Генеративный искусственный интеллект (GenAI) меняет отношение молодых технических специалистов к своим карьерам. Эта технология либо автоматизирует рутинные задачи, которые обычно выполняются молодыми специалистами, либо требует от них изучения новых способов использования ИИ для повышения производительности. Работники на начальном этапе карьеры все чаще испытывают беспокойство по поводу утраты своих позиций или серьезных изменений в карьере из-за автоматизации. Почти каждый четвертый молодой специалист (24%) опасается, что его работа может быть заменена автоматизацией, согласно исследованию компании Deloitte.
Молодые работники (те, кто работает менее пяти лет) чаще, чем их опытные коллеги, выражают тревогу по поводу воздействия ИИ на возможности обучения, рабочую нагрузку и гарантии занятости. Усиливающаяся нестабильность взглядов на рабочее место по мере развития инструментов ИИ отражает аналогичные настроения в других недавних опросах. Например, почти половина американских работников считают, что GenAI может снизить количество доступных рабочих мест по мере своего развития, согласно исследованию Федерального резервного банка Нью-Йорка. Исследование Всемирного экономического форума Jobs Initiative показало, что почти половина (44%) навыков работников будет нарушена в ближайшие пять лет, а 40% задач будут затронуты использованием инструментов GenAI и больших языковых моделей (LLM).
Результаты опроса Deloitte подчеркивают растущую озабоченность молодых работников по поводу того, что ИИ может заменить их рабочие места, и шаги, которые они предпринимают для обеспечения своей занятости. Исследование 1874 работников из США, Канады, Индии и Австралии, около двух третей из которых являются молодыми специалистами, показало, что 34% проходят профессиональную квалификацию или сертификационные курсы, 32% начинают собственный бизнес или работают самостоятельно, а 28% даже нанимают подрядчиков с частичной занятостью или занимаются гиг-работой для дополнительного дохода.
На технологическом рынке уже наблюдается сокращение количества начальных позиций, поскольку компаниям все чаще требуются более опытные специалисты даже для младших должностей. В таких областях, как кибербезопасность, где ИИ быстро развивается, позиции аналитиков начального уровня часто требуют не менее четырех лет опыта, согласно Deloitte.
Развитие ИИ вызывает у рабочих опасения не напрасно. Эксперты предсказывают, что ИИ может привести к массовому сокращению рабочих мест: Goldman Sachs прогнозирует, что ИИ может вытеснить до 300 миллионов рабочих мест с полной занятостью во всем мире, затронув до двух третей рабочих мест в Европе и США. Исследования McKinsey Global Institute показывают, что к 2030 году 12 миллионам человек, возможно, придется сменить профессию. Аналитический центр European Student Analytical Centre выявил, что ИИ и автоматизация машинного обучения могут снизить доступность рабочих мест, особенно для молодых работников, занимающихся такими задачами, как ввод данных.
Быстрая автоматизация также может создать дисбаланс навыков, поскольку увеличивается спрос на нестандартные аналитические и межличностные навыки. Молодым работникам может быть сложно адаптироваться без соответствующей подготовки в области ИИ, что может привести к безработице и усугубить неравенство на рынке труда.
Несмотря на эти опасения, Deloitte обнаружила, что многие работники сохраняют оптимизм в отношении ИИ. Большинство молодых сотрудников (79%) в восторге от потенциала ИИ, по сравнению с 66% пожилых работников. Многие считают, что ИИ поможет им продвинуться по карьерной лестнице (77% против 56% пожилых сотрудников) и создаст новые возможности для трудоустройства в их области (75% против 58%).
Большинство исследований показывают, что сотрудники испытывают смешанные чувства в отношении ИИ: от страха до волнения. Артур О'Коннор, академический директор по науке о данных в Школе профессиональных исследований Городского университета Нью-Йорка (CUNY), написал книгу об ИИ на рабочем месте, которая называется «Организация для генеративного ИИ и революции производительности». Он выразил свое несогласие с выводами Deloitte о том, что беспокойство по поводу genAI преимущественно испытывают молодые работники.
О'Коннор подчеркнул, что риск подверженности влиянию ИИ зависит от характера работы, а не от стажа сотрудника. Однако он отметил, что исследования показывают, что genAI может предложить непропорционально большие преимущества для младших сотрудников по сравнению с более опытными. Любой, кто занимается интеллектуальной работой, такой как создание, обобщение или визуализация контента, должен изучать и осваивать доступные инструменты и платформы genAI. С развитием интеллектуальных агентов эти инструменты становятся все более сложными и мощными.
Одно исследование в области разработки программного обеспечения показало, что менее опытные программисты, использующие Copilot от Microsoft, добились лучших результатов, выполняя задачи на 56% быстрее, чем контрольная группа. Подобным образом, исследование в сфере обслуживания клиентов продемонстрировало, что агенты, применяющие ИИ, увеличили свою продуктивность на 14%, при этом наибольшую выгоду получили новички и малоопытные сотрудники.
Рынок труда, известный как "рецессия белых воротничков", уже может отражать эту тенденцию. Исследование LinkedIn за 2023 год выявило значительное снижение найма на высокооплачиваемые должности с 2018 года: ИТ-позиции (снижение на 27%), обеспечение качества (снижение на 32%), управление продуктами (снижение на 23%), управление программами/проектами (снижение на 25%) и инженерия (снижение на 26%).
В настоящее время происходит трансформация навыков, однако скорость и масштаб этого процесса пока неизвестны. По мнению Питера Мисковича, глобального руководителя по вопросам будущего работы в Jones Lang LaSalle IP (JLL), компании, оказывающей услуги в сфере коммерческой недвижимости и управления инвестициями, 70% рабочей силы необходимо повысить уровень квалификации в области genAI и ИИ. Независимо от того, является ли сотрудник начальником, средним или старшим звеном, наблюдается повышенное внимание к повышению квалификации.
Молодые работники больше, чем их старшие коллеги, обеспокоены тем, как ИИ влияет на возможности обучения, рабочую нагрузку и гарантии занятости. Предполагается, что к 2027 году genAI станет частью многих рабочих процессов. Это заставляет компании пересматривать свои текущие процедуры, такие как анализ данных и аналитика, а также повышать квалификацию сотрудников.
Согласно Мисковичу, от 50% до 75% компаний уже тестируют инструменты genAI. Тревога по поводу возможных увольнений из-за автоматизации и снижения возможностей обучения усиливается опасениями, что у молодых работников будет меньше возможностей приобрести необходимые навыки, несмотря на высокие ожидания от них в связи с развитием ИИ. Данные Deloitte показывают, что 77% молодых специалистов и 67% штатных работников считают, что ИИ поднимает планку для должностей начального уровня, требуя решения более сложных и стратегических задач.
Основной совет по карьере в эпоху ИИ заключается в том, что хотя поколение ИИ само по себе не заменит вас, другие пользователи этой технологии смогут это сделать, как отметил О'Коннор.
Хотя инструменты genAI могут сократить время выполнения некоторых задач, сотрудникам все равно приходится проверять точность и качество результатов, что остается серьезной проблемой. Другие трудности, отмеченные участниками опроса, включают этические вопросы, проблемы конфиденциальности, снижение уровня сотрудничества и заметное ослабление личных связей на рабочем месте.
Мискович отметил, что одной из трудностей для компаний является привлечение новых сотрудников к инклюзивному обучению и стимулирование наставничества и поддержки со стороны менеджеров среднего и высшего звена.
Он подчеркнул важность организационных моделей обучения, направленных на приобретение навыков, которые активно вовлекают молодых работников через микрообучение и иммерсивные пространственные вычисления. Эти модели помогают сотрудникам чувствовать поддержку, вовлеченность и рост.
Как сказал Мискович, пандемия акцентировала внимание на необходимости улучшения лидерства между командами, а не только при внедрении генетического ИИ. Личный опыт показал ему важность регулярного общения один на один с молодыми членами команды для их вовлечения и непрерывного обучения. Программы должны развиваться, чтобы соответствовать быстроразвивающимся технологиям.
Автоматизация ИИ, проникающая в рабочие процессы, может ограничивать возможности начинающих работников постепенно накапливать навыки, занимаясь такими базовыми задачами, как составление отчетов и анализ данных. Deloitte предупреждает, что без этого опыта они могут перейти к сложным задачам без подходящей обучающей среды, что приведет к пробелам в навыках.
О'Коннор обратил внимание на исследование PricewaterhouseCoopers, McKinsey & Co. и Всемирного экономического форума, которое указывает на то, что большинство работников адаптируются к genAI. В качестве примера, в прошлом году компания PricewaterhouseCoopers объявила о вложении 1 миллиарда долларов в расширение продуктов ИИ и обучение своих 75 000 сотрудников.
Основным препятствием для внедрения ИИ в организациях, по словам О'Коннора, является недостаточная распространенность экспертизы в области науки о данных как среди старших менеджеров, так и среди рядовых работников. Он подчеркнул, что такая экспертиза обычно сосредоточена в IT-отделах, которые зачастую функционируют как закрытые гильдии с собственным жаргоном и методами работы, изолированными от основных бизнес-единиц.
Для успешного внедрения ИИ, по мнению О'Коннора, необходимо обучать сотрудников использовать потенциал ИИ и управлять связанными с ним рисками в их повседневной работе. Однако это непростая задача, поскольку большинство организаций в настоящее время не обладают достаточным количеством персонала или не имеют необходимой структуры для этого.
Европейский студенческий аналитический центр рекомендует компаниям разрабатывать инклюзивные образовательные и обучающие программы для помощи сотрудникам в адаптации к быстрому развитию ИИ. Организация советует регулярно проводить обучение, уделяя особое внимание продвижению образования в области STEM для расширения возможностей трудоустройства в сферах, связанных с ИИ, особенно для молодежи с низкими доходами.
Компаниям также рекомендуется вовлекать сотрудников в процесс принятия решений по внедрению ИИ, чтобы они лучше понимали, какие задачи можно эффективно автоматизировать. Решения, связанные с ИИ, должны приниматься инклюзивно и прозрачно, чтобы учитывать идеи и потребности сотрудников.
Необходимы инвестиции в исследования и разработки в области ИИ для стимулирования инноваций, повышающих автоматизацию рабочих мест, не забывая при этом о вкладе человека. Исследования должны фокусироваться на оптимизации задач и интеграции знаний работников для расширения возможностей молодых сотрудников.
Более тесное сотрудничество между правительствами, частным сектором и научными кругами также необходимо для решения проблем занятости, связанных с ИИ, на основе государственно-частного партнерства.
О'Коннор подчеркнул, что для того, чтобы идти в ногу с эволюцией ИИ и его влиянием на карьеру, сотрудникам доступен широкий спектр бесплатного контента и возможностей для изучения ИИ. Основная задача заключается в эффективном использовании этих ресурсов.
