В последние годы ИИ становится неотъемлемой частью современного профессионального мира.
Сегодня мы разберём, как ИИ влияет на рынок труда, где проходит грань между помощником и полноценной заменой человека и почему навык работы с нейросетями сегодня важен как никогда.
С 2024 года в сети все чаще можно встретить приписку «Сделано с помощью ИИ», а в резюме среди навыков — умение работать с нейросетями. Искусственный интеллект стал мощным инструментом не только для решения «бытовых» вопросов, но и для выполнения профессиональных задач. А курсы, практикумы и гайды по работе с ИИ уже на пике популярности.
Рынок генеративных моделей стремительно пополняется новыми конкурентами для уже известных нам нейросетей. Например, китайские разработчики представили не менее интересный проект, чем нашумевший DeepSeek.
Manus — так называется новый ИИ-агент, который по своей функциональности выходит за рамки простых чат-ботов.
Доступ пока ограничен, но даже в первые дни релиза у компании возникли проблемы с перегрузкой серверов, поэтому сам ИИ просил пользователей дать ему время на отдых.
Эта генеративная модель способна самостоятельно выполнять множество веб-задач, переключаясь с одной на другую.
Новые возможности искусственного интеллекта поражают, однако ни Manus, ни его аналоги не могут заменить сотрудника полностью.
Предлагаем разобраться в плюсах и минусах ИИ вместе с Blackline:
Долгая обучаемость
Да, генеративные системы способны быстро изучать огромные массивы информации и выдавать сравнительный анализ. Но у них нет критического и креативного мышления, которые сами по себе рождают новые идеи и способствуют поиску нестандартных подходов к решению различных задач. Большинство ИИ-моделей на схожие запросы выдают однотипные ответы, из-за чего контент, сгенерированный нейросетью, оказывается неуникальным. Поэтому в работе с нейросетями без умения создавать промты никуда, если не хотите получать посредственные результаты.
Мы видим следующие плюсы в работе с ИИ:
Выполнение операционной части работы
Ряд рутинных задач можно делегировать виртуальному агенту, благодаря чему освободится место для креатива, а генеративный анализ данных позволит сэкономить время для принятия важных решений.
freepik
Из-за неточности информации и недостоверности фактов доверие к нейросетям все ещё очень низкое.
Это подтверждает официальная статистика от ВЦИОМ — несмотря на рост информированности населения об ИИ (с 36% до 50%), сомнение в генеративных моделях с 2022 года выросло на 6%.
И все же, как сказал профессор Владислав Архипов, директор Центра исследования проблем информационной безопасности и цифровой трансформации СПбГУ:
Искусственный интеллект и нейросети — это отличные инструменты для однотипной работы, особого вида творчества и решения простых задач, но на данном этапе своего развития они не смогут заменить человека, потому что они не умеют принимать решения.
Многие руководители, сталкиваясь с шаблонными решениями, уже развили свою ИИ-насмотренность. Именно поэтому приставка «умею работать с ИИ» очень ценится HR-специалистами, но только в том случае, если этот навык качественный.
Добиться продуктивности в работе с ИИ так или иначе необходимо, ведь за нейросетями стоит наше будущее. Этот тренд отметили и российские власти, продлив федеральный проект «Искусственный интеллект» до 2030 года. Он вошёл в нацпроект «Экономика данных и цифровая трансформация государства» и получил соответствущее финансирование.
Изображение от rawpixel.com на Freepik
Ситуация с ИИ складывается неоднозначная: с одной стороны — рост недоверия и обеспокоенность за данные, с другой — государственная поддержка и активное развитие.
Вышеперечисленные плюсы и минусы в будущем будут меняться, ноодин факт останется неизменным — ИИ с нами надолго, а точнее навсегда. Требования к качественной работе с нейросетями будут только расти.
Этот профессиональный навык сделает вас более востребованным и универсальным специалистом, но только в том случае, если пункт «умею работать с ИИ» будет действительно реализован на практике.