По данным журнала HR, многие компании полагаются на искусственный интеллект и небольшие команды. С другой стороны, Otto Group отправляет своих стажеров в отделы как «ИИ-ниндзя».
Искусственный интеллект (ИИ) упрощает автоматизацию работы в сфере ИТ или маркетинга. Это одна из причин, почему у хорошо образованной молодежи все чаще возникают проблемы на рынке труда. Количество объявлений о работе для новичков на крупных порталах вакансий стагнирует. Исследователи из американских университетов Стэнфорда и Гарварда независимо друг от друга пришли к выводу, что ИИ означает, что для молодых специалистов, таких как разработчики программного обеспечения, доступно меньше рабочих мест.
Подробности читайте после объявления
В США существует дефицит занятости в профессиях, подверженных воздействию ИИ: «С конца 2022 года занятость среди молодых людей в возрасте от 22 до 25 лет развивалась почти на пятую часть слабее, чем в областях, которые менее затронуты ИИ», — сообщает Оливер Шленкер, который проводит исследования в Институте исследований рынка труда и профессиональных исследований (IAB) агентства по трудоустройству. Согласно скандинавским исследованиям, в Европе дело обстоит иначе. В Германии ИИ — лишь одна из многих причин сложной ситуации для новичков, самой серьезной из которых является рецессия.
ИИ не заменит создание следующего поколения экспертов
«ИИ может повысить производительность. Но он не заменяет автоматически развитие следующего поколения экспертов», — говорит София Люкс из Лейпцигского университета технологии, экономики и культуры (HTWK).
Важной задачей для сотрудников остается проверка возможности использования результатов ИИ.
Подробности читайте после объявления
«На мой взгляд, критическое мышление становится все более важным, как и социальное взаимодействие. Как я уже сказал, нужно отходить от рутинной познавательной деятельности, которую можно легко автоматизировать. Конечно, это сложно для разных людей. Это создает совершенно новую потребность в обучении, в том числе и для работодателей».
Оливер Шленкер
Поставщик программного обеспечения SD Worx опросил сотрудников в Германии: 64,5% считают, что их человеческие навыки не могут быть заменены искусственным интеллектом. Компания выделяет пять навыков, которые ИИ не может заменить, включая контекст и суждение:
Подробности читайте после объявления
«Искусственный интеллект может быстро обрабатывать данные, но не понимает автоматически связи, цели, приоритеты, историю принятия решения или напряженность в команде. Ему нужны люди, чтобы классифицировать информацию, взвешивать противоречивые цели и брать на себя ответственность за решения».
По мнению С.Д. Воркса, не менее важно критически оценивать результаты ИИ: являются ли они надежными и правдоподобными или просто хорошо сформулированными?
Снижение затрат вместо перепроектирования точек входа
Компании должны создавать должности начального уровня таким образом, чтобы молодые сотрудники могли приобретать практический опыт, несмотря на ИИ – например, посредством наставничества, регулярной обратной связи и постепенного повышения ответственности, требует Шленкер.
Группа Otto продвигает компетенции обучаемых в области искусственного интеллекта и отправляет их в отделы в качестве «ниндзя искусственного интеллекта» для анализа процессов и разработки решений, сообщает Никола де Паоли, редактор журнала. Кадровый журнал.
Подробности читайте после объявления
Однако лишь немногие компании развивают подобные идеи. Многие менеджеры, очевидно, надеются, что смогут постоянно управлять небольшой командой с помощью искусственного интеллекта и автоматизации. «Иногда кажется, что легче достичь краткосрочных целей по доходности, чем разрабатывать долгосрочные перспективы», — критикует де Паоли. Это имеет серьезные последствия:
«Но это ставит под угрозу будущую жизнеспособность: никакая подсказка не может дать опыт, необходимый для того, чтобы убедить конференц-зал скептически настроенных коллег в вашей собственной идее. Управление конфликтами, убедительный внешний вид или общение в кризисной ситуации — это навыки, которые не может передать ни один ИИ; только повторение, критическая обратная связь и наблюдение могут сделать это».
Никола де Паоли
