Leah Borovoi

В начале XX века человечество всерьёз боялось катастрофы.

Не войны. Хотя впереди были две мировые. Не голода. Хотя XX век и тут оказался весьма изобретателен. Не эпидемии. Хотя испанка скоро унесёт десятки миллионов жизней.

Нет. Умные, серьёзные люди боялись, что миру не хватит… телефонисток.

Логика была железная. Телефонов становится больше. Звонков становится больше. Значит, нужно всё больше девушек, которые вручную соединяют абонентов. В какой-то момент аналитики пришли к страшному выводу: если рост продолжится, к 1930-м годам телефонисток понадобится больше, чем вообще существует женщин трудоспособного возраста. То есть цивилизация могла рухнуть не от апокалипсиса, а от нехватки барышень у коммутатора.

Женщины не закончились. Закончились телефонистки.

Пришли автоматические телефонные станции, и профессия, которая казалась необходимой, растворилась за пару десятилетий.

Именно эту ошибку мы повторяем снова и снова.

Мы неплохо умеем предсказывать рост спроса. Но очень плохо умеем предсказывать изменение самой системы.

Больше разговоров не означает больше телефонисток.

Больше текстов не означает больше машинисток.

Больше еды не означает больше крестьян.

Больше данных не означает больше аналитиков, которые вручную переносят цифры из одной таблички в другую и называют это «стратегическим дашбордом».

Технологическая революция редко уничтожает потребность.

Она уничтожает старый способ эту потребность обслуживать.

Трактор не отменил еду. Он отменил миллионы людей в поле.

Робот не отменил производство. Он отменил часть людей у конвейера.

AI не отменит тексты, анализ, диагностику, дизайн, юридические документы, программирование и обучение.

Он отменит часть людей, которые были нужны только потому, что раньше без человека этот процесс нельзя было соединить.

Прошлые революции в основном били по blue collar workers.

По рабочим. По фабрикам. По складам. По тем, кто, как любил думать образованный средний класс, «не успел адаптироваться».

А теперь AI пришёл к человеку с ноутбуком, дипломом, английским языком и фразой: «Давайте созвонимся и засинхронимся».

То есть к нам.

К людям, которые долго считали себя защищёнными. Потому что у нас не лопата, а компетенции. Не станок, а экспертиза. Не физический труд, а мышление.

И вдруг выяснилось, что значительная часть нашей экспертизы — это не мудрость, а доступ к информации.

Сначала этот доступ подешевел благодаря Google.

Потом благодаря ChatGPT.

Теперь благодаря AI-агентам.

AI-агент не поисковик. Не энциклопедия. И даже не чатик, у которого можно спросить, как ответить начальнику вежливо, не цитируя Уголовный кодекс.

AI-агент не просто отвечает. Он действует.

Ищет статьи. Пишет обзоры. Назначает встречи. Ведёт переписку. Заполняет документы. Сравнивает варианты. Выполняет рабочие процессы от начала до конца.

То есть под угрозой оказывается не только человек-функция.

Под угрозой оказывается человек-процесс.

Тот, кто умеет аккуратно провести стандартный workflow: найти, сравнить, оформить, отправить, напомнить, зафиксировать, переслать, согласовать.

Это чем-то похоже на историю телефонисток.

Разговоры не исчезли.

Исчез человек, который вручную соединял стандартные узлы системы.

Сегодня мы обсуждаем, сколько программистов, юристов, радиологов, дизайнеров, аналитиков и преподавателей заменит AI.

Возможно, через тридцать лет над этими разговорами будут смеяться так же, как мы сегодня смеёмся над страхом, что миру не хватит телефонисток.

World Economic Forum прогнозирует к 2030 году 170 миллионов новых рабочих мест и исчезновение 92 миллионов существующих. Чистый плюс — около 78 миллионов.

Звучит оптимистично.

Хотя «чистый плюс» — это макроэкономическая фраза, а не утешение для человека, которого уволили во вторник утром между кофе и совещанием.

Новые профессии, скорее всего, появятся не вокруг магического умения написать «сделай красиво».

Prompt engineering как отдельная шаманская должность, вероятно, окажется короче, чем нам сейчас кажется.

Зато вырастет спрос на людей, которые умеют делать три более сложные вещи: понимать предметную область, правильно ставить задачу машине и проверять, где она врёт с выражением лица отличника.

Работы появятся вокруг пяти больших зон.

Первая инфраструктура.

AI надо где-то запускать, кормить данными, защищать, обновлять, мониторить и оплачивать.

Поэтому будут расти специалисты по данным, дата-инженеры, MLOps-инженеры, специалисты по кибербезопасности, робототехнике, облачным системам, вычислительной инфраструктуре и энергетике дата-центров.

Искусственный интеллект выглядит как магия только на экране.

Внутри это электричество, серверы, пайплайны, логи и люди, которые в три часа ночи выясняют, почему «умная система» внезапно решила стать декоративной.

Вторая зона контроль.

Чем больше решений мы отдаём AI, тем больше нужны люди, которые проверяют эти решения.

AI-аудиторы. Валидаторы моделей. Специалисты по безопасности. Эксперты по bias, deepfake, explainability, medical AI, legal AI и regulation.

Люди, которые профессионально умеют говорить алгоритму: «Очень убедительно. Но нет».

Третья зона перевод между профессией и машиной.

Появятся специалисты, которые умеют встроить AI в реальную работу врача, юриста, преподавателя, исследователя, дизайнера или аналитика.

Не просто «попросить ChatGPT написать письмо», а перестроить workflow так, чтобы машина забрала рутину, но человек не потерял ответственность, качество и контроль.

Четвёртая зона всё, где нужен живой человек.

Медицина, уход за пожилыми, реабилитация, паллиативная помощь, психическое здоровье, образование, работа с кризисами.

AI может написать выписку.

Но он не поднимет пожилого пациента с кровати, не удержит за руку человека в панике и не объяснит родственникам плохую новость так, чтобы они не развалились на части.

Технически это может сделать симпатичный, мягкий и пушистый робот, но людям всё равно хочется человека.

Пятая зона — обучение людей жить рядом с AI и не превращаться в его биологический интерфейс.

Будут нужны преподаватели, наставники, симуляционные тренеры, специалисты по оценке навыков и профессионального мышления.

Потому что если AI забирает рутину, надо специально тренировать то, что раньше росло в рутине само: внимание, память, профессиональный глаз, ответственность и способность принять решение без подсказки.

Именно поэтому вопрос не в том, появятся ли новые работы.

Появятся.

Вопрос в том, кому они достанутся.

Тем, кто умеет только выполнять стандартный процесс, или тем, кто понимает систему, видит риски и может отвечать за результат, когда красивая автоматизация внезапно начинает делать глупости промышленного масштаба.