სამუშაოები, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ვერ ჩაანაცვლებს და რომელ სამუშაო ადგილებს ჩაანაცვლებს ხელოვნური ინტელექტი? გლობალური პერსპექტივა ხელოვნური ინტელექტის დასაქმებაზე გავლენის შესახებ

ხელოვნური ინტელექტის აღზევების ჩარჩოები სამუშაო ძალაში

2023 წელს, მსოფლიოს მასშტაბით კომპანიების სამ მეოთხედზე მეტი (77%) უკვე იყენებდა ან იკვლევდა ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებებს ( AI Job Loss: Shocking Statistics Revealed ). დანერგვის ამ ზრდას რეალური შედეგები მოჰყვება: ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მომუშავე ბიზნესების 37%-მა განაცხადა სამუშაო ძალის შემცირების შესახებ 2023 წელს, ხოლო 44% 2024 წელს ხელოვნური ინტელექტით განპირობებული სამუშაო ადგილების კიდევ უფრო შემცირებას ელოდა ( AI Job Loss: Shocking Statistics Revealed ). ამავდროულად, ანალიტიკოსები ვარაუდობენ, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება ასობით მილიონი სამუშაო ადგილი რისკის ქვეშ დააყენოს - Goldman Sachs-ის ეკონომისტების შეფასებით, ხელოვნური ინტელექტის ავტომატიზაციამ შესაძლოა მსოფლიო მასშტაბით 300 მილიონ სამუშაო ადგილს შეუქმნას გავლენა ( 60+ სტატისტიკა ხელოვნური ინტელექტის მიერ სამუშაო ადგილების ჩანაცვლების შესახებ (2024) ). გასაკვირი არ არის, რომ კითხვა „რომელ სამუშაო ადგილებს ჩაანაცვლებს ხელოვნური ინტელექტი?“ და „სამუშაო ადგილები, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ვერ ჩაანაცვლებს“ სამუშაოს მომავლის შესახებ დებატების ცენტრალურ საკითხად იქცა.

თუმცა, ისტორია გარკვეულ პერსპექტივას გვთავაზობს. წინა ტექნოლოგიურმა რევოლუციებმა (მექანიზაციიდან კომპიუტერებამდე) შრომის ბაზრები შეარყია, მაგრამ ასევე შექმნა ახალი შესაძლებლობები. ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობების ზრდასთან ერთად, ინტენსიური დისკუსია მიმდინარეობს იმის შესახებ, მიჰყვება თუ არა ავტომატიზაციის ეს ტალღა იმავე ტენდენციას. ეს დოკუმენტი განიხილავს ლანდშაფტს: როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტი სამუშაო ადგილების კონტექსტში, რომელი სექტორები განიცდიან ყველაზე დიდ გადაადგილებას, რომელი როლები რჩება შედარებით უსაფრთხო (და რატომ) და რას პროგნოზირებენ ექსპერტები გლობალური სამუშაო ძალისთვის. ყოვლისმომცველი და განახლებული ანალიზის უზრუნველსაყოფად, წარმოდგენილია ბოლოდროინდელი მონაცემები, ინდუსტრიის მაგალითები და ექსპერტების ციტატები.

როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტი სამუშაო ადგილების კონტექსტში

დღეს ხელოვნური ინტელექტი წარმატებით ასრულებს კონკრეტულ ამოცანებს , განსაკუთრებით ისეთებს, რომლებიც მოიცავს ნიმუშების ამოცნობას, მონაცემთა დამუშავებას და რუტინულ გადაწყვეტილებების მიღებას. ხელოვნურ ინტელექტზე ადამიანის მსგავს მუშად ფიქრის ნაცვლად, ის საუკეთესოდ უნდა გავიგოთ, როგორც ვიწრო ფუნქციების შესასრულებლად გაწვრთნილი ხელსაწყოების ერთობლიობა. ეს ხელსაწყოები მოიცავს მანქანური სწავლების ალგორითმებს, რომლებიც აანალიზებენ დიდ მონაცემებს, კომპიუტერული ხედვის სისტემებს, რომლებიც ამოწმებენ პროდუქტებს და ბუნებრივი ენის პროცესორებს, როგორიცაა ჩატბოტები, რომლებიც ამუშავებენ მომხმარებელთა ძირითად მოთხოვნებს. პრაქტიკული თვალსაზრისით, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სამუშაოს ნაწილების ავტომატიზაცია : მას შეუძლია სწრაფად გადაამოწმოს ათასობით დოკუმენტი შესაბამისი ინფორმაციის მოსაძებნად, მართოს მანქანა წინასწარ განსაზღვრული მარშრუტით ან უპასუხოს მომხმარებელთა მომსახურების მარტივ კითხვებს. ეს ამოცანაზე ორიენტირებული უნარი ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტი ხშირად ავსებს ადამიან მუშაკებს განმეორებითი მოვალეობების შესრულებით.

უმნიშვნელოვანესია, რომ სამუშაოების უმეტესობა მრავალი ამოცანისგან შედგება და მხოლოდ ზოგიერთი მათგანი შეიძლება იყოს შესაფერისი ხელოვნური ინტელექტის ავტომატიზაციისთვის. McKinsey-ის ანალიზმა აჩვენა, რომ თანამედროვე ტექნოლოგიებით პროფესიების 5%-ზე ნაკლების სრულად ავტომატიზაციაა შესაძლებელი AI Replacement Jobs Statistics and Facts [2024*] ). სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ადამიანის სრული ჩანაცვლება უმეტეს როლებში კვლავ რთულია. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სამუშაოს სეგმენტების პროფესიების დაახლოებით 60%-ს აქვს აქტივობების მნიშვნელოვანი ნაწილი, რომელთა ავტომატიზაცია შესაძლებელია ხელოვნური ინტელექტისა და პროგრამული რობოტების მიერ ( AI Replacement Jobs Statistics and Facts [2024*] ). ეს ხსნის, თუ რატომ ვხედავთ ხელოვნურ ინტელექტს დამხმარე ინსტრუმენტად - მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის სისტემამ შეიძლება გაუმკლავდეს სამუშაოს კანდიდატების საწყის სკრინინგს, მონიშნოს საუკეთესო რეზიუმეები ადამიანი დამსაქმებლისთვის განსახილველად. ხელოვნური ინტელექტის ძლიერი მხარე მდგომარეობს მის სისწრაფესა და თანმიმდევრულობაში კარგად განსაზღვრული ამოცანებისთვის, მაშინ როდესაც ადამიანები ინარჩუნებენ უპირატესობას დავალებების ჯვარედინი მოქნილობით, რთული განსჯით და ინტერპერსონალური უნარებით.

ბევრი ექსპერტი ხაზს უსვამს ამ განსხვავებას. „ჩვენ ჯერ არ ვიცით სრული გავლენა, მაგრამ ისტორიაში არცერთ ტექნოლოგიას არ შეუმცირებია დასაქმება ინტერნეტში“, - აღნიშნავს სან-ფრანცისკოს ფედერალური სარეზერვო სისტემის პრეზიდენტი მერი ს. დეილი და ხაზს უსვამს, რომ ხელოვნური ინტელექტი, სავარაუდოდ, შეცვლის ჩვენს მუშაობის წესს და არა მყისიერად გახდის ადამიანებს მოძველებულს ( სამხრეთ-ფრანცისკოს ფედერალური სარეზერვო სისტემის ხელმძღვანელი მერი დეილი Fortune Brainstorm Tech Conference-ზე: ხელოვნური ინტელექტი ცვლის ამოცანებს, არა ადამიანებს - სან-ფრანცისკოს ფედერალური სარეზერვო სისტემა ). უახლოეს მომავალში ხელოვნური ინტელექტი „ცვლის ამოცანებს და არა ადამიანებს“, აძლიერებს ადამიანის როლებს ყოველდღიური მოვალეობების აღებით და საშუალებას აძლევს მუშაკებს, ფოკუსირება მოახდინონ უფრო რთულ პასუხისმგებლობებზე. ამ დინამიკის გაგება მნიშვნელოვანია იმის დასადგენად, თუ რომელ სამუშაოებს ჩაანაცვლებს ხელოვნური ინტელექტი და რომელ სამუშაოებს ვერ ჩაანაცვლებს ხელოვნური ინტელექტი - ხშირად სწორედ სამუშაოებში არსებული ინდივიდუალური ამოცანებია (განსაკუთრებით განმეორებადი, წესებზე დაფუძნებული ამოცანები) ყველაზე დაუცველი ავტომატიზაციის მიმართ.

სამუშაოები, რომლებიც, სავარაუდოდ, ხელოვნური ინტელექტით ჩანაცვლდება (სექტორების მიხედვით)

მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შესაძლოა ერთ ღამეში სრულად ვერ დაიპყროს უმეტესი პროფესია, გარკვეული სექტორები და სამუშაო კატეგორიები გაცილებით უფრო მგრძნობიარეა ავტომატიზაციის მიმართ, ვიდრე სხვები. ესენი, როგორც წესი, ისეთი სფეროებია, სადაც უხვი რუტინული პროცესები, მონაცემთა დიდი მოცულობა ან პროგნოზირებადი ფიზიკური მოძრაობებია - სფეროები, სადაც თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტი და რობოტიკა წარმატებით სარგებლობს. ქვემოთ ჩვენ განვიხილავთ ინდუსტრიებსა და როლებს, რომლებსაც, სავარაუდოდ, ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებს , რეალურ მაგალითებთან და სტატისტიკასთან ერთად, რომლებიც ამ ტენდენციებს ასახავს:

წარმოება და წარმოება

წარმოება ერთ-ერთი პირველი სფერო იყო, რომელმაც იგრძნო ავტომატიზაციის გავლენა სამრეწველო რობოტებისა და ჭკვიანი მანქანების მეშვეობით. განმეორებითი ასაწყობი ხაზის სამუშაოებს და მარტივ საწარმოო დავალებებს სულ უფრო ხშირად ასრულებენ ხელოვნური ინტელექტით მართული ხედვისა და კონტროლის მქონე რობოტები. მაგალითად, ელექტრონიკის მსხვილმა მწარმოებელმა Foxconn-მა ერთ ობიექტში 60,000 ქარხნული მუში მსოფლიოს 10 უმსხვილესი დამსაქმებლიდან 3 მუშაკს რობოტებით ცვლის | მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი ). მსოფლიოს მასშტაბით საავტომობილო ქარხნებში რობოტული მკლავები ზუსტად ადუღებენ და ღებავენ, რაც ამცირებს ფიზიკური შრომის საჭიროებას. შედეგად, წარმოების მრავალი ტრადიციული სამუშაო ადგილი - მანქანების ოპერატორები, აწყობის სპეციალისტები, შეფუთვები - ხელოვნური ინტელექტით მართული მანქანებით იცვლება. მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის მონაცემებით, ასაწყობი და ქარხნის მუშაკების როლები მცირდება და ბოლო წლებში მილიონობით ასეთი სამუშაო ადგილი უკვე შემცირდა ავტომატიზაციის დაჩქარების გამო ( ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ცვლის სამუშაო ადგილების სტატისტიკასა და ფაქტებს [2024*] ). ეს ტენდენცია გლობალურია: ინდუსტრიული ქვეყნები, როგორიცაა იაპონია, გერმანია, ჩინეთი და აშშ, იყენებენ წარმოების ხელოვნურ ინტელექტს პროდუქტიულობის გაზრდის მიზნით, ხშირად ადამიანური ხაზის მუშაკების ხარჯზე. დადებითი მხარე ის არის, რომ ავტომატიზაციას შეუძლია ქარხნები უფრო ეფექტური გახადოს და ახალი ტექნიკური სამუშაო ადგილებიც კი შექმნას (მაგალითად, რობოტი ტექნიკური მომსახურების ტექნიკოსები), თუმცა წარმოების მარტივი როლები აშკარად გაქრობის რისკის ქვეშაა.

საცალო ვაჭრობა და ელექტრონული კომერცია

საცალო ვაჭრობის სექტორში ხელოვნური ინტელექტი ცვლის მაღაზიების ფუნქციონირებისა და მომხმარებლების მიერ შესყიდვების წესს. შესაძლოა, ყველაზე თვალსაჩინო ცვლილება თვითმომსახურების კიოსკებისა და ავტომატიზირებული მაღაზიების ზრდა იყოს. მოლარის სამუშაო ადგილები, რომელიც ოდესღაც საცალო ვაჭრობაში ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული პოზიცია იყო, მცირდება, რადგან საცალო ვაჭრობის კომპანიები ინვესტირებას ახდენენ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ სალარო სისტემებში. მსხვილ სასურსათო ქსელებსა და სუპერმარკეტებს ახლა აქვთ თვითმომსახურების სალაროები, ხოლო ისეთმა კომპანიებმა, როგორიცაა Amazon, დანერგეს „უბრალოდ გადით“ მაღაზიები (Amazon Go), სადაც ხელოვნური ინტელექტი და სენსორები აკონტროლებენ შესყიდვებს ადამიანური მოლარის გარეშე. აშშ-ის შრომის სტატისტიკის ბიურომ უკვე დააფიქსირა მოლარის დასაქმების შემცირება - 2019 წელს 1.4 მილიონი მოლარიდან 2023 წელს დაახლოებით 1.2 მილიონამდე - და პროგნოზირებს, რომ ეს რიცხვი მომდევნო ათწლეულში კიდევ 10%-ით შემცირდება ( თვითმომსახურება აქ დარჩება. მაგრამ ის ანგარიშსწორებას გადის | AP News ). საცალო ვაჭრობაში ინვენტარის მართვა და საწყობები ასევე ავტომატიზირდება: რობოტები დახეტიალობენ საწყობებში და იღებენ ნივთებს (მაგალითად, Amazon-ი თავის შესრულების ცენტრებში 200 000-ზე მეტ მობილურ რობოტს ასაქმებს, რომლებიც ადამიან ამკრეფებთან ერთად მუშაობენ). ზოგიერთ მსხვილ მაღაზიაში ხელოვნური ინტელექტით მართული რობოტები იატაკის ისეთ დავალებებსაც კი ასრულებენ, როგორიცაა თაროების სკანირება და დასუფთავება. საბოლოო შედეგი კი საცალო ვაჭრობაში ისეთი საწყისი დონის სამუშაო ადგილების შემცირებაა, როგორიცაა საწყობის თანამშრომლები, საწყობის ამკრეფები და მოლარეები. მეორეს მხრივ, საცალო ვაჭრობაში ხელოვნური ინტელექტი ქმნის მოთხოვნას კვალიფიციურ მუშაკებზე, რომლებსაც შეუძლიათ ელექტრონული კომერციის ალგორითმების მართვა ან მომხმარებელთა მონაცემების ანალიზი. მიუხედავად ამისა, როდესაც საქმე ეხება იმას, თუ რომელ სამუშაოებს ჩაანაცვლებს ხელოვნური ინტელექტი საცალო ვაჭრობაში , ავტომატიზაციის მთავარი სამიზნეები დაბალი კვალიფიკაციის მქონე როლებია განმეორებადი მოვალეობებით.

ფინანსები და საბანკო საქმე

ფინანსები ადრევე ახორციელებდა პროგრამული უზრუნველყოფის ავტომატიზაციის დანერგვას და დღევანდელი ხელოვნური ინტელექტი აჩქარებს ამ ტენდენციას. ბევრ სამუშაოს, რომელიც მოიცავს ციფრების დამუშავებას, დოკუმენტების განხილვას ან რუტინული გადაწყვეტილებების მიღებას, ალგორითმები ასრულებენ. ნათელი მაგალითია JPMorgan Chase- , სადაც ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული პროგრამა, სახელწოდებით COIN, დაინერგა იურიდიული დოკუმენტებისა და სესხის ხელშეკრულებების გასაანალიზებლად. COIN-ს შეუძლია კონტრაქტების გადახედვა წამებში - სამუშაო, რომელიც ყოველწლიურად იურისტებსა და სესხის ოფიცრებს 360,000 საათს ( JPMorgan-ის პროგრამული უზრუნველყოფა წამებში აკეთებს იმას, რასაც იურისტებს 360,000 საათი სჭირდებოდათ | The Independent | The Independent ). ამით მან ეფექტურად ჩაანაცვლა ბანკის ოპერაციებში უმცროსი იურიდიული/ადმინისტრაციული როლების დიდი ნაწილი. ფინანსურ ინდუსტრიაში, ალგორითმულმა სავაჭრო სისტემებმა ჩაანაცვლა ადამიანი ტრეიდერების დიდი რაოდენობა, ტრანზაქციების უფრო სწრაფად და ხშირად უფრო მომგებიანად შესრულებით. ბანკები და სადაზღვევო ფირმები ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ თაღლითობის გამოვლენის, რისკების შეფასებისა და მომხმარებელთა მომსახურების ჩატბოტებისთვის, რაც ამცირებს ანალიტიკოსებისა და მომხმარებელთა მხარდაჭერის პერსონალის საჭიროებას. ბუღალტერიასა და აუდიტშიც კი, ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს შეუძლიათ ავტომატურად დააკლასიფონ ტრანზაქციები და აღმოაჩინონ ანომალიები, რაც საფრთხეს უქმნის ტრადიციულ ბუღალტრულ სამუშაოებს. დადგენილია, რომ ბუღალტრული აღრიცხვისა და აღრიცხვის კლერკების თანამდებობები ერთ-ერთი ყველაზე მაღალი რისკის ქვეშაა და, სავარაუდოდ, ეს თანამდებობები მნიშვნელოვნად შემცირდება, რადგან ხელოვნური ინტელექტის ბუღალტრული პროგრამული უზრუნველყოფა უფრო ქმედითი გახდება ( 60+ სტატისტიკა ხელოვნური ინტელექტის მიერ სამუშაო ადგილების ჩანაცვლების შესახებ (2024) ). მოკლედ, ფინანსური სექტორი ხედავს, თუ როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი მონაცემთა დამუშავებასთან, დოკუმენტაციასთან და რუტინულ გადაწყვეტილებების მიღებასთან დაკავშირებულ სამუშაოებს - ბანკის მოლარეებიდან (ბანკომატებისა და ონლაინ ბანკინგის გამო) შუა ოფისის ანალიტიკოსებამდე - ამავდროულად, იზრდება ფინანსური გადაწყვეტილებების მიღების უფრო მაღალი დონის თანამდებობები.

ტექნოლოგია და პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავება

შეიძლება ირონიულად ჟღერდეს, მაგრამ ტექნოლოგიური სექტორი - სწორედ ის ინდუსტრია, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს ქმნის - ასევე ავტომატიზირებს საკუთარი სამუშაო ძალის ნაწილებს. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის აჩვენა, რომ კოდის წერა აღარ არის მხოლოდ ადამიანის უნარი. ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ასისტენტებს (როგორიცაა GitHub Copilot და OpenAI-ის Codex) შეუძლიათ პროგრამული კოდის მნიშვნელოვანი ნაწილის ავტომატურად გენერირება. ეს ნიშნავს, რომ პროგრამირების ზოგიერთი რუტინული დავალება, განსაკუთრებით სტანდარტული კოდის წერა ან მარტივი შეცდომების გამართვა, შეიძლება ხელოვნურ ინტელექტს გადაეცეს. ტექნოლოგიური კომპანიებისთვის ამან საბოლოოდ შეიძლება შეამციროს ახალგაზრდა დეველოპერების დიდი გუნდების საჭიროება. პარალელურად, ხელოვნური ინტელექტი ახდენს IT და ადმინისტრაციული ფუნქციების ოპტიმიზაციას ტექნოლოგიურ ფირმებში. თვალსაჩინო მაგალითი: 2023 წელს IBM-მა გამოაცხადა გარკვეული ბექ-ოფისის პოზიციებზე დაქირავების შეჩერების შესახებ , რომ მომხმარებელთან არაკონტაქტური სამუშაოების დაახლოებით ( Bloomberg-ის ცნობით, IBM შეაჩერებს დაქირავებას 7,800 სამუშაო ადგილის ხელოვნური ინტელექტით ჩანაცვლების გეგმის ფარგლებში, იტყობინება Reuters ). ეს პოზიციები მოიცავს ადმინისტრაციულ და ადამიანური რესურსების პოზიციებს, რომლებიც მოიცავს დაგეგმვას, დოკუმენტაციას და სხვა რუტინულ პროცესებს. IBM-ის შემთხვევა აჩვენებს, რომ ტექნოლოგიურ სექტორში თეთრსაყელოიანი სამუშაოებიც კი ავტომატიზირებადია, როდესაც ისინი განმეორებითი დავალებებისგან შედგება - ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაგეგმვის, ჩანაწერების შენახვისა და ძირითადი მოთხოვნების დამუშავება ადამიანის ჩარევის გარეშე. მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ჭეშმარიტად კრეატიული და რთული პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის სამუშაო ადამიანის ხელში რჩება (ხელოვნურ ინტელექტს ჯერ კიდევ არ აქვს გამოცდილი ინჟინრის ზოგადი პრობლემების გადაჭრის უნარი). თუმცა , ტექნოლოგებისთვის, სამუშაოს ჩვეულებრივ ნაწილებს ხელოვნური ინტელექტი იკავებენ - და კომპანიებს შეიძლება დასჭირდეთ ნაკლები საწყისი დონის კოდირების სპეციალისტი, ხარისხის უზრუნველყოფის ტესტერი ან IT დამხმარე პერსონალი, რადგან ავტომატიზაციის ინსტრუმენტები გაუმჯობესდება. არსებითად, ტექნოლოგიური სექტორი იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს რუტინული ან მხარდაჭერაზე ორიენტირებული სამუშაოების შესაცვლელად, ხოლო ადამიანურ ნიჭს უფრო ინოვაციურ და მაღალი დონის ამოცანებზე გადამისამართებს.

მომხმარებელთა მომსახურება და მხარდაჭერა

ხელოვნური ინტელექტით მართულმა ჩატბოტებმა და ვირტუალურმა ასისტენტებმა მომხმარებელთა მომსახურების სფეროში უზარმაზარი წინსვლა განიცადეს. მომხმარებელთა მოთხოვნების დამუშავება - იქნება ეს ტელეფონით, ელექტრონული ფოსტით თუ ჩატით - შრომატევადი ფუნქციაა, რომლის ოპტიმიზაციასაც კომპანიები დიდი ხანია ცდილობენ. ახლა, მოწინავე ენობრივი მოდელების წყალობით, ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს შეუძლიათ საკმაოდ ადამიანური საუბრების წარმოება. ბევრმა კომპანიამ ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტები მხარდაჭერის პირველ ხაზად გამოიყენა, რომლებიც ხშირად დასმულ კითხვებს (ანგარიშის გადატვირთვა, შეკვეთების თვალყურის დევნება, ხშირად დასმული კითხვები) ადამიანური აგენტის გარეშე წყვეტენ. ამან ქოლ-ცენტრის და დამხმარე სამსახურის პოზიციების ჩანაცვლება დაიწყო. მაგალითად, ტელეკომუნიკაციებისა და კომუნალური კომპანიები იუწყებიან, რომ მომხმარებელთა მოთხოვნების მნიშვნელოვან ნაწილს მთლიანად ვირტუალური აგენტები წყვეტენ. ინდუსტრიის ლიდერები პროგნოზირებენ, რომ ეს ტენდენცია მხოლოდ გაიზრდება: Zendesk-ის აღმასრულებელი დირექტორი, ტომ ეგემეიერი, ვარაუდობს, რომ მომხმარებელთა ურთიერთქმედების 100% რაიმე ფორმით ხელოვნურ ინტელექტს მოიცავს და რომ უახლოეს მომავალში მოთხოვნების 80%-ს ადამიანური აგენტი არ დასჭირდება ( 59 ხელოვნური ინტელექტის მომხმარებელთა მომსახურების სტატისტიკა 2025 წლისთვის ). ასეთი სცენარი გულისხმობს ადამიანური მომხმარებელთა მომსახურების წარმომადგენლების საჭიროების მნიშვნელოვნად შემცირებას. კვლევები აჩვენებს, რომ მომხმარებელთა მომსახურების გუნდების მეოთხედზე მეტმა უკვე ინტეგრირება მოახდინა ხელოვნური ინტელექტის ყოველდღიურ სამუშაო პროცესებში, ხოლო ბიზნესებმა, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს „ვირტუალურ აგენტებს“ იყენებენ, მომხმარებელთა მომსახურების ხარჯები 30%-მდე შეამცირეს ( მომხმარებელთა მომსახურება: როგორ გარდაქმნის ხელოვნური ინტელექტი ურთიერთქმედებებს - Forbes ). დამხმარე სამუშაოების ტიპები, რომლებიც, სავარაუდოდ, ხელოვნური ინტელექტით ჩანაცვლდება, არის ის, რაც მოიცავს სცენარირებულ პასუხებს და რუტინულ პრობლემების მოგვარებას - მაგალითად, პირველი დონის ქოლ-ცენტრის ოპერატორი, რომელიც მიჰყვება განსაზღვრულ სცენარს საერთო პრობლემებისთვის. მეორეს მხრივ, მომხმარებელთა სიტუაციები, რომლებიც რთული ან ემოციურად დატვირთულია, ხშირად მაინც გადაეცემა ადამიან აგენტებს. საერთო ჯამში, ხელოვნური ინტელექტი სწრაფად გარდაქმნის მომხმარებელთა მომსახურების როლებს , ავტომატიზირებს მარტივ დავალებებს და ამით ამცირებს საჭირო საწყისი დონის დამხმარე პერსონალის რაოდენობას.

ტრანსპორტირება და ლოჯისტიკა

ხელოვნური ინტელექტით მართული სამუშაო ადგილების ჩანაცვლებასთან დაკავშირებით ცოტა ინდუსტრიამ მიიპყრო ისეთივე ყურადღება, როგორც ტრანსპორტირებამ. თვითმართვადი მანქანების - სატვირთო მანქანების, ტაქსების და მიწოდების ბოტების - განვითარება პირდაპირ საფრთხეს უქმნის მართვის საკითხთან დაკავშირებულ პროფესიებს. მაგალითად, სატვირთო გადაზიდვების ინდუსტრიაში, მრავალი კომპანია ავტონომიურ ნახევრად სატვირთო მანქანებს გამოცდის მაგისტრალებზე. თუ ეს ძალისხმევა წარმატებული იქნება, შორ მანძილზე გადაადგილების სატვირთო მანქანების მძღოლები შეიძლება დიდწილად ჩანაცვლდნენ თვითმართვადი მანქანებით, რომლებსაც თითქმის 24/7 შეუძლიათ მუშაობა. ზოგიერთი შეფასება საკმაოდ დამაჯერებელია: ავტომატიზაციამ საბოლოოდ შეიძლება ჩაანაცვლოს შორ მანძილზე გადაადგილების სამუშაოების 90%-მდე, თუ თვითმართვადი ტექნოლოგია სრულად ამოქმედდება და სანდო გახდება ( ავტონომიური სატვირთო მანქანები მალე შეიძლება დაიკავონ ყველაზე არასასურველი სამუშაო შორ მანძილზე გადაზიდვებში ). სატვირთო მანქანების მართვა ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული სამუშაოა ბევრ ქვეყანაში (მაგალითად, ეს არის ამერიკელი მამაკაცების მთავარი დამსაქმებელი კოლეჯის ხარისხის არმქონეებისთვის), ამიტომ აქ გავლენა შეიძლება უზარმაზარი იყოს. ჩვენ უკვე ვხედავთ თანდათანობით ნაბიჯებს - ავტონომიური შატლის ავტობუსები ზოგიერთ ქალაქში, საწყობის მანქანები და პორტის ტვირთის გადამზიდავები, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ხელმძღვანელობს და უპილოტო ტაქსების საპილოტე პროგრამები ისეთ ქალაქებში, როგორიცაა სან-ფრანცისკო და ფენიქსი. , ათასობით მძღოლის გარეშე ტაქსის მომსახურება შესთავაზეს , რაც მომავალზე მიანიშნებს, სადაც ტაქსის მძღოლებსა და Uber/Lyft-ის მძღოლებზე მოთხოვნა შესაძლოა ნაკლები იყოს. მიწოდებისა და ლოჯისტიკის სფეროში, დრონები და ტროტუარის რობოტები ბოლო მილის მიწოდებისთვის ცდიან, რამაც შეიძლება შეამციროს კურიერების საჭიროება. კომერციული ავიაციაც კი ექსპერიმენტებს ატარებს ავტომატიზაციის გაზრდაზე (თუმცა, უსაფრთხოების პრობლემების გამო, ავტონომიური სამგზავრო თვითმფრინავები, სავარაუდოდ, ათწლეულების შემდეგ, თუ საერთოდ შეიქმნება). ამჟამად, ავტომობილების მძღოლები და ოპერატორები იმ სამუშაოებს შორის არიან, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი, სავარაუდოდ, ჩაანაცვლებს . ტექნოლოგია სწრაფად ვითარდება კონტროლირებად გარემოში: საწყობები იყენებენ თვითმართვად ამწეებს, ხოლო პორტები - ავტომატიზირებულ ამწეებს. რადგან ეს წარმატებები საზოგადოებრივ გზებზე ვრცელდება, ისეთი პოზიციები, როგორიცაა სატვირთო მანქანის მძღოლი, ტაქსის მძღოლი, კურიერის მძღოლი და ამწე-ამწე-ოპერატორი, დაკნინების წინაშე დგას. დრო გაურკვეველია - რეგულაციები და ტექნიკური გამოწვევები ნიშნავს, რომ ადამიანი მძღოლები ჯერ არ ქრება - მაგრამ ტრაექტორია ნათელია.

ჯანდაცვა

ჯანდაცვა ის სექტორია, სადაც ხელოვნური ინტელექტის გავლენა სამუშაო ადგილებზე კომპლექსურია. ერთი მხრივ, ხელოვნური ინტელექტი ავტომატიზირებს გარკვეულ ანალიტიკურ და დიაგნოსტიკურ ამოცანებს , რომლებსაც ოდესღაც მხოლოდ მაღალკვალიფიციური პროფესიონალები ასრულებდნენ. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს ახლა შეუძლიათ სამედიცინო სურათების (რენტგენის, მაგნიტურ-რეზონანსული ტომოგრაფიის, კომპიუტერული ტომოგრაფიის) ანალიზი შესანიშნავი სიზუსტით. შვედურ კვლევაში, ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით მომუშავე რადიოლოგმა მამოგრაფიული სკანირებით 20%-ით მეტი ძუძუს კიბო აღმოაჩინა, ვიდრე ორი ადამიანი რადიოლოგის ერთად მუშაობა ( ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი რენტგენის სხივების მკითხველ ექიმებს, თუ უბრალოდ გააუმჯობესებს მათ, ვიდრე ოდესმე? | AP News ). ეს იმაზე მიუთითებს, რომ ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილ ერთ ექიმს შეუძლია მრავალი ექიმის სამუშაოს შესრულება, რაც პოტენციურად ამცირებს იმდენი ადამიანი რადიოლოგის ან პათოლოგის საჭიროებას. ავტომატიზირებულ ლაბორატორიულ ანალიზატორებს შეუძლიათ სისხლის ანალიზების ჩატარება და დარღვევების აღმოჩენა ყოველ ეტაპზე ადამიანი ლაბორატორიის ტექნიკოსების გარეშე. ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტები ასევე ამუშავებენ პაციენტების დახარისხებას და ძირითად კითხვებს - ზოგიერთი საავადმყოფო იყენებს სიმპტომების შემმოწმებელ ბოტებს, რათა პაციენტებს ურჩიოს, საჭიროა თუ არა მათ მოსვლა, რამაც შეიძლება შეამციროს დატვირთვა ექთნებსა და სამედიცინო ქოლ-ცენტრებზე. ადმინისტრაციული ჯანდაცვის სამუშაოები განსაკუთრებით იცვლება: დაგეგმვა, სამედიცინო კოდირება და ბილინგები მაღალი ხარისხის ავტომატიზაციას განიცდის ხელოვნური ინტელექტის პროგრამული უზრუნველყოფის საშუალებით. თუმცა, პაციენტის მოვლის პირდაპირი როლები დიდწილად უცვლელი რჩება ჩანაცვლების თვალსაზრისით. რობოტს შეუძლია დაეხმაროს ქირურგიულ ჩარევაში ან პაციენტების გადაყვანაში, მაგრამ ექთნები, ექიმები და მომვლელები ასრულებენ რთული, ემპათიური ამოცანების ფართო სპექტრს, რომელთა სრულად გამეორება ხელოვნურ ინტელექტს ამჟამად არ შეუძლია. მაშინაც კი, თუ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაავადების დიაგნოზირება, პაციენტებს ხშირად სურთ, რომ ადამიანი ექიმი ახსნას და უმკურნალოს მას. ჯანდაცვა ასევე აწყდება მკაცრ ეთიკურ და მარეგულირებელ ბარიერებს ადამიანების ხელოვნური ინტელექტით სრულად ჩანაცვლების თვალსაზრისით. ამრიგად, მიუხედავად იმისა, რომ ჯანდაცვის სფეროში კონკრეტული სამუშაო ადგილები (როგორიცაა სამედიცინო ანგარიშსწორების სპეციალისტები, ტრანსკრიფციის სპეციალისტები და ზოგიერთი დიაგნოსტიკური სპეციალისტი) ხელოვნური ინტელექტით ივსება ან ნაწილობრივ იცვლება , ჯანდაცვის სპეციალისტების უმეტესობა ხელოვნურ ინტელექტს აღიქვამს, როგორც ინსტრუმენტს, რომელიც აძლიერებს მათ სამუშაოს და არა როგორც შემცვლელს. გრძელვადიან პერსპექტივაში, რადგან ხელოვნური ინტელექტი უფრო განვითარებული ხდება, მას შეუძლია გაუმკლავდეს ანალიზსა და რუტინულ შემოწმებებში უფრო მეტ მძიმე სამუშაოს - მაგრამ ახლა ადამიანები კვლავ რჩებიან ჯანდაცვის მიწოდების ცენტრში.

შეჯამებისთვის, ხელოვნური ინტელექტით ჩანაცვლება ყველაზე მეტად სავარაუდოა იმ სამუშაო ადგილებზე, რომლებიც ხასიათდება რუტინული, განმეორებადი ამოცანებითა და პროგნოზირებადი გარემოთი: ქარხნის მუშები, საოფისე და ადმინისტრაციული პერსონალი, საცალო მოლარეები, მომხმარებელთა მომსახურების ძირითადი აგენტები, მძღოლები და გარკვეული საწყისი დონის პროფესიული პოზიციები. მართლაც, მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის პროგნოზებით უახლოეს მომავალში (2027 წლისთვის) მონაცემთა შეყვანის სპეციალისტები კლებადი თანამდებობების სიის სათავეში არიან ( 7.5 მილიონი ასეთი სამუშაო ადგილის გაუქმება), შემდეგ მოდიან ადმინისტრაციული მდივნები და ბუღალტრული აღრიცხვის სპეციალისტები , ყველა ეს თანამდებობა ავტომატიზაციისადმი მაღალი მგრძნობელობისაა ( 60+ სტატისტიკა ხელოვნური ინტელექტის მიერ სამუშაოების ჩანაცვლების შესახებ (2024) ). ხელოვნური ინტელექტი სხვადასხვა სიჩქარით ვრცელდება ინდუსტრიებში, მაგრამ მისი მიმართულება თანმიმდევრულია - სექტორებში უმარტივესი ამოცანების ავტომატიზაცია. შემდეგი ნაწილი განიხილავს მეორე მხარეს: რომელი სამუშაოების ყველაზე ნაკლებად სავარაუდო ხელოვნური ინტელექტით და ადამიანური თვისებები, რომლებიც იცავს ამ როლებს.

სამუშაოები, რომელთა ჩანაცვლებაც ყველაზე ნაკლებად სავარაუდოა/სამუშაოები, რომელთა ჩანაცვლებაც ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია (და რატომ)

ყველა სამუშაო ადგილი არ არის ავტომატიზაციის მაღალი რისკის ქვეშ. სინამდვილეში, ბევრი როლი ეწინააღმდეგება ხელოვნური ინტელექტით ჩანაცვლებას, რადგან ისინი მოითხოვს უნიკალურ ადამიანურ შესაძლებლობებს ან ხდება არაპროგნოზირებად გარემოში, რომელშიც მანქანები ვერ ნავიგაციას ახდენენ. რამდენადაც განვითარებულია ხელოვნური ინტელექტი, მას აქვს აშკარა შეზღუდვები ადამიანის შემოქმედებითობის, თანაგრძნობისა და ადაპტირების უნარის რეპლიკაციაში. McKinsey-ის კვლევამ აღნიშნა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ავტომატიზაცია გარკვეულწილად იმოქმედებს თითქმის ყველა პროფესიაზე, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გაუმკლავდეს მხოლოდ ნაწილებს და არა მთლიან როლებს - რაც გულისხმობს, რომ სრულად ავტომატიზირებული სამუშაოები იქნება გამონაკლისი და არა წესი ( ხელოვნური ინტელექტის მიერ სამუშაო ადგილების სტატისტიკისა და ფაქტების ჩანაცვლება [2024*] ). აქ ჩვენ გამოვყოფთ იმ სამუშაო ადგილების ტიპებს, რომლებიც ნაკლებად სავარაუდოა, რომ ჩანაცვლდეს ხელოვნური ინტელექტით უახლოეს მომავალში და რატომ არის ეს როლები უფრო „ხელოვნური ინტელექტისადმი მდგრადი“:

• პროფესიები, რომლებიც მოითხოვს ადამიანურ თანაგრძნობას და პირად ურთიერთქმედებას: სამუშაო ადგილები, რომლებიც ემოციურ დონეზე ადამიანების მოვლას, სწავლებას ან გაგებას ეხება, შედარებით უსაფრთხოა ხელოვნური ინტელექტისგან. ესენია ჯანდაცვის პროვაიდერები , როგორიცაა ექთნები, ხანდაზმულთა მომვლელები და თერაპევტები, ასევე მასწავლებლები, სოციალური მუშაკები და კონსულტანტები . ასეთი როლები მოითხოვს თანაგრძნობას, ურთიერთობების დამყარებას და სოციალური სიგნალების წაკითხვას - სფეროები, სადაც მანქანებს უჭირთ. მაგალითად, ადრეული ბავშვობის განათლება გულისხმობს აღზრდას და დახვეწილ ქცევით სიგნალებზე რეაგირებას, რომელთა რეპლიკაციაც ვერცერთ ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია. Pew Research-ის თანახმად, მუშაკთა დაახლოებით 23% დასაქმებულია ხელოვნური ინტელექტის დაბალი ზემოქმედების მქონე სამუშაოებში (ხშირად მზრუნველობაში, განათლებაში და ა.შ.), როგორიცაა ძიძები, სადაც ძირითადი ამოცანები (მაგალითად, ბავშვის აღზრდა) მდგრადია ავტომატიზაციის მიმართ . ადამიანები, როგორც წესი, ამ სფეროებში ადამიანურ შეხებას ამჯობინებენ: ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება დეპრესიის დიაგნოზი დასვას, მაგრამ პაციენტებს, როგორც წესი, სურთ თავიანთ გრძნობებზე ადამიან თერაპევტთან საუბარი და არა ჩატბოტთან.

• კრეატიული და მხატვრული პროფესიები: სამუშაო, რომელიც მოიცავს კრეატიულობას, ორიგინალურობას და კულტურულ გემოვნებას, როგორც წესი, ეწინააღმდეგება სრულ ავტომატიზაციას. მწერლები, მხატვრები, მუსიკოსები, კინორეჟისორები, მოდის დიზაინერები - ეს პროფესიონალები ქმნიან კონტენტს, რომელიც ფასდება არა მხოლოდ ფორმულის დაცვის, არამედ ახალი, წარმოსახვითი იდეების დანერგვის გამო. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ხელი შეუწყოს კრეატიულობას (მაგალითად, უხეში ესკიზების ან დიზაინის შემოთავაზებების გენერირება), მაგრამ მას ხშირად აკლია ნამდვილი ორიგინალურობა და ემოციური სიღრმე . მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებულმა ხელოვნებამ და წერამ სათაურები მოიცვა, ადამიან შემოქმედებით ადამიანებს კვლავ აქვთ უპირატესობა ისეთი მნიშვნელობის შექმნაში, რომელიც სხვა ადამიანებთან რეზონანსს იწვევს. ადამიანის მიერ შექმნილ ხელოვნებას ასევე აქვს საბაზრო ღირებულება (გაითვალისწინეთ ხელნაკეთი ნივთებისადმი ინტერესის გაგრძელება მასობრივი წარმოების მიუხედავად). გართობასა და სპორტშიც კი, ადამიანებს სურთ ადამიანის შესრულება. როგორც ბილ გეიტსმა ხუმრობით აღნიშნა ხელოვნურ ინტელექტზე ბოლოდროინდელ დისკუსიაში, „ჩვენ არ გვინდა ვუყუროთ კომპიუტერებს, რომლებიც ბეისბოლს თამაშობენ“. ( ბილ გეიტსი ამბობს, რომ ადამიანები არ დაგვჭირდება „უმეტესობისთვის“ ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში | EGW.News ) - ეს იმაზე მიუთითებს, რომ აღფრთოვანება ადამიანი სპორტსმენებისგან მოდის და, შესაბამისად, მრავალი შემოქმედებითი და საშემსრულებლო სამუშაო ადამიანურ საქმიანობად დარჩება.

• არაპროგნოზირებადი ფიზიკური სამუშაოს შემცველი სამუშაოები დინამიურ გარემოში: გარკვეული პრაქტიკული პროფესიები მოითხოვს ფიზიკურ ოსტატობას და პრობლემების ადგილზე გადაჭრას სხვადასხვა გარემოში - ისეთი რამ, რაც რობოტებისთვის ძალიან რთულია. გაიხსენეთ ისეთი კვალიფიციური პროფესიები, როგორიცაა ელექტრიკოსები, სანტექნიკოსები, დურგლები, მექანიკოსები ან თვითმფრინავების ტექნიკური მომსახურების ტექნიკოსები . ეს სამუშაოები ხშირად დაკავშირებულია არარეგულარულ გარემოსთან (ყველა სახლის გაყვანილობა ცოტა განსხვავებულია, ყველა სარემონტო საკითხი უნიკალურია) და მოითხოვს რეალურ დროში ადაპტაციას. ამჟამინდელი ხელოვნური ინტელექტით მართული რობოტები წარმატებით ახერხებენ სტრუქტურირებულ, კონტროლირებად გარემოში, როგორიცაა ქარხნები, მაგრამ ებრძვიან სამშენებლო მოედნის ან მომხმარებლის სახლის გაუთვალისწინებელ დაბრკოლებებს. ამრიგად, ხელოსნები და სხვები, რომლებიც მუშაობენ ფიზიკურ სამყაროში დიდი ცვალებადობით, ნაკლებად სავარაუდოა, რომ მალე შეიცვლებიან. მსოფლიოს უმსხვილესი დამსაქმებლების შესახებ ანგარიშში ხაზგასმულია, რომ მიუხედავად იმისა, რომ მწარმოებლები მზად არიან ავტომატიზაციისთვის, ისეთი სექტორები, როგორიცაა საველე მომსახურება ან ჯანდაცვა (მაგ., დიდი ბრიტანეთის ეროვნული ჯანდაცვის სამსახური ექიმებისა და ექთნების არმიით, რომელიც ასრულებს სხვადასხვა დავალებებს) რჩება „მტრულ ტერიტორიად“ რობოტებისთვის ( მსოფლიოს 10 უმსხვილესი დამსაქმებლიდან 3 ცვლის მუშაკებს რობოტებით | მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი ). მოკლედ, ჭუჭყიანი, მრავალფეროვანი და არაპროგნოზირებადი სამუშაოები ხშირად მაინც საჭიროებს ადამიანის ინფორმირებულობას .

• სტრატეგიული ლიდერობა და მაღალი დონის გადაწყვეტილების მიღება: ისეთი პოზიციები, რომლებიც მოითხოვს რთული გადაწყვეტილების მიღებას, კრიტიკულ აზროვნებას და ანგარიშვალდებულებას - როგორიცაა ბიზნეს აღმასრულებლები, პროექტის მენეჯერები და ორგანიზაციული ლიდერები - შედარებით დაცულია ხელოვნური ინტელექტის პირდაპირი ჩანაცვლებისგან. ეს პოზიციები მოიცავს მრავალი ფაქტორის სინთეზირებას, გაურკვევლობის პირობებში განსჯის გამოყენებას და ხშირად ადამიანურ დარწმუნებას და მოლაპარაკებას. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია მონაცემებისა და რეკომენდაციების მიწოდება, მაგრამ ხელოვნურ ინტელექტს მიანდო საბოლოო სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მიღება ან ადამიანების ხელმძღვანელობა არის ნაბიჯი, რომლის გადადგმისთვისაც კომპანიების (და თანამშრომლების) უმეტესობა მზად არ არის. უფრო მეტიც, ლიდერობა ხშირად დამოკიდებულია ნდობასა და შთაგონებაზე - თვისებებზე, რომლებიც გამომდინარეობს ადამიანური ქარიზმიდან და გამოცდილებიდან და არა ალგორითმებიდან. მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება ციფრები განსაზღვროს აღმასრულებელი დირექტორისთვის, აღმასრულებელი დირექტორის სამუშაო (ხედვის დასახვა, კრიზისების მართვა, პერსონალის მოტივაცია) ჯერჯერობით მხოლოდ ადამიანური რჩება. იგივე ეხება მთავრობის მაღალი რანგის წარმომადგენლებს, პოლიტიკის შემქმნელებს და სამხედრო ლიდერებს, სადაც ანგარიშვალდებულება და ეთიკური განსჯა უმთავრესია.

ხელოვნური ინტელექტის განვითარებასთან ერთად, მისი შესაძლებლობების საზღვრები შეიცვლება. ზოგიერთი როლი, რომელიც დღეს უსაფრთხოდ ითვლება, შესაძლოა საბოლოოდ ახალი ინოვაციების გამოწვევის წინაშე აღმოჩნდეს (მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის სისტემები თანდათან იჭრება შემოქმედებით სფეროებში მუსიკის შექმნით ან საინფორმაციო სტატიების წერით). თუმცა, ზემოთ ჩამოთვლილ სამუშაოებს აქვთ ჩაშენებული ადამიანური ელემენტები , რომელთა კოდირება რთულია: ემოციური ინტელექტი, ხელით მოხერხებულობა არასტრუქტურირებულ გარემოში, სხვადასხვა სფეროს აზროვნება და ნამდვილი კრეატიულობა. ეს ყველაფერი დამცავ თხრილს წარმოადგენს ამ პროფესიების გარშემო. მართლაც, ექსპერტები ხშირად ამბობენ, რომ მომავალში სამუშაოები განვითარდება და არა მთლიანად გაქრება - ამ როლებში მყოფი ადამიანები ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს კიდევ უფრო ეფექტურობის მისაღწევად გამოიყენებენ. ხშირად ციტირებული ფრაზა ამას ასახავს: ხელოვნური ინტელექტი არ ჩაგანაცვლებთ, მაგრამ ხელოვნური ინტელექტის მომხმარებელი ადამიანი შეიძლება ჩაგანაცვლოთ. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ისინი, ვინც ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ, სავარაუდოდ, ბევრ სფეროში გაუწევენ კონკურენციას მათ, ვინც ამას არ აკეთებს.

შეჯამებისთვის, ხელოვნური ინტელექტით ყველაზე ნაკლებად ჩანაცვლებადი სამუშაოები/სამუშაოები, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ვერ ჩაანაცვლებს, არის ის სამუშაოები, რომლებიც შემდეგიდან ერთ ან რამდენიმეს მოითხოვს: სოციალური და ემოციური ინტელექტი (ზრუნვა, მოლაპარაკება, მენტორობა), შემოქმედებითი ინოვაცია (ხელოვნება, კვლევა, დიზაინი), მობილურობა და სისწრაფე რთულ გარემოში (კვალიფიციური პროფესიები, საგანგებო სიტუაციებზე რეაგირება) და ზოგადი სურათის შეფასება (სტრატეგია, ლიდერობა). მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო მეტად შეაღწევს ამ სფეროებში, როგორც ასისტენტი, ადამიანის ძირითადი როლები, ჯერჯერობით, აქ დარჩება. მუშაკებისთვის გამოწვევაა ფოკუსირება იმ უნარებზე, რომელთა იმიტაცია ხელოვნურ ინტელექტს ადვილად არ შეუძლია - თანაგრძნობა, კრეატიულობა, ადაპტირება - რათა უზრუნველყონ, რომ ისინი მანქანების ღირებულ დამატებად დარჩნენ.

ექსპერტების მოსაზრებები სამუშაოს მომავალზე

გასაკვირი არ არის, რომ მოსაზრებები განსხვავებულია, ზოგი რადიკალურ ცვლილებებს წინასწარმეტყველებს, ზოგი კი უფრო თანდათანობით ევოლუციას უსვამს ხაზას. აქ ჩვენ შევკრიბეთ რამდენიმე საინტერესო ციტატა და პერსპექტივა აზრის ლიდერებისგან, რომლებიც მოლოდინების სპექტრს გვთავაზობენ:

• კაი-ფუ ლი (ხელოვნური ინტელექტის ექსპერტი და ინვესტორი): ლი მომდევნო ორი ათწლეულის განმავლობაში სამუშაო ადგილების მნიშვნელოვან ავტომატიზაციას პროგნოზირებს. „ათიდან ოც წლამდე, მე ვვარაუდობ, რომ ტექნიკურად შევძლებთ შეერთებულ შტატებში სამუშაო ადგილების 40-დან 50 პროცენტამდე ავტომატიზაციას“, - თქვა მან ( კაი-ფუ ლის ციტატები (წიგნის „ხელოვნური ინტელექტის სუპერძალების“ ავტორი) (გვერდი 6 / 9) ). ლი, რომელსაც ხელოვნურ ინტელექტში ათწლეულების გამოცდილება აქვს (მათ შორის Google-სა და Microsoft-ში ყოფილი თანამდებობები), თვლის, რომ ეს გავლენას მოახდენს პროფესიების ფართო სპექტრზე - არა მხოლოდ ქარხნის ან მომსახურების სფეროებში, არამედ ბევრ თეთრსაყელოიან თანამდებობაზე. ის აფრთხილებს, რომ იმ მუშაკებისთვისაც კი, რომლებიც სრულად არ არიან ჩანაცვლებულნი, ხელოვნური ინტელექტი „შეამცირებს მათ დამატებით ღირებულებას“ მათი სამუშაოს ნაწილის მიღებით, რაც პოტენციურად ამცირებს მუშაკთა მოლაპარაკების ძალასა და ხელფასებს. ეს შეხედულება ხაზს უსვამს შეშფოთებას ფართოდ გავრცელებული გადაადგილებისა და ხელოვნური ინტელექტის საზოგადოებრივი ზემოქმედების შესახებ, როგორიცაა გაზრდილი უთანასწორობა და ახალი სამუშაო ტრენინგის პროგრამების საჭიროება.

• მერი ს. დეილი (სან-ფრანცისკოს ფედერალური სარეზერვო სისტემის პრეზიდენტი): დეილი გვთავაზობს კონტრარგუმენტს, რომელიც ეკონომიკურ ისტორიაში ფესვგადგმულია. ის აღნიშნავს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი სამუშაო ადგილებს არღვევს, ისტორიული პრეცედენტები გრძელვადიან პერსპექტივაში წმინდა დაბალანსების ეფექტზე მიუთითებს. „ყველა ტექნოლოგიის ისტორიაში არცერთ ტექნოლოგიას არ შეუმცირებია დასაქმება ქსელში“, - აღნიშნავს დეილი და გვახსენებს, რომ ახალი ტექნოლოგიები, როგორც წესი, ახალი ტიპის სამუშაო ადგილების შექმნას უწყობენ ხელს, მაშინაც კი, როდესაც ისინი სხვებს ანაცვლებენ ( სამხრეთ-ფრანცისკოს ფედერალური სარეზერვო სისტემის ხელმძღვანელი მერი დეილი Fortune Brainstorm ტექნოლოგიურ კონფერენციაზე: ხელოვნური ინტელექტი ცვლის ამოცანებს, არა ადამიანებს - სან-ფრანცისკოს ფედერალური სარეზერვო სისტემა ). იგი ხაზს უსვამს, რომ ხელოვნური ინტელექტი, სავარაუდოდ, სამუშაოს გარდაქმნის და არა მთლიანად გააუქმებს მას . დეილი წარმოიდგენს მომავალს, სადაც ადამიანები მანქანებთან ერთად იმუშავებენ - ხელოვნური ინტელექტი უმკლავდება მოსაწყენ ამოცანებს, ადამიანები კი უფრო მაღალი ღირებულების სამუშაოზე არიან ორიენტირებულნი - და ხაზს უსვამს განათლებისა და გადამზადების მნიშვნელობას, რათა დაეხმაროს სამუშაო ძალას ადაპტაციაში. მისი პერსპექტივა ფრთხილი ოპტიმიზმითაა განპირობებული: ხელოვნური ინტელექტი გაზრდის პროდუქტიულობას და შექმნის სიმდიდრეს, რამაც შეიძლება ხელი შეუწყოს სამუშაო ადგილების ზრდას იმ სფეროებში, რომლებიც შეიძლება ჯერ არ წარმოგვედგინა.

• ბილ გეითსი (Microsoft-ის თანადამფუძნებელი): გეითსმა ბოლო წლებში ვრცლად ისაუბრა ხელოვნურ ინტელექტზე, გამოხატა როგორც აღფრთოვანება, ასევე შეშფოთება. 2025 წელს მიცემულ ინტერვიუში მან თამამი პროგნოზი გააკეთა, რომელმაც სათაურები მიიპყრო: მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის აღზევებამ შეიძლება გამოიწვიოს ის, რომ მომავალში „ადამიანები უმეტესი რამისთვის აღარ იქნებიან საჭირო“ ბილ გეითსი ამბობს, რომ ადამიანები „უმეტეს რამისთვის“ ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში აღარ იქნებიან საჭირო | EGW.News ). გეითსმა ივარაუდა, რომ ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად ხელოვნური ინტელექტით შეიძლება მრავალი სახის სამუშაოს, მათ შორის ზოგიერთი მაღალკვალიფიციური პროფესიის, შესრულება. მან მაგალითები მოიყვანა ჯანდაცვისა და განათლების , სადაც წარმოიდგინა, რომ ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება ფუნქციონირებდეს როგორც მაღალი დონის ექიმი ან მასწავლებელი. „შესანიშნავი“ ხელოვნური ინტელექტის ექიმი შეიძლება ფართოდ ხელმისაწვდომი გახდეს, რაც პოტენციურად შეამცირებს ადამიანი ექსპერტების დეფიციტს. ეს გულისხმობს, რომ დროთა განმავლობაში ხელოვნური ინტელექტით შეიძლება განხორციელდეს ტრადიციულად უსაფრთხოდ მიჩნეული როლებიც კი (ფართო ცოდნისა და ტრენინგის მოთხოვნის გამო). თუმცა, გეითსმა ასევე აღიარა შეზღუდვები იმასთან დაკავშირებით, თუ რას მიიღებენ ადამიანები ხელოვნური ინტელექტისგან. მან იუმორისტულად აღნიშნა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება ადამიანებზე უკეთ თამაშობდეს სპორტს, ადამიანები მაინც უპირატესობას ანიჭებენ ადამიანს სპორტსმენებს გართობაში (ჩვენ არ გადავიხდით რობოტ ბეისბოლის გუნდების ყურებაში). გეითსი საერთო ჯამში ოპტიმისტურად არის განწყობილი - ის თვლის, რომ ხელოვნური ინტელექტი „გაათავისუფლებს ადამიანებს“ სხვა საქმიანობისთვის და გაზრდის პროდუქტიულობას, თუმცა საზოგადოებას მოუწევს გარდამავალი პერიოდის მართვა (შესაძლოა, ისეთი ზომებით, როგორიცაა განათლების რეფორმები ან თუნდაც უნივერსალური საბაზისო შემოსავალი, თუ მასშტაბური სამუშაო ადგილების შემცირება მოხდება).

• კრისტალინა გეორგიევა (საერთაშორისო სავალუტო ფონდის მმართველი დირექტორი): პოლიტიკისა და გლობალური ეკონომიკის თვალსაზრისით, გეორგიევამ ხაზი გაუსვა ხელოვნური ინტელექტის გავლენის ორმაგ ბუნებას. „ხელოვნური ინტელექტი გავლენას მოახდენს მთელ მსოფლიოში სამუშაო ადგილების თითქმის 40 პროცენტზე, ჩაანაცვლებს ზოგიერთს და შეავსებს სხვებს“, - წერს ის სავალუტო ფონდის ანალიზში ( ხელოვნური ინტელექტი გარდაქმნის გლობალურ ეკონომიკას. დავრწმუნდეთ, რომ ეს სასარგებლოა კაცობრიობისთვის. ). იგი აღნიშნავს, რომ განვითარებულ ეკონომიკებს უფრო მაღალი გავლენა აქვთ ხელოვნურ ინტელექტზე (რადგან სამუშაო ადგილების უფრო დიდი წილი მოიცავს მაღალკვალიფიციურ ამოცანებს, რომელთა შესრულებაც პოტენციურად ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია), მაშინ როდესაც განვითარებად ქვეყნებს შეიძლება ნაკლები დაუყოვნებელი გადაადგილება ჰქონდეთ. გეორგიევას პოზიციაა, რომ ხელოვნური ინტელექტის წმინდა გავლენა დასაქმებაზე გაურკვეველია - მას შეუძლია გაზარდოს გლობალური პროდუქტიულობა და ზრდა, მაგრამ ასევე პოტენციურად გააფართოვოს უთანასწორობა, თუ პოლიტიკა არ გაგრძელდება. ის და სავალუტო ფონდი მოუწოდებენ პროაქტიული ზომების მიღებისკენ: მთავრობებმა უნდა ჩადონ ინვესტიციები განათლებაში, უსაფრთხოების ქსელებსა და კვალიფიკაციის ამაღლების პროგრამებში, რათა უზრუნველყონ, რომ ხელოვნური ინტელექტის სარგებელი (მაღალი პროდუქტიულობა, ახალი სამუშაო ადგილების შექმნა ტექნოლოგიურ სექტორებში და ა.შ.) ფართოდ იყოს გაზიარებული და რომ სამუშაოს დაკარგულმა მუშაკებმა შეძლონ ახალ როლებზე გადასვლა. ექსპერტის ეს შეხედულება ადასტურებს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება ჩაანაცვლოს სამუშაო ადგილები, საზოგადოებისთვის შედეგი დიდად არის დამოკიდებული იმაზე, თუ როგორ ვუპასუხებთ.

• სხვა ინდუსტრიის ლიდერები: ტექნოლოგიების სფეროს მრავალი აღმასრულებელი დირექტორი და ფუტურისტიც გამოთქვამს მოსაზრებას. მაგალითად, IBM-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა, არვინდ კრიშნამ, აღნიშნა, რომ ხელოვნური ინტელექტი თავდაპირველად გავლენას მოახდენს „პირველ რიგში, თეთრსაყელოიან სამუშაოებზე“ , ავტომატიზირდება ბექ-ოფისისა და საოფისე სამუშაოები (მაგალითად, HR როლები, რომლებსაც IBM აუმჯობესებს), სანამ უფრო ტექნიკურ სფეროებში გადავა ( Bloomberg-ის ცნობით, IBM შეაჩერებს დაქირავებას 7,800 სამუშაო ადგილის ხელოვნური ინტელექტით ჩანაცვლების გეგმის ფარგლებში | Reuters ). ამავდროულად, კრიშნა და სხვები ამტკიცებენ, რომ ხელოვნური ინტელექტი პროფესიონალებისთვის ძლიერი ინსტრუმენტი იქნება - პროგრამისტებიც კი იყენებენ ხელოვნური ინტელექტის კოდის ასისტენტებს პროდუქტიულობის გაზრდის მიზნით, რაც მიანიშნებს მომავალზე, სადაც ადამიანისა და ხელოვნური ინტელექტის თანამშრომლობა ნორმა იქნება კვალიფიციურ სამუშაოებში და არა პირდაპირი ჩანაცვლება. მომხმარებელთა მომსახურების სფეროს აღმასრულებლები, როგორც ზემოთ აღინიშნა, ხელოვნურ ინტელექტს წარმოუდგენია კლიენტებთან რუტინული ურთიერთქმედების ძირითადი ნაწილის მართვა, ხოლო ადამიანები რთულ საქმეებზე ფოკუსირდებიან ( 59 ხელოვნური ინტელექტის მომხმარებელთა მომსახურების სტატისტიკა 2025 წლისთვის ). ხოლო საზოგადოებრივი ინტელექტუალები, როგორიცაა ენდრიუ იანგი (რომელმაც პოპულარიზაცია გაუწია უნივერსალური საბაზისო შემოსავლის იდეას), აფრთხილებენ სატვირთო მანქანების მძღოლებისა და ქოლ-ცენტრის თანამშრომლების სამსახურის დაკარგვის შესახებ და მხარს უჭერენ სოციალური დახმარების სისტემებს ავტომატიზაციით განპირობებულ უმუშევრობასთან გასამკლავებლად. ამის საპირისპიროდ, ისეთი აკადემიკოსები, როგორებიც არიან ერიკ ბრინჯოლფსონი და ენდრიუ მაკაფი, საუბრობენ „პროდუქტიულობის პარადოქსის“ - რომ ხელოვნური ინტელექტის სარგებელი მოვა, მაგრამ მხოლოდ ადამიან მუშაკებთან ერთად, რომელთა როლები ხელახლა განისაზღვრება და არა გაუქმდება. ისინი ხშირად ხაზს უსვამენ ადამიანის შრომის ხელოვნური ინტელექტით გაზრდას, ვიდრე მის სრულ ჩანაცვლებას და იყენებენ ისეთ ფრაზებს, როგორიცაა „ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მომუშავე მუშები ჩაანაცვლებენ მათ, ვინც ამას არ აკეთებს “.

არსებითად, ექსპერტების მოსაზრებები მერყეობს ძალიან ოპტიმისტურიდან (ხელოვნური ინტელექტი შექმნის მეტ სამუშაო ადგილს, ვიდრე გაანადგურებს, ისევე როგორც წარსულში ინოვაციებმა) ძალიან ფრთხილამდე (ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება სამუშაო ძალის უპრეცედენტო ნაწილი გადააადგილოს, რაც რადიკალურ კორექტირებას მოითხოვს). თუმცა, საერთო ის არის, რომ ცვლილება გარდაუვალია . სამუშაოს ბუნება შეიცვლება, რადგან ხელოვნური ინტელექტი უფრო ქმედითი გახდება. ექსპერტები ერთხმად თანხმდებიან, რომ განათლება და უწყვეტი სწავლა სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია - მომავლის მუშაკებს დასჭირდებათ ახალი უნარები, ხოლო საზოგადოებებს - ახალი პოლიტიკა. იქნება ეს ხელოვნური ინტელექტი საფრთხედ თუ ინსტრუმენტად აღქმული, სხვადასხვა ინდუსტრიის ლიდერები ხაზს უსვამენ, რომ ახლა დროა მოვემზადოთ იმ ცვლილებებისთვის, რომლებსაც ის სამუშაო ადგილებზე მოიტანს. დასასრულს, განვიხილავთ, თუ რას ნიშნავს ეს ტრანსფორმაციები გლობალური სამუშაო ძალისთვის და როგორ შეუძლიათ ინდივიდებსა და ორგანიზაციებს წინსვლის გზის ნავიგაცია.

რას ნიშნავს ეს გლობალური სამუშაო ძალისთვის

კითხვას „რომელ სამუშაო ადგილებს ჩაანაცვლებს ხელოვნური ინტელექტი?“ არ აქვს ერთიანი, სტატიკური პასუხი - ის გააგრძელებს განვითარებას ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობების ზრდასთან და ეკონომიკის ადაპტაციასთან ერთად. ჩვენ შეგვიძლია დავინახოთ მკაფიო ტენდენცია: ხელოვნური ინტელექტი და ავტომატიზაცია მომდევნო წლებში მილიონობით სამუშაო ადგილს გააუქმებს შექმნის ახალ სამუშაო ადგილებს და შეცვლის არსებულებს . მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი პროგნოზირებს, რომ 2027 წლისთვის ავტომატიზაციის გამო 83 მილიონი სამუშაო ადგილი დაიკარგება 69 მილიონი ახალი სამუშაო ადგილი გაჩნდება ისეთ სფეროებში, როგორიცაა მონაცემთა ანალიზი, მანქანური სწავლება და ციფრული მარკეტინგი - რაც მსოფლიო მასშტაბით -14 მილიონი სამუშაო ადგილის წმინდა ეფექტს შეადგენს ( ხელოვნური ინტელექტის მიერ სამუშაო ადგილების სტატისტიკისა და ფაქტების შეცვლა [2024*] ). სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, შრომის ბაზარზე მნიშვნელოვანი ცვლილება იქნება. ზოგიერთი როლი გაქრება, ბევრი შეიცვლება და სრულიად ახალი პროფესიები გაჩნდება ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ეკონომიკის საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად.

გლობალური სამუშაო ძალისთვის ეს რამდენიმე მნიშვნელოვან რამეს ნიშნავს:

• კვალიფიკაციის აღდგენა და გაუმჯობესება აუცილებელია: მუშაკებს, რომელთა სამუშაო ადგილებიც რისკის ქვეშაა, უნდა მიეცეთ შესაძლებლობა, ისწავლონ ახალი, მოთხოვნადი უნარები. თუ ხელოვნური ინტელექტი რუტინულ ამოცანებს ითავსებს, ადამიანებმა ყურადღება არარუტინულ ამოცანებზე უნდა გაამახვილონ. მთავრობები, საგანმანათლებლო დაწესებულებები და კომპანიები ყველანი ითამაშებენ როლს სასწავლო პროგრამების ხელშეწყობაში - იქნება ეს საწყობის მუშაკი, რომელიც რობოტების მოვლა-პატრონობას სწავლობს, თუ მომხმარებელთა მომსახურების წარმომადგენელი, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტების ზედამხედველობას სწავლობს. მთელი სიცოცხლის განმავლობაში სწავლა ნორმად იქცევა. დადებით მხარეზე ის არის, რომ როდესაც ხელოვნური ინტელექტი მძიმე სამუშაოს ითავსებს, ადამიანებს შეუძლიათ გადავიდნენ უფრო დამაკმაყოფილებელ, შემოქმედებით ან რთულ სამუშაოზე - მაგრამ მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ მათ ამის უნარები აქვთ.

• ადამიანისა და ხელოვნური ინტელექტის თანამშრომლობა განსაზღვრავს სამუშაო ადგილების უმეტესობას: ხელოვნური ინტელექტის სრული დაპყრობის ნაცვლად, პროფესიების უმეტესობა განვითარდება ადამიანებსა და ინტელექტუალურ მანქანებს შორის პარტნიორობაში. წარმატებული მუშაკები იქნებიან ისინი, ვინც იცის, როგორ გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ინსტრუმენტი. მაგალითად, იურისტმა შეიძლება გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტი სასამართლო პრაქტიკის მყისიერად შესასწავლად (ასრულებს იმ სამუშაოს, რომელსაც ადრე პარაიურისტების გუნდი ასრულებდა) და შემდეგ გამოიყენოს ადამიანის განსჯა იურიდიული სტრატეგიის შესაქმნელად. ქარხნის ტექნიკოსმა შეიძლება ზედამხედველობა გაუწიოს რობოტების ფლოტს. მასწავლებლებმაც კი შეიძლება გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტის რეპეტიტორები გაკვეთილების პერსონალიზაციისთვის, ხოლო ისინი ფოკუსირდებიან უფრო მაღალი დონის მენტორობაზე. ეს თანამშრომლობის მოდელი ნიშნავს, რომ სამუშაოს აღწერილობები შეიცვლება - ხაზს უსვამს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ზედამხედველობას, ხელოვნური ინტელექტის შედეგების ინტერპრეტაციას და ინტერპერსონალურ ასპექტებს, რომელთა დამუშავებაც ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია. ეს ასევე ნიშნავს, რომ სამუშაო ძალაზე ზემოქმედების გაზომვა არ ეხება მხოლოდ დაკარგულ ან შეძენილ სამუშაო ადგილებს, არამედ შეცვლილ . თითქმის ყველა პროფესია მოიცავს ხელოვნური ინტელექტის გარკვეულ დახმარებას და ამ რეალობასთან ადაპტაცია გადამწყვეტი იქნება მუშაკებისთვის.

• პოლიტიკა და სოციალური მხარდაჭერა: გარდამავალი პერიოდი შესაძლოა რთული იყოს და გლობალური მასშტაბით პოლიტიკურ კითხვებს ბადებს. სამუშაო ადგილების შემცირება ზოგიერთ რეგიონსა და ინდუსტრიას უფრო მეტად დააზარალებს, ვიდრე სხვებს (მაგალითად, წარმოებაზე ორიენტირებული განვითარებადი ეკონომიკები შესაძლოა შრომატევადი სამუშაოების უფრო სწრაფი ავტომატიზაციის წინაშე აღმოჩნდნენ). შესაძლოა, საჭირო გახდეს უფრო ძლიერი სოციალური დაცვის ქსელები ან ინოვაციური პოლიტიკა - ისეთი იდეები, როგორიცაა უნივერსალური საბაზისო შემოსავალი (UBI), ხელოვნური ინტელექტით გამოწვეული უმუშევრობის მოლოდინში ისეთი ფიგურების მიერ არის წამოყენებული ( ელონ მასკი ამბობს, რომ უნივერსალური შემოსავალი გარდაუვალია: რატომ ფიქრობს ის... ). იქნება თუ არა UBI პასუხი, მთავრობებს დასჭირდებათ უმუშევრობის ტენდენციების მონიტორინგი და შესაძლოა, დაზარალებულ სექტორებში უმუშევრობის შემწეობის, დასაქმების სერვისების და საგანმანათლებლო გრანტების გაფართოება. შესაძლოა, საერთაშორისო თანამშრომლობაც აუცილებელი იყოს, რადგან ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება გააფართოვოს უფსკრული მაღალტექნოლოგიურ ეკონომიკებსა და ტექნოლოგიებზე ნაკლები წვდომის მქონე ქვეყნებს შორის. გლობალურმა სამუშაო ძალამ შეიძლება განიცადოს სამუშაო ადგილების მიგრაცია ხელოვნური ინტელექტისადმი მეგობრულ ადგილებში (ისევე, როგორც წარმოება წინა ათწლეულებში დაბალი ღირებულების ქვეყნებში გადავიდა). პოლიტიკის შემქმნელებმა უნდა უზრუნველყონ, რომ ხელოვნური ინტელექტის ეკონომიკური მოგება (უფრო მეტი პროდუქტიულობა, ახალი ინდუსტრიები) ფართო კეთილდღეობას მიჰყვეს და არა მხოლოდ მოგებას რამდენიმე ადამიანისთვის.

• ადამიანური უნიკალურობის ხაზგასმა: ხელოვნური ინტელექტის გავრცელებასთან ერთად, სამუშაოს ადამიანური ელემენტები კიდევ უფრო დიდ მნიშვნელობას იძენს. ისეთი თვისებები, როგორიცაა კრეატიულობა, ადაპტირება, თანაგრძნობა, ეთიკური განსჯა და დისციპლინებს შორის აზროვნება, ადამიანი მუშაკების შედარებითი უპირატესობა იქნება. განათლების სისტემები შესაძლოა, STEM უნარებთან ერთად ამ რბილი უნარების ხაზგასმაზე გადავიდეს. ხელოვნება და ჰუმანიტარული მეცნიერებები შეიძლება გადამწყვეტი გახდეს იმ თვისებების განვითარებაში, რომლებიც ადამიანებს შეუცვლელს ხდის. გარკვეული გაგებით, ხელოვნური ინტელექტის აღზევება გვაიძულებს, ხელახლა განვსაზღვროთ სამუშაო უფრო ადამიანზე ორიენტირებული თვალსაზრისით - დავაფასოთ არა მხოლოდ ეფექტურობა, არამედ ისეთი თვისებები, როგორიცაა მომხმარებლის გამოცდილება, შემოქმედებითი ინოვაცია და ემოციური კავშირები, სადაც ადამიანები წარმატებას აღწევენ.

დასკვნის სახით, ხელოვნური ინტელექტი შესაძლოა ზოგიერთ სამუშაო ადგილს ჩაანაცვლოს, განსაკუთრებით რუტინულ სამუშაოებს, თუმცა ის ასევე შექმნის შესაძლებლობებს და გაზრდის მრავალ როლს. ზემოქმედება იგრძნობა პრაქტიკულად ყველა ინდუსტრიაში, ტექნოლოგიებიდან და ფინანსებიდან დაწყებული წარმოებით, საცალო ვაჭრობით, ჯანდაცვითა და ტრანსპორტით დამთავრებული. გლობალური პერსპექტივა აჩვენებს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ განვითარებულ ეკონომიკებში შესაძლოა თეთრსაყელოიანი სამუშაოების უფრო სწრაფი ავტომატიზაცია მოხდეს, განვითარებად ეკონომიკებს შესაძლოა დროთა განმავლობაში მაინც გაუმკლავდნენ წარმოებასა და სოფლის მეურნეობაში მექანიკური სამუშაოების ჩანაცვლებას. სამუშაო ძალის ამ ცვლილებებისთვის მომზადება გლობალური გამოწვევაა.

კომპანიები პროაქტიულები უნდა იყვნენ ხელოვნური ინტელექტის ეთიკურად და ინტელექტუალურად დანერგვაში - გამოიყენონ იგი თანამშრომლების გაძლიერებისთვის და არა მხოლოდ ხარჯების შესამცირებლად. თავის მხრივ, მუშაკებმა უნდა შეინარჩუნონ ცნობისმოყვარეობა და განაგრძონ სწავლა, რადგან ადაპტირება მათი უსაფრთხოების ბადე იქნება. საზოგადოებამ კი, მთლიანობაში, უნდა ჩამოაყალიბოს ისეთი აზროვნება, რომელიც აფასებს ადამიანსა და ხელოვნურ ინტელექტს სინერგიას: ხელოვნურ ინტელექტს უნდა აღიქვამდეს, როგორც ძლიერ ინსტრუმენტს გასაზრდელად და არა საფრთხედ ადამიანის საარსებო წყაროსთვის.

მომავლის სამუშაო ძალა, სავარაუდოდ, ისეთი იქნება, სადაც ადამიანის შემოქმედებითობა, ზრუნვა და სტრატეგიული აზროვნება ხელოვნურ ინტელექტთან ერთად იმუშავებს - მომავალი, რომელშიც ტექნოლოგია აძლიერებს ადამიანის შრომას მისი მოძველების ნაცვლად. გარდამავალი პერიოდი შეიძლება ადვილი არ იყოს, მაგრამ მომზადებისა და სწორი პოლიტიკის შედეგად, გლობალური სამუშაო ძალა შეიძლება გახდეს მდგრადი და კიდევ უფრო პროდუქტიული ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში.

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამ თეთრი დოკუმენტის შემდეგ:

🔗 ხელოვნური ინტელექტით შექმნილი 10 საუკეთესო სამუშაოს ძიების ინსტრუმენტი - რევოლუცია დასაქმების პროცესში.
აღმოაჩინეთ საუკეთესო ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები სამუშაოს უფრო სწრაფად მოსაძებნად, განაცხადების ოპტიმიზაციისა და დასაქმებისთვის.

🔗 ხელოვნური ინტელექტის კარიერული გზები - საუკეთესო სამუშაოები ხელოვნურ ინტელექტში და როგორ დავიწყოთ.
გაეცანით ხელოვნურ ინტელექტში კარიერულ შესაძლებლობებს, საჭირო უნარებს და როგორ დაიწყოთ თქვენი გზა ხელოვნურ ინტელექტში.

🔗 ხელოვნური ინტელექტის სფეროში დასაქმების სფეროები - მიმდინარე კარიერა და მომავალი.
გაიგეთ, თუ როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი შრომის ბაზარს და სად არის სამომავლო შესაძლებლობები ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიაში.