Исследование: ИИ «разбивает» рабочие места на более узкие и низкооплачиваемые задачи

Исследовательская работа Луиса Гарикано (Лондонская школа экономики), Цзинь Ли и Яньхуэй У (оба из Гонконгского университета) ставит под сомнение предположение, что воздействие ИИ напрямую ведет к потере рабочих мест. Вместо этого они утверждают, что ИИ «разбивает» рабочие места, автоматизируя конкретные задачи внутри ролей.

Слабая vs. Сильная связность

В статье проводится различие между профессиями со «слабой связностью» и «сильной связностью» задач. В профессиях со слабой связностью ИИ автоматизирует некоторые задачи и сужает границы работы. Примерами могут служить обработка обращений в службу поддержки или предсказуемые задачи программирования. Человеку остается делать то, с чем машина не справляется, что часто приводит к выполнению более узкого спектра задач из первоначальной роли.

В профессиях с сильной связностью задач ИИ улучшает производительность в рамках работы, но не исключает человека из процесса. Авторы приводят в пример радиологов: они не просто просматривают снимки, но также интерпретируют сложные случаи, консультируются с клиницистами и утверждают решения.

Экономическое влияние

Когда ИИ берет на себя часть работы, люди сосредотачиваются исключительно на оставшихся задачах, что увеличивает производительность на одного работника. Это приводит к снижению цен и сокращению спроса на рабочую силу. Влияние на занятость возникает не из-за того, что ИИ выполняет всю работу, а из-за того, что люди становятся более эффективными в выполнении оставшихся задач.

Исследование предполагает, что это объясняет, почему занятость и количество рабочих часов не изменились кардинально, несмотря на внедрение ИИ. Во многих случаях структура работы остается неизменной.

Последствия для разработчиков

Для тех, кто занимает роли разработчиков со слабой связностью задач, связанных с предсказуемой работой, ИИ может постепенно «опустошать» роль. Для разработчиков на позициях с сильной связностью, требующих суждений, контекста или ответственности, ИИ с большей вероятностью повысит производительность и потенциально увеличит вознаграждение.

Статья контрастирует с прогнозами, предсказывающими потерю 10,4 миллионов рабочих мест в США к 2030 году (примерно 6% рабочей силы), предполагая, что реальность более нюансирована, чем простое замещение.