ИИ не отнимет вашу профессию⁠⁠

Он может отнять место, с которого вы должны были её начать

Представьте 2031 год.

Выпускник университета приходит устраиваться на свою первую серьёзную работу. Опыта почти нет — и в этом нет ничего необычного. Ещё несколько лет назад его взяли бы младшим специалистом и поручили самые простые задачи: подготовить отчёт, собрать информацию, оформить презентацию, сделать первый черновик документа.

Он ошибался бы. Переделывал. Получал замечания. Постепенно набивал руку и через несколько лет становился тем самым специалистом, которого компании уже готовы переманивать друг у друга.

Но теперь возникает довольно неприятный вопрос:

зачем компании платить начинающему сотруднику за работу, которую нейросеть выполняет за несколько минут?

И, пожалуй, этот вопрос интереснее привычного спора о том, «заменит ли искусственный интеллект человека».

Профессия вполне может никуда не исчезнуть.

А вот первая ступень лестницы, ведущей к ней, — вполне может.

Возьмём программиста.

Опытный разработчик ценен вовсе не потому, что умеет быстро печатать код. Он понимает архитектуру проекта, замечает потенциальные проблемы, знает цену плохого решения и умеет выяснить у заказчика, что тому на самом деле требуется.

Но опытный разработчик когда-то тоже был начинающим.

Ему давали небольшие задачи. Исправить ошибку. Написать простой модуль. Разобраться в чужом коде. Сделать то, на чём трудно уничтожить весь проект одним неосторожным движением.

Именно на таких задачах человек учился профессии.

Теперь значительную часть подобной работы всё увереннее берут на себя нейросети.

И программисты здесь вовсе не исключение.

Младший юрист раньше изучал документы и готовил первые версии договоров.

Начинающий аналитик собирал данные и сводил их в таблицы.

Копирайтер писал простые информационные тексты.

Переводчик начинал с относительно несложных материалов.

Дизайнер готовил первые варианты макетов.

Сотрудник поддержки отвечал на типовые вопросы клиентов.

Со стороны всё это выглядит как самая обычная рутинная работа.

Но у неё была ещё одна функция, о которой редко задумывались:

это была оплачиваемая практика.

Компания получала недорогого начинающего сотрудника.

А сотрудник получал возможность постепенно превратиться в дорогого профессионала.

И вот именно в эту систему сейчас входит искусственный интеллект.

Здесь и возникает парадокс.

Компания вполне может сказать:

«Нам по-прежнему нужны сильные специалисты».

И это будет абсолютной правдой.

Но тогда появляется другой вопрос:

откуда через десять лет возьмутся сильные специалисты, если сегодня компаниям всё меньше нужны слабые?

Нельзя родиться старшим разработчиком.

Нельзя закончить университет опытным адвокатом.

Невозможно стать хорошим журналистом, не написав прежде десятки весьма посредственных текстов.

Профессионал появляется не после диплома.

Он появляется после сотен небольших задач, ошибок, исправлений, неловких решений и тех самых случаев, когда старший коллега смотрит на твою работу и говорит:

«Нет. Переделывай».

Именно так человек постепенно начинает понимать профессию не по учебнику, а изнутри.

И именно небольшие, типовые задачи искусственный интеллект способен автоматизировать раньше остальных.

Исследования рынка труда пока не показывают массового исчезновения профессий из-за ИИ.

И, вероятно, это важное уточнение.

Разговор в духе «завтра всех уволят и вместо людей посадят ChatGPT» слишком примитивен.

Реальность может оказаться куда интереснее.

Профессии сохранятся.

Но изменится количество людей, необходимое для выполнения той же работы.

Один хороший специалист, вооружённый современными инструментами, сможет делать то, для чего прежде требовалась небольшая команда.

Юрист останется юристом.

Программист — программистом.

Бухгалтер — бухгалтером.

Аналитик — аналитиком.

Вопрос будет заключаться уже не столько в названии профессии, сколько в том, сколько человек внутри неё останутся действительно нужны.

Представим небольшую команду разработчиков.

Раньше для определённого объёма работы компании требовались три человека.

Теперь один сильный специалист с хорошими ИИ-инструментами способен выполнить значительную часть этой работы самостоятельно.

Для бизнеса ситуация почти идеальная.

Меньше расходов.

Выше производительность.

Быстрее результат.

С технологической точки зрения — прогресс.

Но где-то за пределами этой красивой таблицы остаётся вчерашний выпускник.

Тот самый человек, которому работодатель говорит:

«Нам нужен специалист с опытом от трёх лет».

И получается почти абсурдная ситуация:

чтобы получить первый год опыта, человеку уже требуется три года опыта.

Возможно, именно поэтому главный вопрос ближайшего будущего звучит несколько иначе, чем мы привыкли.

Не:

«Какие профессии уничтожит искусственный интеллект?»

А:

«Как человек будет становиться профессионалом в мире, где значительную часть работы новичка уже выполняет машина?»

Мне кажется, этот вопрос гораздо серьёзнее.

Потому что заменить рутинную работу сравнительно просто.

А вот придумать новую систему, в которой начинающий специалист сможет получить необходимые навыки без этой рутинной работы, — задача значительно сложнее.

И пока совершенно не очевидно, как именно она будет решена.

Особенно интересно услышать людей, которые уже давно работают в своей профессии.

Какие задачи пять лет назад вы спокойно поручили бы новичку, а сегодня быстрее и проще отдаёте нейросети?

И, если такая тенденция продолжится, как, на ваш взгляд, через десять лет будут появляться новые профессионалы?