🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
Часть третья. «Сокращения из-за ИИ»
Тут, конечно, пытливый читатель спросит – но как же так? Ведь мы же видим, как большие технологические компании сокращают персонал из-за ИИ? Ведь увольняют людей, чью работу начинают выполнять нейросети?
На самом деле мы пока не видели массовых сокращений квалифицированного персонала, произошедших на почве полной замены людей нейросетями.
И даже с относительно неквалифицированным видели несколько попыток (история с поддержкой Klarna – классический пример), которые обычно заканчивались тем, что людей нанимали обратно, причем за другие деньги.
Наши инсайдеры из больших техкомпаний рассказывают, что никакой замены программистов на ИИ не происходит – и уж точно не происходит вещей типа «половину кода в нашей компании теперь пишут нейросети». Некоторое повышение эффективности наблюдается, особенно в области быстрого экспериментирования, но ни одна команда не запустит в прод код, написанный нейросеткой. Да и вообще концепция «давайте всех людей заменим роботами, чтобы делать столько же за меньшие деньги» далеко не всегда в голове у руководителей компаний.
Мы бы сказали, что имея выбор «делать столько же денег меньшими ресурсами» и «делать больше уже имеющимися ресурсами» настоящий капиталист чаще выберет второй вариант (если, конечно, на горизонте не просматривается чумовой опции «делать больше денег меньшими ресурсами»).
Почему же людей увольняют? Действительно, увольняют из-за ИИ, но совершенно не так, как это представляют себе обыватели. Дело в том, что гонка генеративных нейросетей стоит огромных - никогда прежде не виданных - бюджетов, и все приличные бигтехи сейчас думают, что именно это и выведет их в лидеры следующего технологического рывка.
А стало быть, все подняли на флаг лозунг Цукерберга про то, что лучше спалить несколько лишних триллионов, чем проиграть в гонке за сверхразум.
Нужно вкладывать любые деньги в те области, которые либо напрямую связаны с ИИ, либо получат волшебный пендель после его внедрения. А все остальное можно подсократить – и сокращают старыми давно понятными способами – ищут, где, например, можно из двух региональных штаб-квартир сделать одну, где можно избавиться от дублирующих функций, а где – заменить персонал на более дешевый (кто сказал «индусы»?).
Ничего принципиально нового в сфере сокращений не происходит, и процент сокращений, обусловленных именно автоматизацией процессов с помощью ИИ – (пока) минимален. Скорее сначала приходит задача всех сократить, а уже потом оставшиеся начинают пользоваться нейросетками для повышения эффективности.
Манифесты некоторых CEO в стиле «мы заменим всех и убьем SaaS» смотрятся хорошо только до тех пор, пока не смотришь, насколько вырос хэдкаунт в их компаниях за период с последнего такого заявления. Например, в компании SalesForce, основатель которой товарищ Бениофф громче всех кричит про нейросетки, количество персонала за последний год выросло на 4%, а оборот на 6%. Другими словами, привел ли год усиленного внедрения этого вашего эй ая к повышению эффективности – большой вопрос. Правильный ли горизонт 1 год, чтобы судить об эффектах внедрения эй ая - еще больший вопрос.
Так что же, получается, что от ИИ пока вообще нет никаких глобальных эффектов на рынке труда? Очень даже есть, и они меняют целые индустрии, но об этом завтра.