ции. Например, в опросе об осведомленности о когнитивных технологиях руководителей, проведенном в 2017 г. компанией Deloitte, всего 6 % респондентов назвали главной целью внедрения когнитивных технологий «сокращение штатов посредством автоматизации» (этот вариант из девяти предложенных выбирали реже всего) и всего 22 % респондентов включили эту цель в список трех приоритетных (и это тоже самый низкий результат среди всех вариантов).
В том же опросе процент респондентов, ожидающих значительное сокращение штатов в результате внедрения ИИ, колеблется: 11 % ожидают, что оно случится в ближайшие три года, 14 % – в ближайшие пять лет и 22 % – в ближайшие десять лет (см. рис. 6.1). За исключением прогноза на десять лет, эти цифры гораздо ниже, чем проценты респондентов, ожидающих более положительного исхода – появления новых рабочих мест в результате внедрения ИИ, совершенствования процессов с помощью ИИ или отсутствия заметных изменений в сфере занятости. Опрос показал, что даже через десять лет 28 % руководителей ожидают появление «множества новых рабочих мест» в результате внедрения ИИ и когнитивных технологий, в то время как значительного сокращения штатов ожидают лишь 22 % респондентов.
Подобные результаты дают и другие опросы. Например, проведенный в 2017 г. опрос McKinsey показал, что компании, наиболее агрессивно внедряющие ИИ, стремятся к росту за счет технологий, а не за счет снижения расходов[122]. Проведенный при поддержке Genpact опрос Fortune Knowledge Group продемонстрировал, что ИИ-лидеры (96 %) полагают, что ИИ трансформирует их штаты, однако большинство респондентов ожидает, что люди станут выполнять более квалифицированную работу, для чего придется проводить переподготовку кадров[123]. По данным опроса Cognizant, в котором приняло участие 5000 потребителей из трех англоязычных стран, лишь 10 % респондентов уверены, что ИИ уже сегодня угрожает их занятости[124].
Сам я принял участие в изучении 152 консалтинговых проектов в сфере автоматизации, и ни один из них пока не привел к значительному сокращению штатов. Работы лишались в основном внештатные работники, причем ни в одном проекте не пришлось сократить более 100 человек. Некоторые проекты предполагали снижение числа занятых, однако цифры в планах оставались довольно низкими. Многие также планировали сохранить имеющееся число работников и развиваться дальше, используя когнитивные технологии, а не расширяя штат[125].
В-третьих, совершенствование процессов более вероятно, поскольку опыт внедрения технологий предыдущего поколения показывает, что масштабной автоматизации не произойдет. Экономист из Бостонского университета Джеймс Бессен, например, отметил, что в американских банках сегодня работает примерно такое же количество операционистов, как в 1980 г., несмотря на наличие множества банкоматов и распространение интернет-банкинга, хотя казалось, что эти технологии угрожают их профессии[126].
В исследовании Даны Ремус и Фрэнка Леви о влиянии технологий автоматизации на юридический сектор подчеркивается, что технологии значительно изменили работу юристов, однако сокращения количества занятых в этой сфере при этом не наблюдается (или же оно незначительно)[127]. В своем блоге радиолог Люк Окден-Рейнер утверждает, что радиологи лишатся работы из-за автоматизации, только если каждый год будет автоматизироваться обработка более 5 % снимков, что кажется весьма маловероятным, учитывая сегодняшние возможности и темпы совершенствования технологий[128].
В-четвертых, автоматизация менее вероятна, чем совершенствование процессов, поскольку люди находят новую работу и новые задачи, когда их прошлые задачи подвергаются автоматизации. Например, страховые андеррайтеры никуда не исчезли, несмотря на внедрение андеррайтинга на основе правил, который автоматизировал большинство их традиционных задач по одобрению условий страхового договора и определению размера выплат. Одни перешли на позиции, подразумевающие взаимодействие с клиентами и страховыми агентами для обсуждения условий страховых договоров и наступления страховых случаев. Другие контролируют работу автоматизированных систем, а третьи проверяют результаты решений систем автоматизированного андеррайтинга, оценивая их в контексте общего портфеля рисков компании. Некоторые андеррайтеры лишились работы, и сейчас не наблюдается роста числа занятых в этой профессии.
В своем исследовании последствий внедрения ИИ я привел много примеров профессий (от учителей начальной школы до адвокатов и дерматологов), часть функций которых были автоматизированы, но в результате появились новые роли и квалификации, обеспечившие занятость людей. Например, в нью-йоркской School of One, где решения об изложении ученикам определенного материала принимает адаптивная учебная система, учитель, с которым я беседовал, много времени тратит на интерпретацию советов системы, рекомендацию новых стратегий и принципов обучения, а также изучение новых программ и источников контента. Хотя все больше образовательного контента доступно онлайн, а адаптивные системы прекрасно справляются с изложением материала учащимся, никто не говорит, что учителя больше не нужны.
Наконец, в-пятых, ожидать масштабного сокращения кадров не стоит потому, что появится большое количество совершенно новых профессий. Так, специалисты по цифровому маркетингу работают на должностях, которых, вероятно, не существовало бы, если бы не автоматизация в соответствующей сфере. В отсутствие так называемой программируемой закупки рекламы на основе машинного обучения не стоило и думать о том, чтобы принять участие в ценовом аукционе и за миллисекунды разместить на сайтах персонализированную или таргетированную рекламу. Однако остается большое количество задач, невыполнимых без участия человека, но благодаря автоматизации специалисты по цифровому маркетингу работают гораздо продуктивнее своих коллег из прошлого.
Вопрос о появлении новых профессий поднимался и в других исследованиях. Специалисты по исследованию рынка из компании Gartner Inc. предсказали (не раскрывая методов прогнозирования), что внедрение ИИ приведет к исчезновению значительного количества профессий в краткосрочной перспективе, однако в течение трех лет, начиная с 2017 г., число рабочих мест возрастет из-за появления новых профессий, связанных с ИИ. Компания утверждает, что к 2025 г. в мире появится два миллиона новых рабочих мест[129].
Центр профессий будущего консалтинговой компании Cognizant назвал 21 профессию, которая появится в ближайшие десять лет, и большинство этих профессий так или иначе связаны с ИИ[130]. Среди них такие профессии, как медицинский техник по работе с ИИ и тим-менеджер людей и машин. Само собой, нельзя сказать наверняка, появятся ли эти профессии (и эти должности), однако весьма вероятно, что это произойдет, причем некоторые из профессий консультанты пока не могут даже вообразить.
Вот один из самых убедительных аргументов, которые Cognizant приводит в поддержку тезиса о грядущем появлении новых профессий:
Технологии решают – и создают – проблемы. Постыдный секрет технологического мира заключается в том, что каждое решение рождает проблему. Стоит исправить А, как из строя выходит B. Стоит разработать C (что просто прекрасно), как оказывается, что вместе с ним появилось и D, от которого нужно как можно скорее избавиться. Умные машины решат многие проблемы общества (см. выше), но при этом также создадут множество новых проблем, с которыми придется работать людям. И эта работа будет монетизирована. Работа никогда не стоит на месте.
Джинн Росс из MIT приводит подобный аргумент в недавней короткой статье. Она утверждает, что «результаты работы большинства автоматизированных процессов требуют определенных действий от человека»[131]. Я видел, как эта проблема возникает в различных ситуациях. Например, несколько компаний в финансовом секторе используют систему компании Digital Reasoning (признаюсь, эта компания однажды прислала мне классную футболку и куртку) для контроля за коммуникацией сотрудников с целью выявления случаев мошенничества и злоупотребления служебным положением. Технология достаточно хороша, чтобы определять те случаи, которые необходимо расследовать, однако недостаточно хороша, чтобы выдвигать обвинения и увольнять вероятного нарушителя, поэтому последний этап процесса (после дополнительного расследования) ложится на плечи людей.
Эксперт Accenture Джим Уилсон и его коллеги написали, что новые профессии, которые появятся после внедрения ИИ, можно будет поделить на три категории: тренеры, популяризаторы и хранители[132]. Тренеры будут обучать когнитивные технологии компетенциям, которые им обычно не присущи, например эмпатии. Популяризаторы, само собой, будут объяснять процессы и результаты принимаемых на основе ИИ решений, в частности работая с топ-менеджерами, которые не являются специалистами по технологиям. Хранители будут следить за тем, чтобы когнитивные системы работали корректно, демонстрировали высокую производительность и не нарушали нормы морали. Авторы утверждают, что некоторые из этих специалистов будут весьма востребованы, поэтому организациям стоит уже сейчас приступать к перестройке своих процессов подбора персонала, чтобы вовремя нанять и обучить нужных людей. Уилсон и директор по информационным технологиям Accenture Пол Доэрти недавно написали книгу «Человек + машина»