როგორ აფართოებს ხელოვნური ინტელექტი ადამიანების შესაძლებლობებს მუშაობის მხრივ

ხელოვნური ინტელექტი ცვლის ადამიანების მიერ შესრულებულ სამუშაოს. აშშ-ში მცხოვრები 800 000-ზე მეტი ChatGPT‑ს მომხმარებლის შეტყობინებების ახალმა კვლევამ აჩვენა, რომ სამუშაოსთან დაკავშირებული შეტყობინებების 16,8% და კონკრეტულ პროფესიასთან ასოცირებული შეტყობინებების 43,5% სხვა პროფესიასთან დაკავშირებულ დავალებებს ეხება.

მცირე ბიზნესის მფლობელს შეუძლია დამოუკიდებლად დაწეროს ტექსტი, შეამოწმოს ხელშეკრულება ან ჩაატაროს საბაზისო ფინანსური ანალიზი. გაყიდვების სპეციალისტს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით შეუძლია, შეისწავლოს მომხმარებელთა მონაცემები, რომლებიც ადრე ანალიტიკოსს შეიძლება მისდიოდა. მარკეტერს შეუძლია ვებსაიტის პრობლემა დეველოპერის ლოდინის გარეშე მოაგვაროს. თითოეულ შემთხვევაში ხელოვნური ინტელექტი ცვლის არა მხოლოდ იმას, თუ როგორ სრულდება სამუშაო, არამედ იმასაც, თუ ვინ რას აკეთებს.

ამ ცვლილებას შეისწავლის ჩვენი ახალი ანგარიში მუშაობა მოწინავე ზღვარზე: როგორ აფართოებს ხელოვნური ინტელექტი ადამიანების შესაძლებლობებს მუშაობის მხრივ. მიღებულ სურათს დავალებათა გადაკვეთას ვუწოდებთ: როდესაც ერთ პროფესიასთან ისტორიულად დაკავშირებული სამუშაო სხვა პროფესიის ადამიანების მიერ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებაში ჩნდება. ხელოვნური ინტელექტის გავლენით სამუშაო ადგილების გარდაქმნის ჩარჩოში⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ვამტკიცებთ, რომ სავარაუდოდ, ბევრი სამუშაო ადგილის რეორგანიზება მოხდება: ეს ის სამუშაოებია, რომელთა ყოველდღიური დავალებებიც შეიძლება მნიშვნელოვნად შეიცვალოს. ეს ანგარიში პირველია ჩვენს ახალ სერიაში, სახელად მუშაობა მოწინავე ზღვარზე, რომელიც იკვლევს, როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი სამუშაოს რეალურ დროში. 

შრომის სამყაროში მიმდინარე ცვლილებებზე დაკვირვების მხრივ ჩვენი უნიკალური გამოცდილების მეშვეობით რეგულარულად შემოგთავაზებთ მონაცემებსა და მტკიცებულებებზე დაფუძნებულ მიგნებებს პოლიტიკისა და პრაქტიკის წარმართვისთვის.

ხელოვნური ინტელექტისა და სამუშაოს შესახებ ბევრი კვლევა იწყება კონკრეტულ პროფესიასთან დაკავშირებული დავალებების ფიქსირებული სიით და სვამს შეკითხვას, შეუძლია თუ არა მოდელებს მათი შესრულება. ჩვენი მონაცემები მიუთითებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი იმასაც ცვლის, თუ ვინ რომელ დავალებას ასრულებს.

დავალებათა გადაკვეთის გასაზომად ჯერ პროფესიასთან დაკავშირებულ სამუშაოს მრავალი პროფესიისთვის საერთო სამუშაოსგან ვაცალკევებთ. ზოგი საქმიანობა, მაგალითად წერა, შეჯამება და დაგეგმვა, იმდენად ბევრი პროფესიისთვისაა საერთო, რომ გადაკვეთის მტკიცებულებად ვერ გამოდგება. მათ ზოგად კატეგორიას მივაკუთვნებთ. დანარჩენი შეტყობინებების შემთხვევაში ვარკვევთ, შედის თუ არა დავალება მომხმარებლის საკუთარი პროფესიის ფარგლებში. არაზოგადი შეტყობინებების 43,5% მომხმარებლის პროფესიის ფარგლებს სცდება. ეს ადრეულ წარმოდგენას გვიქმნის, როგორ შეიძლება ხელოვნური ინტელექტი ცვლიდეს სამუშაოების დავალებათა შიგთავსს ჯერ კიდევ მანამ, სანამ ეს ცვლილებები თანამდებობრივი ვალდებულებების აღწერებსა თუ თანამდებობების დასახელებებში აისახება.

ეს მიუთითებს, რომ სამუშაოსთან დაკავშირებული ChatGPT‑ს გამოყენების მნიშვნელოვანი ნაწილი მომხმარებელთა როლის გაფართოებას უკავშირდება. ეს ტენდენცია რამდენიმე ჯგუფში განსაკუთრებით მკაფიოა. თუ ზოგადი სახის სამუშაოს გამოვრიცხავთ, ის დავალებები, რომლებიც ძირითადი პროფესიის ფარგლებს გარეთაა, შეადგენს: 

• კონკრეტულად პროფესიისთვის დამახასიათებელი შეტყობინებების 77%-ს მომხმარებელთა გამოცდილების სპეციალისტების შემთხვევაში
• 75%-ს დიზაინერების შემთხვევაში
• 69%-ს ადამიანური რესურსების სპეციალისტების შემთხვევაში
• 56%-ს იურიდიული სფეროს სპეციალისტების შემთხვევაში 
• 53%-ს მარკეტერების შემთხვევაში

აღნიშნული პროფესიის ადამიანები ამ დავალებებს სხვა თანამდებობებისგან „სესხულობენ“. მონაცემები სამუშაოს განაწილების ცვლილებაზე მიუთითებს: ზოგი საქმიანობა, რომელიც ადრე საქმის სხვისთვის გადაცემას მოითხოვდა, ახლა შეიძლება შეასრულოს იმ ადამიანმა, რომელიც საჭიროებას პირველად აწყდება.

ქვემოთ მოცემული სითბური რუკა დავალებათა გადაკვეთას გვიჩვენებს იმის მიხედვით, თუ რომელი პროფესიის სამუშაოს ჰგავს ყველაზე მეტად თითოეული არაზოგადი შეტყობინება. ყველაზე ფართოდ მარკეტინგისა და ინჟინერიის დავალებები ვრცელდება — ისინი ხშირად გვხვდება ამ სფეროების გარეთ მომუშავე ადამიანების შეტყობინებებში.

პროფესიებიდან კონკრეტულ დავალებებზე გადასვლისას ჩანს, რომ დავალებათა გადაკვეთა თანაბრად არ არის განაწილებული. ფინანსური გამოთვლები და ტექნოლოგიური პრობლემების მოგვარება ანალიზში შესული დანარჩენი შვიდივე პროფესიული ჯგუფის სამ ყველაზე გავრცელებულ გარე დავალებას შორისაა. მარკეტინგული სამუშაოც ფართოდ ვრცელდება: მარკეტინგული მასალების შექმნა ხუთ სხვა ჯგუფში გვხვდება და განსაკუთრებით ხშირია დიზაინის სფეროს მომხმარებლებში.

დავალებათა უფრო ფართო ჯგუფების განხილვა გადაკვეთის ორ განსხვავებულ მიმართულებას ავლენს. ზოგი პროფესია სხვა პროფესიებიდან მრავალ დავალებას ითვისებს. სხვები კი ისეთ დავალებებს იძლევა, რომლებიც ერთმანეთისგან განსხვავებულ მრავალ სამუშაოში ჩნდება.

პირველ ტენდენციას დიზაინი ასახავს. დიზაინერების შეტყობინებების დაახლოებით 35,2%, ჩვეულებრივ, სხვა პროფესიასთან დაკავშირებულ სამუშაოს ეხება, ხოლო დიზაინის დავალებები სხვა სფეროების თანამშრომელთა შეტყობინებების მხოლოდ 1,7%-ს შეადგენს. დიზაინერები ხშირად ასრულებენ სხვა პროფესიების დავალებებს, თუმცა თავად დიზაინის სამუშაო სხვაგან იშვიათად გვხვდება.

ინჟინერიაში თითქმის საპირისპირო სურათია. ინჟინერიის სფეროს შეტყობინებების მხოლოდ 18,5% მოიცავს სხვა სფეროების დავალებებს, თუმცა ინჟინერიის დავალებები სხვა პროფესიებში დასაქმებული ადამიანების შეტყობინებების 7,4%-ს შეადგენს. ინჟინერია იმ სამუშაოს მნიშვნელოვანი წყაროა, რომელსაც სხვა სფეროების წარმომადგენელი ადამიანები ასრულებენ, დაწყებული პროგრამული უზრუნველყოფის პრობლემების მოგვარებით და დამთავრებული ტექნიკურ სისტემებთან მუშაობით.

მარკეტინგი ორივე მიმართულებით გამოირჩევა. მარკეტერების შეტყობინებების 24,3% სხვა პროფესიებთან დაკავშირებულ დავალებებს ეთმობა, ხოლო მარკეტინგული დავალებები სხვა სფეროების თანამშრომელთა შეტყობინებების 8,9%-ს შეადგენს — ეს შერჩევაში გავრცელების ყველაზე მაღალი მაჩვენებელია. მარკეტინგის სპეციალისტები სხვადასხვა სფეროს დავალებებს აერთიანებენ, თავად მარკეტინგული სამუშაო კი ორგანიზაციის მასშტაბით ფართოდ ვრცელდება.

ბიზნესის ზომა და სტრუქტურა განსაზღვრავს, როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი სამუშაოს. დიდ კომპანიაში თანამშრომლებს შეიძლება ხელი მიუწვდებოდეთ სპეციალიზებულ გუნდებზე, დამკვიდრებულ სამუშაო პროცესებსა და შიდა სერვისებზე. პატარა ორგანიზაციაში პრობლემასთან ყველაზე ახლოს მყოფი თანამშრომელი უფრო ხშირად თავად აგვარებს მას, ვიდრე სხვას გადასცემს.

საშუალო მომხმარებლებში სხვა პროფესიის დავალებათა წილი 2-5 ადგილის მქონე სამუშაო სივრცეებში 18,9%-ია, ხოლო 100-ზე მეტი ადგილის მქონე სივრცეებში — 16,3%. ყველაზე აქტიურ მომხმარებლებში ასეთივე თანმიმდევრულ ტენდენციას არ ვხედავთ.

ერთ-ერთი შესაძლო ახსნაა, რომ მცირე ორგანიზაციებში ზომიერი მომხმარებლები ხელოვნურ ინტელექტს მიმართავენ, როცა ისეთი სამუშაო ხვდებათ, რომელიც წინააღმდეგ შემთხვევაში სხვა ფუნქციის ჩართვას მოითხოვდა. აქტიურმა მომხმარებლებმა კი შეიძლება უკვე შეიმუშავეს ხელოვნური ინტელექტით მხარდაჭერილი სტაბილური სამუშაო პროცესები, რომლებიც სხვადასხვა ორგანიზაციაში უფრო მეტად ჰგავს ერთმანეთს, ან ხელოვნურ ინტელექტს საკუთარ ძირითად პროფესიაში უფრო ინტენსიურად იყენებენ.

იქ, სადაც სპეციალისტების რესურსები მწირია, ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება განსაკუთრებით სასარგებლო იყოს, როგორც უნივერსალური ხელსაწყო.

მსგავსი მონაცემები, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას ეხება, გვიჩვენებს, სად იცვლება სამუშაო. ის საშუალებას გვაძლევს დავინახოთ, როგორ აძლევს ხელოვნური ინტელექტი თანამშრომლებს საქმიანობათა ახალი კომბინაციების მოსინჯვის შესაძლებლობას მანამ, სანამ კომპანიები თანამდებობრივი ვალდებულებების აღწერილობებს შეცვლიან ან ახალ თანამდებობებს შექმნიან. ამ თვალსაზრისით, გამოყენების ტენდენციები შეიძლება ადრეული მაჩვენებელი იყოს პროფესიული ცვლილებისა, რომელსაც შრომის ბაზრის ტრადიციული სტატისტიკა მხოლოდ მოგვიანებით ასახავს.