Когда вы размышляете о перспективах своей нынешней работы или той работы, которую вы хотели бы выполнять в будущем, приходится считаться с тем, что предсказать точный профиль автоматизации невозможно – везде есть слишком много неизвестных. Тем не менее, можно делать достаточно обоснованные предположения, если внимательно следить за изменениями и отмечать скорость, с которой разворачиваются эти процессы в вашей или близких к ней областях. В частности, следует иметь в виду существование четырех барьеров для автоматизации, которые могут воспрепятствовать потере рабочих мест под влиянием научно-технического прогресса. Первый – это число или доля задач в вашей работе, которые не являются рутинными. Он определяет (как мы только что указывали), насколько сложно в целом будет автоматизировать ваше рабочее место. Второй – наличие возможности перейти к преимущественному выполнению задач с более высокой добавленной стоимостью. Как правило, это задачи, которые находятся на более высоком уровне человеческой компетенции с точки зрения классификации Моравека и подразумевают эмпатию, создание и поддержание отношений, творчество, способность к суждениям и оцениванию. Вам необходимо разобраться, есть ли у вас достаточно шансов получить в свое распоряжение эти более гуманитарно-направленные задачи, исходя из имеющихся у вас сейчас навыков. Третий барьер – это условия работы. В частности, необходимость обеспечивать должный уровень безопасности или регулярно принимать чисто человеческие решения нередко оказывается серьезным препятствием для автоматизации. Четвертый барьер является сугубо экономическим: будет ли вообще эффективно автоматизировать вашу работу? Например, технология AlphaGo, которую мы описали выше, сама по себе очень впечатляет, однако ее реализация требует огромных затрат на вычислительные мощности. Важно не то, сможет ли машина выполнять вашу работу, а то, сможет ли она делать это дешевле, чем вы.
Скорость, с которой выполняемые вами задачи будут автоматизированы, зависит от того, насколько существенными окажутся эти барьеры в каждом конкретном случае. Если они вообще отсутствуют, вы можете ожидать, что автоматизация ощутимо скажется на вашем рабочем месте уже в ближайшие два-три года. Но помните: даже если препятствия непросто преодолеть, вы, вероятно, все равно столкнетесь с серьезными изменениями в том, что и как вы делаете на работе в ближайшие 10 лет.
Второй важный фактор в концепции, разработанной Дароном Асемоглу и Паскуалем Рестрепо, – это влияние роста производительности. Хотя автоматизация заменяет людей при выполнении некоторых задач, она одновременно помогает повысить продуктивность сотрудников и приносить более высокие прибыли работодателям, что побуждает фирмы нанимать дополнительную рабочую силу. Другими словами, внедрение технологий увеличивает занятость людей, а не создает безработицу. Например, после введения бухгалтерского программного обеспечения VisiCalc, в США было ликвидировано около 400 000 рабочих мест в различных отделах финансового учета, однако в тот же период в этой отрасли появилось 600 000 новых рабочих мест. Поскольку расчеты обходились теперь дешевле и делались быстрее, фирмы могли оперировать большими объемами данных и получать более надежные и полезные финансовые результаты – это повышало производительность на новых рабочих местах, ориентированных именно на анализ данных. Как следствие, за время «бухгалтерского кризиса» было нанято в полтора раза больше бухгалтеров, чем уволено. Точно так же после введения банкоматов количество рабочих мест для банковских операторов только увеличилось. Банкоматы освободили кассиров и их помощников от выполнения задач с низкой стоимостью (выдача наличных денег клиентам), и теперь у них стало больше времени для значительно более важных (и экономически ценных) функций, таких как помощь клиентам в решении сложных проблем и перекрестная продажа целого ряда банковских продуктов и услуг. Этот сдвиг в работе персонала в сторону более важных задач привел, в свою очередь, к тому, что деятельность банковских филиалов стала более продуктивной – и пришлось нанимать все большее число сотрудников
[75].
Однако необходимо понимать, что, хотя повышение производительности оказывает положительное влияние на занятость на рынке труда в целом, оно неизбежно влечет за собой значительные изменения в характере работы, а также навыках, требуемых для участия в технологическом сдвиге. Не каждый банковский кассир мог стать менеджером по работе с клиентами, и не каждый бывший бухгалтер сделался аналитиком финансовых данных.
Из-за того что автоматизация увеличивает производительность труда, некоторые из новых сотрудников станут получать более высокую заработную плату. Например, планировщик работы Тома теперь имеет ученую степень в области анализа данных и получает зарплату намного большую, чем его предшественник, поскольку его функции выросли в значимости – от простого планирования маршрутов к оптимизации перевозок. Обязанности менеджера, под чьим руководством работала Инь, сильно расширились по мере консолидации департамента и, как следствие, ее зарплата тоже существенно выросла. Те люди, которые решат повысить уровень компетенции, чтобы перевести свое рабочее место в область более прибыльных задач и отказаться от тех, которые все чаще становятся автоматизированными, очевидно, первыми получат выгоду от повышения заработной платы.
Третий и последний фактор в модели Асемоглу и Рестрепо – создание новых типов рабочих мест. Некоторые из них будут очень сложными по части выполнения задач. Сын Тома, вступивший во взрослую жизнь, серьезно интересуется технологиями, и его мечта – работать на самом острие искусственного интеллекта. В этой области, как и в робототехнике, появился целый ряд новых рабочих позиций: сын Тома мог бы подать заявление на роль «тренера» (так теперь в ИИ-бизнесе называют ученых, которые создают алгоритмы для обучения программ искусственного интеллекта), «толкователя» (коммуникационная деятельность, которая включает в себя общение с заинтересованными сторонами, объяснение алгоритмов, лежащих в основе решений, принимаемых искусственным интеллектом, и объяснение полученных результатов специалистам из других областей) или «сустейнера» (специалиста по ремонту, обслуживанию и развитию робототехники и систем искусственного интеллекта)
[76]. И если вы еще сомневаетесь в масштабах этой новой волны рабочих мест, обратите внимание на исследование, проведенное в 2017 году Институтом глобальных проблем Маккензи. Согласно его результатам, к 2030 году в области цифровых технологий по всему миру может быть создано от 20 до 50 миллионов рабочих мест
[77]. И, конечно, ошибочно было бы полагать, что все они появятся исключительно в ИТ-сфере. Чем больше времени уделяется попыткам замедлить старение и сделать старость более здоровой, тем больше будет спрос и на совершенно других специалистов, например, тренеров по фитнесу и учителей йоги. Кроме того, поскольку все больше людей ставят непрерывное обучение в центр своей системы приоритетов, все больше рабочих мест будет открываться для таких специалистов как преподаватели, консультанты в области профессиональной занятости и наставники. Современное общество готово платить все больше за развлечения, искусство и другие продукты, связанные с человеческим творчеством. Институт Маккензи прогнозирует, в частности, существенный рост спроса на работу в творческой сфере, что положительно повлияет на рабочие места художников, дизайнеров, артистов, журналистов и работников медиасферы. Это явление приобретает все более глобальные масштабы: уже к 2030 году спрос на творческие профессии должен вырасти в Китае на 85 %, а в Индии – на 58 %. Новые рабочие места появятся и в связи с многочисленными потребностями пожилых людей, доля которых растет по всему миру, а также в результате значительных инвестиций, сделанных за последние годы в возобновляемую энергию и адаптацию производства и бизнеса к экологическим изменениям.
