0: У нас появились свежие данные о том, как ii реально влияет на рынок труда и это не прогнозы, это не мнение экспертов, это конкретные цифры, какие профессии уже под угрозой и они сильно меняются, а какие нет эти данные на самом деле.

1: Перевернут картину с ног на голову. Ровно год назад мы с вами разбирали прогноз всемирного экономического форума. Это было 1 из самых популярных видео на канале. И тогда в том видео аналитики делали предсказание, что будет с рынком труда через

2: 5 через 10 лет. А теперь у нас уже есть не предсказания, а реальные данные. Исследование, которое вышло буквально недавно, и вам его рассказываю. Поэтому в этом видео мы разберём, какие профессии оказались в зоне риска. Как вообще устроено распределение.

3: Кого и затрагивает больше, кого меньше. И есть факты, которые вас удивят. Но самое главное, что на базе этих данных мы попробуем с вами сформулировать конкретные рекомендации для разных ситуаций. То есть если у вас высшее образование, 1 стратегия, если у вас нет высшего

4: Образование другая. Если вы работаете, у вас хорошая зарплата. 3, если только начинаете карьеру 4, для каждого типа будет конкретный план, чтобы не оставаться за бортом. Но чтобы этими рекомендациями действительно воспользоваться, нужно понимать контекст, поэтому переходим к нему. Будет очень интересное видео.

5: Прежде чем разбирать само исследование, давайте кое-что проясним, потому что каждый год нам обещают все завтра, эйай ли, роботы всех уволят. Но экономисты десятилетиями пытались предсказать, какие профессии исчезнут и промахивались стабильно в начале.

6: Двухтысячных. Была огромнейшая паника из за аутсорсинга заголовки сми просто кричали, четверть рабочих мест уйдёт в страны с дешёвой рабочей силой. Прошло 10 лет, и большинство этих обречённых профессий продолжили существовать, расти и развиваться в

7: Странах тоже самое, на заводах учёные до сих пор спорят, сколько рабочих мест они реально убрали. Проблема всех этих прогнозов была 1 и та же. Они упирались просто на голую теорию. Они смотрели, что машина теоретически может сделать в идеальных условиях.

8: И автоматически переносили это на то, что делает человек. То есть списывали человека со счетов только потому, что машина теоретически может делать тоже самое, что и он. А в исследовании, которое мы сегодня разберём, совершенно другой подход. Что нового в этом исследовании отчёт называется

9: Влияние ии. На рынок труда, новые методы измерения и ранние данные авторы этого исследования Максим Масенков и peter маккрори это исследователи из антропе, это компания, создавшая ии модель клод. Что они сделали, они ввели.

10: Совершенно новую метрику, которая называется обзор эксплотер или наблюдаемая подтвержденность. Проще говоря, они скрестили теорию с практикой. Сейчас вы все поймёте. Они взяли 3 источника данных. 1 это база, онеет, это государ.

11: Государственный классификатор профессий сша. Он расщепляет любую работу на микрозадачи. То есть финансовый аналитик это не просто занимается финансами, это 20% времени. Сбор данных, 30% аналитические записки, 10% переписка. И вот так вот в этой базе расписан

12: Каждая профессия, 2 источник данных, это теоретические оценки. Может ли языковая модель ускорить конкретную задачу хотя бы вдвое и 3 источник? Вот тут самое интересное, это уже реальные данные об использовании. Эйай, это не опрос, это

13: Не экспертные мнения, а они проанализировали трафик модели клод. То есть посмотрели, какие рабочие задачи люди реально поручают нейросетям прямо сейчас. И чтобы понять, зачем нужно было так тщательно разбирать задачи людей и возможности профессий. Просто представьте,

14: Комбайн за 1 000 $ в инструкции будет написано готовит ужин из 5 блюд, месит идеальное тесто для круассанов, нарезает овощи со сложными фигурами и так далее. Так вот, если переносить это на исследования, которые были раньше, то подход был здесь такой, это комбайн, и он

15: Он делает все, что делает повар. Значит, профессия повара логично, скоро исчезнет. Но на практике большинство людей использовали. Возможно, этот комбайн максимум, чтобы, не знаю, нарезать лук или приготовить рис. И поэтому главный вопрос исследования звучит именно так.

16: Компании сейчас используют ии для ужина из 5 блюд, или мы все ещё на стадии нарезки лука, и цифры отвечают на этот вопрос однозначно разрыв просто колоссальнейший. Например, есть какая-то профессиональная категория компьютерные и математические специалисты и теоре.

17: Тически эйай может выполнить или существенно ускорить 94% задач в этой сфере 94 звучит как приговор для этой профессии, но когда авторы посмотрели на реальное использование, сколько из этих задач люди действительно делегируют.

18: Нейросетям, то цифра упала до 33%. Разрыв между 94 и 33. Это больше, чем половина работы, которая теоретически могла бы быть автоматизирована, но почему-то она не автоматизирована. Вот так вот исследователи прошлись по всем профессиям и получили

19: Вот такой вот график и вот как его читать? Синяя зона это теоретические возможности, эйай. То есть то, что модели в принципе могут делать, а красная зона это реальное покрытие задач, то есть то, что люди действительно поручают

20: Нейросетям на практике обратите, кстати, внимание, что категория it, математика, офисные, административные профессии, юридическая сфера и искусство образуют огромную синюю линию, а красная зона она в несколько раз меньше, а есть категории, где красной зоны.

21: Почти нет. Строительство, сельское хозяйство, обслуживание территорий там ii практически не используется. Так вот, вопрос, почему ii теоретически может, но реально не делает и причин несколько, и они абсолютно приземлённые. 1, это юридические ограничения. Кто будет виноват?

22: Если, э, ошибётся ни 1 больница не пустит алгоритм выписывать рецепты без врача, хотя технически модель с этим справляется. 2, это старое, по нельзя просто взять современным апи нейросетям и безопасно встроить его в корпоративную базу данных, которая

23: Была написана в 2004 году. И 3 это необходимость человеческой верификации. Эйай может подготовить черновик, но финальное решение все равно принимает человек. То есть, по сути, мы видим, кстати, с вами не технологическое ограничение, а инфраструктурное и юридическое

24: Какой скоростью будут уходить эти ограничения, пока это открытый вопрос, но адаптация займёт не 1 год. А теперь конкретной профессии. Исследователи составили рейтинг, у кого самая высокая наблюдаемая подтвержденность, то есть не в теории, а на практике. В каких?

25: Профессиях, и я реально забираю задачи на себя и составили вот такую вот табличку. Вы видите её на экране слева название профессии в центре процент наблюдаемой подтвержденности, справа ведущая автоматизированная задача. На 1 месте у нас

26: Программисты 74 точка 5. Покрытие. Основная задача написание, обновление и поддержка программного кода. 2 место специалисты клиентской поддержки 70%. Основная задача, которая автоматизирована уже. То есть это общение с клиентами, это приём заказов.

27: Обработка жалоб. 3, это операторы ввода данных 67%. Дальше у нас идут специалисты медицинской документации, маркетологи, аналитики, торговые представители, финансовые аналитики, тестировщики по специалисты по информационной безопасности. И вот что здесь интересно. Внизу рейтинга повара,

28: Мотомеханики, спасатели, бармены, гардеробщики. У 30% работников вообще нулевое покрытие. То есть их задачи слишком редко появляются в данных об использовании эйай. То есть получается парадокс человек с дипломом магистра с большой зарплатой находится в зоне.

29: Риска а бармен нет, мы сейчас раскроем эту мысль, и дальше я расскажу про конкретные стратегии для каждого так вот, исследователи пошли дальше и сравнили, чем отличаются работники из уязвимых профессий от тех, кого ii не затрагивает и вот такая вот табличка.

30: У них получилось слева. У нас есть характеристики, это возраст, это пол, происхождение, образование и так далее. Потом 2 столбца. Работники с 0 подтвержденность и работники из топ четверти по подтвержденности, чьи задачи уже

31: Выполняет и 3 столбец. Это разница. Ссылку на само исследование я вам оставлю в описании, вы можете тоже сами посмотреть. А сейчас я расскажу про выводы, которые из неё можно сделать среди самых уязвимых больше женщин и больше людей с высоким образованием. То есть это прям

32: Выделяющаяся разница люди с дипломами магистра составляют 17% в уязвимой группе и только 4 и 5% среди тех, кого эйай не трогает, то есть, проще говоря, чем больше ты учился, чем лучше и больше ты зарабатываешь.

33: Тем выше вероятность, что ai затронет твою работу и это прям противоположно тому, что многие ожидали последние несколько поколений, выросли на парадигме, чтобы достичь большего, чтобы чувствовать себя в финансовой безопасности, нужно хорошо и много учиться получать.

34: Высшее образование и осваивать очень такие сложные умственные профессии. А вдруг мы оказались в мире, где как раз сложная умственная работа автоматизируется быстрее и проще? В общем, вот такой вот парадокс. Но есть ещё такой 1 вопрос а где же массовые увольнения?

35: Поговорим про это, потому что если столько профессий под ударом, почему нет массовых увольнений, где волна безработицы? Ответ пока её нет. И вот график, который это подтверждает, у нас верхняя панель, уровень безработицы с 2016 года красная линия.

36: Работники из самых подтверждённых профессий, синяя, те, кого эйай не затрагивает во время covid. Менее подтверждённые работники это люди с физическими профессиями, и они пострадали гораздо сильнее, их безработица взлетела вот видите, вот этот.

37: Пик на графике, но после covid линии идут практически параллельно, никакого расхождения какой вывод можно из этого сделать модели они технически готовы, но рынок труда пока не отреагировал массовыми увольнениями мы видим новости.

38: О том, что там какая-то корпорация уволила столько-то тысяч человек из за ai, но все же это лишь исключение. И вот что здесь важно безработица это не единственный индикатор. Исследователи задали другой вопрос а что с наймом? То есть мы уже

39: Поняли, что бизнес не увольняет опытных сотрудников, если программист уровня senior начинает работать в полтора раза эффективнее, с помощью нейросети ему просто дают больше проектов, зато компании перестают нанимать джуниоров, Новичков это видно на этом индексе верхняя.

40: Это процент молодых людей. 22 25 лет, которые начинают новую работу каждый месяц красная линия в профессиях с высокой, подтвержденность эйай синяя с 0. Так вот, до 2024 года линии шли более менее вместе, а потом

41: Том расхождение молодых стали Реже нанимать именно в те профессии, где ai уже активно используется нижняя панель показывает масштаб падение найма составило примерно 14% по сравнению с 2022 годом, при этом для работников старше 25 лет такого падения.

42: Нет, и почему этого не видно в статистике безработицы? Потому что двадцатилетний выпускник, который ещё не нашёл работу, например, там младшим маркетологом он не пойдёт на биржу труда, он, скорее всего, поступит на магистратуру и будет учиться дальше. Или будет

43: Жить с родителями или там поменяет специализацию, то есть безработица, она от этого не растёт, но входная дверь в престижные интеллектуальные профессии она тихо закрывается теперь что будет дальше? Бюро статистики труда сша уже скорректировало свои прогнозы.

44: И, вероятно, всего такой же тренд будет во всем западном мире по горизонтали у нас наблюдаемая подтвержденность эйай по вертикали, прогноз изменения занятости с 2024 по 2034 год от бюро статистики труда тренд нисходящий.

45: Чем выше подтвержденность эйай, тем ниже прогноз роста рабочих мест. Например, электрики подтвержденность близка к нулю, прогноз роста около 10%, программисты высокая подтвержденность, но рост тоже прогнозируется, специалисты клиентской

46: Поддержки. Высочайшая подтвержденность и отрицательный прогноз. Каждые 10% автоматизации задач снижают прогноз роста на 0 точка 6 процентных пунктов. То есть, казалось бы, немного. Но если ваша профессия покрыта, эйай на 70%,

47: Это уже - 4% от прогноза. Окей, теперь что делать с этой информацией? Мы с вами посмотрели на данные, увидели, кто в зоне риска, увидели, что массовых увольнений пока нет. Но дверь для Новичков, она тихо закрывается. Теперь самое важное, что конкретно с вот этим делать?

48: И тут нет универсального ответа. Стратегия будет очень сильно зависеть, на каком вы этапе. Поэтому мы сейчас разберём с вами все 4 ситуации. Ситуация 1. Вы опытный специалист, мидл или сеньор в офисной профессии? Программист, аналитик, маркетолог, юрист. Вообще неважно.

49: Если у вас есть 3, 5 или больше лет опыта, это для вас сейчас золотое время. Почему? Потому что мы видели в данных компании, они не увольняют тех, кто глубоко разбирается в своей профессии, кто несёт именно ответственность за резуль.

50: За принятие решений. Наоборот, если вы с помощью нейросети начинаете выдавать объём работы за троих, ваша ценность, она взлетает. Поэтому что конкретно с этим делать? Станьте тем самым шеф поваром, который виртуозно управляет комбайном.

51: То есть вам нужно научиться виртуозно использовать ai, научитесь создавать ai агентов эйай ассистентов автоматизации, делегируйте эйай всю рутину, черновики, шаблонные действия, первичную аналитику, форматирование а себе уже оставьте то, что алгоритм не потянет это final.

52: Решения это переговоры, стратегию, контроль качества. Например, вы финансовый аналитик, раньше 3 часа собирали данные в таблицу и потом 2 часа писали отчёт. Теперь сбор данных будет занимать 5 минут, а вы просто потратите освободившееся время на то, чтобы копнуть глубже, найти какую-то

53: Очевидную закономерность подготовить рекомендации для руководства и, соответственно, выступить на совещании уже с готовым планом действий, и вот она, вот эта новая ценность, у меня e. Буквально я говорила в telegram канале, что у меня сестра работает на очень большую компанию, и в том, что их руководство буква.

54: Буквально сказала им всем создавать ai агентов, то есть они буквально говорят вы должны каждый научиться как создавать a агентов, как создавать автоматические воркфлоуы это к тому, что это вот пожалуйста, вот исследование и вот это действительно подтверждается буквально вчера мне позвонила сестра, поэтому a агенты эй, систент.

55: Автоматические воловы это наше все это наше будущее. Хотя бы поймите фундамент, базу, начните создавать этих агентов. Кстати, если хотите пойти на какое-то обучение, можете посмотреть на обучение нашей школы. У нас в школе, кстати, есть и автоматизация, и агенты, и ассистенты. То есть вы там полностью освоите все.

56: Базовые навыки и сможете уже создавать своих агентов и ассистентов теперь ситуация 2 вы молодой специалист, студент, выпускник джуниор, для вас картина здесь будет посложнее, потому что nine молодых профессий упал на 14% компании перестают брать джуниора.

57: На задачи, которые теперь делает нейросеть, где раньше карьера? Да, строилась. Ты приходишь стажёром, пишешь простой код, делаешь простые отчёты, сводишь таблицы, набиваешь руку, а старший специалист тебя учит. Сейчас этот старший специалист открывает нейросеть и получает черновик за 10 секунд. Поэтому необх

58: Необходимость в человеке для базовых задач она отпадает что делать перестать конкурировать с ai на его поле базовые навыки, написать стандартный код, свести отчёт, оформить презентацию это больше не конкурентное преимущество, это делает машина либо делает тот же опытный специалист.

59: Со своими агентами или ассистентами. Поэтому фокус здесь нужен на то, где и беспомощен. И 1 это сложные коммуникации. Нейросеть. Она может написать идеальное письмо, но она не придёт на встречу, она не считает эмоции клиента, она не проведёт переговоры.

60: Если вы умеете общаться с живыми людьми в непредсказуемых ситуациях, вы уже намного ценнее алгоритма 2 это системное мышление не как написать этот отчёт, а нужен ли мне вообще этот отчёт не исполнение задачи, а постановка задачи.

61: Этот навык развивается только на практике, и ни 1 модель пока его не заменяет, поэтому если вы выпускник или ищите работу младшим маркетологом, вместо того, чтобы подавать резюме со строчкой, владею там экселем, покажите готовый кейс, где вы с помощью ai за неделю, возможно, провели иссле.

62: Рынка, собрали стратегию и подготовили уже план запуска. То есть покажите, что вы умеете думать и управлять вот этими инструментами или научитесь создавать агентов ассистентов автоматизации для ваших профессий, чтобы потом прийти и помогать опытному

63: Специалисту с этими задачами, то есть как бы вместо ручного написания экселька вы сможете сделать для него воркфлоу, пока будете делать воркфлоу, вы поймёте его работу на более глубинном уровне. И это и практика, и сразу же и обучение, и польза. То есть это все в 1

64: Ситуация 3. Вы работаете руками без высшего образования, ну или с высшим образованием, но работаете руками. У вас физический труд или сервис повар, автомеханик, электрик, сантехник, парикмахер. Помните данные у 30% работников? Нулевая подтвержденность. Эйай.

65: Их задачи просто не появляются в трафике нейросетей, потому что алгоритм, он не починит, трубу, он не подстрижёт, он не заменит проводку. Поэтому именно те профессии, которые считались непрестижными, оказались самыми защищёнными. Поэтому что делать? Ну, во первых, пора.

66: Радоваться ваша позиция сейчас 1 из самых устойчивых на рынке, во вторых, использовать ai для роста, даже если ваша основная работа она физическая, то есть электрик, который с помощью нейросети ведёт учёт клиентов, считывает сметы или ведёт социальные сети, зарабатывает в 2.

67: Раза больше, естественно, чем электрик. Без этого иай не заменит ваши руки, но он может усилить ваш бизнес. Представим, что вы автомеханик. Нейросеть не будет за вас менять колодки, но она может написать пост для инстаграм с акцией на сезонное, то рассчита.

68: Закупку запчастей составить скрипт ответа для мессенджеров, чтобы клиенты не терялись, то есть это не замена, это просто рычаг для роста и ситуация 4 вы руководитель или владелец бизнеса, для вас данные говорят вот что ai уже повышает производительность.

69: Ваших лучших сотрудников и 1 сильный специалист с нейросетью выдаёт объём за троих. Это означает, что вам нужно меньше людей на рутину. Но и вот здесь тоже важно. Если вы полностью закроете найм джуниоров, то через 5 лет у вас не будет Мелов, а через 10 не будет.

70: Исследование, оно прямо указывает на эту проблему. Сегодняшняя экономия это завтрашний кадровый голод. Поэтому что делать? Пересмотреть роль джуниоров, не нанимать их для задач, которые теперь делает эйай, это бессмысленно, но нанимать для другого, для работы с клиентами

71: Для задач, требующих физического присутствия, для обучения под менторство, вырастить сеньора без стартовых позиций, к сожалению, невозможно. Ну и опять же на примере, если вы управляете айти компанией, можно взять стажёра, и пусть он сидит рядом с сеньором и учится ставить задачи. Общаться с заказчиками.

72: Проверять то, что сгенерировала модель. Ну, естественно, нанимать уже тех, кто владеет эйай, кто будет возможно помогать даже сеньорам. Напишите, кстати, в комментариях, ощущаете ли вы влияние и на вашу профессию, что вы делаете уже прямо сейчас, чтобы приспособиться к новой реальности. Осваиваете ли вы меняете

73: Изацию просто будет всем интересно послушать. Ну а на этом было все. Надеюсь, вам понравилось это видео, оно было для вас полезным. И напишите все-таки ваши комментарии, насколько действительно эйай затронул вашу профессию, потому что, опять же, реальные данные, которые получил клод, они как раз

74: Пришли от реально.