У яких професіях ШІ починає домінувати

Історично нові технології потребували десятиліття, щоб досягти поширення.
Перший масовий персональний комп"ютер з"явився у 1981 році, але до більшості домогосподарств у США він дійшов лише через 20 років.
Інтернету знадобилося близько п"яти років, щоб досягти таких темпів впровадження, яких штучний інтелект (ШІ) досяг лише за два. ШІ змінює ринок праці, частково виконуючи роботу людини.
Поки що це відбувається в межах співпраці: той радше доповнює фахівця, підвищуючи його ефективність і швидкість.
Утім, не можна виключати, що з часом баланс зміниться і цілі професії або навички втратять актуальність. Читайте також: Європейська відповідь ChatGPT: як геополітика дала шанс французькому стартапу Американська компанія Anthropic оприлюднила детальні дані про використання свого продукту Claude.ai.
Хоча ця система менш популярна, ніж Gemini від Google чи ChatGPT від OpenAI, її дані дозволяють уперше проаналізувати, у яких професіях ШІ впроваджується швидше, а в яких – повільніше, і які регіональні особливості цього процесу, зокрема в Україні. .weekly_charts figure{ margin-inline-start: 0px;!important; margin-inline-end: 0px;!important; font-size:13px; } label[for^="inputs"] { font-size:14px; } form[class*="inputs"] { font-size: 14px; } .weekly_charts { display: flex; flex-wrap: wrap; /* Додає перенос елементів */ justify-content: center; /* Центрує елементи по горизонталі */ gap: 10px; /* Додає проміжок між елементами */ } import {Runtime, Inspector} from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@observablehq/runtime@5/dist/runtime.js"; import define from "https://api.observablehq.com/d/0be207bb4eae0365@500.js?v=4"; new Runtime().module(define, name => { if (name === "vis1") return new Inspector(document.querySelector("#observablehq-vis1-b03a0ba9")); }); Для аналізу всі запити користувачів були класифіковані за функціями, притаманними різним професіям, відповідно до американського класифікатора O*NET.
Найбільшу частку професійної взаємодії з ШІ становлять IT-фахівці, на них у США припадає близько третини запитів.
Далі йдуть освітяни (понад 12% запитів), решта професій помітно відстають. В Україні картина дещо інша.
За підрахунками ЕП, 64% всіх звернень до Claude стосуються ІТ-завдань (розробка, тестування, підтримка програм, сайти, бази даних, алгоритми, технічна підтримка). На другому місці – мистецтво, дизайн, розваги, спорт і ЗМІ (11%), на третьому – освіта (менше 10%).
Ці дані вказані без урахування 37% запитів, які не можна віднести до жодної професійної категорії. "Чим ширше застосування ШІ, тим різноманітнішими стають завдання та професії, у яких його використовують", – зауважують автори дослідження. Читайте також: ШІ з українським акцентом: що створюють Мінцифра та "Київстар" і кому це потрібно На початкових етапах країни з низьким рівнем AI adoption (використання ШІ на душу населення) зазвичай зосереджуються на вузькому колі технічних завдань, передусім на програмуванні.
У більш зрілих екосистемах спектр застосувань розширюється: з"являються освітні, наукові, офісні і творчі завдання. Так, у США користувачі Claude часто застосовують ШІ для домашніх справ, пошуку роботи чи медичних порад – помітно частіше, ніж в інших країнах.
У Бразилії ШІ активно використовують для перекладацьких і юридичних послуг.
Крім того, це одна з перших країн, де штучний інтелект вбудований у судову систему. Виконання професійних завдань Якщо ж подивитися на виконувані завдання, що описують професії, картина стає цікавішою.
Одні завдання вже автоматизовані, в інших ШІ стає партнером у співпраці під час дослідження проблеми чи розробки.
Однак більшість завдань залишаються в руках людини. Наприклад, турагенти виконують сім основних завдань.
З них чотири (57%) частково чи повністю автоматизовані завдяки ШІ.
Зокрема – розрахунок вартості поїздок, підготовка персоналізованих брошур, пошук маршрутів та комунікація з клієнтами.
Інші три функції – отримання платежів, бронювання чи друк квитків – поки що у сфері людської відповідальності. Покриття штучним інтелектом людських завдань суттєво залежить від професії.
Для низки спеціальностей, передусім виробничих, частка автоматизованих завдань нульова, тоді як у деяких офісних професіях вона перевищує дві третини. .weekly_charts figure{ margin-inline-start: 0px;!important; margin-inline-end: 0px;!important; font-size:13px; } label[for^="inputs"] { font-size:14px; } form[class*="inputs"] { font-size: 14px; } .weekly_charts { display: flex; flex-wrap: wrap; /* Додає перенос елементів */ justify-content: center; /* Центрує елементи по горизонталі */ gap: 10px; /* Додає проміжок між елементами */ } import {Runtime, Inspector} from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@observablehq/runtime@5/dist/runtime.js"; import define from "https://api.observablehq.com/d/0be207bb4eae0365@500.js?v=4"; new Runtime().module(define, name => { if (name === "vis2") return new Inspector(document.querySelector("#observablehq-vis2-b03a0ba9")); }); Попри розширення можливостей ШІ, розробники закликають не панікувати: технологія наразі не витісняє людину, а підсилює її можливості.
"Зараз Claude пише 90% коду Anthropic, але це не зменшує кількість робочих місць, а лише підвищує продуктивність.
Інженери концентруються на найскладніших 10% завдань", – каже співзасновник компанії Даріо Амодей. Читайте також: Правда Ілона Маска: як штучний інтелект Grok став рупором ідей мільярдера У звіті OpenAI зазначено, що в США ChatGPT на роботі використовують 28% працівників (проти 8% у 2023 році).
За оцінками компанії, вони на 40% продуктивніші. Утім, ця формула не є непорушною вічно.
"Коли автоматизація досягне 95-99%, нас очікують значні зрушення на ринку праці.
Це станеться протягом двох-п’ятьох років", – попереджає Амодей.