infa.lt

„Anthropic“ kompanija pristatė dirbtinio intelekto (DI) poveikio indeksą (AI Exposure Index) – įrankį, kuris, remiantis „Claude“ modelio naudojimo duomenimis, matuoja realius automatizavimo rizikos veiksnius biuro profesijoms.

Bendrovės tyrimas parodė, kad atotrūkis tarp teorinių DI galimybių ir jo faktinio įdiegimo išlieka didžiulis – net tokiose srityse kaip kompiuterių mokslai ir matematika technologijos realiai taikomos tik 33% užduočių, nors potencialiai jos galėtų būti taikomos daugiau nei 94% užduočių.

Pažeidžiamiausi pasirodė esą programavimo specialistai, palaikymo specialistai ir finansų analitikai – „baltosios apykaklės“ su 47% didesniais nei vidutiniai pajamomis ir aukštuoju išsilavinimu. Tuo pačiu sistemingo nedarbo augimo neužfiksuota.

Tyrimo pagrindą sudaro teorijos ir praktikos atotrūkio analizė. Paaiškėjo, kad netgi „IT“ srityse, tokiose kaip kompiuterinės mokslai ir matematika, DI iš tiesų naudojama tik 33% užduočių, nors teoriškai galėtų apimti daugiau nei 94 proc..

Teisinės kliūtys, būtinybė žmogui patikrinti duomenis ir sudėtingas įdiegimas į esamus verslo procesus tapo natūraliais apsauginiais mechanizmais, lėtinančiais automatizavimo procesą ir suteikiančiais darbo rinkai laiko prisitaikyti.

Technologijų akivaizdoje labiausiai pažeidžiamais pasirodė esantys aukštą pajamų lygį ir kokybišką išsilavinimą turintys darbuotojai – „baltosios apykaklės“. Didžiausią riziką patiria programuotojai, pagalbos tarnybų specialistai ir finansų analitikai – jų užduotis – rašyti kodą ir struktūrizuoti duomenis DI atlieka efektyviausiai.

Tuo tarpu profesijos, reikalaujančios fizinio darbo ar sudėtingos sensomotorikos, pavyzdžiui, virėjai, mechanikai ar gelbėtojai, lieka praktiškai nepasiekiamos dabartinei algoritmų kartai.

Demografinė tyrimo analizė atskleidė paradoksalią tendenciją: DI pirmiausia puola labiausiai pasiturinčias darbuotojų grupes. Tie, kurie yra didelės rizikos zonoje, uždirba vidutiniškai 47% daugiau ir keturis kartus dažniau turi aukštąjį išsilavinimą, palyginti su mažos rizikos grupėmis.

Be to, šioje kategorijoje yra didesnė moterų ir vyresnio amžiaus darbuotojų dalis, o tai skiria „DI šoką” nuo ankstesnių automatizacijos bangų, kurios daugiausia paveikė darbininkų profesijas.

Nepaisant aktyvaus technologijų diegimo, statistika nepatvirtina sistemingo nedarbo augimo. Nuo ChatGPT viešo paleidimo 2022 m. pabaigoje užimtumo lygis profesijose, kuriose didelę įtaką daro DI, kito sinchroniškai su likusia rinka.

Įmonės kol kas neskuba mažinti personalo, vietoj to jos naudoja laisvą darbuotojų laiką kūrybiškesnėms ir strateginėms užduotims spręsti. DI veikiau papildo, o ne pakeičia žmogaus darbą.

Tačiau tyrėjai pastebėjo nerimą keliančią tendenciją tarp 22–25 metų jaunuolių. Duomenys rodo „tylų sulėtėjimą“ naujokų įdarbinimo pažeidžiamose srityse: jaunimo įdarbinimo į pradines pareigas tempai sumažėjo 14% palyginti su 2022 m.

Tai gali liudyti, kad DI pradeda atlikti „jaunesniojo asistento“ vaidmenį, atimdama iš absolventų galimybę įgyti pirmąją profesinę patirtį ir sukuriant ilgalaikius karjeros kilimo rizikos veiksnius.

JAV darbo statistikos biuro (BLS) prognozės iki 2034 m. netiesiogiai patvirtina šias išvadas. Tyrėjai pastebėjo koreliaciją: profesijose, kuriose dirbtinis intelektas yra plačiai naudojamas, analitikai prognozuoja darbo vietų skaičiaus augimo sulėtėjimą.

Kiekvienas 10% automatizuotų užduočių sumažina numatomą užimtumo augimą 0,6 proc. Nors šio poveikio negalima pavadinti katastrofišku, jis aiškiai rodo struktūrinę ekonomikos transformaciją intelektualių profesijų, kuriose dirba mažiau darbuotojų, link.

Galiausiai autoriai pabrėžia, kad DI poveikis darbo rinkai labiau primena laipsnišką interneto plitimą ar globalizacijos poveikį nei staigų pandemijos šoką. Trumpalaikiu laikotarpiu masinis nedarbas yra mažai tikėtinas, tačiau visuomenė turi sutelkti dėmesį į jaunų specialistų rėmimą ir švietimo programų peržiūrą.

Pagrindinis ateities iššūkis yra ne darbo vietų praradimas kaip toks, o požiūrio į pačią profesiją ir kvalifikacijos reikalavimų pasikeitimas.