаще отдают ему рутинные задачи. И те, и другие, говорят об ограничениях ИИ как инструмента.

Ну и более молодые сотрудники больше переживают за то, что их могут заменить. Кое-где старички расходятся во мнениях с новичками, но все в целом согласны с тем, что человеческое общение, обучение и контроль результатов ИИ — это важно.

Я хотела тут ещё написать про разные исследования рынка, но, думаю, пока хватит с нас. В другой раз напишу.

Вы пока можете в мой телеграм заглянуть: там тоже посты про разные интересные исследования и немного — про собственный опыт.