Tekoälyn ja LLM:ien vaikutus työpaikkojen tulevaisuuteen

Tekoäly (AI) on kasvanut valtavasti viime vuosina, mikä on herättänyt jännitystä ja herättänyt huolta työllisyyden tulevaisuudesta. Suuret kielimallit (LLM) ovat viimeisin esimerkki tästä. Nämä tehokkaat tekoälyn osajoukot on koulutettu käyttämään valtavia määriä tekstidataa ihmisten kaltaisen kielen ymmärtämiseksi ja luomiseksi.

Mukaan LinkedInin raportti55 % sen maailmanlaajuisista jäsenistä saattaa kokea jonkin verran muutoksia työtehtävissään tekoälyn nousun vuoksi.

Yrityksille ja työntekijöille on tärkeää tietää, kuinka tekoäly ja LLM:t häiritsevät työmarkkinoita, jotta ne voivat sopeutua muutokseen ja säilyttää kilpailukykynsä nopeasti kasvavassa teknologisessa ympäristössä.

Tässä artikkelissa tarkastellaan tekoälyn vaikutusta työpaikkoihin ja sitä, kuinka työvoiman automaatio häiritsee työllisyyttä.

Suuret kielimallit: katalysaattorit työmarkkinoiden häiriöille

Goldman Sachsin mukaan, generatiiviset tekoälyt ja LLM:t voivat mahdollisesti häiritä 300 miljoonaa työpaikkaa lähiaikoina. He ovat myös ennustaneet, että 50 prosenttia työvoimasta on vaarassa menettää työpaikkansa, koska tekoäly on integroitu liiketoiminnan työnkulkuihin.

LLM:t automatisoivat yhä enemmän tehtäviä, joita aiemmin pidettiin yksinomaan ihmistyöntekijöiden toimialueena. Esimerkiksi LLM:t, jotka on koulutettu laajoihin aikaisempien vuorovaikutusten arkistoihin, voivat nyt vastata tuotekyselyihin ja tuottaa tarkkoja ja informatiivisia vastauksia.

Tämä vähentää henkilöstön työtaakkaa ja mahdollistaa nopeamman 24/7 asiakaspalvelun. Lisäksi LLM:t kehittyvät jatkuvasti ohittaen asiakaspalvelut ja niitä hyödynnetään erilaisissa sovelluksissa, kuten sisällönkehityksessä, käännöksissä, juridisessa tutkimuksessa, ohjelmistokehityksessä jne.

Suuret kielimallit ja generatiivinen tekoäly: Automaatio

LLM:t ja generatiivinen tekoäly ovat yhä yleisempiä, mikä voi johtaa osittaiseen automatisoitumiseen ja joidenkin työntekijöiden mahdolliseen siirtymiseen ja samalla luoda mahdollisuuksia toisille.

1. Rutiinitehtävien uudelleenmuotoilu

Tekoäly ja LLM:t ovat erinomaisia ​​toistuvien tehtävien käsittelyssä määritellyin säännöin, kuten tietojen syöttäminen, tapaamisen ajoittaminen ja perusraporttien luominen.

Tämän automaation ansiosta työntekijät voivat keskittyä monimutkaisempiin tehtäviin, mutta se herättää huolta työpaikkojen siirtymisestä. Kun tekoäly ja LLM:t kykenevät automatisoimaan rutiinitehtävät, ihmisten panoksen kysyntä vähenee, mikä aiheuttaa työpaikan siirtymisen. Kuitenkin työt, jotka vaativat korkeatasoista inhimillistä valvontaa ja panosta, vaikuttavat vähiten.

2. Automaatioriskin alaiset toimialat

Useimmat rutiinitehtävät, kuten valmistus ja hallinto, ovat alttiimpia toimille AI- ja LLM-automaatio. Koska LLM:t pystyvät virtaviivaistamaan toimintoja, kuten tietojen syöttämistä ja tuotantolinjojen ajoitusta, ne ovat riski näiden alojen työpaikoille.

Lähde

Goldman Sachsin raportin mukaan tekoälyautomaatio muuttaa työvoiman tehokkuudella ja tuottavuudella samalla, kun se asettaa miljoonat rutiini- ja manuaaliset työt suureen riskiin.

3. Matalan ammattitaitoa vaativien työpaikkojen mahdollinen menetys

Tekoälyn vaikutuksen vähän koulutettuun työvoimaan odotetaan kasvavan tulevaisuudessa. ​Tekoälyohjatun automaation taitojen puolueellinen luonne on vaikeuttanut vähemmän teknistä tietämystä omaavien kasvamista työelämässä. Tämä johtuu siitä, että automaatio kasvattaa kuilua korkeasti koulutettujen ja vähän koulutettujen työntekijöiden välillä.

Heikosti koulutetut työntekijät voivat säilyttää työpaikkansa vain korkealaatuisten koulutus- ja uudelleenkoulutusohjelmien avulla. Heillä voi myös olla vaikeuksia siirtyä uudempiin, korkeampipalkkaisiin ja korkeaa ammattitaitoa vaativiin töihin, joissa käytetään tekoälyteknologiaa.

Tämä käy selvemmäksi, kun viimeisin McKinseyn raportti ennustaa, että matalapalkkaiset työntekijät tarvitsevat 14 kertaa todennäköisemmin työpaikan vaihtamisen. Ilman osaamisen parantamista tai siirtymistä uusiin tekoälyn kanssa yhteensopiviin rooleihin he voivat jäädä jälkeen nopeasti kehittyvillä työmarkkinoilla.

4. Tekoälyn ja LLM:n rooli prosessien virtaviivaistamisessa

Liiketoimintaympäristössä tapahtuu merkittävä muutos tekoälyn ja LLM:n kasvavan käyttöönoton vuoksi. Viimeaikainen Workaton raportti paljastaa vakuuttavan tilaston: toimintatiimit automatisoivat huomattavat 28 % prosesseistaan ​​vuonna 2023.

Tekoäly ja LLM:t muuttavat peliä, vähentävät käyttökustannuksia, virtaviivaistavat tehtäviä automatisoinnin avulla ja parantavat palvelun laatua.

Työn tulevaisuus tekoälyn aikakaudella

Vaikka tekoäly on väistämätöntä, riittävällä resurssilla ja riittävällä koulutuksella työntekijät voivat käyttää tekoälyä ja LLM:itä lisätäkseen tuottavuutta päivittäisissä rutiinitehtävissään.

Esimerkiksi Kansantalouden tutkimuskeskus (NBER) toteaa, että generatiivista tekoälyä (GPT) käyttävät asiakastuen edustajat lisäsivät tuottavuuttaan noin 14 prosenttia. Tämä osoittaa ihmisten ja koneiden välisen yhteistyön mahdollisuudet.

Vaikka tekoäly epäilemättä muuttaa työmarkkinoita, sen integrointi tulisi nähdä mahdollisuutena pikemminkin kuin uhkana. Todellinen potentiaali piilee ihmisen intuition, luovuuden ja empatian yhteistyössä tekoälyn analyyttisen kyvykkyyden kanssa.

Uudelleenkoulutus LLM:ille ja generatiiviselle tekoälylle

Vaikka GPT voisi luoda tekstejä ja kuvia, sen seuraajat, kuten GPT-4o, prosessoi ja luo sisältöä saumattomasti teksti-, ääni-, kuva- ja videomuodoissa.

Tämä osoittaa, että uudet multimodaaliset LLM:t ja tekoälytekniikat kehittyvät nopeasti. Uudelleenkouluttamisesta tulee sekä nykyaikaisten organisaatioiden että työntekijöiden selviytymisen kannalta välttämätöntä, koska tekoäly vaikuttaa työpaikkojen tulevaisuuteen. Joitakin tärkeitä taitoja ovat:

• Kehotteet suunnittelu: LLM:t luottavat kehotteisiin ohjaamaan tuloksiaan. Selkeiden ja tiiviiden kehotteiden luomisen oppiminen on avaintekijä niiden todellisen potentiaalin saavuttamisessa.
• Tietojen sujuvuus: Kyky käsitellä ja ymmärtää dataa on välttämätöntä. Tämä kattaa tietojen keräämisen, analysoinnin ja tulkitsemisen, jotka vaikuttavat vuorovaikutukseen LLM:iden kanssa.
• AI-lukutaito: Perustieto tekoälystä, mukaan lukien sen ominaisuudet ja rajoitukset, on välttämätöntä tehokkaalle yhteistyölle ja viestinnnälle näiden tehokkaiden työkalujen kanssa.
• Kriittinen ajattelu ja arviointi: Vaikka oikeustieteen maisterit voivat olla vaikuttavia, heidän tuotostensa arviointi on tärkeää. Oikeustieteen maisterin työn arviointi, päivittäminen ja analysointi on olennaista.

Tekoälyn eettiset vaikutukset työpaikalla

Tekoälyn esiintymisellä työpaikalla on hyvät ja huonot puolensa, jotka kaikki on harkittava huolellisesti. Edellinen tietysti lisää tuottavuutta ja alentaa kustannuksia. Kuitenkin, jos se hyväksytään haitallisesti, sillä voi olla myös haitallisia vaikutuksia.

Tässä on joitain eettisiä näkökohtia, joiden on oltava osa laajempaa kerrontaa:

• Algoritminen harha ja oikeudenmukaisuus: Tekoälyalgoritmeilla on potentiaalia vahvistaa harhaa, joka löytyy tiedoista, joihin ne on koulutettu, mikä voi johtaa epäreiluihin rekrytointipäätöksiin.

• Työntekijän tietosuoja: Tekoäly luottaa suuriin määriin työntekijöiden tietoja, mikä herättää huolta näiden tietojen mahdollisesta väärinkäytöstä, mikä voi johtaa työttömyyteen.

• Epätasa-arvo: Tekoälyn lisääntynyt käyttö työnkuluissa tuo mukanaan haasteita, kuten eriarvoisuutta tai saavutettavuutta. Aloitteet, kuten osaamisen kehittämis- ja uudelleenkoulutusohjelmat, voivat auttaa vähentämään tekoälyn kielteisiä vaikutuksia työntekijöihin kaikissa organisaatioissa.

Työpaikkojen paradigmat ovat muuttumassa tekoälyn ja LLM:n integraation seurauksena. Tämä vaikuttaa suuresti työn ja uran tulevaisuuteen.

Jos haluat lisäresursseja ja oivalluksia tekoälystä ja datatieteestä, tutustu Unite.ai.