Несмотря на активное внедрение искусственного интеллекта в корпоративные стратегии, многие компании, ранее сокращавшие персонал, теперь незаметно возобновляют найм. Эксперт объяснила, почему нейросети проиграли первый бой человеку.
Аналитическая компания Visier, изучив данные о занятости 2,4 млн сотрудников из 142 международных компаний, обнаружила рост случаев повторного найма сотрудников, которых ранее заменили на искусственный интеллект (ИИ).
Искусственный интеллект часто служит удобным обоснованием для сокращений, но не полностью оправдывает ожидания. На практике системы ИИ редко заменяют целые должности, обычно автоматизируя лишь отдельные задачи. В результате компании сталкиваются с дефицитом человеческого опыта, необходимого для управления и дополнения новых технологий.
Как рассказала в интервью Царьграду кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве России Светлана Веретехина, современные алгоритмы ИИ имеют узкоспециализированный характер, поскольку создаются человеком для решения конкретных задач. Они способны адаптироваться и обрабатывать большие объемы разноформатных данных, однако ключевое ограничение заключается в их неспособности к осмысленному анализу.
ИИ может эффективно обрабатывать информацию, но лишь человек способен ее глубоко проанализировать и интерпретировать, что объясняет современную тенденцию к комбинированию человеческого интеллекта с искусственным.
Он может только обработать, а человек может проанализировать. Поэтому сейчас идёт в комбинации человек и человек. С точки зрения оправдать стоимость разработки и вложений, которые сейчас идут в ИИ, так быстро, конечно, это не окупается,
— отмечает эксперт.
Что касается экономической составляющей, текущие инвестиции в разработку ИИ окупаются не так быстро, как ожидают многие. Процесс обучения систем требует значительного времени — особенно это касается самообучающихся систем, где сроки разработки могут исчисляться годами. Это связано прежде всего с узкой специализацией каждого конкретного алгоритма, который необходимо тщательно настраивать и обучать для выполнения определенных функций.
В России наиболее сильно ИИ влияет на систему образования, особенно среди студентов. При использовании различных чат-ботов и систем распознавания у учащихся формируется критическое мышление — они анализируют полученные от ИИ результаты, выявляют возможные ошибки и неточности, после чего обращаются к другим инструментам или меняют подход к решению задачи.
Студенты однозначно видят, что ложная информация, и применяют либо другой чат, либо другой подход к анализу. Но критическим мышлением пока что каждый студент … к результатам обработки, той, что даёт ИИ. Но они ускоряют некоторые процессы, которые человек сделать не может. Сто процентов он играет в помощь, но решающую роль он не имеет, да и не будет иметь,
— добавляет Веретехина.
Если коснуться рынка труда, то прежде всего, по мнению Светланы Веретехиной, ИИ угрожает сотрудникам сферы подбора персонала. Ранее HR-специалисты автоматизировали отбор с помощью сложных тестирований — например, четырёхчасовых экзаменов под камерой, чтобы оценить не только профессиональные, но и надпрофессиональные компетенции: общую культуру, системное мышление, умение работать с алгоритмами, дописывать их, создавать программные модули.
Найти и отобрать такого универсального специалиста всегда было непросто. Однако сегодня ИИ способен проводить оценку кандидатов гораздо глубже — не только через стандартное собеседование или тесты, но и анализируя множество параметров, которые недоступны при традиционных методах.
