Каждый месяц кто-то отчитывается о сокращении рабочих мест и об успешной автоматизации с помощью ИИ. Но кто теперь будет отвечать за то, что эти люди делали? 

Меня зовут Дмитрий Фырнин, я управляющий партнёр и технический директор SENSE. В статье разбираю, где проходит граница автоматизации. Спойлер: определяет её не сложность задачи, а то, может ли кто-то взять на себя ответственность за результат. И про то, что в действительности сокращают компании, отчитавшись об экономии на ИИ.

Кого ИИ заменит без вопросов

Когда спрашивают, какие профессии первыми попадут под автоматизацию, стоит сначала уточнить: подразумевается ли под ней полная замена или только отдельных функций. Это разные вещи.

Под замену попадают только те профессии, где все задачи полностью алгоритмизируемы. Если работа сводится к тому, чтобы взять цифру из одной колонки и вписать в другую, — то есть к чему-то, что описывается блок-схемой на сто процентов, — ИИ с этим справится.

Оператор колл-центра, который общается с клиентом по заранее написанному скрипту. Первая линия техподдержки: принять запрос в произвольной форме, найти информацию в базе знаний, предложить очевидные варианты решения. Впрочем, здесь всё уже произошло: если посмотреть на техподдержку крупных компаний, на первой линии в 99% случаев отвечает бот, построенный с помощью ИИ.

Ответственность нельзя автоматизировать 

Дальше в списке «обречённых» обычно идут маркетинг, аналитика, бухгалтерия, юридический отдел. Но для маркетинга и аналитики ИИ будет хорошей помощью для сокращения рутинных операций, не более. А вот с бухгалтерией и юротделом замена, на мой взгляд, полностью исключена. Как и в любой профессии, где сотрудник берёт на себя ответственность.

ИИ не может взять на себя ответственность.

Процесс не может существовать без владельца, без конечного ответственного звена. Уберите такого человека, заменив его на ИИ, — и ответственность не перейдёт ни к кому. Хаос начнётся моментально.

У кого тогда окажется ответственность? У специалиста по ИИ, который разработал систему? Сколько таких специалистов должно быть, чтобы они несли ответственность за работу всех отделов сразу?

Так просто не получится.

Почему в беспилотных автомобилях сидит человек

Проверить этот тезис можно на задаче, которая формализована полнее любой офисной работы, — вождении автомобиля. Правила дорожного движения регламентируют процесс максимально чётко. Если представить, что все на дороге ездят по правилам, ничего плохого случиться не может, кроме форс-мажоров вроде лопнувших сразу двух колёс у встречной машины. В регулярном движении при соблюдении правил аварии не происходят.

Беспилотные автомобили делают уже много лет. Их тестируют, где-то они ездят. Но массового внедрения нет, хотя для таксопарков это была бы колоссальная экономия на зарплатах водителей. И в любой такой системе всё равно есть оператор, который следит.

Казалось бы, простая задача. Но её нельзя полностью делегировать ИИ. Как минимум потому, что там большая ответственность и повышенные требования к контролю качества.

К контролю придётся возвращаться постоянно. Нейросети могут галлюцинировать — это их архитектурное свойство. Большая языковая модель по своей природе — статистический предсказатель следующего символа, механизм, который пытается ответить то, что вы ожидаете услышать. Технология усложняется, но принципиально не меняется. Она изначально подвержена ошибкам, поэтому для критичных задач нужен контроль экспертом. Других вариантов практически нет.

Тот же вывод получается и с другой стороны. Если бы ИИ мог принимать решения самостоятельно, появились бы прибыльные компании, управляемые одним ИИ. Но их нет. Из этого можно сделать статистический вывод: ИИ пока не способен никого полноценно заменить.

Есть и законодательное ограничение. В России решение, которое существенно влияет на другого человека, не может быть принято без участия живого человека. Посадить в тюрьму, используя только ИИ, незаконно. Отказать в приёме на работу или уволить — тоже.

Обойти можно всё. Но вопрос остаётся прежним: если мы доверили ИИ принятие решений, кто ответит за ошибку?

Что на самом деле сократили компании

Для внедрения ИИ компаниям пришлось пересмотреть часть своих бизнес-процессов. А в любой достаточно крупной компании, если рассмотреть любой процесс под лупой, обнаружится что-то, что можно оптимизировать. Даже без учёта ИИ.

ИИ послужил драйвером пересмотра процессов. И оказался очень удобным поводом для того, чтобы сократить неэффективных сотрудников. Обратите внимание: отчитываясь о сокращении рабочих мест, никто не публикует данных о том, насколько эффективны были эти люди. Я допускаю, что в крупной компании, где процессы никогда не пересматривались, есть те самые 15-30% сотрудников, которых можно сократить без ущерба. Но это всё оценки, публичных данных на этот счёт нет ни у кого. 

Добавьте сюда ИИ — результат вряд ли сильно изменится по сравнению с тем, чтобы просто сократить 30% людей. Мы это, кстати, недавно обсуждали на митапе про ИИ-агентов в B2B. Раздать команде доступы к нейросятям мало. Метрики двигаются только когда перестраиваешь под ИИ весь процесс разработки. А значит, чудо творит не нейросеть, а наведённый ради неё порядок в процессах. Послушать запись можно здесь. 

Экономия требует такой же проверки. Компания сообщает, что расходы на ФОТ снизились. Во-первых, сам факт пересмотра процессов мог повлиять сильнее, чем внедрение ИИ. Во-вторых, снижение затрат на ФОТ не означает, что расходы не выросли в другом месте. ИИ не бесплатный: нужно либо строить свой дата-центр — достаточно дорогая штука, — либо закупать инференс, покупать токены, которые модель прожигает в процессе работы. Для некоторых задач стоимость этих токенов вполне соизмерима с зарплатой специалиста на рынке.

Как говорится, есть несколько типов лжи, и одна из них — статистика. Наличие корреляции ещё не означает наличия причинно-следственной связи.

Из кого будут расти сеньоры

Если автоматизация действительно пойдёт, она пойдёт снизу вверх. Чем ниже грейд сотрудника, тем легче его автоматизировать.

Дефицит мест для молодых специалистов в ИТ существует давно и начался задолго до массового внедрения ИИ. Ещё десять лет назад ходили анекдоты про то, что на позицию стажёра требуется опыт работы от года. Но теперь к этому добавляется вопрос, которого раньше не было:

Если мы автоматизируем всех сотрудников низших грейдов, из кого вырастут сотрудники высоких?

Сейчас этот вопрос замалчивается, но я уверен, что через год он станет основной темой обсуждения. Уже появляются новости о том, что за рубежом компании открывают большие наборы на стажировки, чтобы через несколько лет не остаться без квалифицированных специалистов.

Рыночную экономику никто не отменял. Полностью отказаться от найма джунов не выйдет: тогда не появятся мидлы и сеньоры. Но работодатели будут всячески делать вид, что джуны не нужны. Вероятнее всего, это приведёт к снижению зарплат на низших позициях. Разрыв между джуниором и сеньором — уже сейчас большой — станет огромным.

Вход в профессию подорожает: сначала бесплатные стажировки, потом работа за очень небольшую оплату, и лишь затем, с наработкой опыта, — претензия на достойную зарплату. Которая, вероятнее всего, будет выше сегодняшней: спрос на сеньоров вырастет за счёт созданного дефицита.

Но эти деньги откуда-то придётся брать. Их возьмут, по сути, из кармана джуна. Возможно, ИТ-образование ждёт та же трансформация, что уже прошла медицина. Врача не допускают к операции сразу после диплома — сначала ординатура и годы практики под присмотром опытного коллеги. Зато на выходе это уже не вчерашний студент, а крепкий специалист. Похоже, ИТ движется к такой же обязательной ступени между учёбой и самостоятельной работой, где джуна доводят до уровня мидла под контролем сеньора.

Вместо вывода: что произойдёт взамен увольнений

Системы вроде «КонсультантПлюс», позволяющие структурировано смотреть законы, подзаконные акты, поправки и судебную практику, не привели к массовому сокращению юристов. Юристов осталось примерно столько же — они стали работать эффективнее.

В компьютерных технологиях задачи усложняются с каждым годом. Рост эффективности сотрудника позволяет не расширять команду, но и задачи у него становятся сложнее. Процесс идёт в две стороны.

Пятнадцать лет назад в ИТ была одна профессия: веб-мастер. Потом появились бэкендеры и фронтендеры. А сейчас одних только аналитиков можно насчитать пять видов, не говоря о программистах. О тех объёмах задач, которые сегодня решают в банковском секторе и на маркетплейсах, пятнадцать лет назад нельзя было и помыслить. 

Думаю, в ближайшие год-полтора, компании наиграются с заменой людей на ИИ: пересмотрят бизнес-процессы, сократят неэффективных сотрудников. После чего обнаружат новую задачу — как растить сеньоров, если не нанимаешь и не развиваешь джунов. Все бросятся её решать, и года через полтора нас ждёт новый расцвет стажировок.

Когда персональные компьютеры получили массовое распространение, через несколько лет начали цениться уверенные пользователи ПК. Ещё через несколько это стало стандартом почти для всех профессий, связанных с компьютером, — то есть почти для всех в офисе. Скорее всего, лет через три-пять то же самое произойдёт с ИИ. Уже сегодня люди, которые не используют его ни для каких задач, выглядят ретроградами.

Допускаю, что в определённых кругах будут цениться те, кто ИИ не использует. Как ценятся люди, не использующие компьютер. Например, художники. Если художник рисует вообще без компьютера — вероятнее всего, это неплохой художник. Ну, если он при этом популярный.

P.S. Как думаете, через сколько лет «уверенный пользователь ИИ» станет строкой в вакансии наравне с «уверенный пользователь ПК»?