SG.hu
Az MI először a fiatalok és a kezdők munkáját veszi el. De akkor hogyan lépnek előre?
Ha a kezdők elveszítik a tanulási és fejlődési lehetőségeket, akkor a juniorokból sosem lesznek seniorok.
A gyakornokok a munkahelyeken általában olyan dolgokat csinálnak, amelyek számukra még ijesztő és nehéz lehet, de a tapasztaltabb kollégáknak csak ujjgyakorlat. A szakértők és a tanulók közötti „munkakapcsolat” évezredek óta az emberiség készségeinek és találékonyságának átadásának alapköve. De vajon túléli-e ez a mesterséges intelligencia korát?
A generatív mesterséges intelligencia leginkább olyan feladatokra alkalmas, amelyekkel eddig az irodai gyakornokok foglalkoztak. Amikor a Brookings Institution agytröszt kutatói az OpenAI adatait elemezték, azt találták, hogy a magas automatizálási kockázattal járó feladatok aránya ötször magasabb egy piackutatási elemző esetében, mint például egy marketingmenedzser esetében. Háromszor magasabb volt ez az arány egy értékesítési képviselő esetében, mint egy értékesítési vezetőnél, és több mint kétszer magasabb egy grafikusnál, mint egy művészeti vezetőnél.
A befektetési bankok a hírek szerint már most mérlegelik, hogy a jövőben szükségük van-e ennyi junior elemző felvételére. Mert ha az akarat meg is lenne, és továbbra is szeretnének gyakornokokat felvenni, az üzleti modell gazdaságossága nehezebbé válhat egy olyan világban, amelyben nehezen tudják pénzzé tenni a munkájukat. Vezető jogászok szerint már most is egyre nehezebb meggyőzni az ügyfeleket arról, hogy fizessenek a kezdő jogászok idejéért, mert úgy gondolják, hogy a munkát helyettük a mesterséges intelligencia is el tudja végezni. A juniorok eközben vonakodnak az új eszközök használatától, mert az csökkenti a kiszámlázható óráikat, és lemaradnak a fejlődésükhöz szükséges gyakorlatról.
A mesterszintű tudás megszerzéséhez bármely szakmában kihívásra, komplexitásra és kapcsolatra van szükség. De a kezdők egyre inkább fakultatív és távoli résztvevőivé válnak egy szakértő napi feladatainak. És ez nem csak a mesterséges intelligenciára igaz, hanem számos egyéb új technológiára: például a kórházi robotsebészet megjelenése, azaz a robotok használata csökkentette a kezdő sebészek gyakorlási lehetőségeit.
Az optimista oldalon a vállalatok új módszereket találhatnak ki a szakemberek következő generációjának képzésére, és az MI-t megfontoltan használhatják, hogy felgyorsítsák fejlődésüket anélkül, hogy veszélyeztetnék a tudás megszerzését és az emberi kapcsolatok romlását. Ez szükségessé teheti néhány üzleti modell megváltoztatását. Az ügyvédi irodáknak például búcsút kell inteniük a számlázható óráknak. De nem kell romantikusan eltemetni a dolgok régi módját, különösen nem azokban az irodákban, ahol a fiatalabbaknak rendkívül hosszú órákat kellett eltölteniük meglehetősen unalmas munkával, ami a legrosszabb esetben egyfajta szakmai vegzálást jelentett.
A legborúsabb forgatókönyv szerint azonban a vállalatok a termelékenység növelésének rohamában felhagynak a kezdők felvételével. Lehet, hogy a rendkívül jó képességű mesterséges intelligencia-ügynökök világa valósul meg, akik megtanulják a legtöbb mindennapi fehérgalléros feladatot megoldani, és akiket tapasztalt felsővezetők kis kara irányít. Ebben a forgatókönyvben hogyan szerezhetné meg bárki is a tapasztalatot ahhoz, hogy elérje a karrierlétra kevésbé automatizálható felsőbb fokozatait?
Egy napon visszatérhet a régi tanoncrendszer, amely az ipari forradalom előtt Európa nagy részén létezett, és amelyben a családok, akik megengedhették maguknak, fizettek azért, hogy az utódaik egy mesterhez kerüljenek inasnak. Ennek a társadalmi mobilitásra gyakorolt hatása - amely már most sem túl nagy számos szakmában - meglehetősen romboló lenne. Persze a generatív mesterséges intelligencia fehérgalléros munkába való integrálását illetően még nagyon korán vagyunk. Senki sem tudja igazán, hogyan fog ez történni, és aki azt állítja, hogy tudja, annak valószínűleg van mit eladni.
De hogy a technológia mire lesz képes, vagy mire nem, az csak egy része a kérdésnek. A másik része az, hogy a vállalatok mit kezdenek vele. És a vállalati döntések, amelyek a legnagyobb átalakító erővel bírnak az irodai munkákra nézve arról fognak szólni, hogy az emberek hogyan lépnek feljebb a ranglétrán - ha egyáltalán feljebb lépnek.
A gyakornokok a munkahelyeken általában olyan dolgokat csinálnak, amelyek számukra még ijesztő és nehéz lehet, de a tapasztaltabb kollégáknak csak ujjgyakorlat. A szakértők és a tanulók közötti „munkakapcsolat” évezredek óta az emberiség készségeinek és találékonyságának átadásának alapköve. De vajon túléli-e ez a mesterséges intelligencia korát?
A generatív mesterséges intelligencia leginkább olyan feladatokra alkalmas, amelyekkel eddig az irodai gyakornokok foglalkoztak. Amikor a Brookings Institution agytröszt kutatói az OpenAI adatait elemezték, azt találták, hogy a magas automatizálási kockázattal járó feladatok aránya ötször magasabb egy piackutatási elemző esetében, mint például egy marketingmenedzser esetében. Háromszor magasabb volt ez az arány egy értékesítési képviselő esetében, mint egy értékesítési vezetőnél, és több mint kétszer magasabb egy grafikusnál, mint egy művészeti vezetőnél.
A befektetési bankok a hírek szerint már most mérlegelik, hogy a jövőben szükségük van-e ennyi junior elemző felvételére. Mert ha az akarat meg is lenne, és továbbra is szeretnének gyakornokokat felvenni, az üzleti modell gazdaságossága nehezebbé válhat egy olyan világban, amelyben nehezen tudják pénzzé tenni a munkájukat. Vezető jogászok szerint már most is egyre nehezebb meggyőzni az ügyfeleket arról, hogy fizessenek a kezdő jogászok idejéért, mert úgy gondolják, hogy a munkát helyettük a mesterséges intelligencia is el tudja végezni. A juniorok eközben vonakodnak az új eszközök használatától, mert az csökkenti a kiszámlázható óráikat, és lemaradnak a fejlődésükhöz szükséges gyakorlatról.
A mesterszintű tudás megszerzéséhez bármely szakmában kihívásra, komplexitásra és kapcsolatra van szükség. De a kezdők egyre inkább fakultatív és távoli résztvevőivé válnak egy szakértő napi feladatainak. És ez nem csak a mesterséges intelligenciára igaz, hanem számos egyéb új technológiára: például a kórházi robotsebészet megjelenése, azaz a robotok használata csökkentette a kezdő sebészek gyakorlási lehetőségeit.
Az optimista oldalon a vállalatok új módszereket találhatnak ki a szakemberek következő generációjának képzésére, és az MI-t megfontoltan használhatják, hogy felgyorsítsák fejlődésüket anélkül, hogy veszélyeztetnék a tudás megszerzését és az emberi kapcsolatok romlását. Ez szükségessé teheti néhány üzleti modell megváltoztatását. Az ügyvédi irodáknak például búcsút kell inteniük a számlázható óráknak. De nem kell romantikusan eltemetni a dolgok régi módját, különösen nem azokban az irodákban, ahol a fiatalabbaknak rendkívül hosszú órákat kellett eltölteniük meglehetősen unalmas munkával, ami a legrosszabb esetben egyfajta szakmai vegzálást jelentett.
A legborúsabb forgatókönyv szerint azonban a vállalatok a termelékenység növelésének rohamában felhagynak a kezdők felvételével. Lehet, hogy a rendkívül jó képességű mesterséges intelligencia-ügynökök világa valósul meg, akik megtanulják a legtöbb mindennapi fehérgalléros feladatot megoldani, és akiket tapasztalt felsővezetők kis kara irányít. Ebben a forgatókönyvben hogyan szerezhetné meg bárki is a tapasztalatot ahhoz, hogy elérje a karrierlétra kevésbé automatizálható felsőbb fokozatait?
Egy napon visszatérhet a régi tanoncrendszer, amely az ipari forradalom előtt Európa nagy részén létezett, és amelyben a családok, akik megengedhették maguknak, fizettek azért, hogy az utódaik egy mesterhez kerüljenek inasnak. Ennek a társadalmi mobilitásra gyakorolt hatása - amely már most sem túl nagy számos szakmában - meglehetősen romboló lenne. Persze a generatív mesterséges intelligencia fehérgalléros munkába való integrálását illetően még nagyon korán vagyunk. Senki sem tudja igazán, hogyan fog ez történni, és aki azt állítja, hogy tudja, annak valószínűleg van mit eladni.
De hogy a technológia mire lesz képes, vagy mire nem, az csak egy része a kérdésnek. A másik része az, hogy a vállalatok mit kezdenek vele. És a vállalati döntések, amelyek a legnagyobb átalakító erővel bírnak az irodai munkákra nézve arról fognak szólni, hogy az emberek hogyan lépnek feljebb a ranglétrán - ha egyáltalán feljebb lépnek.