Примечание редакции Mobile-review.com. Мы подбираем материалы в раздел «Мнение», чтобы показать то, как воспринимают рынок компании в других странах. Мнения в таких материалах зачастую не совпадают со взглядами нашей редакции, но дают понимание рынка, его медийной составляющей.
По материалам Bloomberg
Появление новой передовой технологии может повлечь за собой сокращение миллионов рабочих мест, но на смену исчезающим должностям зачастую могут прийти более интересные и востребованные. Однако приверженцы этой оптимистичной трактовки упускают из виду то, что такие рутинные должности служат в том числе и карьерным трамплином. Их занимают специалисты, которым еще не хватает опыта. Пока на них нельзя возлагать слишком много ответственности, но для продвижения им необходим опыт работы в выбранной отрасли.
Низшие должности, очевидно, особенно уязвимы перед угрозой со стороны нового поколения инструментов искусственного интеллекта. На таких должностях непропорционально много несложных задач, таких как составление краткой выжимки из документов, сбор данных и написание базового кода. ChatGPT, Claude, Gemini и другие платформы могут выполнять их за считанные секунды.
Появление ИИ усилило тревожные настроения среди выпускников, которым предстоят первые собеседования. Также оно может снизить вероятность получения должности: по данным Федерального резервного банка Нью-Йорка, уровень безработицы среди людей с высшим образованием в возрасте от 22 до 27 лет в США в марте достиг 5,8% — это самый высокий показатель за четыре года, и он значительно выше среднего по стране. Многие винят в этом искусственный интеллект.
Заголовки новостей грозят «работоапокалипсисом» и «кровавой бойней белых воротничков». Из уст таких людей, как Дарио Амодеи, генеральный директор Anthropic, компании-разработчика Claude, звучат пугающие прогнозы. В мае он заявил, что ИИ может уничтожить половину всех рабочих мест начального уровня для «белых воротничков» за последующие пять лет.
Но неужели всё так плохо? В Bloomberg News проанализировали данные компаний, занимающихся бухгалтерией, кадрами и аналитикой рынка труда, и поговорили с теми, кто находится на передовой нынешних перемен: основателями стартапов, руководителями крупных технологических компаний и карьерными коучами. И вот что обнаружили.
О чем говорят данные
Генеративный ИИ – тот, что по промту генерирует контент на основе обучающих данных, — стремительно совершенствуется. Это влияет на круг задач на должностях начального уровня в ряде отраслей. Даже если из-за этой технологии исчезнет лишь пятая часть рабочих мест для выпускников вузов в течение следующих пяти лет, это повлечет за собой серьёзные последствия для целого поколения молодых специалистов и экономики в целом.
Бум ИИ происходит на фоне замедления экономики США, и разделить эти две тенденции непросто. Несколько исследовательских организаций пытались разобраться в вопросе. В консалтинговой фирме Oxford Economics подсчитали, что 85% рост безработицы в США с середины 2023 года, с 3,5% до более чем 4%, связан с тем, что новым участникам рынка труда сложно найти работу. Исследователи предполагают, что отчасти это может объяснить внедрение ИИ, поскольку рост безработицы среди молодых специалистов заметен в таких областях, как компьютерные науки, где внедрение технологий происходит особенно быстро. В то же время среди работников старшего возраста в компьютерных науках за тот же период наблюдался умеренный рост занятости.
В аналитической компании Revelio Labs, специализирующейся на рынке труда, обнаружили, что общее количество вакансий на низшие должности в США сократилось примерно на 35% с января 2023 года, причём сильнее всего пострадали профессии, более подверженные влиянию ИИ. Аналитики собрали данные с сайтов компаний и проанализировали задачи на каждой из должностей, чтобы оценить объём работы, которую может выполнять ИИ. В профессиях с более высоким уровнем влияния ИИ, таких как администраторы баз данных и специалисты по контролю качества, наблюдалось более резкое сокращение, чем в профессиях с более низким уровнем влияния, включая менеджеров по работе с клиентами в здравоохранении и специалистов по связям с общественностью.
Возможности сокращаются
Изменение среднего числа новых объявлений о вакансиях в США за 12 месяцев с января 2023 года

Внедрение ИИ не означает, что масштабные изменения автоматически появятся в планах по найму в любой компании. На платформе для расчета заработной платы Gusto обнаружили, что большинство малых и средних предприятий в США, экспериментирующих с ИИ, не сообщают о его влиянии. Однако если более пристально посмотреть на отрасли, наиболее активно внедряющие ИИ, станут заметны тревожные сигналы для сотрудников на низших должностях. Исследователи на сайте по трудоустройству Indeed обнаружили, что количество вакансий на младшие должности в технологической отрасли сократилось на 36% с 2020 по 2025 год.
Взамен работодатели нанимают сотрудников с большим опытом. Доля вакансий в сфере технологий, требующих от кандидатов пяти или более лет опыта, за этот период выросла. Это говорит о том, что работодатели повышают планку для кандидатов на технологические должности, поскольку инструменты ИИ автоматизируют все больше задач, которые раньше оправдывали наличие младших должностей.
Брендон Бернард, старший экономист Indeed, считает, что ИИ мог переформатировать многие другие сферы деятельности «белых воротничков», включая финансы или юридические услуги. «Количество вакансий во многих из этих сфер также сократилось, но при этом требования к опыту не настолько изменились», — говорит он. — Более заметный рост требований к опыту мы наблюдаем с 2023 года в тех секторах, где активнее всего используют ИИ, например, в технологиях». Одной из причин может быть то, что работодатели в сфере технологий по своей природе быстрее внедряют ИИ — либо для автоматизации задач, которые обычно выполняют младшие специалисты, либо потому, что опытные сотрудники становятся ещё более ценными, когда интегрируют эти инструменты в свою работу.
В новом отчете некоммерческой организации Burning Glass Institute, занимающейся исследованиями рынка труда, где в качестве соавтора выступает профессор Гарвардской школы бизнеса Джозеф Фуллер, представлены доказательства зарождающегося парадокса: генеративный ИИ может лишить возможностей на начальном этапе карьеры в одних профессиях, но расширить доступ к другим. Исследование подчеркивает, как различаются профессии с точки зрения кривых обучения. Некоторые, например, управление проектами, предполагают постепенное накопление опыта с течением времени, начиная с задач с низким риском, которые затем становятся более сложными. Другие, например, кредитные собеседования, требуют значительного объема специальных знаний сразу, при этом необходимость дальнейшего обучения не так велика. В первом случае внедрение ИИ может автоматизировать базовые задачи и ограничить возможности для старта карьеры в этих профессиях. Но во втором он может снизить барьер для входа, помогая сотрудникам быстрее приобретать необходимые навыки.
Проанализировав объявления о вакансиях, в Burning Glass Institute обнаружили признаки того, что эти изменения уже происходят. «Мы наблюдаем значительные изменения в уровне опыта, необходимом для реальных вакансий, так что это не просто теория, — говорит Мэтт Сигельман, президент исследовательской организации. – Потребность в младших сотрудниках с высшим образованием на многих должностях уже снижается, даже несмотря на то, что спрос на опытных сотрудников на тех же должностях растет».
Насколько быстро развивается ИИ
Последние версии моделей генеративного ИИ способны поэтапно решать сложные задачи, выполнять многокомпонентные задания и анализировать гораздо больше информации, чем ChatGPT, представленный в ноябре 2022 года. Эти достижения расширяют возможности платформ в проведении исследований, анализе юридических документов и отладке кода. Они могут просматривать и описывать фотографии, PDF-документы, диаграммы и скриншоты. В некоторых случаях платформы даже могут часами писать программы без участия человека, как, например, Claude Opus 4 от Anthropic.
В Google Workspace, Microsoft Teams и другие инструменты для повышения производительности интегрировали генеративный ИИ, а многие компании разработали собственные внутренние инструменты ИИ, работающие с их собственными данными и системами. Некоторые компании создают ИИ-агентов, которые не просто обрабатывают информацию, но и совершают действия от имени пользователей на ее основе, например, отправляют письма или назначают встречи. Агенты тестируют и внедряют в качестве специалистов службы поддержки клиентов, координаторов по подбору персонала и помощников руководителей.
Что говорят работодатели
В США почти две трети руководителей, недавно опрошенных LinkedIn*, ожидают, что ИИ возьмёт на себя часть рутинной работы их сотрудников на низших должностях.
Подобные ожидания создают проблемы для развития способностей. «Меня это очень беспокоит, потому что низшие должности были крайне важны для обучения сотрудников, — говорит Сара Маускопф, соучредитель и генеральный директор технологической платформы по уходу за детьми Winnie, насчитывающей 25 сотрудников. — Это было выгодно всем, ведь эту работу нужно было выполнять, так что вы были готовы тратить часы на их обучение и наставничество».
Из-за того, что ИИ теперь доступны относительно сложные задачи, включая сбор данных, написание типового контента и даже маркетинговые исследования, стало труднее обосновать необходимость найма новых сотрудников, которым требуется длительное обучение, особенно в малом бизнесе, где стремятся контролировать расходы. Генеральный директор Anthropic Амодеи прогнозирует, что быстрое развитие больших языковых моделей в конечном итоге приведёт к тому, что руководители компаний осознают весь их потенциал и станут действовать быстро: приостанавливать найм сотрудников на низшие должности, убирать временные должности и в конечном итоге заменять целые уровни низших должностей ИИ-агентами. Переход будет сначала носить постепенный характер, а затем станет резким.
Молодым специалистам здесь не место?
Лауреат Нобелевской премии по экономике и профессор Массачусетского технологического института Дарон Аджемоглу скептически относится к идее того, что ИИ будет развиваться так быстро и всесторонне, как ожидают Амодеи и другие, особенно если говорить о полной автоматизации работы на низших должностях.
Аджемоглу признаёт, что достижения в сфере ИИ действительно могут привести к повышению производительности, но утверждает, что сама природа человеческого труда, особенно на низших должностях, предполагает постоянно меняющееся сочетание взаимодействия с реальным миром, социального и эмоционального интеллекта, оценки и импровизации. «Несмотря на всё, что говорят об ИИ, он по-прежнему способен выполнять в основном более-менее рутинные задачи, — утверждает он. — С совершенно неожиданной ситуацией он вряд ли справится».
Помимо технических ограничений, Аджемоглу предупреждает, что компании могут растерять своё преимущество на длинной дистанции, слишком сильно полагаясь на автоматизацию и сокращая низшие должности. «Компании навредят сами себе, — говорит он. — Людям нужны эти простые задачи, чтобы получить экспертные знания как в той сфере бизнеса, в которой они работают, так и в задачах более высокого уровня».
Некоторые компании, включая поставщика ПО ServiceNow, продолжают вкладываться в надежные каналы подготовки для начинающих специалистов, чтобы поддерживать долгосрочный рост, экономя при этом на общей численности персонала за счет внедрения ИИ. «Если вы упустите эту ступень в своей кадровой политике, даже за год вы потеряете возможность получить нужных вам лидеров через три, четыре, пять лет, — говорит Джеки Кэнни, директор по персоналу в ServiceNow. В этом году более 22% новых сотрудников в компании только начинали карьеру, и Кэнни планирует сохранить эту долю. По ее словам, способные сотрудники на низших должностях — относительно малая часть фонда заработной платы, которую можно быстро окупить. Системы на базе ИИ теперь помогают младшим сотрудникам быстрее набирать компетенции, обобщая предыдущий опыт взаимодействия с клиентами, находя соответствующие документы и помогая готовиться к встречам. Она также отмечает, что продвижение сотрудника внутри компании дешевле и эффективнее, чем найм извне.
Руководитель LinkedIn* Аниш Раман в мае написал статью в New York Times под названием «Я руководитель LinkedIn*. Я вижу, как рушится нижняя ступенька карьерной лестницы». По словам Рамана, сейчас важно не сохранить низшие должности в том виде, как они существовали ранее, а перестроить их, переключив внимание сотрудников на более сложные задачи и ту работу, которая требует уникальных человеческих качеств, таких как эмпатия и навыки общения. В то же время колледжи и университеты должны активнее готовить студентов к более сложной работе. «Именно здесь преподавателям необходимо настраивать сотрудников начального уровня на выполнение более сложных задач», — говорит Раман.
Некоторые компании, такие как некоммерческая организация по программированию Kode With Klossy, экспериментируют с решениями, которые предоставят возможности следующему поколению сотрудников. В этом году организация запустила пилотный проект, заключив партнёрство с двумя компаниями, работающими в сфере искусственного интеллекта. Проект будет осуществлять предварительную проверку кандидатов и возьмет на себя расходы на адаптацию новых сотрудников, чтобы стартапам с ограниченными ресурсами было проще привлекать молодых специалистов. Команда занималась поиском кандидатов, проверкой резюме и первичным рассмотрением заявок, что позволило стартапам нанимать сотрудников уже из шорт-листа. Генеральный директор Оси Имеокпария, по её словам, рассчитывает на распространение этой модели. «Мы проделали большую часть тяжёлой работы, — говорит она. — Проект оказался весьма успешным, и теперь мы обдумываем, какой будет следующая версия».
>> Несмотря на всё, что говорят об ИИ, он по-прежнему способен выполнять в основном более-менее рутинные задачи. С совершенно неожиданной ситуацией он вряд ли справитсяИ вот здесь как бы хвост собакой вилять не начал. Одно дело, когда ИИ типа умный и решает задачи, но совсем другое, когда задачи конструируют так, чтобы их мог решить ИИ.
Пятисотмиллионная статья на эту тему. Для себя давно уже вывел, что наиболее эффективно использовать ИИ в местах, где цена неточности близка к нулю. Типа написания подобного текста. От того, что ИИ заменит одно слово неправильно, не изменится абсолютно ничего.Там, где цена ошибки велика, ИИ — лишь очередной вспомогательный инструмент, позволяющий увеличить производительность/контроль качества. Коих уже было сотни в любой сфере.
Да ну, пустая болтовня. Один сказал то, другая сказала сё. Ничего не будет. Ну поиграются годик, другой. Никакой ИИ корову пасти не сможет, да и дома строить тоже. Есть и всегда будет работа для молодых специалистов. Поменьше штаны в офисах будут протирать, побольше в реальном секторе работать.
Извозчикам в конце XIX века тоже казалось, что нет им альтернативы. Времена меняются. Уже сейчас можно понять какие сферы могут пострадать от ИИ.
Тем, кто что-то делает руками, а не стучит днями по клавиатуре, сидя за компом точно переживать не стоит. А так, ну что сказать, да какие-то функции ИИ пишет хорошо, сильно экономит время на то, чтобы разбираться с какими-то новыми библиотеками, на чтение мануалов и форумов, когда что-то не получается. Но все равно бывает, что он ошибается и очень часто после ИИ надо "допилить" все так, как видится себе лично.
"Появление новой передовой технологии может повлечь за собой сокращение миллионов рабочих мест, но на смену исчезающим должностям зачастую могут прийти более интересные и востребованные."1. Между уходом старых должностей и возникновением новых обычно проходит много времени. При этом, без работы люди остаются здесь и сейчас, а "более интересное и востребованное" возникает когда-то потом. А между тем, в современном мире жить без доходов не получится никак, особенно семьей.2. Пора людям вспомнить, что жизнь есть не только, и даже не столько в ИТ-секторе, сколько за его пределами. Нормальные деньги сегодня вполне можно и в реальном секторе экономики заработать. Правда, там придется именно работать, а не пафосно щеки надувать.
Artem_V, Правильно, ИИ не понимает, что делает, и не несёт никакой ответственности за содеянное. Это хорошо бы помнить тем, кто ответственность несёт))
Юниор, мидл, сеньор. С таким подходом рано или поздно, столкнутся с дефицитом мидлов. Когда ИИ уже не тянет, а юниор еще не тянет. И нет, мидл ≠ юниор+ИИ.Месяц назад, на Хабре была статья, что несмотря на внутренние ощущения роста производительности, внешние тайминги показывают ее ухудшение.Вообще, такие инструменты это неплохо. Но как говорил ранее, надо сменить в риторике "Вау, ИИ это сделал", удивляясь _успешному_ результату постфактум, на "Ага… ИИ это сделает", планируя распределение задач по искусственным сотрудникам также, как по настоящим. То есть оценивать не по лучшему, а по худшему.
Владимир Репин, Хороший пример, но как раз корову пасти он сможет и, скорее всего, пасет. Современное животноводство это механ зированные кормушки с автоподачей индивидуального рациона доя каждого животного, идентифицируемого по тэгу. Расчет этого индивидуального рациона отличная задача для ии.
Скоро ИИ заменит авторов статей на этом сайте 😉
Сантехников ИИ не заменит.
Sniper, Ну почему? Это лишь следующий шаг — ИИ+эффектор. Будет управлять ремонтным дроном и прощай сантехник.
Sniper, И появится PersonalMR. Кому интересно Винда масдай… ой, простите Эппл фсё, будет читать как он вот-вот, ну очень скоро таки фсё; а кому интересно Apple forever — соответственно как он гордо отдаляется от этого состояния.
Lecron, 🤣
Sniper, Может у меня монитор такой, может браузер, но в упор не вижу, что нарисовано в смайлике. Просто пятно цветов. Не зная заранее — не догадаться.
Mikhail Volkov, Даже не обязательно специально конструировать. Можно натаскать на реальные. И что? На Хабре как раз свежая статья появилась по этому тезису — "как кандидаты с фейковым опытом взламывают найм". Уметь проходить экзамен, означает лишь, что ты умеешь проходить экзамен. Слишком быстро БЯМ ворвались в нашу жизнь. Нужно перестраивать систему. Чтобы экзаменационные вопросы коррелировали задаче проверки кандидата.
Lecron, ,>> Нужно перестраивать систему. Чтобы экзаменационные вопросы коррелировали задаче проверки кандидатаЛюди против. Вспомните, как в комментариях реагируют на абстрактные вопросы на собеседовании, выявляющие способности.
Mikhail Volkov, Не понял. Против чего против? Как раз от абстрактных вопросов на эрудицию, я и предлагаю отойти. Нужно проверять понимание, а не запоминание неких шаблонов. Любая (де)композиция, положит на лопатки таких сдавальщиков. Что интересно, мы такие задачи проходим еженедельно в вашей рубрике :))
В принципе, ничего не поменялось. Раньше, тоже, везде нужны были сотрудники с опытом, ну вот и куда податься молодому специалисту? Штош, молодые специалисты не вымерли, а как-то выкрутились. И сейчас выкрутятся.
Yuri, Частично не согласен. Человек более ответственнен, но также не может предусмотреть всех последствий, с учетом случайного окружающего мира. Они всегда вероятностные. Самый яркий пример, безопасная скорость и дистанция по ПДД. Сколько происшествий произошло с _ответственными_ людьми, которые вроде сделали всё правильно и вдруг? Плюс часто перед ним стоят противоречивые требования. И приходится балансировать уже между двумя вероятностями разных негативных последствий. Причем чаще всего одно вот-вот, на носу, а другое может быть позже, наверное, но это не точно.Что-то это сильно напоминает принципы нейросетей, которые вероятностями обвешены от пяток, до кончиков волос. И по факту получаем разницу количественную, а не качественную.
YuraYura, Можно попробовать предсказать. Проблема в том, что горизонт планирования жизни больше, чем скорость изменений.За последний месяц-другой, проскакивали две новости о создании новых человеко-подобных роботов. Да, пока там проблем больше, чем результата. Но это звоночек'с. Когда там мы над первым ChatGPT ржали? И вот мы в обозримом будущем имеем эффекторы, которыми ИИ может влиять на физический мир. Предсказывайте! :))