Когда компания просит вас передать искусственному интеллекту самую ценную «способность к суждению», вы согласны?

Компания требует от сотрудников использовать модели ИИ для «извлечения» этих скрытых знаний, но сотрудники ясно понимают, что они тренируют системы, которые могут заменить их самих; главный экономист Anthropic отметил, что это вовсе не техническая проблема, а организационная.
(Предыстория: чем усерднее работаешь, тем быстрее тебя съест ИИ? «Навыки коллег» раскрывают жестокую правду о дистилляции знаний)
(Дополнительный фон: каждые 4 белых воротничка — один застрявший в середине жизни: ИИ ускоряет переписывание правил карьеры)

Содержание статьи

Переключить

• Признать наличие «естественного человеческого сопротивления»
• Усиление или замена: компания говорит — первое, экономисты — второе
• Рынок уже разделяется: рост ИИ-специализированных позиций почти в 8 раз

Серверы компаний хранят финансовые отчёты, контракты, клиентские данные. Но самая ценная часть — «чего боится услышать этот клиент», «почему этот процесс нужно обходить третьим шагом», «почему в том решении была ошибка» — никто не записывает в системы. Всё это живёт в головах опытных сотрудников, передаётся устно, через проб и ошибок.

Бизнес считает это «скрытыми знаниями». Самая большая задача сбора данных в эпоху ИИ — не сканировать больше веб-страниц, а извлечь эти знания из человеческого мозга. Но проблема в том, что сотрудники ясно понимают, что именно они делают.

Признать наличие «естественного человеческого сопротивления»

Вице-президент по ИИ и машинному обучению компании Synopsys, Томас Андерсен, на форуме Bloomberg на прошлой неделе прямо заявил: «Много настоящих экспертных знаний, конечно, живёт в чьём-то мозгу, и мне нужно сначала его извлечь».

Извлечение, скачивание, майнинг — эти слова, используемые руководителями компаний, сами по себе указывают на суть проблемы: они рассматривают мозг сотрудника как базу данных, а ИИ — как инструмент для чтения.

Эта логика не нова. В истории каждой индустриализации происходил подобный процесс: тейлоризм разбивал движения рабочих на стандартизированные операции, снимал их на видео для обучения новичков. Конвейер Форд разбирал мастерство мастеров на механизмы. Но разница в том, что на этот раз разлагается не мастерство, а способность к принятию решений.

Андерсен признаёт, что сотрудники действительно испытывают «естественное человеческое сопротивление» к этому. Даже те, кто внедряет эти системы, вынуждены признать, что опасения работников — «естественны».

Усиление или замена: компания говорит — первое, экономисты — второе

Стандартная риторика компаний — «усиление», а не «замена». Документы по внедрению ИИ в Walmart явно используют рамки «инвестиции в сотрудников». Основатели Amazon, Бзозос и исполнительный директор Microsoft, Нэдла, публично заявляли, что ИИ «даёт возможность» работникам.

Но экономисты отмечают: в истории выбор компаний и разработчиков программного обеспечения склонялся к «автоматизации», а не «усилению», потому что автоматизация снижает затраты на рабочую силу.

Прямолинейное предложение профессора менеджмента из бизнес-школы Техасского университета в Аустине Мэттью Колла: сотрудники должны использовать личные инструменты ИИ, а не корпоративные модели; вопросы о том, как собираются и используют их знания, должны обсуждаться в рамках коллективных переговоров.

Более радикальную позицию занимает сенатор США Берни Сандерс: он предлагает создать суверенный фонд богатства, чтобы доходы от ИИ шли на пользу всему обществу, а не только акционерам технологических компаний, поскольку ИИ — это «система, построенная на коллективных знаниях человечества».

Рынок уже разделяется: рост ИИ-специализированных позиций почти в 8 раз

PwC проанализировала данные по 27 странам и более миллиарду вакансий и пришла к выводу: к 2025 году количество рабочих мест, требующих специфических навыков в области ИИ, будет расти почти в 8 раз быстрее, чем весь рынок труда. Зарплаты также растут быстрее.

Но при этом важен структурный аспект: самые быстрорастущие и высокооплачиваемые позиции — это не те, кто умеет управлять ИИ, а те, кто использует ИИ для расширения человеческого суждения. Позиции, полностью автоматизированные, где ИИ полностью заменяет человека, растут медленнее и платят меньше.

Данные PwC показывают, что компании, использующие ИИ для усиления профессиональных навыков сотрудников, достигают более высокой производительности и роста, чем те, что используют ИИ только для сокращения штата.

Этот вывод имеет практическое значение для работников: самое ценное в вашем мозгу — не «знание, как делать», а «понимание, почему так делается». Первое можно извлечь, обучить и стандартизировать. Второе — пока что, по крайней мере, ни одна система ИИ по-настоящему не научилась.