Сергей Левченко – Кого сделают дешевле. ИИ, работа и новая цена человека в России (страница 3)

У самозанятых и платформенных исполнителей картина ещё жёстче. ИИ может помочь делать быстрее, но рынок быстро привыкает к новой скорости. Когда все делают быстрее, скорость перестаёт быть преимуществом и превращается в минимальное требование. Цена падает не потому, что человек стал хуже. Цена падает потому, что заказчик видит вокруг много похожих результатов.

Региональные различия добавляют ещё один слой. В Москве и крупных городах больше доступа к инструментам, обучению, цифровым проектам и компаниям, где ИИ внедряется системно. В небольшом городе ИИ может прийти через личный телефон сотрудника, через знакомого айтишника, через бесплатный сервис или через требование начальника «сделать как у больших». Риски при этом остаются, а защиты меньше.

Низкая безработица не равна высокой ценности каждого труда

В публичных разговорах о рынке труда часто звучат цифры безработицы. Они важны, но для этой книги недостаточны. Низкая безработица показывает, что люди в целом заняты. Она не показывает, насколько сильна позиция конкретного работника внутри своей профессии. Не показывает, какие задачи в его работе дешевеют. Не показывает, сколько скрытой нагрузки прибавилось после внедрения нового инструмента. Не показывает, кто получил выгоду от роста производительности.

Человек может быть занят и при этом становиться дешевле внутри своей функции. Он может не потерять место, но потерять право на прежнюю цену. Он может сохранить должность, но получить больше задач за те же деньги. Он может стать оператором результата, созданного машиной, и отвечать за то, чего не делал с нуля.

Российскому читателю важно удержать эту мысль. Наша проблема не обязательно выглядит как очередь безработных у закрытого завода. Часто она выглядит как человек, который вечером сидит за тем же рабочим столом, с той же должностью, той же зарплатой, тем же руководителем, но уже с другой нормой. Он не исчез. Его просто пересчитали.

Что защищает человека в стране нехватки людей

Кадровый дефицит всё же даёт человеку одну важную возможность: он напоминает бизнесу и государственным учреждениям, что люди не бесконечны. Нельзя бесконечно поднимать норму, сжимать сроки, перекладывать проверку и говорить «теперь это можно быстрее», не получая последствий.

Люди выгорают. Уходят. Меняют сферу. Уходят в физический труд, если там честнее платят. Уезжают из маленьких организаций в крупные. Перестают брать дополнительные задачи. Делают формально. Ошибаются чаще. Снижают качество. Учатся скрывать перегрузку, потому что жаловаться бесполезно.

Поэтому вопрос не только в защите работника. Вопрос и в выживании организации. Плохая автоматизация может помочь закрыть дыру на месяц, но создать новую проблему на год. Если компания забрала всю выгоду от ИИ наверх, а вниз спустила только норму и ответственность, она не усилила процесс. Она ускорила усталость.

Хорошая автоматизация в стране кадрового дефицита должна делать другое. Она должна освобождать людей от того, что действительно можно передать инструменту, и одновременно честно перераспределять выгоду. Где-то это повышение оплаты. Где-то снижение переработок. Где-то сохранение качества. Где-то обучение. Где-то новая роль человека как проверяющего, наставника, владельца процесса. Где-то отказ от бессмысленной отчётности, а не её ускоренное производство.

Если этого разговора нет, кадровый дефицит превращается в странный фон: все знают, что людей мало, но с теми, кто есть, обращаются так, будто их можно бесконечно сжимать.

Короткий вывод

Кадровый дефицит не защищает все виды труда одинаково. Людей может не хватать, а отдельные задачи внутри профессий всё равно дешевеют. Российский разговор об ИИ начинается именно с этого парадокса.

Глава 2. Не профессии, а задачи

Артём пришёл на первую работу с нормальным страхом новичка. Не тем страхом, который мешает думать, а тем, который держит спину прямо. Он хотел быть полезным. Хотел делать простые задачи, учиться на чужих правках, задавать глупые вопросы не слишком часто, разбираться, как устроена настоящая работа, а не учебные примеры.

Ему дали доступы, корпоративную почту, несколько чатов и список инструкций. Потом руководитель сказал: «Простые черновики можешь прогонять через ИИ. Так быстрее».

Сначала Артём обрадовался. Он думал, что инструмент поможет ему быстрее войти в дело. Но через две недели понял странную вещь. Простые задачи, на которых он должен был учиться, перестали быть его задачами. От него ждали не медленного роста, а почти готового результата. Черновик больше не считался учебной работой. Черновик считался тем, что машина уже должна сделать за него.

А сложные задачи ему всё равно не доверяли.

Так он оказался между двумя этажами. Нижний этаж забрала автоматизация. На верхний ещё не пустили. Лестница стала короче, но не стала легче.

История Артёма важна, потому что она показывает: ИИ редко меняет профессию одним ударом. Он меняет её через задачи. Через мелкие кирпичи, из которых потом складывается вся стоимость специалиста.

Профессия - это не цельный камень

Когда человек говорит «я бухгалтер», «я юрист», «я редактор», «я кадровик», «я аналитик», «я учитель», «я программист», за одним словом скрывается много разных действий.

Есть действия повторяемые. Есть творческие. Есть проверочные. Есть коммуникативные. Есть юридически значимые. Есть механические. Есть те, где важна память о людях и процессе. Есть те, где достаточно хорошего шаблона. Есть те, где ошибка почти ничего не стоит. Есть те, где ошибка стоит денег, доверия, здоровья, статуса или свободы.

ИИ хорошо входит туда, где задача имеет текстовую, расчётную, поисковую или шаблонную форму. Он может быстро подготовить черновик, предложить структуру, найти противоречия, упростить текст, сделать сводку, сравнить варианты, сформулировать письмо, собрать список, классифицировать обращения, помочь с переводом, объяснить сложную формулировку.

Но профессия не равна этим задачам. Профессия - это ещё и понимание, когда черновик опасен. Когда формулировка юридически скользкая. Когда клиенту нельзя отвечать шаблоном. Когда цифра выглядит правдоподобно, но не сходится с прошлым месяцем. Когда ученик не понял не тему, а интонацию. Когда пациент отвечает «нормально», но по нему видно, что не нормально.

Ошибка начинается там, где автоматизируемую часть профессии принимают за всю профессию.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.