Спустя десятилетия после того, как автоматизация начала захватывать и трансформировать производственные рабочие места, искусственный интеллект приходит на смену руководителям корпоративных офисов, пишет WSJ.

Список увольнений служащих растет почти ежедневно и включает в себя сокращения рабочих мест в Google, Duolingo и UPS. Хотя общее количество рабочих мест, непосредственно потерянных из-за генеративного ИИ, остается низким, некоторые из этих и других компаний связывают сокращения с новыми технологиями повышения производительности, такими как машинное обучение и другие приложения ИИ.

По мнению консультантов и руководителей компаний, генеративный ИИ вскоре может перевернуть  гораздо большую долю должностей «белых воротничков» , включая менеджеров среднего и высшего звена. В отличие от предыдущих волн технологий автоматизации, генеративный ИИ не просто ускоряет рутинные задачи или делает прогнозы, распознавая закономерности данных. Он обладает способностью создавать контент и синтезировать идеи — по сути, это та интеллектуальная работа, которую сейчас выполняют миллионы людей.

Сюда входят и управленческие должности, многие из которых, возможно, никогда не вернутся, говорят руководители корпораций и консультанты. Они предсказывают, что быстро развивающаяся технология обновит или заменит работу, выполняемую сейчас высшим средним и младшим звеном компаний в самых разных отраслях — от технологий до химической промышленности.

Между тем, лидеры бизнеса говорят, что ИИ может повлиять на будущую численность персонала и другими способами. Руководители химической компании Chemours прогнозируют, что в будущем им не придется нанимать столько людей.

«По мере роста компании нам потребуется нанимать меньше новых сотрудников», — заявил генеральный директор Марк Э. Ньюман .

Крах среднего звена

По мере роста внедрения ИИ, скорее всего, произойдет переконфигурация управленческой иерархии, считают исследовательские проекты Оливера Ваймана. Работники начального уровня, вероятно, первыми попадут под удар, поскольку большая часть их обязанностей автоматизирована. В свою очередь, будущая работа начального уровня будет больше похожа на управленческие роли первого уровня и потребует совершенно других профессиональных навыков.

Согласно анализу, каскадный эффект может сгладить уровни менеджеров среднего звена, которые являются плацдармом для высших руководящих должностей.

Более половины старших менеджеров, опрошенных в исследовании, заявили, что считают, что их работа может быть автоматизирована с помощью генеративного искусственного интеллекта, по сравнению с 43% менеджеров среднего звена и 38% менеджеров первого звена.

Тем не менее, бизнес-лидеры во всей экономике говорят, что ожидают, что новая технология расширит и повысит роль некоторых белых воротничков, предоставив сотрудникам и менеджерам возможность выполнять более значимую работу — как для их компаний, так и для их карьеры. 

Руководители Prosus, глобальной технологической инвестиционной группы, базирующейся в Нидерландах, говорят, что это уже происходит, поскольку ИИ автоматизирует все больше задач сотрудников. 

«Инженеры, разработчики программного обеспечения и т. д. могут выполнять работу в два раза быстрее», — сказал Евро Бейнат, глобальный руководитель отдела искусственного интеллекта и обработки данных Prosus. «Одним из побочных эффектов является то, что многие из этих сотрудников могут делать больше и делать немного другие вещи, чем мы делали раньше».

Веб-дизайнеры Prosus, например, просили разработчиков программного обеспечения написать код. Теперь они могут сделать это сами, говорит Бейнат. Тем временем разработчики программного обеспечения могут больше сосредоточиться на дизайне и сложном коде. Это «повышение трудового стажа», сказал он.

В Chemours, дочерней компании DuPont, за последние три года компания обучила около 1000 офисных и лабораторных работников приложениям искусственного интеллекта. В результате финансовые специалисты, которые раньше готовили определенные отчеты с большим количеством копирования и вставки между системами и электронными таблицами, теперь делают это намного быстрее благодаря обучению работе с аналитическими инструментами без написания кода, говорит Мэтт Эбботт, директор по трансформации предприятий в Chemours. 

«Финансовая команда теперь может использовать свое время для других критически важных для бизнеса проектов вместо того, чтобы постоянно выполнять системные запросы», — сказал Эбботт.