Последние 2 года я активно изучаю нейросети. Пытаюсь упростить и автоматизировать свои рабочие процессы, работать руками меньше, а зарабатывать — больше. Давайте разбираться, какие профессии реально может заменить ИИ.
Я даже завела свой канал про нейронки, где постоянно общаюсь с крутыми и интересными ребятами. И один из самых частых вопросов, который прилетает в комменты — «А что будет дальше? Нейронки развиваются так стремительно, что, кажется, ещё 1–2 года и люди будут не нужны. Тексты будут писать одни нейросети, генерировать картинки — другие. А третьи будут всё это собирать и публиковать».
А будет ли действительно так?
Недавно я прочитал интересную статью Will AI Automate Away Your Job? В ней авторы рассказали, какие специальности могут пропасть в ближайшее время и почему.
Сразу к делу — кому бояться?
В статье авторы выделили простое правило: ваша работа уязвима для автоматизации настолько, насколько коротка самая простая самостоятельная задача.
Например, работа в колл-центрах может быть автоматизирована, потому что состоит из задач продолжительностью от 10 до 20 минут. Под это же правило попадают и фрилансеры, и помощники юристов, и журналисты, и многие другие. Все люди, задачи которых простые, выполняются быстро и не требуют многолетнего опыта для решения, могут быть заменены.
А вот директоров заменить сложно. Даже если их день разбит на 30-минутные мероприятия, для решения каждой задачи (совещание, принятие решения, публичное выступление) они применяют многолетний опыт, который машины пока не могут повторить.
Если докопаться, то самая простая самостоятельная задача коротка у любого человека любой профессии. Но авторы статьи имеют в виду, что 30-минутные задачи у директоров занимают 30 минут не потому, что простые, а потому, что управленцы за счёт умений справляются со своими задачами быстрее. У ИИ таких умений пока что нет.
Кроме того, у руководителей редко бывают изначально простые задачи. Обычно они сами разбивают крупную задачу на несколько простых и решают их по порядку. И сейчас ИИ вряд ли сможет сам выделять эти самые мелкие задачи, декомпозировать процесс и действовать как управленец.
В общем, мысль простая: чем проще и короче задача, тем выше риск автоматизации. Но это — не единственный фактор. Есть и другие:
— Чем проще работа заменяется удалённым сотрудником, тем выше риск автоматизации.
— Чем легче получить данные о выполнении задачи, тем проще её автоматизировать.
А вот, почему некоторые профессии не уйдут:
— Мы ценим человеческое исполнение многих задач, например, в спорте или искусстве, за эмоциональность и несовершенства.
— Люди предпочтут, чтобы важные решения принимали именно люди, а не машины.
Поэтому будет сложно заменить таких людей:
— Актёров (слишком большое влияние).
— Учителей и психологов (нам важен именно человек).
— Сантехников, электриков (роботы пока не очень с руками).
— CEO и топ-менеджеров (много контекста, задач, решений и опыта).
А что делать новичкам в профессии, у которых ещё мало опыта работы?
Развивать навыки, которые сложно автоматизировать: умение общаться, мыслить стратегически, управлять проектами. В общем, стремиться обучиться всему, что не умеют делать машины.
Вместо заключения — а заменят ли меня?
Лично я считаю, что часть профессий действительно пропадёт, а часть — просто трансформируется. На рынке останутся те же специалисты, просто их обязанности поменяются. Давайте объясню на примере работы с текстом.
Раньше при создании статьи я использовала такой подход: получила тему → пошла в интернет собирать информацию. Сначала просто в авторитетных блогах, потом в более профильных источниках (книги, ютуб-каналы и т. д., если сам не эксперт в области). При необходимости — нашла эксперта, пообщалась, из всего собранного сделала материал и попыталась не упустить ничего важного. Попутно находила исследования, если они нужны по теме.
Теперь же при создании статьи я иду другим путём: изучаю авторитетные источники → смотрю статьи из топа выдачи и анализирую, как они туда попали.
Вместе с нейронкой собираю план → по каждому фрагменту плана пишу текст → собираю всё в полноценную статью. При необходимости запускаю Deep Research, чтобы глубже погрузиться в тему и найти подходящие исследования.
Собранную статью редактирую вручную и привожу в нормальный вид. Когда всё готово, оцениваю статью с точки зрения редактора и подключаю нейронку для анализа. Отдаю статью на публикацию и получаю свой мильён. (А если в теме я эксперт, то просто пишу её с нейронкой и потом редачу).
И подобной трансформации я ожидаю во многих сферах. Цель останется той же, промежуточные точки, по сути, тоже. Просто поменяется метод, которым эта цель будет достигаться.
И да, кажется, что человеку придётся делать больше действий и работа будет занимать больше времени. Но это не так. Человек ведь не будет писать весь текст сам. За него это сделает нейросеть. Его задача — разобраться в теме и грамотно преподнести задачу нейросети. А дальше просто редактировать, улучшать и делать фактчекинг. И всё это будет занимать куда меньше времени, чем создание статьи с нуля.
