AI хүмүүсийн ажил дээрээ хийж чадах зүйлсийг хэрхэн тэлж байна вэ

AI хүмүүсийн хийдэг ажлыг өөрчилж байна. АНУ-ын 800,000 гаруй ChatGPT хэрэглэгчийн мессежид хийсэн шинжилгээнд тулгуурласан манай шинэ судалгаагаар ажилтай холбоотой мессежийн 16.8%, мэргэжилд тусгайлсан мессежийн 43.5% нь өөр мэргэжилтэй холбоотой үүрэг даалгаврын тухай байжээ.

Жижиг бизнесийн эрхлэгч сурталчилгааны текстээ өөрөө бичиж, гэрээ хянаж эсвэл санхүүгийн суурь шинжилгээ хийж болно. Борлуулалтын ажилтан өмнө нь шинжээчид шилжүүлдэг байсан хэрэглэгчийн өгөгдлийн багцыг AI ашиглан судалж болно. Маркетингийн ажилтан хөгжүүлэгчийг хүлээлгүйгээр вэбсайтын доголдлыг оношлон засаж болно. Тохиолдол бүрд, AI нь ажлыг хэрхэн гүйцэтгэх төдийгүй, хэн юу хийхийг ч өөрчилж байна.

Манай шинэ тайлан болох Хил хязгаар дахь ажил: AI хүмүүсийн ажил дээрээ хийж чадах зүйлсийг хэрхэн тэлж байна вэ энэхүү өөрчлөлтийг судалсан. Үүний үр дүнд бий болсон хэв шинжийг бид үүрэг даалгаврын давхцал гэж нэрлэдэг. Энэ нь түүхэн уламжлалаар нэг мэргэжилтэй холбоотой байсан ажил өөр мэргэжлийн хүмүүсийн AI хэрэглээнд илрэхийг хэлнэ. Бид AI ба ажлын байрны шилжилтийн хүрээ⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) баримт бичигтээ өдөр тутмын үүрэг даалгавар нь эрс өөрчлөгдөх боломжтой олон ажлын байр дахин зохион байгуулагдах магадлалтай гэж үзсэн. Энэ бол AI ажлыг бодит цаг хугацаанд хэрхэн өөрчилж буйг судлах манай шинэ Хил хязгаар дахь ажил цувралын анхны тайлан юм. 

Ажлын ертөнц хэрхэн өөрчлөгдөж буйг харах өөрсдийн онцгой цонхыг ашиглан бодлого, практикыг чиглүүлэх нотолгоонд суурилсан, өгөгдлөөр дэмжигдсэн дүгнэлтүүдийг тогтмол санал болгоно.

AI ба ажлын талаарх олон судалгаа тодорхой мэргэжилтэй холбоотой үүрэг даалгавруудын тогтсон жагсаалтаас эхэлж, загварууд тэдгээрийг гүйцэтгэж чадах эсэхийг судалдаг. Манай нотолгоо AI нь хэн ямар үүрэг даалгаврыг хариуцаж хийхийг мөн өөрчилж буйг харуулж байна.

Үүрэг даалгаврын давхцлыг хэмжихийн тулд, эхлээд тодорхой мэргэжилтэй холбоотой ажлыг олон төрлийн ажилд нийтлэг тохиолддог ажлаас ялгасан. Бичих, хураангуйлах, хуваарь гаргах зэрэг зарим үйл ажиллагаа олон мэргэжилд хэт нийтлэг тул давхцлын нотолгоо болж чадахгүй. Бид эдгээрийг нийтлэг гэж ангилсан. Үлдсэн мессежүүдийн хувьд, тухайн үүрэг даалгавар хэрэглэгчийн өөрийн мэргэжлийн хүрээнд байна уу, эсвэл гадуур байна уу гэдгийг тогтоосон. Нийтлэг бус мессежийн 43.5% нь хэрэглэгчийн мэргэжлээс гадуурх үүрэгтэй холбоотой байв. Энэ нь ажлын байрны тодорхойлолт, нэршилд өөрчлөлт орохоос өмнө AI ажлын үүрэг даалгаврын агуулгыг хэрхэн шинэчилж болохыг эрт харах боломж олгож байна.

Энэ нь ажилтай холбоотой ChatGPT хэрэглээний нэлээд хэсгийг үүрэг даалгаврынхаа хүрээг тэлж буй хэрэглэгчид бүрдүүлдэг болохыг харуулж байна. Энэ хэв шинж хэд хэдэн бүлэгт онцгой тод илэрсэн. Нийтлэг ажлыг хассаны дараа, мэргэжлээс гадуурх үүрэг даалгавар дараах хувийг эзэлсэн: 

• Хэрэглэгчийн туршлагын ажилтнуудын мэргэжилд тусгайлсан мессежийн 77%
• Дизайнеруудын мессежийн 75%
• Хүний нөөцийн ажилтнуудын мессежийн 69%
• Хууль эрх зүйн ажилтнуудын мессежийн 56% 
• Маркетингийн ажилтнуудын мессежийн 53%

Эдгээр мэргэжлийнхэн уг үүрэг даалгавруудыг бусад албан үүргээс "түр зээлж" байна. Нотолгоо нь ажлын хуваарилалт өөрчлөгдөж буйг харуулж байна. Өмнө нь бусдад шилжүүлэх шаардлагатай байсан зарим ажлыг одоо хэрэгцээг анх олж харсан хүн өөрөө хийж болно.

Доорх өнгөөр ялгаж харуулсан диаграм нь нийтлэг бус мессеж бүр аль мэргэжлийн ажилтай хамгийн төстэйг тогтоох замаар үүрэг даалгаврын давхцлыг харуулна. Маркетинг болон инженерчлэлийн үүрэг даалгаврууд хамгийн өргөн тархаж, эдгээр салбараас гадуурх ажилтнуудын мессежид байнга илэрдэг.

Мэргэжлээс тодорхой үүрэг даалгаврууд руу нарийвчлан харахад үүрэг даалгаврын давхцал жигд тархаагүй байна. Санхүүгийн тооцоолол болон технологийн доголдол засах ажил тус бүр шинжилгээнд хамрагдсан бусад долоон мэргэжлийн бүлэг бүрийн хамгийн түгээмэл гурван гадуурх үүрэг даалгаврын тоонд оржээ. Маркетингийн ажил ч өргөн тархдаг. Маркетингийн материал бүтээх үүрэг өөр таван бүлэгт илэрсэн бөгөөд дизайны хэрэглэгчдийн дунд онцгой түгээмэл байв.

Үүрэг даалгавруудыг өргөн хүрээний багцаар нь харахад давхцлын хоёр ялгаатай чиглэл ажиглагдана. Зарим мэргэжил бусад мэргэжлээс олон үүрэг даалгаврыг өөртөө нэгтгэдэг. Харин зарим нь олон өөр ажилд илэрдэг үүрэг даалгавруудыг нийлүүлдэг.

Дизайн нь эхний хэв шинжийг тод харуулдаг. Дизайнеруудын мессежийн 35.2% орчим нь ихэвчлэн өөр мэргэжилтэй холбоотой ажил байдаг бол, бусад салбарын ажилтнуудын мессежийн ердөө 1.7%-ийг дизайны үүрэг даалгавар эзэлдэг. Дизайнерууд гадуурх үүрэг даалгаврыг ихээр ашигладаг ч, дизайны ажил өөр салбарт ховор тохиолддог.

Инженерчлэлийн хувьд, үүний бараг эсрэг дүр зураг ажиглагдана. Инженерчлэлийн мессежийн ердөө 18.5% нь бусад салбарын үүрэг даалгавартай холбоотой ч, өөр мэргэжлийн ажилтнуудын мессежийн 7.4%-ийг инженерчлэлийн үүрэг даалгавар эзэлдэг. Програм хангамжийн доголдлыг засахаас эхлээд техникийн системтэй ажиллах хүртэл, бусад салбарын хүмүүсийн хариуцан гүйцэтгэдэг ажлын чухал эх үүсвэр нь инженерчлэл юм.

Маркетинг хоёр чиглэлд хоёуланд нь онцгой ялгардаг. Маркетингийн ажилтнууд мессежийнхээ 24.3%-ийг бусад мэргэжилтэй холбоотой үүрэг даалгаварт зориулдаг бол, бусад салбарын ажилтнуудын мессежийн 8.9%-ийг маркетингийн үүрэг даалгавар эзэлдэг. Энэ нь түүвэр дэх гадагш тархалтын хамгийн өндөр хувь юм. Маркетингийн ажилтнууд олон салбарын үүрэг даалгаврыг хослуулдаг бөгөөд маркетингийн ажил ч байгууллага даяар өргөн тархдаг.

Бизнесийн хэмжээ, бүтэц нь AI ажлыг хэрхэн өөрчлөхөд нөлөөлдөг. Том компанийн ажилтнууд мэргэшсэн баг, тогтсон ажлын урсгал, дотоод үйлчилгээг ашиглах боломжтой байдаг. Харин жижиг байгууллагад, асуудалтай хамгийн ойр ажилтан үүнийг бусдад шилжүүлэхийн оронд өөрөө хариуцах магадлал өндөр.

Дундаж хэрэглэгчдийн хувьд, өөр мэргэжлийн үүрэг даалгаврын эзлэх хувь 2–5 суудалтай ажлын талбарын хэрэглэгчдийн 18.9%-иас 100-аас олон суудалтай орчны хэрэглэгчдийн 16.3% болж буурдаг. Харин хамгийн идэвхтэй хэрэглэгчдийн дунд ийм нэг чигийн тогтвортой хандлага ажиглагдаагүй.

Үүний нэг боломжит тайлбар нь жижиг байгууллагын дунд зэргийн хэрэглэгчид өөр чиг үүргийн оролцоо шаардах ажилтай тулгарах үедээ AI-д ханддаг явдал юм. Харин идэвхтэй хэрэглэгчид байгууллага бүрд илүү төстэй харагдах AI-д түшиглэсэн тогтвортой ажлын урсгал бий болгосон эсвэл үндсэн мэргэжлийнхээ хүрээнд AI-г илүү эрчимтэй ашигладаг байж болно.

Мэргэшсэн нөөц хомс орчинд AI нь ерөнхий зориулалтын хэрэгслийн хувьд онцгой тустай байж болно.

Ийм төрлийн AI хэрэглээний өгөгдөл нь ажил хаашаа шилжиж буйг илтгэнэ. Компаниуд ажлын байрны тодорхойлолтоо шинэчилж, шинэ албан тушаалын нэр бий болгохоос өмнө, ажилтнууд AI ашиглан үйл ажиллагааны шинэ хослолыг хэрхэн туршиж буйг энэ өгөгдөл харуулдаг. Энэ утгаараа хэрэглээний хэв шинж нь хөдөлмөрийн зах зээлийн уламжлалт статистикт хожим тусах мэргэжлийн өөрчлөлтийг эрт илтгэж болно.