Будущее рабочих мест неразрывно связано с будущим обучения, с подготовкой кадров. То, как мы обучаем нашу молодежь, отражается на ее готовности выполнять свои обязанности при поступлении на работу. А переобучение и повышение квалификации сотрудников позволяет им сохранять свою востребованность и актуальность в меняющейся рабочей среде. Обучение, переподготовка и повышение квалификации в течение следующего десятилетия будит включать в себя улучшение и совершенствование знаний и возможностей каждого человека в области ИИ. И это не обязательно означает обучение программированию, кодированию или получение более широких технических навыков.

В новом мире критически важно будет научиться эффективно судить о том, что машины могут делать, а что нет, а также о том, что они должны и что не должны делать. В свою очередь, человеческие возможности должны быть интегрированы в системы ИИ, чтобы помочь работникам более тесно сотрудничать с машинами. Ключевым аспектом управления системами ИИ в будущем станет классификация сильных сторон и способностей людей и машин.

Грамотность в области искусственного интеллекта

Чтобы создать рабочую среду, в которой машины будут восприниматься как коллеги по работе, необходимо будет программировать сильные стороны человека и интегрировать их в машинный интеллект. Людям лучше понимать, какие задачи подходят для машин, а системы ИИ должны быть спроектированы так, чтобы понимать, где их работа заканчивается и нужно полагаться на помощь человеческих коллег.

Для этого человеку необходимы прикладные или отраслевые навыки, мета-знания об искусственном интеллекте или глубокое понимание человеко-машинных систем. В ближайшее десятилетие может появиться понятие ИИ-грамотности. Для людей ИИ-грамотность будет включать в себя знание того, как использовать машинный интеллект для управления рабочими процессами и выполнения задач, а также знание ограничений систем ИИ. И способность делать выводы, когда человек лучше подходит для выполнения задачи или набора действий.

К 2030 году свободное владение ИИ не обязательно будет означать знание языков кодирования. Машина может каталогизировать факты и цифры быстрее и полнее, чем любой человек, но, как соглашаются многие эксперты, понимание контекста, в который факты вписываются, — это прерогатива человека. В конечном счете, с точки зрения экспертов, нам в некоторой степени, возможно, придется переосмыслить и изменить то, что мы считаем навыками.

Больше данных

Использование партнерских отношений между человеком и машиной для большинства организаций является относительно новым подходом. Несмотря на множество плюсов такого партнерства, есть и ряд заслуживающих внимания рисков. Прежде всего, весьма спорно предположение, что менеджеры по найму знают, что представляет собой идеальный работник. Многие организации на самом деле не имеют точного представления, какой именно тип человека и с каким сочетанием навыков для них подходит. Для создания больших и надежных моделей потребуется больше данных — не только о потенциальных сотрудниках, но и о том, как они работали в прошлом. Данные, которые обычно считаются частными, улучшат системы машинного обучения и помогут устранить предвзятость организаций.

Цифровой разрыв в навыках

Меняются способы оценки работников и появляются новые методы выявления талантов. Старшее поколение к 2030 году может почувствовать, что часть экономики для него закрыта: использование геймификации для проверки способностей заявителей или сотрудников может в большей степени играть в пользу молодых людей, которые выросли в играх. Недостаток знаний о платформах для совместной работы и работы в сетях также может помешать некоторым работникам: им будет сложнее в полной мере использовать преимущества взаимодействия людей и машин.

Чтобы этого не случилось, необходимо более глубоко разбираться в специфике алгоритмов. Люди, ищущие работу, должны понимать, как именно их профили интерпретируются инструментами машинного обучения, которые работодатели будут использовать для принятия решений о найме.

Обеспечение равных возможностей для разных поколений работников

По мере того как новые работники, освоившиеся с играми и быстрыми темпами перемен, входят в рабочую среду, трудовой стаж может постепенно терять свою былую значимость. Организации должны подготовить бывалых и опытных работников к новым способам работы и обучения. Одним из методов достижения этого является менторство между поколениями или «обратное обучение», когда молодые коллеги консультируют «старожилов» по вопросам технологий или управления изменениями. Сдвиги происходят уже сейчас: согласно исследованиям, 77% молодых респондентов готовы наставлять своих пожилых коллег.

Права работников и их защита

Переход к распределенным коллективам заставляет задуматься о роли национального и местного надзора за трудовой деятельностью. Одна из целей распределенной организации — децентрализовать возможности таким образом, чтобы любой человек, обладающий квалификацией для выполнения задачи, мог сделать это независимо от того, где он живет. Какие изменения в трудовой политике необходимо будет осуществить? Если людям платить за их вклад, а не за фиксированный период рабочего времени, как будут обеспечиваться права и защита работников?

В некоторых странах полная занятость дает людям финансовую защиту для поддержания своего здоровья и здоровья семьи, позволяет платить взносы в пенсионные фонды и обеспечивает гарантированную оплату больничных или отпусков, а также получение других пособий. Допустим, новые технологии, такие как безопасные распределенные реестры, дадут людям возможность легко формировать рабочие коллективы. Как тогда ориентироваться в различных законах и правилах, связанных с работниками? Как будут поступать работодатели, чтобы это было справедливо по отношению к работникам? Вполне возможно, что для реализации более справедливого будущего руководящие структуры должны будут идти в ногу с этими меняющимися условиями труда.

Заключение

Чтобы говорить о будущем для человека в эпоху машинного обучения, где человеческий потенциал оценивается через игровой процесс, нужно глубже задумываться не только о новых методах найма, но и о том, как изменится сама работа. Будет ли это предполагать создание компаний, в которых зарплата будет распределяться в соответствии с вкладом каждого работника? Станет ли в этой организации применяться недискриминационная практика (где возраст, пол, этническая принадлежность и география не включены в процесс проверки кандидата)? Будет ли тот факт, что человек свободно владеет искусственным интеллектом и живет в Заполярье, не имеет профессионального опыта, но является заядлым игроком, рассматриваться как ценный актив для работодателя? В ближайшие 10 лет рынок труда сам даст ответ на эти вопросы.

Источник: Борис Щербаков, вице-президент и генеральный директор Dell Technologies в России

Версия для печати (без изображений)   Все новости