Inteligenţa artificială este astăzi tehnologia momentului care promite să schimbe lumea, să facă munca mai uşoară, mai eficientă, mai rapidă. Însă o parte din aceste promisiuni încep să îngrijoreze tot mai mulţi oameni, mai ales pe angajaţii din diferite companii şi domenii. La întrebarea „Cum rămân relevant în lumea AI?”, răspunsul original era: „Învaţă să foloseşti AI” sau „Caută un job care nu poate fi automatizat”. Astăzi această strategie nu mai funcţionează, este de părere Ethan Mollick, profesor de management la prestigioasa universitate Wharton.

Mollick este considerat unul dintre cei mai influenţi ghizi în ce poate face deja AI. În cartea sa „Co-Existence” susţine că modelele evoluează mult mai repede decât îşi dau seama oamenii, iar singura soluţie este să înveţi să trăieşti cu ele, scrie Business Insider.

„Cred că nu te poţi salva doar pentru că alegi meserii practice precum cea de instalator. Totul e grozav până în ziua în care apare un robot care face ce faci tu, doar că mai ieftin şi mai bine”, a spus Mollick.

Ethan Mollick admite că viitorul pieţei muncii este incert atunci când se adaugă şi inteligenţa artificială în ecuaţie.

Programarea, cel mai schimbat domeniu, arată direcţia: nu e clar dacă vor exista mai multe sau mai puţine locuri de muncă, dar contează tot mai puţin codul scris fără erori şi tot mai mult ideea a ceea ce vrei să construieşti.

Mollick crede că există patru abilităţi care pot oferi un avantaj într-o lume care promite să aparţină tot mai mult roboţilor.

Primul este cunoaşterea profundă a unui domeniu specific, pentru că expertiza te ajută să câştigi în faţa AI.

Al doilea este cunoaşterea a cât mai multe domenii. În companiile de azi, spune el, designerii scriu cod, programatorii fac design, iar cei din departamentul de marketing fac strategii de business. Cu cât un om are cunoştinţe cât mai vaste, cu atât poate ataca mai multe zone împreună cu AI şi poate ajunge la rezultatul scontat.

Al treilea este gustul, adică alegerea a ceea ce merită păstrat din tot ce produce AI, pentru că tehnologia poate produce rapid şi mult, însă nu fiecare produs se poate plia pe nevoile companiei.

Al patrulea este iniţiativa: să ştii ce ceri, cum verifici rezultatul şi ce vrei să vezi pe parcurs.

Pentru cei de la început de carieră, problema este mai dificilă, pentru că, deşi sistemul educaţional se poate adapta, încă nu este clar ce vor face tinerii, viitori angajaţi entry-level, după ce ies de pe băncile şcolii.

În trecut, angajaţii entry-level făceau în general munca de duzină prost plătită: tabele în Excel, tradus de documente, e-mailuri etc. În ciuda salariului, acest tip de sarcini familiarizau tinerii cu domeniul şi cu cerinţele pe care trebuiau să le bifeze dacă voiau să avanseze.

În prezent, juniorii sunt mai tentanţi ca niciodată să facă munca plictisitoare cu AI, însă dacă tehnologia preia sarcinile anoste, atunci mecanismul care îi învăţa pe tineri meserie dispare. Mai mult, un tânăr care foloseşte AI la orice pas nu va fi capabil la finalul zilei să decidă dacă rezultatul produs cu AI bifează toate cerinţele şi standardele. Va şti doar că şi-a terminat treaba.

„Mecanismul de formare poate nu era perfect, dar funcţiona fantastic. Aveam un tânăr care învăţa bazele în timp, înţelegea procesul şi putea evalua rezultatul final. Astăzi lanţul s-a rupt, pentru că toţi folosesc tehnologia doar să scape de muncă, iar pentru că nu sunt ei cei ce duc la capăt o sarcină, ajung să nu înţeleagă care a fost scopul sarcinii”, mai spune Mollick.

Profesorul este de părere că există două ieşiri din acest blocaj.

Fie se mută pregătirea în şcoală: o parte din munca de birou ar urma să se înveţe ca sudura sau instalaţiile, într-o formă de şcoală profesională, înainte de angajare. Fie firmele tratează serios mentoratul, care costă timp şi productivitate, dar aduce oameni noi pregătiţi.