Помощник или конкурент: чего ожидать от развития ИИ на рынке труда и как не потерять работу

Стремление автоматизировать рутинные задачи с помощью ИИ актуально не только для HR-сферы. Если говорить о бытовом и рабочем уровне, то благодаря искусственному интеллекту человек избавляется от монотонных действий. Иными словами, теперь нам не нужно ломать голову над ужином или выбором фильма на вечер — нейросеть может предложить сбалансированное меню на неделю и порекомендовать кино с учетом наших предпочтений. А еще проанализировать условия в договоре или найти отклонения на КТ-снимках. Так высвобождаются «человекостолетия» трудозатрат. А это топливо для развития бизнеса, государства и общества.

«Нейросети существенно упрощают процессы не только в быту. Мы, к примеру, создали сервис для первичного скоринга резюме. Он облегчает работу HR-специалистов и экономит их время: платформа обрабатывает 100 резюме за 10 минут. Рекрутерам для обработки той же сотни потребуется 5 часов», — рассказывает Антон Прокопчин, директор по продуктам в Proscom.

Внедрение ИИ-инструментов в бизнес-процессы повышает их эффективность. Любая работа с данными — обработка, поиск, анализ — будет совершаться точнее и быстрее в десятки раз. Алгоритмы найдут то, что человек может пропустить, и сделают это быстро. Еще и график нарисуют.

«Мы разработали умного бота, у которого есть доступ ко всем данным о кадрах компании. Он помогает HR-специалисту быстро, точно и удобно получать информацию из различных источников. Например, вместо того, чтобы сводить несколько таблиц в одну, очищать повторяющиеся строки, проводить ряд вычислений и строить графики вручную, сотруднику достаточно написать боту: "Как менялся средний NPS сотрудников отдела продаж в разных городах за последние три года? Нарисуй таблицу и график". Через несколько секунд специалист получит готовую аналитику и визуализацию, освободив время на более сложные задачи», — объясняет Майя Павлова, генеральный директор Абстерго.

«Мы создали систему прогнозной аналитики рынка труда на основе ML и Big Data. Так, мы собираем большие данные рынка труда, анализируем их с применением обработки естественного языка — и получаем данные об актуальной структуре и динамике рынка труда. Для прогнозирования будущих тенденций в профессиях и отраслях, кадровых дефицитов и других изменений мы учитываем различные факторы вкупе с полученными данными — от технологических трендов до региональных инвестиционных проектов. На базе нашей разработки мы создаем кастомные продукты для бизнеса и регионов, используем эту компетенцию в наших продуктах в области профориентации. Этот инструмент позволяет отраслям, регионам и компаниям строить устойчивые кадровые стратегии и нивелировать риски в будущем», — делится Виталий Алтухов, сооснователь «Профилум», директор по разработке и исследованиям.

После того, как трудозатратные рутинные процессы будут отданы нейросетям, HR-специалисты смогут сосредоточиться на творческих задачах. Что положительно скажется на их работе с людьми, ведь HR, в первую очередь, это работа над взаимоотношениями с командой и корпоративной культурой.

«По сути, технология искусственного интеллекта и продукты на ее основе — большие языковые модели, нейросети, системы искусственного зрения и другие – нацелены на делегирование когнитивных рабочих операций от человека машине. Как следствие – сделать их дешевле, эффективнее и снизить количество ошибок», – добавляет Виталий Алтухов, сооснователь «Профилум», директор по разработке и исследованиям.

Многие люди боятся, что машины заменят их в профессиональном плане. Однако если нанять человека дешевле, или его работу невозможно заменить искусственным интеллектом, разумеется, компания будет использовать труд людей. Это касается профессий, требующих эмоционального понимания и критического мышления: психологов, психотерапевтов, медицинских работников, юристов и других.

При этом, конечно, если профессия распространенная и в ней много механических процессов, эффективнее будет заменить таких специалистов или даже часть их работы алгоритмами. К примеру, в бухгалтерии и финансовой аналитике ИИ может автоматизировать обработку информации, анализ финансовых показателей и составление отчетов, в data-аналитике можно отдать нейросетям сбор, обработку и визуализацию данных.

Нейросети учатся у человека, на его опыте и на данных, им же сгенерированных. И если модель обучена на необъективных датасетах, она будет и дальше воспроизводить эту необъективность, что в некоторых сферах может стоить людям здоровья и жизни.

К примеру, в октябре 2020 года в Бостоне ИИ-алгоритм заблокировал возможность трансплантации почки чернокожим пациентам. Оказалось, что формула для оценки тяжести заболевания этого органа — одна из тех, что учитывает расовую принадлежность. Так, ИИ-система присваивала чернокожим пациентам более высокие показатели здоровья и не ставила их в список ожидания трансплантации почки. Хотя пациенты с другим цветом кожи с такими же показателями в список попадали. Так что такая практика может усугубить неравенство в отношении здоровья.

Сбор и анализ данных могут нарушать права человека (на самом деле, уже нарушают). Кроме того, вопросы кибербезопасности остаются открытыми: системы на основе искусственного интеллекта, как и простые цифровые системы, взламывают злоумышленники. Избежать этого помогут проработанные стандарты защиты информации и рабочая политика конфиденциальности.

Так, искусственный интеллект накладывает ответственность на всех участников HR-процесса и несет серьезные вызовы и даже угрозы. Подделывать информацию все проще и дешевле — нейросети генерируют ложные инфоповоды, голос и внешность, а мошенники манипулируют этими данными. Именно поэтому важно контролировать ИИ-технологии: и защищать их от рук злоумышленников, и управлять решениями, которые принимают алгоритмы.

Очевидно, что ИИ сможет модернизировать отрасли и профессии, связанные с рутинными и повторяющимися задачами, поскольку именно они легко автоматизируются.

По статистике, 50% крупных финансовых и ИКТ-организаций уже используют ИИ на предприятиях. Чаще всего это системы, связанные с управлением рисками и проверкой данных: медицина, логистика и финансы.

Если говорить о профессиях, то ИИ упростит жизнь бухгалтерам, операторам колл-центров, аналитикам, педагогам, машинистам и консультантам.

«Быстро трансформируются профессии, связанные с генерацией контента, с несложным и неглубоким массовым творчеством — уже сейчас большие языковые модели используют копирайтеры, блогеры, сценаристы, PR-специалисты и все, кто так или иначе работает с информацией. С их помощью генерируются основы для сценариев, сюжеты, презентации, аудио и видеофайлы, идеи для новых картин», – рассказывает Антон Прокопчин, директор по продуктам в Proscom.

Меняется рынок труда, он становится более динамичным и гибким. ИИ не только не «забирает» профессии, но и дает новые: промпт-инженеры, ИИ-редакторы, робототехники, специалисты по внедрению ИИ в бизнес-процессы и по этическим вопросам, связанным с ИИ.

«Может появиться ряд новых профессий, которые будут направлены на взаимодействие с новыми технологиями и продуктами, их обслуживание и развитие — например, быстро растет спрос на ИИ-тренеров для больших языковых моделей. Но скорее всего, список таких новых профессий будет невелик, а изменения в первую очередь затронут структуру и содержание уже существующих профессий. Такая трансформация может коснуться буквально всех сфер деятельности, и готовиться к ней нужно уже сегодня», – говорит Виталий Алтухов, сооснователь «Профилум», директор по разработке и исследованиям.

Чтобы остаться конкурентоспособным на рынке труда в будущем, сотрудники должны освоить принципы работы с искусственным интеллектом. Необходимо также развивать навыки управления проектами и командами, логическое и техническое мышление. Что касается софт-скиллс, то два главнейших навыка — развивать критическое мышление и быть готовым к изменениям.

Умение быстро учиться и адаптироваться к новым технологиям нужно всегда. Современный рынок труда требует постоянного обновления навыков, а адаптивность открывает новые личностные и карьерные возможности — сотрудник, который быстро осваивает новое, может рассчитывать на более интересные и высокооплачиваемые вакансии.

«Технологии ИИ развиваются и охватывают все больше сфер, включая коммуникации и творчество. Так что для человека нет большого смысла пытаться с ним соперничать: лучше учиться совместной работе, которая будет намного эффективнее, чем самостоятельная», – объясняет Виталий Алтухов, сооснователь «Профилум», директор по разработке и исследованиям.

В общем, монотонные задачи можно автоматизировать, а качественные навыки и опыт будут востребованы всегда. Конкуренция с ИИ не нужна: эффективнее будет научиться с ним сотрудничать. Не можешь победить — возглавь!