AI sprawi, że będziemy pracować za trzech lub czterech. Ogrom obowiązków, a podwyżki niewielkie

Menedżerowie w firmach szukają coraz bardziej efektywnych sposobów na przekształcenie potencjału generatywnej AI w praktyczne zastosowania. Ten jest zaś kolosalny – technologia nie tylko zmienia rutynową, powtarzalną pracę, ale także wprowadza moc AI do pracy kreatywnej i tej opartej na wiedzy.

Stawia to firmy w pozycji do osiągnięcia nie tylko znacznych wzrostów produktywności, ale także stworzenia nowych ścieżek karier i odkrycia na nowo wielu procesów czy stanowisk. Pytanie, czy nie kosztem pracowników.

Firmy ostrzą zęby na generatywne AI

Ile mogą zyskać przedsiębiorstwa? Accenture Research przeprowadziło odpowiednie badanie już w 2022 r., analizując potencjalny wpływ LLM-ów na sposób, w jaki pracownicy spędzają czas na zadaniach w 19 różnych branżach.

Okazało się, że 44% wszystkich godzin pracy ma potencjał do tego, aby wpleść w nie generatywną AI. Największa szansa leży w bankowości, gdzie aż 72% godzin może zostać przekształconych za sprawą sztucznej inteligencji. Następnie są ubezpieczenia (68%) i rynki kapitałowe (67%). Mniej więcej w połowie zestawienia znajdziemy handel detaliczny, podróże, zdrowie i energię. Tutaj GenAI może wpłynąć na od 40% do 50% godzin pracy.

Co bardziej obiecujące, analiza Accenture wzięła pod uwagę 19 265 zadań realizowanych przez ludzi, z czego więcej niż połowa może skorzystać z GenAI jako rozwiązania, które uwolni energię umysłową i czas na inne rzeczy do wykonania. Biorąc pod uwagę, że generatywna AI ma tak duży wpływ, badacze sugerują, aby menedżerowie w firmach na poważnie przeprojektowali pracę. 

Dla przykładu na stanowisku Data Scientist nawet 76% całego czasu pracy może w pewnym stopniu realizować GenAI i zapewniać odpowiednie wsparcie pracownikowi. Dzięki temu specjalista tego typu może stać się o ok. 25% bardziej produktywny, jeśli tylko nieco zmieni wykonywane zadania.

Pora na pracę na „zadania”, a nie „stanowiska”

W przyszłości, która może nastąpić za kilka lub maksymalnie kilkanaście lat, mielibyśmy pracować mniej więcej w tym samym wymiarze czasu, ale sama praca może być znacząco inna. Powstaną nowe stanowiska, które będą budulcem transformacji miejsc pracy. Będziemy już wtedy realizować konkretne zadania, wcześniej kojarzone z różnymi zawodami. 

Przykładowy specjalista ds. content marketingu w przyszłości może niekoniecznie zajmować się tylko tworzeniem treści na social media czy blogi. W skład jego zadań mogą wchodzić również: tworzenie stron internetowych z pomocą AI, przeprowadzanie kampanii reklamowych, wprowadzanie produktów do sklepu e-commerce, analizowanie danych i przeprowadzanie testów A/B. 

To oczywiście tylko przykład. Chodzi o to, że za sprawą GenAI bariera wejścia do tego, aby realizować zadania wcześniej zarezerwowane dla doświadczonych specjalistów (np. tworzenie stron www), zostanie znacząco obniżona. Jednocześnie stosunkowo proste posty na Facebooka czy LinkedIn, obecnie zajmujące wiele czasu, będą powstawać głównie przy użyciu sztucznej inteligencji, jedynie z delikatnymi poprawkami ze strony człowieka. Samo stanowisko może zaś zmienić nazwę z Content Marketing Specialist na Content Creator lub Content Generalist.

Wadą takiego stanu rzeczy będzie natomiast to, że dana osoba będzie musiała dysponować szerszymi kompetencjami i wiedzą, natomiast jej wynagrodzenie prawdopodobnie nie zmieni się w znaczący sposób – ciągle będzie bowiem realizowała swoją pracę w wymiarze 8 godzin dziennie.

Ponowne „składanie” stanowisk wokół generatywnej AI

Nie powinno też dziwić, jeśli w niedalekiej przyszłości – po rozłożeniu pracy na jej składowe zadania – okaże się, że wiele powtarzalnych procesów całkowicie przejmie na siebie GenAI, a inne zadania staną się o wiele łatwiejsze i szybsze do wykonania przy pomocy sztucznej inteligencji. Wówczas w pracy specjalistów pojawią się kolejne obowiązki, które sprawią, że wzrośnie również ich ekspertyza.

W dobie wyzwania, jakim są zmiany demograficzne i starzejące się społeczeństwo, może się okazać, że niektórzy z nas będą wykonywać pracę za trzech lub za czterech, wykorzystując do tego AI. W rezultacie światowe gospodarki zachowają wysoką produktywność lub nawet ją zwiększą. Natomiast jeśli ocenimy dane demograficzne dostarczane przez Eurostat, trendy są trudne do przeoczenia.

Tak wygląda zmiana populacji w wieku 80 lat i więcej:

A tak populacji w wieku mniej niż 15 lat:

Nie trzeba sięgać po zaawansowaną analitykę z AI, aby stwierdzić, gdzie mamy przyrosty, a gdzie spadki. 

Wygląda na to, że GenAI wraz z robotyzacją i automatyzacją są światu po prostu niezbędne, aby zachować produktywność i dostarczać odpowiednie produkty i usługi. Pytaniem otwartym pozostaje to, jakie stanowiska pracy faktycznie powstaną i jak zostaną „poukładane” – czyli z jakich zadań będą się składać.

Jeśli natomiast ktoś nie stawia jeszcze na rozwój osobisty i poszerzanie kompetencji, najwyższy czas, aby zaczął to robić. Rynek pracy bywa brutalny: jeśli nie zgodzimy się, aby do zadań A, B, C dołożyć jeszcze zadania D, E i F, znajdzie się inna osoba, która nie będzie miała z tym problemu.

Źródło: opracowanie własne, Accenture, Eurostat. Zdjęcie otwierające: Fot. voronaman / Shutterstock

Część odnośników to linki afiliacyjne lub linki do ofert naszych partnerów. Po kliknięciu możesz zapoznać się z ceną i dostępnością wybranego przez nas produktu – nie ponosisz żadnych kosztów, a jednocześnie wspierasz niezależność zespołu redakcyjnego.