Будущему нужен электрик
У искусственного интеллекта есть слабое место: ему нужны исправные розетки. Точнее, целая инфраструктура: серверы, кабельные линии, резервное питание и охлаждение. И нужны люди, которые умеют все это подключать, проверять и обслуживать.
Google поддержал программу обучения 100 тысяч специалистов электротехнической отрасли и подготовки 30 тысяч новых учеников. Нехватка кадров может затормозить строительство инфраструктуры для ИИ. Пока мы спорим, останется ли людям работа, разработчики нейросетей вкладываются в обучение электриков.
За окошком чат-бота находятся вполне материальные серверы. Им нужны питание, охлаждение, резервные системы. Все это требуется смонтировать, проверить и поддерживать в рабочем состоянии. Это задачи электромонтажников и техников по холодильному оборудованию.
Тут особенно важна диагностика живого специалиста. Представьте: система сообщает о перегреве. Виноват датчик, охлаждение или изменившаяся нагрузка? Технику нужно проверить версии, устранить причину и убедиться, что установка работает безопасно. Алгоритм помогает в поиске, а для проверки и наладки нужен опыт живого человека.
Здесь легко возразить: когда-нибудь появятся роботы и для этих задач. Возможно. Но заменить специалиста целиком — значит научить систему справляться с разным оборудованием, нестандартными поломками и последствиями своих действий. Пока такая замена не окупается даже для самого крупного бизнеса.
Гостю нужен решенный вопрос
Гостиницы тоже охотно автоматизируют все, что можно. Hilton запустила ИИ-помощника для подбора отелей и планирования проживания; заселиться и открыть номер цифровым ключом можно через приложение. Однако удобство заканчивается там, где гость не может получить то, на что рассчитывал.
Номер не готов, кондиционер шумит, обещанное детское кресло не принесли вовремя. В таких случаях важно быстро связаться с нужной службой, договориться о замене или переселении и проверить, что помощь действительно оказали и гости довольны.
ИИ может сортировать запросы и замечать повторяющиеся проблемы. Сотрудникам предстоит разобраться с причинами и организовать работу.
Поэтому хороший менеджер по работе с гостями умеет гораздо больше, чем отвечать на вопросы. Он знает возможности своего отеля, понимает, когда и какую можно предложить компенсацию, и способен договориться с несколькими людьми сразу. Чем больше в работе таких решений, тем сложнее свести ее к переписке с ботом.
Пациент не заполнит анкету
На приеме у ветеринара хозяин рассказывает, что пес «какой-то не такой», а сам пес пытается спрятаться под стул. Специалистам предстоит разобраться, что случилось, и найти подход к испуганному пациенту. Все это часть работы ветеринарного фельдшера.
Пациент не объяснит, где болит, поэтому специалисту важно замечать изменения в его поведении и уметь обращаться с животными.
В клинике фельдшер работает вместе с ветеринарным врачом: участвует в подготовке к исследованиям, выполняет назначенные процедуры и ухаживает за пациентами. Здесь нужны знания и аккуратность. От правильной подготовки образца зависит достоверность анализа, а от внимательного наблюдения за животным — возможность вовремя заметить ухудшение и сообщить врачу.
Оборудование помогает выполнять часть этой работы. В ветеринарных лабораториях уже используют анализаторы с ИИ для исследования изображений клеток. Но прежде чем прибор выдаст результат, сотруднику нужно подготовить и загрузить образец. Работа с такими инструментами требует дополнительных навыков и становится еще одним направлением профессионального развития.
Причем работа не ограничивается домашними питомцами, специалисты нужны и в животноводстве.
А что дальше?
Пожизненной защиты от автоматизации нет ни у одной профессии. Но освоенная алгоритмом задача и исчезнувшая должность все-таки разные события.
Электрику предстоит разбираться в новых системах, администратору отеля нужно уверенно организовывать работу служб, ветеринарному фельдшеру важно осваивать современное оборудование. Во всех трех случаях технологии повышают ценность профессиональных знаний.
Так что поводов заранее списывать себя со счетов нет. Полезнее понимать, какую часть своей работы уже можно ускорить и чему стоит научиться дальше. Хороший специалист тоже меняется: пользуется новыми инструментами, проверяет их выводы и умеет разобраться, когда предложенный ответ не сходится с тем, что происходит на самом деле.
