Какие угрозы создает искусственный интеллект на рынке труда в ИТ

Наверное, самый значительный ньюсмейкер в сфере ИИ и нейросетей сегодня — ChatGPT версии 4, а также аналогичные решения Bad, Claude, Midijourney. С помощью этих технологий можно без участия человека создавать музыку, изображения, тексты и даже видео, ускорять процесс разработки программного обеспечения, в том числе создания игр. Инструментам на базе генеративного ИИ удаётся очень эффективно взаимодействовать с живыми людьми. Но тренд к использованию ИИ-систем не является эксклюзивным для крупных зарубежных компаний: подобные инструменты активно разрабатывают и используют и отечественные технологические компании, такие как, например, «Яндекс» и «Сбер».

Генеративные сети – это не просто замена человека или ускорение выполнения рутинных операций, профессионалы говорят о перспективах роста целых индустрий. Эксперты Boston Consulting Group ожидают, что наиболее быстрый рост ГИИ будет наблюдаться в сфере здравоохранения, объем рынка в этой отрасли к 2027 году достигнет $22 млрд. Ожидается что отрасль АПК будут расти более чем на 24% ежегодно.

Из интересных кейсов Южного региона некоторое время назад «Ростсельмаш» представил рынку комбайн-автопилот под управлением ИИ. Большой потенциал есть у решений по раннему выявлению и предотвращению потенциально опасных ситуаций. Так, в Научно-исследовательском институте многопроцессорных вычислительных систем имени академика А. В. Каляева ЮФУ в кооперации с РЖД разработана нейросеть, которой по силам определить девиантное поведение человека по данным видеонаблюдения, сравнивая их с определёнными ранее типологическими признаками.

И пусть пока это довольно узкий круг вопросов, которые могут решать нейросети, но тренд их применения начинает заставлять нервничать молодых специалистов — не заменит ли их в ближайшем будущем какая-нибудь новая версия ChatGPT или её аналог?

Робот или человек: останутся ли джуны?

«Системы искусственного интеллекта заметно выросли, но не стоит забывать, что этот прогресс достигнут руками ИТ-специалистов, — рассказывает Виктория Супрунова, региональный директор Южной локации Axenix (ex-Accenture). Рутинные задачи с понятным алгоритмом исполнения можно смело передать ИИ, и он справится не хуже человека. Например, ИИ неплохо решает небольшие задачи по генерации кода. Но полностью доверять искусственному интеллекту нельзя, необходимо проверять результат – изъяны в качестве пока не исключены».

По словам эксперта, в перспективе ИИ станет хорошим помощником ИТ-специалисту и освободит его от повторяющихся задач. Главное — предоставит больше времени на решение сложных стратегических вопросов, например по встраиванию новых разработок в существующий ИТ-ландшафт. Искусственный интеллект справится с задачами с определёнными границами и чёткими условиям.

При этом на рынке есть точка зрения, что тенденция к передаче простых заданий на исполнение ИИ может сказаться на востребованности программистов начального уровня – джунов.

Алексей Сергеев предполагает, что джуны получат возможность иметь персонального ИИ-ассистента. // Фото: пресс-служба Axenix 

По мнению руководителя практики машинного обучения и искусственного интеллекта компании Axenix Алексея Сергеева, всё наоборот. Тенденция применения ИИ в разработке вероятнее приведет к снижению порога входа, предоставляя каждому, кто начинает карьеру в ИТ возможность иметь персонального наставника в виде ИИ-ассистента, который может помочь в изучении новых технологий, объяснении кода, предложении решений.

«Потенциальные риски ситуации могут быть не в отсутствии востребованности «джунов», а в появлении класса специалистов, способных решить задачу быстрее, используя инструменты разработки на базе ИИ, не сильно вдаваясь в детали происходящего», — полагает Алексей Сергеев.

По словам Василия Долгова, к.т.н, заведующего кафедрой «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» ДГТУ, современные нейросети оказывают на сферу интеллектуального труда такое же влияние, как когда-то промышленная революция и автоматизация ручного труда. В первую очередь речь идет о цифровизации работы специалистов самого разного профиля. Соответственно, будут резко ускоряться процессы производства и расти КПД профессионалов, способных грамотно поставить ИИ задачу и проверить корректность её решения.

«Настоящие угрозы могут возникнуть у сотрудников, выполняющих в ИТ малоквалифицированную и в целом шаблонную работу (рядовые кодеры, верстальщики и т.д.), — говорит эксперт. — Их обязанности будут либо переложены на ИИ целиком (с незначительным контролем результата со стороны людей), либо отойдут более высококвалифицированным коллегам. Речь идет об изменении структуры рынка труда и новых требованиях к сотрудникам, а не о его глобальном сломе».

Александр Трофимчук уточняет, что корректировка образовательных программ прежде всего затрагивает направления подготовки будущих разработчиков ИИ-систем. // Фото предоставлено экспертом

Александр Трофимчук, начальник управления цифровой трансформации ЮФУ уточняет, что уже довольно долгое время готовые ИИ-библиотеки и модели активно используются разработчиками.
«Однако ИИ не создаёт сам себя, для разработки всех этих инструментов требуются опытные программисты, да и для использования готовых ИИ-инструментов нужны дополнительные навыки, — комментирует Александр Трофимчук. — Поэтому появление более мощного ИИ следует воспринимать скорее как источник развития рынка труда, чем как его угрозу».

То же самое можно сказать и об угрозе появления сильного ИИ в лице последней версии GPT: некоторые эксперты считают, что GPT не заменит людей, как DeepBlue не заменил шахматистов, но расширил их возможности.

«Да, ИИ может привести к скачку в технологическом развитии, но человечество пережило ледниковые периоды, глобальные катастрофы, несколько технологических революций, мировых войн — с успехом переживёт и развитие ИИ, встроив его в свою жизнь», — считает Александр Трофимчук.

Практикующие программисты также полагают, что ИИ пока вряд ли может стать адекватной заменой человеческому разуму. Ведущий программист компании «Инфофорум» Леонид Тушов, замечает, что сейчас большая часть нейросетей работает скорее как справочная система для начинающих программистов. Профессиональные кодеры среднего уровня, как правило, не используют нейросети для генерации кода. Система вряд ли предложит код на уровне, который можно было бы выбрать для объёмного и дорогостоящего проекта.

Леонид Тушов отметил, что нейросети пока не умеют разрабатывать сложные детали качественно. // Фото предоставлено экспертом 

«ИИ и нейросети ничего нового не придумывают — они генерируют что-то новое из некоторой базы. Как с изображениями, например, звуками и т.п. То же самое и в коде. Но если генерация картинки работает нормально (совсем не всегда), то когда нужно реализовать какой-то блок в серьёзном проекте, то нейросеть вряд ли поможет. Необходимо изучить весь контекст — что это за часть кода, как она встроена... — продолжает эксперт. — Представьте, что речь идет о разработке детали автомобиля, части сложного механизма. Если деталь не будет соответствовать общей схеме работы механизма по всем параметрам, она сломает функционал. ИИ-нейросети пока не умеют разрабатывать подобные детали качественно. В моей работе, к примеру, применять ИИ пока точно непродуктивно».

Для написания полезного кода для сложного проекта ИИ необходимо каким-то образом перенять опыт, накопленный командой работающей над этим проектом, понять текущие цели и задачи. При этом многие успешные программные продукты — это старый код, который годами поддерживается, оптимизируется, обрастает новыми возможностями и так далее. Эксперты единодушны — на данный момент ИИ справиться с этой работой не сможет.

Подготовка профессионалов: вузы должны быть гибкими

Работодатели отмечают, что программы ИТ-подготовки в вузах не дают специалистов нужного уровня. А с развитием ИИ-систем требования рынка возрастают в разы.

Полностью доверять искусственному интеллекту нельзя, считает Виктория Супрунова. // Фото: пресс-служба Axenix

«В связи с активным изменением рынка ИТ со стороны образовательных учреждений также требуется адаптация к новым запросам и актуализация образовательных программ, — считает Виктория Супрунова. — Сегодня наблюдается разрыв между тем, что знает и умеет выпускник профильного вуза и реальными требованиями компаний. Студентов действительно приходится доучивать и погружать в детали практического процесса. Мы это видим и понимаем. Axenix активно сотрудничает с ВУЗами по разным направлениям, мы формируем возможности развития для студентов, запуская внутренние программы. Например, летом на базе офиса в Ростове-на-Дону мы провели отбор и взяли на трёхмесячную стажировку с последующим трудоустройством 15 старшекурсников по QA-направлению (Quality Assurance, обеспечение качества) и 7 системных аналитиков. Надеюсь, ребятам у нас понравится, и все они останутся в нашей команде.

Развитие систем ИИ увеличит разрыв между требованиями рынка к кандидатам и умениями выпускников. Это стоит учитывать и компаниям, и вузам. К изменениям необходимо готовиться уже сейчас. Студенты тоже должны понимать, что базовая школа — это основа, которая точно нужна и важна, но она не даёт всего необходимого, и без дополнительного самообразования на рынке труда в текущей реальности будет сложно конкурировать».

Впрочем, необходимость перемен отчётливо понимают и сами вузы. И не просто понимают, но предпринимают реальные шаги.

Александр Трофимчук уточняет, что корректировка образовательных программ ИТ-направлений уже идёт. И прежде всего она затрагивает направления подготовки будущих разработчиков ИИ-систем. Так, в ЮФУ с 2022 года реализуются четыре новых программы магистратуры: «Искусственный интеллект: математические модели и прикладные решения», «Прикладные системы искусственного интеллекта», «Технологии интеллектуальных автоматизированных систем», «Машинное обучение и технологии больших данных», а сейчас идёт набор на программу бакалавриата «Технологии искусственного интеллекта».

Василий Долгов: "Современные нейросети оказывают на сферу интеллектуального труда такое же влияние, как когда-то промышленная революция и автоматизация ручного труда". // Фото предоставлено экспертом

Василий Долгов считает, что без модулей по работе с ИИ-системами образовательную программу уже в ближайшие два-три года можно будет считать морально устаревшей, так как выпускники не будут обладать одним из ключевых навыков повышения своей производительности труда. В ДГТУ, как сказал эксперт, в настоящее время идет активная подготовка ряда таких курсов повышения квалификации.
«Сегодня в стране создан альянс, в который входят ведущие отечественные технологические компании («Яндекс», «Сбер», VK, «Русагро», «Северсталь» и другие). Этим альянсом определены шесть ключевых специальностей, связанных с разработкой систем ИИ: аналитик данных, инженер по данным, технический аналитик, архитектор данных, архитектор в области ИИ и менеджер проектов в области ИИ, — отмечает эксперт. — В 2022 году ДГТУ открыл девять направлений магистратуры, связанных как с разработкой, так и с использованием ИИ в различных профессиональных сферах. А в 2023 году мы начали набор по уникальной программе бакалавриата («Большие данные и машинное обучение»), учебный план которой полностью построен на требованиях вышеупомянутого альянса к таким специальностям, как инженер по данным и аналитик данных».

Потребность в программистах остаётся, несмотря на бурное развитие ИИ-систем. Вряд ли будет падение спроса даже на джуниор-специалистов, так как проблема дефицита на рынке труда ИТ все ещё актуальна.

«Особенно это касается таких специалистов, как системные архитекторы, специалисты по информационной безопасности, DevOps-инженеры, — утверждает Виктория Супрунова. — Останутся востребованными UX/UI-дизайнеры: ИИ довольно успешно генерирует красивые картинки, но человеческую психологию, эмоции и настроение, возникающие в ходе работы с продуктом или интерфейсом, пока понимает плохо».

К тому же сами системы искусственного интеллекта должен кто-то писать, оптимизировать и совершенствовать. Поэтому специальность, спрос на которую в ближайшем будущем точно останется, а может даже и вырастет — разработчик ИИ-систем.