Увольнения, вызванные принятием ИИ - что на самом деле означает этот сдвиг?
20 июня 2025 г.В начале 2025 года многие известные медиа и технологические компании объявили о массовых раундах увольнений, явные решения о эффективности, основанной на искусственном интеллекте. Business Insider сократил 21% своей рабочей силы до «Идите на AI(SF GATE), в то время как Microsoft уложила 6000 инженерных ролей.
Эти увольнения являются лишь одним из видимых симптомов более широкого рабочего сдвига - тот, который показывает, что ИИ не просто автоматизирует обыденные задачи, но и изменяет целые организационные структуры и переписывает правила соревнования талантов.
Это означает только одно - что будущее глобальной занятости - это не пять или десятилетний вопрос, но это происходит прямо сейчас.
Волна увольнения ИИ и числа за ним
Революция ИИ прибывает быстрее, чем мы ожидали, и цифры не лгут. Только в 2025 году,более 76 000 рабочих мест было исключеноПоскольку компании наклонились в ИИ для эффективности. В то время как автоматизация не является чем-то новым, масштаб и скорость этих увольнений достигли точки, когда ИИ больше не является поддерживающим инструментом, а принимающим участие в центральном рабочем месте.
Если мы разбиваем числа, роли белых воротничков начального уровня становятся одними из самых сильных. Недавний мета-анализ тенденций найма показал19% по сравнению с прошлым годомВ таких ролях, как инженеры данных, бизнес -аналитики и оперативная поддержка (Бизнес -инсайдер) Эти рабочие места, которые когда -то считались надежными для подъема корпоративных лестниц, теперь называются избыточными.
Мы уже видим, как этот сдвиг материализуется в некоторых из самых влиятельных компаний в мире. Недавние увольнения в Business Insider, Microsoft и даже IBM, которые прекратили 8000 сотрудников (Бизнес сегодня), ясно дал понять, что мы уже глубоко в операционной модели AI-Prirst.
Как ИИ переопределяет роли в 2025 году?
Мы все осознаем, что повествование вокруг ИИ на машинах на рабочем месте против людей. Тем не менее, в этом обрамлении не хватает самой большой трансформации, которая продолжается. Смарт-организации теперь не просто заменяют сотрудников на операции на основе искусственного интеллекта. На самом деле они создают гибридные рабочие процессы, где ИИ принимает рутинные задачи, а люди принимают стратегический надзор.
Как мы знаем, ИИ превосходит людей в повторяющихся, основанных на правилах и высоких задачах. Эта эффективность открывает новый вид спроса - специалисты, которые могут организовать, контролировать и постоянно адаптировать системы ИИ к тому, что на самом деле нужно предприятиям.
Мы видим названия работы, которых не было несколько лет назад. Например, оркестры ИИ, как профессионалы, которые проектируют, контролируют и оптимизируют агенты искусственного интеллекта. Или тренеры по искусственному искусству, которые отвечают за точную настройку этих систем, кормление их данными и обеспечение работы в соответствии с этическими стандартами и стандартами соответствия.
Компании, которые сократили свои головы для ИИ, уже полагаются на эти роли. Например, многие поставщики медицинских услуг, которые заменили медицинских кодировщиков начального уровня на системах ИИ, теперь нанимают тренеров искусственного интеллекта для управления и оптимизации их.
Однако, как и ожидалось, эти сдвиги приносят серьезные последствия для приобретения талантов. Теперь этого больше недостаточно, чтобы знать, как просто использовать инструменты искусственного интеллекта, но быть опытным в направлении, оспаривании и оптимизации их. Компенсационные пакеты также должны будут отражать эти гибридные наборы навыков, которые сочетают в себе технические знания ИИ с опытом домена.
Следовательно, в новую эру, которая охватывает гибридные модели работы, самые ценные профессионалы будут не теми, кто конкурирует с ИИ, а теми, кто знает, как заставить его работать лучше.
Гибридные команды как новый стандарт
Новые роли, управляемые ИИ, такие как оркестры ИИ и тренеры, не появляются в изоляции, а в рамках нового стандарта, который организации должны реализовать, чтобы добиться успеха -гибридные командыПолем
Люди все еще лидируют, когда речь заходит о сложном принятии решений, этике, творческих стратегиях и решении проблем, а также об общении. Между тем, как мы знаем, ИИ обрабатывает сложные данные о приеме данных и распознавании закономерности и ускоряет рутинные задачи, которые питают много времени и ресурсов.
Вместо традиционной иерархии компании должны сосредоточиться на более стратегическом ».Ai-Sabled Pods«Это означает создание команд, в которых люди ведут и агенты искусственного интеллекта, наряду с вспомогательным персоналом, работают в тандеме. На самом деле это далеко за пределами футуристической концепции, поскольку мы уже видим это во многих прогнозных организациях, которые нуждаются в ловкости и масштабировании в своих рабочих процессах.
С такими изменениями на пути концепция «Сколько может произвести один человек- устаревшим, и мы видим новые способы того, как компании измеряют успех. Здесь мы говорим о новых KPI, которые измеряют реальное влияние сдвига, например, «Аи-человеческие ставки сотрудничества»,«Точность модели против переопределения человека", и "время до подсказки”Метрики.
Это действительно глубокое и структурное изменение. Тот, который определенно требует больше, чем адаптация на уровне поверхности. Но это реальная возможность, которая заключается в реинжиниринге работы с нуля - строительных систем, где люди и машины не просто сосуществуют, но дополняют друг друга.
Пожизненный императив
Мы уже вышли за рамки дебатов о том, изменит ли ИИ работу - уже есть, и в некоторых темпах даже те из нас, кто глубоко в поле, не ожидал в полной мере. Если есть одна вещь, которую мы узнали на этом пути, это то, что единственное устойчивое преимущество, которое может иметь каждый, - это способность непрерывно учиться.
Глядя на тенденции найма в Fintech, ясно, что длинные академические полномочия и степени больше не являются основной валютой. Вместо этого появляется сложный, более модульный подход к обучению с помощью коротких курсов и микро-сертификаций. Это означает "Быстрый специалист по инженерии”" "Сертифицированный этицик ИИ, И похожие роли, о которых мы даже не могли думать некоторое время назад.
Мы видим онлайн -платформы, такие как Coursera, Udacity и даже LinkedIn, предлагающие специализированные модули ИИ, и по уважительной причине. Перемещенные работники из недавних увольнений искусственного интеллекта активно используют эти ресурсы для обновления своих обычных навыков и заново изобретать их роли.
К счастью, многие из крупных игроков в отрасли уже адаптировались. Например, Amazon запустил свой «ИИ готов”Инициатива по обучению 2 миллионов человек к концу 2025 года (Бизнес -проволока) и Google делает что -то подобное со своим «Расти с Google”Инициатива.
В родных командах мы следуем тому же мышлению как строительных продуктов, поддерживаемых ИИ и расширяющим возможности людей, стоящих за ними. Мы сосредоточены на обучении наших команд работать вместе с системами искусственного интеллекта, а также активно привлекать новые таланты с гибридными наборами навыков. Потому что мы считаем, что лучшим талантом будущего будет те, кто знает, как направлять и улучшать эти инструменты в реальных условиях.
Адаптироваться или перемещать
Увольнения, которые мы видели в таких компаниях, как Business Insider, Microsoft и IBM, являются лишь ранними показателями этого более широкого сдвига, который уже находится в движении.
То, что происходит сейчас, очень структурно. Гибридные команды, состоящие из человеческих талантов и систем ИИ, уже встроены во многие организации. И те, кто продолжает рассматривать ИИ как эксперимент, а не как основные возможности, подвергают себя серьезным риску.
Для HR, операций и лидеров Fintech ответственность в эту новую эпоху огромна. Пришло время проверять системы и внимательно рассмотреть вопрос о том, способны ли наши команды возможность управлять ими, как мы вознаграждаем гибридные наборы навыков, и как мы позволяем обучаться в темпах перемен.
Глобальные рабочие силы, будь то в полной мере человеческий или AI-август, все еще должны управляться и оплачивать соответствующие, надежно и вовремя. Это требует платежных структур, которые создаются для перемещения с той же скоростью, что и ваши дорожные карты ИИ - с большой ловкостью, через границы и созданы для сложных операций.
В конечном счете, большой вопрос не в том, «Будет ли ИИ изменить глобальную работу?« - У него уже есть! Большой вопрос на самом деле,«Как быстро мы можем адаптироваться к этому изменению?». Потому что команды, которые будут вести в будущем, строятся сейчас!
Оригинал