73
Почему компании возвращают джуниоров и мидлов после ставки на ИИ
— Личные финансы
Искусственный интеллект действительно способен ускорять работу, уменьшать расходы и автоматизировать часть рутинных задач.
Тем не менее, работодатели, которые восприняли это как возможность быстро сократить специалистов начального и среднего уровня, столкнулись с неочевидной проблемой: вместе с людьми из компаний исчезли контекст, контроль качества, ответственность и будущий кадровый резерв, пишет budni.robota.ua.
Еще несколько лет назад сценарий казался почти беспроигрышным. Если генеративный искусственный интеллект может написать текст, подготовить презентацию, ответить клиенту, проанализировать таблицу или создать фрагмент кода за несколько минут, зачем держать команду людей, выполняющих подобную работу в течение нескольких часов?
Первыми под давлением оказались джуниоры-специалисты. Именно они чаще всего работали с черновиками, поиском информации, типичными запросами клиентов, несложным кодом, отчетами и другими задачами, которые лучше подвергались автоматизации.
Впоследствии эта логика распространилась и на специалистов среднего уровня: если ИИ может генерировать результат, а сеньор — проверить его, компании решили, что промежуточное звено становится излишним.
Но на практике выяснилось, что работодатели автоматизировали отдельные операции, а сократили полноценные роли. И разница между этими двумя решениями оказалась значительно дороже, чем ожидалось.
Генеративный ИИ способен полностью автоматизировать отдельные задачи, однако профессии обычно совмещают операции с разным уровнем сложности. Поэтому в большинстве случаев технология скорее меняет работу человека, чем полностью устраняет потребность в нем. Максимальный эффект наблюдается там, где ИИ дополняет работников, а его результаты проходят проверку человека.
Условно говоря, генератор текста может забрать 40% работы копирайтера, но это не значит, что компания может уволить 40% копирайтера. Остальные его функции — поиск инсайта, работа с брендовым голосом, коммуникация с клиентом, фактчекинг, редактирование и ответственность за финальный результат — никуда не исчезают.
По данным исследования NBER, проведенного при участии 5179 операторов службы поддержки, доступ к ИИ-ассистенту повысил среднюю производительность на 14%. Для новичков и менее квалифицированных работников прирост достигал 34%, тогда как для опытных был минимальным. Инструмент помогал младшим работникам быстрее усваивать лучшие практики более сильных коллег.
То есть, бизнес получает наибольшую отдачу не тогда, когда заменяет джуниора моделью, а когда дает джуниору модель и создает систему контроля.
Увольняя работников, которых ИИ может усилить больше всего, компания отказывается от значительной части потенциального прироста производительности.
Если джуниоры представляют собой кадровый резерв, то мидл-специалисты часто выполняют роль организационной соединительной ткани.
Они уже достаточно опытны, чтобы работать самостоятельно, но все еще напрямую вовлечены в производственный процесс. Они знают, как формальные правила компании работают в реальности, помнят предыдущие решения, координируют смежные команды, объясняют задачи младшим работникам и отфильтровывают проблемы до того, как они попадают в руководство.
Значительная часть работы плохо зафиксирована в должностных инструкциях. Поэтому при анализе задач она может выглядеть как ненужная бюрократия: встречи, проверки, уточнения, краткие консультации, работа с конфликтами и исключениями.
По материалам: Finance.ua
Поделиться новостью
