Чтобы быть конкурентоспособным в эпоху искусственного интеллекта, требуется специальное образование, пишет эксперт Брент Оррел в колонке для Американского института предприятий. Навыки потребуют максимальной гибкости от человека.
После десятилетий промышленных роботов, фабрик и аутсорсинга, автоматизация наконец -то пришла в офис. Недавняя статья The Wall Street Journal показала, как новый «работает для разума» - сложные алгоритмы и языковые модели генеративного искусственного интеллекта - создают растущую неопределенность в профессиональном классе.
В прошлом автоматизация, как правило, работала над большим количеством работников, особенно тех, кто работает в секторе производства. Тем не менее, многочисленные недавние исследования показали, что генеративный ИИ с его вниманием к языковым задачам означает, что часть работы, выполняемая людьми, которые зарабатывают на жизнь словами (будь то написание или программирование, или координирующие действия), может захватить ИИ, что помогает им выполнять некоторые задачи.
Тем не менее, одна из загадков SII заключается в том, что, в отличие от предыдущих этапов автоматизации, работники с высшим образованием и навыками часто более уязвимы, чем люди с более низкими знаниями и обучением. Это не обязательно означает, что ценность работой с низким уровнем квалификации растет, а скорее, что навыки более высокого уровня являются «демократизированными», что позволяет сотрудникам выполнять более сложные задачи и работать с меньшими годами дорогостоящего образования и обучения.
Статья Wall Street Journal документация о недавнем выпуске, связанном с внедрением генеративного искусственного интеллекта. Несмотря на то, что общее количество потерянных рабочих мест в абсолютном выражении остается низким, в нем подчеркивается уровень беспокойства среди работников, которые все чаще рассматривают их работу, потенциально подверженную риску.
Молодые работники наиболее обеспокоены: 65 процентов миллениалов и 72 процента представителей поколения Z сообщили, что они как -то чрезвычайно обеспокоены тем, чтобы сделать свою работу ненужной или что она будет автоматизирована. Но работники старшего поколения также обеспокоены - более половины поколения X и до 40 процентов от бухты.
Тревога естественна и даже оправдана, но мы должны осознавать, что работники не так мрачны для работников.
По словам авторов Wyman, реализация ИИ не является плавным и линейным процессом. Теоретически, ИИ может быть много, но для значительного повышения производительности предприятия должно переосмыслить и реструктурировать свои бизнес -процессы, что является сложной и дорогой задачей во многих аспектах. Предприятия должны будут принимать трудные решения о том, необходимо ли внедрить ИИ и как это сделать, принимая во внимание такие факторы, как капитальные инвестиции, обременительные методы проб и ошибок, альтернативные затраты, а также время и деньги, потраченные на переподготовку работников. Сегодняшняя вездесущая интернет -экономика не появилась сразу. Нам потребовалось четыре десятилетия для достижения того, что у нас есть, и за 20 лет, прежде чем мы достигли значительного повышения производительности.
Параметры для ИИ и рабочих мест имеют двойное. Во -первых, последствия с течением времени будут значительными; И, во -вторых, то, что эти эффекты будут проявляться, очень неясно. Для каждой позиции, которая предсказывает риски «замены» и потерь рабочих мест, другая включает в себя создание и «увеличение» рабочих мест - тенденция технологии помогать людям и повысить их производительность, а не просто заменять человеческую работу. (Это напоминает старую шутку о том, что произошло, если мы придумаем всех экономистов в конце. Ответ: ничего, потому что они никогда не придут к выводу).
Как мы можем подготовиться к будущему, учитывая эту неопределенность? Ответ прост, но не легкий. По словам президента Дуайта Эйзенхауэра, «планы напрасны, но планирование необходимо». Он имел в виду, что планы хрупкие и редко выдерживают столкновение с реальностью. (Передача той же идеи несколько более краткая, боксер Майк Тайсон сказал: «У каждого есть план, пока его не будет избит дулой».) С другой стороны, планирование развивает самооценку, гибкость и способность адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам.
В контексте работы и карьеры неопределенность может уделять больше внимания и инвестировать в широкий спектр навыков, которые дают сотрудникам диверсифицированные «портфельные» способности. Когда технологии внезапно вытесняют заветные, высокоразвитые навыки, у сотрудника есть когнитивная гибкость, уверенность, предметный опыт и социальные компетенции, необходимые для адаптации, и, при необходимости, переосмысление.
Основой портфеля навыков не должен быть когнитивными или мягкими навыками, такими как гибкость, управление временем, командная работа и общение. Вместе эти навыки необходимы для обучения и позволяют сотрудникам учиться и применять новые знания в режиме реального времени. Недавний опрос IBM среди 3000 лучших руководителей в 28 странах показал, что в последние семь лет кластер мягких навыков поднялся на вершину списка «критических навыков», в то время как уровень STEM («Наука, технология, инженерия, математика» - F.) , а также основные навыки работы с компьютером и компьютером.
Это важный рыночный сигнал. Мы должны обратить на это внимание.
Чрезвычайно важно не оставлять фоновую неопределенность при отслеживании недавних событий в области искусственного интеллекта и занятости. Освобождение - это факт жизни в рыночной экономике, и потеря рабочих мест среди некоторых высококвалифицированных работников не означает, что студент должен оставить свою специальность, потому что он перестал быть «безопасным».
Реальность была, и поэтому в течение некоторого времени нет ничего «безопасного», пока ветер не дует. Лучшее решение - начать планирование быть гибким.
