Edgar Cervantes / Android Authority Chociaż niedoskonałe, generatywne narzędzia AI, takie jak ChatGPT i Google Gemini, rozwijają się szybciej, niż wielu z nas jest w stanie nadążyć. Postęp ten może jednak zagrozić niektórym z najbardziej wykwalifikowanych stanowisk pracy, w tym wielu rolom związanym z branżą technologiczną. Niektórzy twierdzą, że to przejście już się rozpoczęło, biorąc pod uwagę utrzymujące się fale zwolnień, które odbiły się szerokim echem w latach 2023 i 2024. Zatem w tej ponurej notatce przyjrzyjmy się konkretnym zawodom technologicznym, które najprawdopodobniej zostaną zakłócone przez sztuczną inteligencję, i jakie umiejętności będą niezbędne w tym zmieniającym się krajobrazie.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi zawody technologiczne i które są zagrożone?
Wbrew powszechnemu przekonaniu sztuczna inteligencja nie zastąpi nas wszystkich ani naszej pracy z dnia na dzień. Historia pokazała, że automatyzacja raczej tworzy nowe możliwości niż powoduje masowe bezrobocie. Co jednak ważniejsze, dzisiejsza sztuczna inteligencja często wymaga interwencji człowieka w celu skorygowania oczywistych błędów. Wszystko to sugeruje, że generatywna sztuczna inteligencja z większym prawdopodobieństwem ulepszy istniejące stanowiska pracy, niż je całkowicie zastąpi. Jeśli kiedykolwiek zaglądałeś za kulisy tworzenia witryny internetowej lub aplikacji, wiesz, że znaczna część procesu obejmuje powtarzalne zadania. Programiści muszą napisać dziesiątki linii standardowego kodu, przeglądać źle napisaną dokumentację i testować swoje produkty w różnych warunkach. Każde z tych zadań może stać się prostsze dzięki sztucznej inteligencji, a jednocześnie wymagać będzie wkładu człowieka lub nadzoru. Podobnie wiele stanowisk technologicznych wymaga umiejętności oceny ryzyka, krytycznego myślenia i podejmowania decyzji – czyli obszarów, w których obecne możliwości generatywnej sztucznej inteligencji są żałośnie niewystarczające. Mając to na uwadze, oto lista zawodów technologicznych, które sztuczna inteligencja może wywrócić do góry nogami i potencjalnie zastąpić: w nadchodzących latach.
1. Wprowadzanie i analiza danych
Robert Triggs / Android AuthorityAI stwarza poważne zagrożenie dla ról związanych z wprowadzaniem i analizowaniem danych na niemal wszystkich poziomach umiejętności. Przykład: nawet najtrudniejsze i najbardziej ręczne zadania związane z wprowadzaniem danych, które obejmują przenoszenie informacji z wersji papierowej do cyfrowej bazy danych, można teraz wykonywać przy użyciu kombinacji optycznego rozpoznawania znaków (OCR) i przetwarzania języka naturalnego (NLP). Chociaż żadna z tych technologii nie jest nowa, dodanie do tego generatywnej sztucznej inteligencji może pomóc maszynom w sortowaniu niezorganizowanych danych z taką samą dokładnością jak człowiek w ułamku czasu. To samo dotyczy analizy danych, ponieważ największą siłą sztucznej inteligencji jest znajdowanie wzorców i trendów w dużych zbiorach danych . Widzieliśmy już, jak chatbot Google Gemini może na przykład eksportować tabele bezpośrednio do Arkuszy Google, co sprawia, że generowanie podstawowych raportów jest łatwiejsze niż kiedykolwiek. Dobra wiadomość jest taka, że sztuczna inteligencja nie przejmie kontroli nad analitykami danych i kompleksową analizą, więc ścieżka kariery początkującego po prostu się zmieni, a nie zniknie z dnia na dzień.
2. Testowanie oprogramowania i zapewnienie jakości (QA)
Programiści pracujący nad aplikacjami, grami i witrynami internetowymi zazwyczaj testują swoje dzieła w rzeczywistych warunkach i symulowanych ludzkich zachowaniach. Światowy rynek testowania oprogramowania wart jest obecnie aż 45 miliardów dolarów, ale wiele aspektów nawet dzisiaj pozostaje wykonywanych ręcznie i zależnych od człowieka. Sztuczna inteligencja może automatycznie generować przypadki testowe na podstawie docelowej grupy odbiorców produktu i wykonywać je kilka razy szybciej niż ludzie. Umożliwi to programistom wyższego szczebla znacznie szybsze otrzymywanie informacji zwrotnych i przyspieszy ogólny proces zapewniania jakości. Nadal będziemy potrzebować testerów na różnych etapach testowania produktów, ale nie w tak dużej liczbie jak obecnie.
3. Projektowanie graficzne i artyści
Calvin Wankhede / Android AuthorityW przypadku sztuki generowanej przez sztuczną inteligencję, która wywołuje fale, jest tylko kwestią czasu, zanim przedostanie się ona do różnych form mediów. W rzeczywistości niektórzy twierdzą, że sztuczna inteligencja wkradła się już do przemysłu rozrywkowego. Pod koniec 2023 roku hitowa gra wideo The Finals wzbudziła kontrowersje związane z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia dialogów. Chociaż firma zatrudniała aktorów głosowych, wykorzystywała także zamianę tekstu na mowę do „kontekstowych działań w grach”. Projektowanie graficzne to kolejna dziedzina, która przeżywa kryzys z powodu sztucznej inteligencji. Midjourney jest w stanie przekształcić zwykły tekst w języku angielskim w piękną grafikę. Dzięki temu mniejsza grupa projektantów może tworzyć i modyfikować zasoby wykorzystywane we wszystkim, od hitowych filmów po gry wideo. Wiemy również, że OpenAI aktywnie pracuje nad generatorem zamiany tekstu na wideo o nazwie Sora. Wreszcie, chociaż profesjonalni fotografowie mogą dziś zarabiać na sprzedaży zdjęć i filmów w Internecie, to też może się zmienić. Meta przeszkoliła swój generator obrazów Imagine na publicznych zdjęciach z Facebooka i Instagrama. Biorąc pod uwagę ogromną różnorodność obrazów świata rzeczywistego dostępnych na platformach mediów społecznościowych, trudno się dziwić, że sztuczna inteligencja Meta może generować fotorealistyczne obrazy w ciągu kilku sekund.
4. Punkty pomocy i wsparcie techniczne
Ryan Haines / Android Authority Większość z nas spotkała się kiedyś z botem pomocy technicznej, ale komunikowanie się z nim prawie zawsze przypomina ćwiczenie frustracji. Te chatboty były kiedyś najnowocześniejsze, ale teraz wydają się osobliwe w porównaniu z nowoczesną sztuczną inteligencją, taką jak ChatGPT. Ponieważ w nadchodzących latach wdrażanie modeli językowych stanie się tańsze, prawdopodobnie będziemy świadkami wprowadzenia ulepszonych chatbotów wsparcia, które poradzą sobie z niemal każdym pytaniem lub prośbą. Postęp ten może wystarczyć do zmniejszenia liczby pracowników w wielu punktach pomocy technicznej i centrach obsługi telefonicznej na całym świecie. Generacyjne chatboty oparte na sztucznej inteligencji doskonale rozumieją język naturalny i kontekst, dzięki czemu mogą udzielać przydatnych porad w ciągu kilku sekund. Jedynym pocieszeniem jest to, że ludzie prawdopodobnie nadal będą sobie radzić z bardziej złożonymi interakcjami. Zmiana harmonogramu lotu i utrzymanie klienta wymagają w końcu czegoś więcej niż tylko dużego modelu językowego, aby rynek pracy nie zniknął z dnia na dzień.
5. Reklama i badania rynku
Calvin Wankhede / Android Authority Zespoły ds. reklamy i sprzedaży w gigantach technologicznych, takich jak Google, były w zeszłym roku świadkami masowych zwolnień. Jednocześnie firmy te wprowadziły nowe funkcje wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję, aby pomóc reklamodawcom w tworzeniu zasobów tekstowych i graficznych. Na przykład Google wcześniej zatrudniał ludzi, aby pomagali klientom w opracowywaniu reklam, wybieraniu odpowiedniego układu i optymalizowaniu budżetów, ale teraz zautomatyzował większość procesu za pomocą nowego produktu Performance Max opartego na sztucznej inteligencji. Podobnie sztuczna inteligencja usprawniła gromadzenie i analizę danych aspekty badań rynku. Być może zauważyłeś, że Amazon używa teraz dużego modelu językowego do podsumowywania recenzji i pomaga użytkownikom ocenić jakość produktu na pierwszy rzut oka. To samo podejście można zastosować także gdzie indziej, umożliwiając firmom gromadzenie wniosków z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych w ciągu kilku sekund. Zatem podobnie jak w przypadku wielu zawodów opisanych powyżej istnieje bardzo namacalne ryzyko, że sztuczna inteligencja zastąpi niektóre stanowiska związane z badaniami rynku, szczególnie te obejmujące zadania powtarzalne i wymagające dużej ilości danych. Uwagi