Пока мы продолжаем спорить, заменят ли нас всех, появляется все больше данных, доказывающих, что реальность сложнее.
В Financial Times вышел классный разбор свежих данных от Ramp Economics Lab (исследование тут). Аналитики посмотрели, как изменился штат в 22 000 компаниях в США после активного внедрения генеративного AI.
Вывод ломает стереотипы:
Компании, которые вливали в технологии больше всего денег, не устроили волну увольнений. Наоборот их штат вырос в среднем на 10%.
Почему так происходит?
ИИ работает как мощный катализатор: ускоряет рутинные процессы и удешевляет запуск новых продуктов. Логично, что для поддержки такого масштабирования требуется больше рабочих рук. Но из этой статистики не стоит делать слишком упрощенный вывод, что ИИ сам по себе волшебно✨масштабирует бизнесы и создает рабочие места.
В исследовании есть две важные детали, которые это объясняют:
⚫️Мало просто купить подписку на ChatGPT
Нижние 2/3 компаний по уровню затрат на ИИ не получили
никакого
эффекта. Базовая подписка на чат-бота ничего не меняет. Реальный профит получили те, кто вложился в фундаментальную пересборку процессов: связывал ИИ-агентов с внутренними базами данных, рабочими инструментами и реальными задачами.
⚫️Временной лаг
Эффект от внедрения и рост штата становятся заметны только через 6–12 месяцев. Это время уходит на сложную «домашнюю работу»: компаниям нужно перепроектировать воркфлоу, решить, что именно делегировать алгоритмам, и понять когда им уже можно доверять, а когда все еще проверять. Вся отдача приходит только после этого.
Что это значит для нас?
Технологии меняют саму суть профессий и перераспределяют ценность на рынке. Главный вопрос, который стоит себе задавать, – не «заменит ли меня ИИ», а как изменится моя работа рядом с ИИ и как адаптироваться к новым реалиям.
А еще, возможно вы заметили по второму графику, что найм entry-level специалистов в таких компаниях вырос еще сильнее! А за них-то больше всего переживают последнее время. Что думаю на этот счет, напишу отдельно!
🟡 Re: #career@reframe_journal