Будущее рынка труда в условиях автоматизации и больших языковых моделей

Будущее рынка труда в условиях автоматизации и больших языковых моделей

28 марта 2023 г.

Понимание текущей ситуации

Многие люди обеспокоены тем, что ChatGPT, Bard, Llama и другие крупные языковые модели лишат их работы. Но они на самом деле не рассмотрели основные проблемы, которые привели к сегодняшней ситуации.

Я собираюсь рассказать нам об этих вопросах и проблемах и использовать их, чтобы спрогнозировать, как может выглядеть будущее отрасли, независимо от автоматизации и больших языковых моделей.

https://youtu.be/sgTTk_1Tb5Y?embedable=true

Короткое видео: для тех, кто ищет TLDR

Последствия сокращения компаний и перехода на ИТ

В прошлом году мы наблюдали значительные сокращения в крупных компаниях, таких как Google, Amazon и Facebook, что привело к потере сотрудников. В финансовом секторе наблюдалось замораживание найма, но мы стали свидетелями одной из крупнейших миграций талантов в ИТ-отрасль.

Кроме того, ИТ-индустрия Великобритании растет на 10% в годовом исчислении, а Всемирный экономический форум заявляет, что миру необходимо переквалифицировать миллиард человек в области ИТ, чтобы сохранить нынешний темп.

Мне нравится наставничество в сфере технологий, и обычно у меня есть как минимум 3 или 4 человека, с которыми я работаю одновременно, и половина из них переходят в ИТ со своей текущей работы. Повышение квалификации и инвестирование своего времени в программирование, архитектуру и автоматизацию инфраструктуры.

Вопросы для размышления

В связи с этими изменениями спросите себя:

  1. Что происходит, когда большое количество людей из разных отраслей переходят в одну отрасль с одинаковым набором навыков?

2. Как будут развиваться проблемы со спросом и предложением, с которыми мы сталкиваемся сегодня, по мере того, как в настоящее время нехватка предложения заполняется людьми?

3. Как бизнес и лидеры мнений реагируют на эти изменения сегодня и как они будут реагировать в будущем?

Неверное представление о предложении и будущем талантов

Большинство людей думают, что проблема заключается в нехватке талантов, и хотя крупные компании действительно изо всех сил пытаются найти подходящих специалистов, мы не думаем о том, что произойдет завтра. Рынки уже реагируют, чтобы свести к минимуму последствия нехватки кадров.

Произойдет автоматизация с помощью ChatGPT, Bard и других, но даже без них есть бизнес-механизмы, которые заменяют нескольких людей одним.

Это резко контрастирует с практикой аутсорсинга 25 летней давности, когда одного человека заменяли 15 человек.

Рыночные силы формируют сегодняшние стратегии, которые, в свою очередь, влияют на будущее.

Модель потенциального будущего

В будущем мы можем увидеть команду из одного или двух высокопоставленных сотрудников, которые будут контролировать автоматизацию и бизнес-процессы, подобно тому, как один сотрудник контролирует несколько касс самообслуживания в продуктовом магазине. Эта модель может стать более распространенной в будущем.

Но опять же, даже если это не будет автоматизировано таким образом, оно будет сокращено каким-то другим способом, и было бы рискованно предполагать, что всегда будет изобилие, скажем, ролей веб-разработчика.

Возможности в меняющемся ландшафте

По мере продвижения вперед, независимо от автоматизации или бизнес-процессов, существующие системы будут упрощаться, но это не остановится. Мы не будем похлопывать друг друга по спине и говорить, работа сделана.

Объем и требования никогда не заканчиваются; они просто расширяются, чтобы охватить новые домены, и задача будет заключаться в том, чтобы определить, как эти домены могут выглядеть.

Только для ИИ вот пример для 10:

  1. Сотрудник по этике и соблюдению правил ИИ: обеспечение соответствия систем ИИ этическим нормам и правовым нормам.

    2. Аудитор моделей ИИ. Проверяет и проверяет модели ИИ, чтобы убедиться в их точности, объективности и надежности.

    3. Куратор данных ИИ: организация, маркировка и обслуживание больших наборов данных, используемых для обучения моделей ИИ.

    4. Инструктор по искусственному интеллекту: обучение систем искусственного интеллекта выполнению определенных задач, включая точную настройку и улучшение понимания человеческого языка.

    5. Дизайнер взаимодействия человека и ИИ: проектирование и оптимизация интерфейсов между людьми и системами ИИ для обеспечения бесперебойной и эффективной коммуникации.

    6. Специалист по объяснимости ИИ: помогает пользователям понять, как системы ИИ принимают решения и прогнозы, предоставляя четкие объяснения и визуализации.

    7. Специалист по безопасности ИИ: защита систем ИИ от вредоносных атак и обеспечение конфиденциальности пользовательских данных.

    8. Консультант по интеграции ИИ: помощь предприятиям в интеграции решений ИИ в их существующие рабочие процессы и процессы.

    9. Советник по политике в области ИИ. Консультирует правительства и организации по разработке политик и правил, связанных с использованием и внедрением ИИ.

    10. Разработчик приложений на основе ИИ: создание и поддержка приложений, использующих технологии ИИ для улучшения взаимодействия с пользователем и решения сложных проблем.

Мой совет: идти на опережение, смотреть на проблемы завтрашнего дня и расширять свой кругозор, чтобы мыслить нестандартно с точки зрения того, какие потенциальные новые области работы могут открыться.

Если вы считаете, что это стоит обсудить дальше, дайте мне знать в комментариях, и я смогу опубликовать пост о более спекулятивных вакансиях и о том, как они могут выглядеть.


Оригинал
PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE