Utjecaj umjetne inteligencije i LLM-a na budućnost poslova

Umjetna inteligencija (AI) posljednjih je godina u velikom porastu, što je izazvalo uzbuđenje i zabrinutost za budućnost zapošljavanja. Veliki jezični modeli (LLM) posljednji su primjer toga. Ovi moćni podskupovi umjetne inteligencije uvježbani su na golemim količinama tekstualnih podataka kako bi razumjeli i generirali jezik sličan ljudskom.

Prema izvješće LinkedIna, 55% njegovih globalnih članova moglo bi doživjeti određeni stupanj promjene na svojim poslovima zbog porasta AI.

Poznavanje načina na koji će AI i LLM poremetiti tržište rada ključno je za tvrtke i zaposlenike da se prilagode promjenama i ostanu konkurentni u brzo rastućem tehnološkom okruženju.

Ovaj članak istražuje utjecaj umjetne inteligencije na poslove i kako će automatizacija u radnoj snazi ​​poremetiti zapošljavanje.

Veliki jezični modeli: Katalizatori poremećaja na tržištu rada

Prema Goldman Sachsu, generativna umjetna inteligencija i LLM potencijalno mogu uskoro poremetiti 300 milijuna radnih mjesta. Također su predvidjeli da je 50% radne snage u opasnosti od gubitka posla zbog integracije umjetne inteligencije u poslovne tijekove.

LLMs sve više automatiziraju zadatke koji su se prije smatrali isključivom domenom ljudskih radnika. Na primjer, LLM-ovi, obučeni na golemim repozitorijima prethodnih interakcija, sada mogu odgovoriti na upite o proizvodima, generirajući točne i informativne odgovore.

To smanjuje radno opterećenje ljudskog osoblja i omogućuje bržu korisničku uslugu 24/7. Štoviše, LLM se neprestano razvijaju, prolazeći znatno dalje od korisničkih usluga i upotrebljavajući se u raznim aplikacijama, kao što su razvoj sadržaja, prevođenje, pravno istraživanje, razvoj softvera itd.

Veliki jezični modeli i generativni AI: Automatizacija

LLM i generativni AI postaju sve rašireniji, što bi moglo dovesti do djelomične automatizacije i potencijalnog premještanja nekih radnika dok stvara prilike za druge.

1. Preoblikovanje rutinskih zadataka

AI i LLM izvrsni su u rješavanju zadataka koji se ponavljaju s definiranim pravilima, kao što su unos podataka, zakazivanje sastanaka i generiranje osnovnih izvješća.

Ova automatizacija omogućuje ljudskim radnicima da se usredotoče na složenije zadatke, ali izaziva zabrinutost zbog premještanja poslova. Kako AI i LLM postaju sposobniji za automatiziranje rutinskih zadataka, potražnja za ljudskim doprinosom se smanjuje, što posljedično dovodi do premještanja poslova. Međutim, poslovi koji zahtijevaju visok stupanj ljudskog nadzora i doprinosa bit će najmanje pogođeni.

2. Industrije u riziku automatizacije

Sektori s velikim brojem rutinskih zadataka, poput proizvodnje i administracije, najosjetljiviji su na AI i LLM automatizacija. Zbog svoje sposobnosti da pojednostave operacije poput unosa podataka i planiranja proizvodne linije, LLM-ovi predstavljaju rizik za poslove u tim sektorima.

izvor

Prema izvješću Goldman Sachsa, automatizacija umjetne inteligencije preobrazit će radnu snagu učinkovitošću i produktivnošću, dok će milijune rutinskih i ručnih poslova izložiti velikom riziku.

3. Potencijalni gubitak niskokvalificiranih poslova

Očekuje se da će utjecaj umjetne inteligencije na niskokvalificiranu radnu snagu rasti u budućnosti. ​Priroda automatizacije vođene umjetnom inteligencijom koja se temelji na vještinama otežala je rast zaposlenja onima s manje tehničkog znanja. To je zato što automatizacija produbljuje jaz između visokokvalificiranih i niskokvalificiranih radnika.

Niskokvalificirani radnici mogu zadržati svoja radna mjesta samo putem visokokvalitetnog obrazovanja, obuke i programa prekvalifikacije. Također se mogu suočiti s poteškoćama pri prijelazu na novije, bolje plaćene poslove s visokom stručnošću koji koriste tehnologije umjetne inteligencije.

Ovo postaje očiglednije kako najnovije izvješće McKinseyja predviđa da radnici s niskim plaćama imaju 14 puta veću vjerojatnost da će morati promijeniti posao. Bez usavršavanja ili prelaska na nove uloge kompatibilne s umjetnom inteligencijom, riskiraju da ostanu zaostali na tržištu rada koje se brzo razvija.

4. Uloga umjetne inteligencije i LLM-a u racionalizaciji procesa

Dolazi do značajne promjene unutar poslovnog okruženja zbog sve većeg prihvaćanja umjetne inteligencije i LLM-a. Nedavno izvještaj iz Workata otkriva uvjerljivu statistiku: operativni timovi automatizirali su nevjerojatnih 28% svojih procesa u 2023.

AI i LLM mijenjaju pravila igre, smanjuju operativne troškove, pojednostavljuju zadatke kroz automatizaciju i poboljšavaju kvalitetu usluge.

Budućnost rada u doba umjetne inteligencije

Iako je umjetna inteligencija neizbježna, s dovoljno resursa i dovoljnom obukom, zaposlenici mogu koristiti umjetnu inteligenciju i LLM kako bi povećali produktivnost u svojim svakodnevnim rutinskim zadacima.

Na primjer, Državni zavod za ekonomska istraživanja (NBER) navodi da su agenti korisničke podrške koji koriste generativni AI (GPT) alat povećali svoju produktivnost za oko 14%. To pokazuje potencijal suradnje između ljudi i strojeva.

Iako umjetna inteligencija nesumnjivo mijenja tržište rada, njezinu integraciju treba promatrati kao priliku, a ne kao prijetnju. Pravi potencijal leži u suradnji ljudske intuicije, kreativnosti i empatije s analitičkim sposobnostima umjetne inteligencije.

Preosposobljavanje za LLM i Generative AI

Dok je GPT mogao generirati tekstove i slike, njegovi nasljednici, poput GPT-4o, neprimjetno obrađuju i generiraju sadržaj u tekstualnim, audio, slikovnim i video formatima.

To pokazuje da se novi multimodalni LLM-ovi i tehnologije umjetne inteligencije brzo razvijaju. Preosposobljavanje postaje ključno za preživljavanje modernih organizacija i radnika zbog utjecaja umjetne inteligencije na budućnost radnih mjesta. Neke od važnih vještina uključuju:

• Inženjering upita: LLM se oslanjaju na upute za usmjeravanje svojih rezultata. Naučiti kako stvoriti jasne i koncizne upute bit će ključni čimbenik u postizanju njihovog pravog potencijala.
• Fluentnost podataka: Sposobnost rada s podacima i razumijevanja podataka je ključna. Ovo pokriva prikupljanje, analiziranje i tumačenje podataka, utječući na vašu interakciju s LLM-ima.
• AI pismenost: Temeljno znanje o umjetnoj inteligenciji, uključujući njezine mogućnosti i ograničenja, bit će ključno za učinkovitu suradnju i komunikaciju s ovim moćnim alatima.
• Kritičko mišljenje i evaluacija: Iako LLM-ovi mogu biti impresivni, procjena njihovih rezultata je važna. Procjena, ažuriranje i analiza rada LLM-a je ključna.

Etičke implikacije umjetne inteligencije na radnom mjestu

Prisutnost umjetne inteligencije na radnom mjestu ima svoje prednosti i mane, koje treba pažljivo razmotriti. Prvo, naravno, povećava produktivnost i smanjuje troškove. Međutim, ako se usvoji na štetan način, može imati i štetne učinke.

Evo nekih etičkih razmatranja koja trebaju biti dio šireg narativa:

• Algoritamska pristranost i pravednost: Algoritmi umjetne inteligencije imaju potencijal pojačati pristranosti pronađene u podacima na kojima se obučavaju, što bi moglo rezultirati nepravednim odlukama o zapošljavanju.

• Privatnost zaposlenika: AI se oslanja na goleme količine podataka o zaposlenicima, što izaziva zabrinutost zbog potencijalne zlouporabe tih informacija, što bi moglo dovesti do nezaposlenosti.

• Nejednakost: Povećana upotreba umjetne inteligencije u tijekovima rada predstavlja izazove poput nejednakosti ili nepristupačnosti. Inicijative poput programa usavršavanja i prekvalifikacije mogu pomoći u smanjenju negativnog utjecaja umjetne inteligencije na zaposlenike u svim organizacijama.

Paradigme radnog mjesta mijenjaju se kao rezultat integracije umjetne inteligencije i LLM-a. To će uvelike utjecati na budućnost posla i karijere.

Za dodatne resurse i uvide u AI i podatkovnu znanost, istražite Ujedinite se.ai.