Последние пару лет мне регулярно попадаются два противоположных лагеря.

Первые уже мысленно хоронят половину профессий:

«Всё. Копирайтерам конец. Маркетологам конец. Программистам конец. Дизайнерам тоже конец. Через три года останутся только сантехники и владельцы дата-центров».

Вторые успокаивают:

«Не переживайте. Искусственный интеллект никогда не заменит человека. У человека есть творчество, эмпатия, интуиция и уникальный жизненный опыт».

Мне не нравится ни одна версия.

Потому что вопрос вообще поставлен неправильно.

ИИ действительно может не заменить вас напрямую. Но вас вполне может заменить человек, который научился делать с ИИ вашу работу в три раза быстрее.

И вот это уже происходит не в далёком будущем.

Рабочее место исчезает не так, как показывают в кино

Мы почему-то представляем автоматизацию драматично.

В офис входит блестящий андроид.

Подходит к бухгалтеру.

Говорит:

— Людмила Петровна, спасибо за двадцать лет безупречной службы. Ваш стол теперь мой.

Людмила Петровна собирает фикус.

Титры.

На практике всё гораздо скучнее.

Допустим, в отделе было пять человек.

Через год выясняется, что трое при помощи ИИ справляются с тем же объёмом.

Никого даже специально не увольняли из-за нейросети.

Один человек ушёл сам.

На его место просто не взяли нового.

Потом вырос объём работы на 30%.

И снова никого не наняли.

Через пару лет компания всё ещё делает больше, чем раньше, но людей там меньше.

Вот так автоматизация чаще всего и приходит.

Без робота с красными глазами.

Просто вакансия, которая раньше появилась бы, больше не появляется.

Самый опасный конкурент — не нейросеть

Представим двух маркетологов.

Первый работает привычно.

Получает задачу.

Полдня изучает конкурентов.

Потом делает таблицу.

Потом пишет варианты оффера.

Потом готовит рекламные объявления.

Потом ещё день собирает отчёт.

Второй тоже умеет всё это делать сам.

Но у него есть связка инструментов.

Одна модель быстро собирает первичную информацию.

Другая структурирует.

Третья критикует предложения.

Четвёртая помогает собрать варианты.

Сам маркетолог проверяет, выбрасывает чушь, принимает решения и доводит результат.

Первый специалист потратил три дня.

Второй — один.

Кого нейросеть заменила?

Никого.

Оба человека на месте.

Только если компании нужен один маркетолог, я примерно понимаю, кого она выберет.

И именно поэтому мне не очень нравится фраза:

«ИИ — это просто инструмент».

Да.

Но экскаватор тоже просто инструмент.

Попробуйте после его появления конкурировать в рытье котлованов исключительно лопатой, аргументируя это тем, что у человека уникальная моторика.

Причём быстрее — не всегда значит лучше

Вот здесь тоже есть ловушка.

Очень многие начали использовать нейросети по схеме:

было долго и нормально → стало быстро и плохо.

Отсюда рынок уже получил километры одинаковых текстов, презентации с бессмысленными диаграммами, чудесные логотипы с шестью пальцами и коммерческие предложения, которые начинаются словами:

«В современном динамично развивающемся мире бизнес сталкивается с множеством вызовов…»

Спасибо.

Закрывайте.

Поэтому преимущество получает не тот, кто просто нажимает кнопку «ИИ».

А тот, кто умеет сочетать скорость машины с собственной компетенцией.

Если человек сам не понимает маркетинг, нейросеть позволяет ему быстрее производить плохой маркетинг.

Если человек не умеет писать, ИИ помогает ему быстрее выпускать посредственные тексты.

Если программист не понимает архитектуру, он теперь может гораздо быстрее собрать систему, которую потом никто не сможет починить.

Ускоритель усиливает не только сильные стороны.

Он прекрасно ускоряет и бардак.

Но у хорошего специалиста вдруг появляется сверхспособность

Вот здесь начинается неприятная часть для рынка труда.

Представьте хорошего специалиста, который и раньше был сильным.

Он умеет думать.

Знает профессию.

Видит ошибки.

Понимает клиента.

Отличает хороший результат от красивой ерунды.

Теперь ему дали ИИ.

Раньше он мог за день глубоко разобрать одного конкурента.

Теперь десять.

Раньше делал три концепции.

Теперь получает двадцать черновых вариантов и выбирает лучшие три.

Раньше час тратил на расшифровку интервью.

Теперь получает её почти сразу и занимается самим анализом.

Раньше руками собирал сводки.

Теперь получает их автоматически.

Вот этот человек становится очень неудобным конкурентом.

Не потому что ИИ стал гениальным.

А потому что из его рабочего дня исчезает огромное количество тупой промежуточной работы.

И остаётся больше времени на то, за что специалисту вообще платят: понять, выбрать, решить.

Какие профессии под угрозой?

Я бы не делил профессии на:

эту нейросеть заменит;

эту не заменит.

Это слишком примитивно.

Внутри почти любой профессии есть набор разных операций.

Например, работа маркетолога — это одновременно:

исследования, аналитика, созвоны, стратегия, написание текстов, запуск рекламы, работа с подрядчиками, отчётность, презентации, принятие решений.

ИИ не обязан заменить весь этот набор.

Достаточно забрать половину операций.

И профессия уже меняется.

То же с юристом.

Есть сложные переговоры и ответственность за решение.

А есть поиск типовых пунктов в договорах, сравнение редакций, подготовка черновиков и сводки.

То же с программистом.

Архитектура сложной системы и решение странного бага — одна работа.

Написать двадцатый типовой CRUD — немного другая.

То же с дизайнером.

Придумать визуальную систему бренда и десять часов вручную ресайзить один макет под рекламные форматы — явно не одно и то же.

ИИ начинает не с профессий. Он начинает с операций внутри профессий.

И вот этот процесс гораздо сложнее заметить.

Первыми исчезают не профессии, а стоимость некоторых действий

Это, пожалуй, вообще ключевой момент.

Допустим, десять лет назад качественно расшифровать часовое интервью стоило денег и времени.

Сегодня сама расшифровка постепенно становится почти бесплатной технической операцией.

Сгенерировать двадцать вариантов заголовков раньше было отдельной небольшой задачей.

Теперь это занимает минуты.

Сделать первичное резюме длинного документа.

Перевести текст.

Разложить отзывы по категориям.

Собрать первые варианты структуры статьи.

Создать черновой код.

Нарисовать концепт изображения.

Рынок постепенно говорит:

За сам факт выполнения этой операции я больше не готов платить столько же.

И вот здесь специалисту приходится двигаться вверх.

Не:

я пишу тексты.

А:

я понимаю, какой текст здесь вообще нужен и зачем.

Не:

я делаю картинки.

А:

я создаю визуальную коммуникацию, которая решает задачу.

Не:

я составляю отчёты.

А:

я вижу в данных проблему и понимаю, что с ней делать.

Чем легче автоматизировать действие, тем меньше ценности остаётся в самом действии.

Поэтому «я умею пользоваться ChatGPT» — тоже ненадолго преимущество

Сейчас это ещё иногда звучит как отдельный навык.

Но представьте человека в 2005 году, который в резюме крупно пишет:

«Умею пользоваться Google».

Наверное, полезно.

Но немного странно.

То же произойдёт с нейросетями.

Умение написать запрос:

«Ты опытный маркетолог с двадцатилетним стажем…»

не станет суперсилой.

Базовое использование ИИ постепенно превратится в такую же гигиену, как поиск информации, электронная почта и таблицы.

Настоящее преимущество будет выше.

Как собрать из нескольких инструментов рабочий процесс?

Что доверить модели?

Что проверить самому?

Где нужна база знаний?

Когда использовать поиск?

Как сделать так, чтобы система не потеряла контекст?

Как проверить результат?

Что автоматизировать полностью, а где оставить человека?

То есть рынок довольно быстро переходит от:

«умею пользоваться нейросетью»

к:

«умею строить работу с нейросетями».

Разница огромная.

И тут появляется новая проблема: один человек начинает закрывать несколько старых ролей

Я уже довольно часто это вижу.

Раньше для небольшого проекта могли понадобиться:

маркетолог;

копирайтер;

дизайнер;

технический специалист;

аналитик.

Теперь появляется человек, который ни в одной из этих областей не обязательно лучший специалист страны.

Но он понимает бизнес-задачу и умеет организовать работу нескольких ИИ-инструментов.

Текст получает здесь.

Изображения собирает там.

Исследование делает третьей связкой.

Данные обрабатывает четвёртой.

Потом сам всё проверяет и собирает в результат.

Он не стал одновременно пятью специалистами.

Он стал дирижёром пяти машинных специалистов.

И для малого бизнеса такая фигура иногда оказывается экономически интереснее целого маленького отдела.

Не всегда.

Но достаточно часто, чтобы рынок начал меняться.

Значит ли это, что эксперты больше не нужны?

Наоборот.

На мой взгляд, хороший эксперт сейчас становится ценнее.

Потому что главный дефицит при работе с ИИ — не генерация.

Генерации у нас теперь хоть ведрами носи.

Главный дефицит — способность понять, хороший ли получился результат.

Вот нейросеть написала юридический документ.

Он нормальный?

Сгенерировала маркетинговую стратегию.

Она разумная?

Предложила архитектуру сервиса.

Через полгода она не развалится?

Проанализировала рекламную кампанию.

Причину просадки нашла настоящую или красиво придумала?

Чтобы проверить ИИ, нужно понимать предмет.

Поэтому ситуация немного парадоксальная.

Нейросети снижают порог входа в профессию.

И одновременно повышают ценность настоящего опыта.

Новичок может сделать гораздо больше, чем раньше.

Но эксперт с теми же инструментами может сделать вообще неприлично много.

А что тогда делать человеку, который боится остаться без работы?

Я бы точно не советовал бросать профессию и срочно получать диплом «оператора нейросетей».

Это примерно как в своё время бросить бухгалтерию ради профессии «оператор компьютера».

Лучше сделать другое.

Посмотреть на собственную работу и спросить:

Какие мои действия ИИ уже сейчас способен выполнить на 70–80% приемлемо?

Вот именно их я бы первым делом и отдал машине.

Не защищал.

Не доказывал, что только человеческая душа способна заполнить эту таблицу.

А отдал.

Потому что конкурент всё равно это сделает.

А освободившееся время потратил бы на то, что автоматизируется хуже:

понимание бизнеса;

общение;

контроль;

сложные решения;

экспертизу;

связи между разными областями;

ответственность за результат.

То есть не соревноваться с машиной в том, что машина делает хорошо.

Использовать её, чтобы самому делать больше того, что пока лучше получается у человека.

Я на себе этот эффект уже почувствовал

Самое забавное, что мой рабочий день после появления ИИ не стал короче.

Вообще ни разу.

😁

Просто я начал за тот же день залезать в задачи, до которых раньше физически не дошёл бы.

Можно утром разбираться с рекламной системой.

Потом лезть в архитектуру сервиса.

Потом тестировать ИИ-продавца.

Потом заниматься контентом.

Потом ещё внезапно обнаружить себя вечером внутри Docker-контейнера с вопросом:

Почему ты, сволочь, вчера работал?

Именно это, на мой взгляд, и показывает реальный эффект технологии.

Она не обязательно убирает человека.

Она расширяет объём работы, который один человек способен удерживать вокруг себя.

И если раньше для некоторого проекта экономически требовалось пять человек, завтра иногда хватит трёх.

И это уже большое изменение.

Плохая новость: назад это не откатится

Можно сколько угодно обсуждать качество нейросетей.

Они действительно ошибаются.

Галлюцинируют.

Иногда тупят.

Периодически ломают то, чего вообще не просили касаться.

Но есть одна проблема.

Через год они не станут хуже.

Инструменты станут удобнее.

Контекст — больше.

Интеграции — глубже.

Агенты — самостоятельнее.

Роботы постепенно добавят к цифровой работе ещё и физическую.

Поэтому стратегия:

«Я просто подожду, пока весь этот хайп закончится»

кажется мне довольно рискованной.

Хайп закончится.

А технология останется.

Как закончился хайп вокруг интернета.

Мобильных приложений.

Облаков.

Электронной коммерции.

После этого они просто стали обычной частью мира.

Хорошая новость тоже есть

ИИ не превращает двадцать лет опыта в мусор.

Он может сделать их намного сильнее.

Потому что человек, который знает свою область и научился использовать машины как усилитель, получает очень серьёзное преимущество.

Поэтому я бы не спрашивал:

«Заменит ли меня искусственный интеллект?»

Мне гораздо больше нравится другой вопрос:

«Что сможет человек моего уровня, если научится использовать ИИ лучше меня?»

Вот он уже немного бодрит.

И, возможно, именно поэтому его стоит задать себе первым.

---

Я периодически показываю в соцсетях GPT-Лаборатории не только готовые результаты, но и саму кухню: как мы собираем агентов, где они косячат, какие модели меняем и почему «полная автоматизация» внезапно превращается в вечер с логами. Там такие вещи удобнее показывать коротко и по горячим следам. А здесь буду продолжать собирать из этого большие разборы — уже без магии и рекламных обещаний.

Подпишитесь на нас в ВК: https://vk.ru/jopotology
Телеграм: https://t.me/jopotology
Или Макс: https://max.ru/join/fyssUhvFi8Bo2GK0bm6F_RFKZYTa1LWL8VVJnRMkTHM