Будущее работы Обучайтесь или останьтесь позади

Будущее работы учиться или оставаться позади

Возникновение искусственного интеллекта фундаментально преобразует мир работы. Согласно отчету Всемирного экономического форума о рабочих местах до 2023 года, в ближайшие пять лет 83 миллиона рабочих мест будут утрачены из-за технологических и экономических изменений. В то же время, 69 миллионов новых ролей может возникнуть, поскольку компании принимают новые технологии и развивают рынки. Это составляет структурную перестановку из 152 миллионов рабочих мест, что эквивалентно 23% от 673 миллионов сотрудников, представленных в наборе данных. В итоге может потеряться 14 миллионов рабочих мест, или 2% изучаемой рабочей силы.

Эти статистические данные подчеркивают двойственную природу влияния искусственного интеллекта. С одной стороны, технология может автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи, освобождая человеческих работников для более значимой и креативной работы. Исследование PwC показывает, что ИИ и робототехника могут внести вклад в глобальный ВВП в размере до 15 триллионов долларов к 2030 году. С другой стороны, определенные рабочие места неизбежно будут утрачены из-за автоматизации в секторах, таких как производство, обслуживание клиентов, грузоперевозки и административная работа. Мы не можем игнорировать этот негативный аспект, даже стремясь максимизировать позитивные результаты.

Поскольку возможности искусственного интеллекта стремительно развиваются, мы пишем следующую главу будущего труда. Но это не история, которую будет диктовать только технология. Решения, принимаемые правительствами, работодателями, образовательными учреждениями и работниками сегодня, будут определять, служит ли искусственный интеллект для усиления потенциала человека или усугубляет социальные неравенства. Подготовка и этическая реализация являются ключевыми факторами формирования мира, в котором технология улучшает жизнь и средства к существованию.

Переквалификация и повышение квалификации

• Создание продуктов LLM сложно – это 6 основных вызовов
• QCNet Революция в обеспечении безопасности автономных транспортных средств с помощью передового прогнозирования траектории
• Основные концепции, которые вам нужно знать, чтобы начать проводить статистические тесты

Темпы технологических изменений означают, что большинству мировой рабочей силы понадобится дополнительное обучение в ближайшие годы. Согласно упомянутому выше прогнозу по рабочим местам ВЭФ, до 2027 года переобучение потребуется 60% работников, но только половина из них в настоящее время имеет доступ к достаточным возможностям повышения квалификации через своих работодателей. Что касается приоритетных навыков на будущее, аналитическое мышление ожидается быть основной областью фокуса программ переквалификации в течение следующих пяти лет, что составляет 10% от всех инициатив переквалификации в среднем. Вторым приоритетом является развитие креативного мышления, которое составит 8% усилий по повышению квалификации. Обучение навыкам в области искусственного интеллекта и больших данных занимает третье место, с 42% компаний, планирующих сосредоточиться на этом.

Другие ключевые навыки, которые работодатели стремятся развивать, включают лидерство и социальное влияние, устойчивость и гибкость, а также пожизненную любознательность и обучаемость. Две трети компаний предвидят возврат своих инвестиций в обучение навыкам в течение года в виде улучшения мобильности, удовлетворенности и производительности сотрудников.

Особенно выделяются некоторые навыки, которым в корпоративных стратегиях придается гораздо большее значение по сравнению с их текущей важностью. В частности, ИИ и большие данные занимают гораздо более высокое место в планируемых обучающих программах по сравнению с их оцененной ролью в текущих рабочих силах. Это указывает на то, что фирмы видят его как стратегически важную будущую компетенцию. Аналогичные разрывы существуют для лидерства и социального влияния, дизайна, экологического руководства, маркетинга и сетей/компьютерной безопасности.

Речь не идет только о подготовке к создаваемым рабочим местам, но и о приспособлении к тем, которые будут преобразованы. Компании начинают понимать, что затраты на найм новых, внешне подготовленных специалистов могут быть запретительными, и в сохранении сотрудников, которые уже культурно соответствуют организации, есть внутренняя ценность. Еще одним важным фактором является соответствие программ переквалификации широким стратегическим целям компании. Вместо общих обучающих модулей должны преподаваться навыки, непосредственно применимые к деловым потребностям и готовящие сотрудников к будущим ролям в организации.

Работодатели, которые активно повышают квалификацию своих сотрудников, могут получить конкурентное преимущество, демонстрируя приверженность сотрудникам в условиях нарушений. Однако выполнение этого может быть сложным, поскольку сотрудники могут быть скептически настроены относительно пользы от новых обучающих программ, особенно если они уже устроены на своих текущих должностях. Среднее руководство может рассматривать эти инициативы как нарушение рабочего процесса или даже как угрозу их собственной трудоустройству. Важным фактором для преодоления преград являются четкая коммуникация, стимулы, такие как повышение заработной платы после переквалификации, а также явное представление перспектив карьерного роста.

Риски и этические проблемы принятия искусственного интеллекта

В то время как потенциал искусственного интеллекта огромен, ответственное интегрирование его в бизнес-практику требует учета значительных рисков и этических дилемм. По мере того, как системы искусственного интеллекта принимают более серьезные решения, нам необходимо отдавать предпочтение прозрачности, ответственности и человеческому контролю.

Одна из основных опасностей – это возможность злоупотребления искусственным интеллектом, как намеренного злонамеренного, так и непреднамеренного. Группа ученых Массачусетского технологического института выступает за создание Глобального наблюдательного центра по искусственному интеллекту (ГНЦИИ) – координирующего органа, собирающего данные, выявляющего риски и возможности и предоставляющего рекомендации по политике в области искусственного интеллекта. В настоящее время различные субъекты собирают ценную, но фрагментированную информацию об искусственном интеллекте: государства отслеживают национальные разработки, компании собирают статистические данные отрасли, а организации, такие как ОЭСР, анализируют национальные политики. ГНЦИИ мог бы объединить эти усилия в рамках институциональной структуры для большей прозрачности, соблюдения законности и социальной ответственности.

Еще одним риском является непрозрачность многих систем искусственного интеллекта, что затрудняет понимание того, как они принимают решения. Отсутствие прозрачности мешает должному оцениванию и снижает доверие. Отчет Национального института стандартов и технологий 2022 года показал, что модели искусственного интеллекта часто принимают непредсказуемые решения, противоречащие обучающим данным при более строгом тестировании. Хотя не каждая система может быть полностью интерпретируемой, для искусственного интеллекта, используемого в чувствительных сферах, таких как здравоохранение, финансы и уголовное правосудие, должен быть обязательным уровень объяснимости.

Наконец, данные, используемые для разработки искусственного интеллекта, должны быть проверены на качество и потенциальные предубеждения. Исследования показали проблемы относительно алгоритмов распознавания изображений, которые менее точны для женщин и представителей цветных рас, а также присутствие гендерных стереотипов в обработке естественного языка. Поскольку машинное обучение сильно зависит от данных, если сами данные отражают общественные предрассудки, могут быть распространены несправедливые предубеждения. Разнообразие и включение в команды по искусственному интеллекту также позволяют создавать более этичные и эмпатичные системы. Внедрение этики в организационные ценности является ключевым моментом.

Как ориентироваться в будущей работе?

Для реализации преимуществ искусственного интеллекта при одновременном снижении рисков требуется координированный подход с четкими обязанностями для ключевых заинтересованных сторон. Люди должны сосредоточиться на постоянном развитии навыков, гарантирующих будущую возможность работы, таких как адаптируемость, техническая грамотность и креативное мышление. Исследования показывают, что эти человекоориентированные навыки станут более ценными по мере увеличения автоматизации. Гибкость в переквалификации и повышении квалификации на протяжении всей карьеры является необходимой в эпоху искусственного интеллекта.

Работодатели должны предоставлять достаточные возможности для повышения квалификации, используя как внутренние, так и внешние обучающие ресурсы. Они также должны проверять этичность искусственного интеллекта и отсутствие непреднамеренных предубеждений перед его внедрением. Например, Accenture рекомендует компаниям внедрять ответственные рамки искусственного интеллекта и измерять прогресс посредством бенчмарков. Процессы работы могут потребовать пересмотра для эффективного интегрирования возможностей человека и искусственного интеллекта.

На широкие плечи ложится ответственность правительств. Финансирование программ по повышению квалификации в большом масштабе, предоставление цифровой инфраструктуры, разработка стандартов и норм этики искусственного интеллекта являются важными мерами государственной политики. Европейская комиссия планирует вкладывать 1 миллиард евро ежегодно в развитие передовых навыков. Налогообложение и структуры стимулирования также должны постоянно настраиваться для достижения баланса между повышением производительности и сохранением занятости.

Академические учреждения также должны пересмотреть учебные планы, чтобы подготовить будущих специалистов, готовых к работе с искусственным интеллектом. Школы должны обучать вычислительному мышлению и этическому рассуждению с самого начала, чтобы подготовить будущие поколения. Внедрение ответственного использования искусственного интеллекта требует совместных действий со стороны всех заинтересованных сторон.