Нейросети выбрали, кого оставить без работы: главная ошибка сотрудников уже раскрыта

Под удар при внедрении ИИ попадают не профессии, а позиции с повторяемыми задачами и четкими критериями проверки — при этом чем выше цена ошибки, тем сильнее роль человека, поскольку последствия неверного решения требуют экспертного контроля. Об этом рассказала Pravda.Ru Альбина Бурлова, преподаватель онлайн-магистратуры "Искусственный интеллект" НИУ ВШЭ.

Как поясняет эксперт, компании чаще всего начинают автоматизацию с тех процессов, которые можно формализовать, встроить в действующий рабочий поток и оперативно проверить. Именно такие задачи проще всего делегировать искусственному интеллекту — при условии, что контроль результата не отнимает много времени и не создает рисков для бизнеса. Гораздо сложнее автоматизировать деятельность, требующую учета бизнес-контекста, работы с неполными данными, оценки возможных последствий ошибок и согласования интересов разных сторон.

При этом речь идет не о полной замене профессий. Чаще ИИ перераспределяет задачи внутри команды: если нейросети берут на себя рутинные операции, компании может потребоваться меньше сотрудников для выполнения прежнего объема работы. Поэтому в зоне риска оказываются не целые специальности, а конкретные должности, где вклад специалиста сводится в основном к однотипным действиям.

"Если задачу можно четко описать, а результат легко и недорого проверить, передача таких операций ИИ начинает экономить время и деньги. Поэтому под оптимизацию первыми попадают роли, внутри которых много рутинной работы: отдельные задачи разработчиков, тестировщиков, технических писателей, специалистов поддержки, аналитиков типовой отчетности", — пояснила Бурлова.

На устойчивость позиции влияет и цена ошибки. Чем выше финансовые, юридические, репутационные или управленческие последствия неверного решения, тем важнее участие человека, который понимает ограничения инструмента, проверяет итоговый результат и несет за него ответственность.

Чтобы повысить свою ценность для компании, сотруднику стоит анализировать не профессию в целом, а структуру собственных задач: что уже можно автоматизировать, где обязательна экспертная оценка, какие решения требуют понимания широкого контекста и где человек отвечает за конечный итог. Чем больше роль связана с постановкой задач, контролем качества, интерпретацией данных и оценкой рисков, тем сложнее технологии заменить специалиста без потери управляемости.

Укрепить свои позиции можно, если сместить фокус с выполнения рутины на управление результатами работы ИИ. Для этого важно уметь формулировать запросы для инструмента, декомпозировать процессы, проверять ответы моделей, находить ошибки, задавать критерии качества и понимать, где итог требует человеческого взгляда. Тогда сотрудник превращается из простого исполнителя в активного участника технологической трансформации команды.

"Сотруднику важно показывать, какую часть работы он улучшает с помощью ИИ. Для руководителя такой результат весомее, чем абстрактное владение нейросетями. Ценность специалиста растет, когда он может объяснить, какой эффект дает инструмент: сокращает время, снижает количество ошибок, ускоряет обработку обращений или освобождает команду от ручных операций. Уязвимой становится обратная ситуация, когда человек продолжает выполнять рутинные операции прежним способом и не может показать, чем его участие отличается от автоматической обработки задачи", — отметила эксперт.

Бурлова резюмирует: устойчивость позиции определяется не тем, умеет ли сотрудник пользоваться ИИ, а тем, готов ли он брать на себя более сложные, неформализуемые части процесса.