Всем привет! Я — философ науки и техники и технический писатель. Последние пару лет мою профессию регулярно «хоронят». Большие языковые модели всё лучше пишут документацию, а если вы работаете с текстами, кодом или другим цифровым контентом, то наверняка и сами уже заметили, как меняется привычный процесс работы. Кажется, что ИИ научился делать всё больше задач, которые раньше выполнял человек. Но производство текста, кода и другого контента лишь верхушка айсберга любой IT-профессии. В этих статьях (их будет четыре), почему работа в IT не сводится к созданию текста, кода и других артефактов и что на самом деле меняется с приходом ИИ.
Часть 1. История уже не раз обещала исчезновение профессий
Что происходит сейчас
Внедрение ИИ в бизнесе уже нельзя описать как набор отдельных кейсов. Это становится массовым, системным явлением. Всё больше компаний переходят от пилотов к промышленной эксплуатации.
Конечно, это вызывает вопросы. Как изменится наша работа, когда значительная часть задач автоматизируется? Как изменится роль человека в этих процессах и какие задачи останутся за специалистом? Что делать? Начинать развивать глубокую узкую экспертизу или смотреть в сторону T-Shape?
Изменение структуры труда уже началось. Но хорошая новость в том, что цивилизация уже проходила через подобные трансформации, и ценность человека в них не исчезла.
Почему это не первый раз
Это не первый технологический сдвиг, который заставляет рынок заново определять роль человека. Автоматизация уже меняла привычное распределение задач и приводила к появлению новых ролей.
Из всех этих волн следует один общий вывод. Технологии перераспределяют труд, автоматизируют повторяемые задачи и создают новые роли вокруг новых систем.
Циклы ИИ и повторяющиеся разочарования
Развитие ИИ тоже идёт не линейно, а волнами, в которых периоды оптимизма сменяются разочарованием и новым ростом.
При этом сохраняется ключевое напряжение: впечатляющие демонстрации часто не совпадают с устойчивой работой в реальных условиях, и значительная часть проектов не доходит до успешного внедрения.
Даже сейчас, согласно исследованию RAND Corporation, около 80% проектов в области искусственного интеллекта в мире терпят неудачу. А российские компании, по данным сооснователя Napoleon IT Павла Подкорытова, тратят на внедрение ИИ более 90 миллиардов рублей в год, но реально ИИ используют не более 6% организаций.
В итоге история ИИ выглядит как повторяющийся цикл.
Главный исторический вывод
Технологии меняют не только набор задач. По мере автоматизации меняется и ценность разных навыков. Одни задачи становятся типовыми для ИИ, а другие требуют всё больше экспертизы, контекста и системного мышления. В следующей части разберём ограничения ИИ и посмотрим, что происходит там, где одной заданной рамки уже недостаточно.