7.3.7 Перспективы различных профессий в эпоху четвёртой индустриальной революции

Какие изменения на рынке труда ждут нас в ближайшее время? У профессий, представители которых в среднесрочной перспективе могут быть массово заменены машинами, есть несколько важных признаков.

1. Шаблонность и однообразие выполняемых операций. Если ваша работа заключается в том, чтобы раз от разу совершать повторяющиеся, шаблонные действия, не требующие серьёзных интеллектуальных усилий и не предполагающие проявления вашей собственной инициативы, — это довод в пользу замены вас машиной. С такими операциями машины в большинстве случаев справляются лучше людей.

2. Стандартизованные взаимодействия с другими людьми в ходе выполнения служебных обязанностей. Если общение с клиентами, заказчиками, руководством, подрядчиками, госорганами и тому подобными в вашем случае происходит по стандартным шаблонам и с использованием электронных каналов связи, то в такого рода коммуникациях вас сможет эффективно заменить машина.

3. Наличие массивов данных, детально описывающих историю бизнес-процесса. Если вся история осуществляемых вами операций и их результатов хорошо запротоколирована, то такой набор данных может стать удобным обучающим массивом для системы машинного обучения.

На результат будут влиять и другие факторы: величина потенциальной экономии от замены представителя данной профессии на машину (как много людей занято в этой области и много ли они получают?); опасность работы; зрелость конкретных технологий, необходимых для успешной автоматизации; оценка рисков как от человеческого фактора, так и от «машинного» и так далее.

Попробуем рассмотреть несколько конкретных профессий и выделить основные группы риска.

Рис. 177. Профессии, входящие в различные группы риска с точки зрения возможности их автоматизации в среднесрочной перспективе

В «красную зону» входят профессии, для которых в настоящее время уже созданы прототипы решений по замене людей автоматизированными системами и где внедрение таких систем не связано с необходимостью радикальных изменений в законодательной сфере. Представители этих профессий уже замещаются машинами и будут далее активно замещаться ими в ближайшие несколько лет.

«Оранжевую зону» формируют профессии, в которых широкому тиражированию решений препятствуют либо законодательные ограничения, либо недостаточная техническая зрелость созданных систем. В зависимости от особенностей законодательного процесса, а также от нюансов развития конкретных технологий профессии «оранжевой зоны» в течение 3–7 лет имеют высокие шансы перехода в «красную зону».

Представители «жёлтой зоны» вряд ли в ближайшие десять лет будут заменены машинами, однако из-за повышения производительности труда в них возможно сокращение количества занятого персонала.

И наконец, к «зелёной зоне» относятся профессии с растущим спросом на специалистов.

В октябре 2020 г. эксперты Всемирного экономического форума (World Economic Forum) представили на суд общественности аналитический отчёт под названием «Отчёт о будущем рабочих мест» (The Future of Jobs Report 2020), в котором приведены результаты скрупулёзного анализа динамики мирового рынка труда. Авторы отчёта приходят к выводу, что темпы внедрения технологий остаются в целом достаточно постоянными, но в некоторых областях они могут расти. В соответствии с тенденциями последних лет развитие облачных вычислений, индустрии больших данных и электронной коммерции остаётся в числе основных приоритетов для руководителей бизнеса, однако также наблюдается значительный рост интереса к шифрованию, негуманоидным роботам и технологиям искусственного интеллекта. При этом рынок труда находится под двойным давлением — пандемия COVID-19 не только привела к общему экономическому спаду и локдаунам, но также подтолкнула многие компании к внедрению технологий, которые могут значительно изменить структуру спроса на рабочую силу к 2025 г. Простым примером этого тезиса является ускоренное внедрение речевых технологий: на смену колл-центрам, работу которых не так просто поддерживать из-за карантинных мероприятий, приходят голосовые роботы и виртуальные ассистенты. Если до пандемии от внедрения этих технологий многие бизнесы удерживали естественная инерция и недоверие к новым технологиям, то в условиях, когда успешное развитие в рамках привычных парадигм стало просто невозможным, многие компании сделали ставку на технологическую трансформацию.

Тем не менее авторы отчёта считают, что скорость создания новых рабочих мест в результате технического прогресса будет в среднесрочной перспективе преобладать над скоростью ликвидации старых рабочих мест. Предполагается, что в течение пяти лет (с 2020 по 2025 г.) в мире будет ликвидировано 85 млн старых рабочих мест и создано 97 млн новых. При этом будет расти потребность в первую очередь в квалифицированном труде, однако одним из основных вызовов авторы отчёта считают способность общественного сектора обеспечить повышение квалификации и переподготовку сотрудников, чьи рабочие места находятся под угрозой ликвидации.

Среди прочего авторы отчёта приводят список профессий, в пределах которых количество рабочих мест активнее всего сокращалось в 2007–2018 гг., позаимствованный в другом небезынтересном исследовании — статье аналитиков Федерального резервного банка Филадельфии под названием «„Форсированная автоматизация“ под влиянием COVID-19? Предварительные тренды в данных Текущего опроса населения» (“Forced Automation” by COVID-19? Early Trends from Current Population Survey Data). «Текущий опрос населения» (Current Population Survey, CPS) — ежемесячное социологическое исследование, осуществляемое Федеральным бюро статистики труда США (US Bureau of Labor Statistics). Выводы филадельфийского исследования в целом созвучны отчёту аналитиков Международного экономического форума. Основной фокус исследователи из Филадельфии делают на том, что потери рабочих мест в ходе пандемии в первую очередь приходятся на работы, которые проще автоматизировать. Поэтому в ходе восстановления экономики после пандемии многие из ликвидированных рабочих мест не появятся вновь.

На основе опроса экспертов авторы отчёта Всемирного экономического форума составили перечень 20 профессий, в которых спрос на рабочую силу в ближайшие годы будет расти, а также 20 профессий, в которых он будет снижаться.

Позиция	Рост спроса	Снижение спроса
1	Аналитики данных [Data Analysts] и учёные по данным [Data Scientists]	Сотрудники, занимающиеся вводом данных
2	Специалисты в области ИИ машинного обучения	Административные и исполнительные секретари
3	Специалисты по большим данным	Работники бухгалтерии, занимающиеся учётом, ведением счетов и расчётом заработной платы
4	Специалисты по цифровому маркетингу и стратегии	Бухгалтеры и аудиторы
5	Специалисты по автоматизации процессов	Сборочные и заводские рабочие
6	Профессионалы в области развития бизнеса	Менеджеры по бизнес-сервисам и администрированию
7	Специалисты по цифровой трансформации	Сотрудники справочных сервисов и служб поддержки
8	Аналитики в области информационной безопасности	Общие и операционные менеджеры
9	Разработчики программного обеспечения	Механики и наладчики машин
10	Специалисты по интернету вещей	Специалисты по учёту запасов и материалов
11	Менеджеры проектов	Финансовые аналитики
12	Менеджеры по бизнес-сервисам и администрированию	Почтовые работники
13	Специалисты по базам данных и сетям	Торговые представители в области оптовой, промышленной, технической и научной продукции
14	Инженеры-робототехники	Менеджеры по работе с клиентами
15	Стратегические консультанты	Банковские кассиры и связанные с ними служащие
16	Аналитики в области организации и управления	Коммивояжёры, продавцы прессы и сотрудники уличной торговли
17	Финтех-инженеры	Установщики и ремонтники электроники и телекоммуникаций
18	Механики и наладчики машин	Специалисты по персоналу
19	Специалисты по организационному развитию	Специалисты по обучению и развитию
20	Специалисты по управлению рисками	Строительные рабочие

Внимательный читатель заметит, что некоторые профессии попали в обе части списка (например, «механики и наладчики машин»). Это значит, что в одних компаниях количество рабочих мест в этих профессиях сокращается, а в других — растёт, что связано, по всей видимости, с перестройкой существующих бизнес-процессов. При этом важно понимать, что, хотя формально созданные рабочие места могут относиться к той же профессии, что и ликвидированные, на деле они могут предполагать существенно отличающийся набор требований к сотрудникам.

Если внимательно посмотреть на происходящую в наши дни революцию генеративных моделей, проявляющуюся во всё более широком применении моделей, подобных ChatGPT, Midjourney и другим, то нельзя не усмотреть аналогии с заменой кустарного производства промышленным, произошедшей в ходе индустриальной революции. В прошлом сходное влияние на креативные индустрии оказывали распространение книгопечатания, фотографии, кино, телевидения и интернета. Кустарное производство обычно обладает следующими особенностями (для простоты я буду здесь в качестве примера использовать производство шкафов):

• низкой производительностью труда (шкаф производится долго и требует больших трудозатрат);
• как следствие — дороговизной отдельных изделий и недоступностью их для обычных людей (во времена Возрождения шкаф-дрессуар или шкаф-кабинет — весьма дорогие предметы мебели, имевшиеся лишь в домах зажиточных людей);
• сравнительно скромными объёмами производства (шкафов производится мало);
• концентрацией всех производственных функций в руках кустарей-универсалов (весь шкаф целиком делает один мастер, некоторые работы могут доверяться подмастерьям, но полноценного разделения труда ещё не существует);
• достижением высоких уровней индивидуального мастерства (лучшие кустари делают шкафы, являющиеся произведениями искусства);
• более массовая продукция заметно уступает в качестве лучшим образцам (шкафы, которые делают подмастерья или простые плотники, — кособокие и грубые).

По мере появления массового производства и развития средств автоматизации происходят следующие типичные изменения:

• растёт производительность труда (среднестатистический шкаф теперь изготавливается гораздо быстрее);
• как следствие — удешевление и расширение объёмов производства и доступности продукции (шкафы теперь есть почти в каждой семье);
• развивается разделение труда — теперь каждую отдельную деталь или даже технологическую операцию делает отдельный специалист (один нарезает доски, другой выполняет резьбу, третий производит покраску, четвёртый приделывает фурнитуру и т. д.);
• при массовом производстве снижаются трудозатраты на выполнение отдельных операций — как за счёт оптимизации производственного процесса, так и за счёт совершенствования мастерства узкоспециализированных специалистов и, наконец, за счёт автоматизации (например, доски заданного размера или стандартные элементы фурнитуры вполне может производить соответствующий станок);
• растёт качество массовой продукции (шкафы, сходящие с конвейера, относительно однообразны, но они более-менее прямые, без заусенцев и т. д.);
• в элитарном сегменте появляются технологические шедевры, которые просто нельзя было создать без продвинутых технологий (различные «умные» шкафы или сверхзащищённые шкафы-сейфы);
• если в кустарном производстве от мастера нужны и физическая сила, и разносторонние таланты, то промышленность снижает порог входа — рабочим может стать почти каждый, для этого не нужны долгие периоды цехового ученичества и особые задатки.

Все эти изменения неизбежно несут определённые социальные последствия, как позитивные, так и негативные. Среди них: увеличение благосостояния общества, разорение мастеров-кустарей, вложивших жизнь в совершенствование обесценившихся теперь навыков, временная технологическая безработица. В прошлом подобные явления привели к становлению промышленного, а затем финансового капитала, империализму, революциям и войнам.

Отталкиваясь от имеющейся у нас исторической аналогии, можно ожидать примерно следующие последствия от прогресса в области создания генеративных моделей и основанных на них инструментов:

• снижение трудозатрат на создание самого разного творческого контента;

• увеличение количества и разнообразия создаваемых произведений; здесь, скорее всего, будет наблюдаться несколько тенденций: 1) будут охвачены более узкие, «нишевые» темы и области, создание контента для которых в «догенеративную эпоху» просто не окупалось; 2) появится больше индивидуализированных текстов или изображений, ориентированных на запросы маленьких групп людей или даже под отдельных людей; 3) распространение полностью автоматической генерации контента (нейроквесты, динамические сценарии в играх, нейроанекдоты, нейрогороскопы, одноразовые картинки по запросу пользователя, создаваемые в развлекательных целях, и т. д.); 4) появление инструментов для потребителей контента (суммаризаторы и перефразировщики текстов, «объясняторы» картинок и т. п.);
• увеличение качества лучших произведений — при наличии помощника в виде мощной генеративной модели можно будет при желании создавать шедевры нового уровня; авторы смогут опробовать огромное количество вариантов различных элементов своих произведений, отбирая самые удачные, «шлифуя» свои произведения куда более тщательно в рамках того же количества времени — в итоге будут достигнуты новые вершины искусства;
• увеличение количества «мусорного» контента — бесполезных рекламных и SEO-текстов, графоманских произведений и тому подобное;
• по всей видимости, усиление разделения труда при создании контента; хотя оно уже есть и сейчас (например, над созданием текстов нередко работают писатель, редактор, корректор и т. д.), но, скорее всего, при создании многих творческих продуктов произойдёт передел ролей — как отдельные профессии будут развиваться промпт-инженерия, создание обучающего контента для генеративных моделей, оценка сгенерированных фрагментов, управление генерацией и компоновка результатов и так далее;
• снижение порога входа в профессию — модели для оценки и улучшения стиля помогут улучшать стилистику произведений, поисковые модели — подбирать аллюзии и метафоры, электронные редакторы позаботятся о стиле, грамотности, специфических для конкретной области качествах создаваемого текста и так далее.

Эти изменения, скорее всего, затронут множество областей творчества. Такие же процессы будут происходить в генерации текстов, изображений, музыки и даже программного кода. В программировании уже сегодня происходит очередной сдвиг парадигмы, подобный тому, что произошёл с появлением языков высокого уровня или интернет-площадок для массового взаимодействия разработчиков.

Всё это, разумеется, будет иметь свои социальные последствия: изменение социокультурных практик в различных творческих отраслях, усиление власти технологических корпораций, технологическая безработица и ажиотажный спрос на рабочую силу в отдельных областях, изменение практик потребления информации, массовые протесты и судебные разбирательства, появление новых шедевров и направлений в искусстве и так далее. Все эти последствия предсказать сегодня сложно, но, безусловно, следует задумываться о них, если мы хотим минимизировать негативные последствия происходящих или грядущих изменений и извлечь для человечества максимальную пользу из возникающих технологических возможностей.

Ключевым умением в эпоху перемен является, что весьма ожидаемо, умение меняться. В настоящее время на рынке труда сформировался целый ряд своего рода метапрофессий, предполагающих умение их представителей трансформироваться вместе с индустрией. Люди, занятые в области информационных технологий, давно привыкли к тому, что измениться может всё: уходят в небытие одни языки программирования и появляются другие, меняются библиотеки, фреймворки, парадигмы разработки, оборудование, смещаются акценты, меняются задачи… — и опытный специалист принимает эти изменения, следует им
и поэтому остаётся востребованным. Подобные явления наблюдаются и во многих других сферах — в педагогике, медицине, электронике, банковской сфере.