Трансформационная мощь искусственного интеллекта способна как ликвидировать, так и создать новые рабочие места в ИТ-сфере, полагают опрошенные порталом InformationWeek эксперты.
Мир технологий бурлит по поводу возможностей и опасностей ИИ. Что эта технология означает для ИТ-работников? С ростом возможностей ИИ возникает опасение, что ответом на этот вопрос станет потеря рабочих мест. Зачем платить человеку, если система ИИ может сделать ту же работу быстрее и за гораздо меньшие деньги?
Эти опасения не совсем беспочвенны. В мае, согласно отчету компании Challenger, Gray & Christmas, занимающейся аутплейсментом, ИИ только в США привел к сокращению 3900 рабочих мест.
Эта статистика, хотя и поразительная, не обязательно предвещает долгосрочную тенденцию — будущее, в котором рабочие места в ИТ будут полностью поглощены развивающимся ИИ. Новые технологии также создают спрос на новые навыки и новые роли.
«Работа в ИТ завтра может оказаться не такой, как сегодня. Но я не думаю, что мы когда-либо видели сдвиг в технологиях, когда в итоге становилось бы просто меньше работы для людей», — говорит Нил Кац, соучредитель и операционный директор компании EyeLevel.ai, которая помогает компаниям создавать приложения, работающие на базе больших языковых моделей (LLM).
Как же ИИ изменит работу ИТ-специалистов? Какие функции он может взять на себя и на какие роли перейдут люди по мере развития ИИ?
Рабочие функции, которые могут быть переданы ИИ
Простые, повторяющиеся задачи — первые в очереди на применение ИИ. Базовые функции ввода и обработки данных являются вероятными кандидатами. Аналогичным образом, функции начального уровня по оказанию помощи и поддержке в ИТ-сфере, которым не чужда автоматизация, могут быть в дальнейшем переданы от человека к ИИ.
«Мы уже сейчас рассматриваем подобные вещи на своих рабочих местах: где мы можем автоматизировать работу, где нам не понадобится сотрудник службы поддержки», — говорит Кристин Хейлз, вице-президент по работе с персоналом компании Impartner, поставщика решений для управления каналами сбыта.
Рабочие места начального уровня — не единственные, которые изменятся в результате все более широкого внедрения ИИ. Разработчики ПО могут обнаружить, что некоторые из их обычных задач переходят в компетенцию ИИ.
«То, что будет заменено, — это, по сути, все те вещи, которые говорят делать студенту, изучающему информатику в университете, но которые он ненавидит делать. Документирование кода, написание модульных тестов, отладка», — говорит Александр де Риддер, соучредитель и технический директор Smyth OS.
ИИ может со временем взять на себя написание простого кода, изменив тем самым представление о том, что значит быть младшим инженером или разработчиком. «Я не думаю, что это означает, что придется писать меньше кода. Я просто считаю, что писать нужно будет другой код», — говорит Кац.
Хотя ожидается, что ИИ будет брать на себя все больше задач, люди, ранее выполнявшие эти задачи, не обязательно станут неактуальными. Однако им придется выполнять новые функции. «Изменится то, что они делают. Они будут работать с более сложными или уникальными сценариями», — говорит Кристин Ливингстон, управляющий директор и руководитель практики ИИ и Интернета вещей консалтинговой компании Protiviti.
Расцвет рабочих мест и навыков в ответ на появление ИИ
В июле компания Netflix попала в заголовки новостей, опубликовав вакансию менеджера по ИИ-продуктам с зарплатой аж до 900 тыс. долл. Не каждая должность, требующая таланта в области ИИ, будет иметь такую зарплату, но рабочих мест, необходимых для того, чтобы идти в ногу с этой технологией, будет больше.
Деннис Перпетуа, вице-президент и технический директор по сервисам цифровых рабочих мест компании Kyndryl, отмечает, что новые технологии часто сопровождаются ажиотажем. «Генеративный ИИ — это новинка, но ИИ — не новинка, — поясняет он. — Когда ИИ начали внедрять в широких масштабах, было очень много желающих сказать: „Вот это решит все мои проблемы“».
Хотя генеративный ИИ сможет решить множество проблем, на рынке труда будет наблюдаться повышенный спрос на тех, кого Перпетуа называет прекрасно разбирающимися в основах. «ИИ не является панацеей от плохого информационного дизайна, от плохих структур данных на предприятиях», — говорит он.
Менеджеры баз знаний и специалисты по анализу данных будут играть важную роль на предприятиях, поскольку все больше и больше данных будет поступать в LLM. «Проблема „мусор на входе, мусор на выходе“ остается, и если ИИ теперь будет выполнять большую часть нашей работы, то будет как никогда важно то, чем мы его кормим», — говорит Кац.
Де Риддер ожидает, что инженерия подсказок станет не отдельной профессией, а важным навыком в области ИТ. Он описывает новые профессии, которые могут появиться в результате бума ИИ: инженеры по ИИ-агентам и мультиагентным системам. Первые будут поддерживать и корректировать процессы, происходящие с ИИ-агентами, а вторые — выполнять функции менеджеров проектов, контролирующих сложные процессы и результаты, поддерживаемые несколькими ИИ-агентами. По мнению де Риддера, эти профессии будут иметь множество специализаций, связанных с различными областями.
По мере появления все большего числа сценариев использования ИИ ИТ-специалисты все чаще могут рассматриваться как «вторые пилоты» ИИ. Как они будут работать вместе с этой технологией, чтобы повысить производительность, и как они будут контролировать возможности ИИ, чтобы обеспечить желаемые результаты?
«Я не думаю, что в ближайшее время ИИ исключит человека. На рынке, по сути, происходит следующее: лучшие люди в каждой отрасли начинают пользоваться ИИ, что делает их гораздо более эффективными, чем они были раньше, — утверждает де Риддер. — ИИ не заменяет всю человеческую работу. Он заменяет людей, которые слабы в этой работе».
Необходимость держать человека в курсе событий, вероятно, приведет к появлению рабочих мест, связанных с результатами работы ИИ, с мониторингом эффективности ИИ. «Что на самом деле делают эти языковые модели? Что происходит внутри них? Мне кажется, что исследователь латентного пространства станет феноменальной новой профессией», — говорит Кац.
Хотя многие компании могут и будут нанимать и выращивать собственных ИИ-специалистов, в этой области также найдется место для сторонней поддержки. «Я вижу такие роли, как ИИ-консультанты, люди, предоставляющие рекомендации по использованию ИИ в бизнесе, по решению конкретных проблем или улучшению процессов», — говорит Хейлз.
Этические аспекты разработки и использования ИИ — одна из главных тем для обсуждения. Хейлз прогнозирует рост потребности в специалистах, занимающихся такими вопросами, как предвзятость. Компании могут ввести должности с таким названием, как директор по ИИ-комплаенсу, особенно в том случае, если регулирование станет более жестким.
Как ИТ-специалисты могут подготовиться к этому
По словам Ливингстон, нынешний год стал периодом изучения и опробования решений на основе генеративного ИИ. «Если следовать типичному пути, то
ИТ-специалистам стоит подготовиться к тому, что спрос на ресурсы будет расти. В настоящее время многие работодатели предлагают своим нынешним ИТ-работникам повысить квалификацию.
«Компании просят имеющихся у них инженеров повысить квалификацию и как можно быстрее научиться тому, что могут делать LLM и новые технологии, и это в конечном итоге приведет к появлению новых специальностей, которых сегодня не существует», — говорит Кац.
ИТ — это техническая область, которая всегда требовала от своих работников постоянного обучения, и ИИ — это следующий рубеж. И у людей есть возможность опробовать доступные инструменты генеративного ИИ.
«Поиграйте с технологией. Поймите, как она работает. Подумайте, как вы можете оптимизировать свою повседневную работу с использованием этой технологии, и ничто не заменит этого настоящего практического опыта», — говорит Ливингстон.
Хотя пополнение набора технических навыков является жизненно важным, Хейлз призывает ИТ-работников не забывать о важности «мягких» навыков. «Они будут по-прежнему важны: общение, работа в команде, лидерство. Это те вещи, которые не может продемонстрировать ИИ, но у людей их никто не отнимет», — поясняет она.
Обучение в процессе работы, пока область генеративного ИИ еще нова и быстро меняется, является сложной задачей. Пока нет возможности сесть за парту для формального, структурированного обучения. Но в некотором смысле эта проблема создает более равные условия для людей, работающих в ИТ.
«Я считаю, что каждый может совершить новый прыжок, изменить или преобразовать свою карьеру», — говорит Кац.
