Cum rămâi relevant în lumea AI. Sfatul unui profesor de la prestigioasa universitate Wharton

Inteligența artificială este astăzi tehnologia momentului care promite să schimbe lumea, să facă munca mai ușoară, mai eficientă, mai rapidă. Însă o parte din aceste promisiuni încep să îngrijoreze tot mai mulți oameni, mai ales pe angajații din diferite companii și domenii. La întrebarea „Cum rămân relevant în lumea AI?”, răspunsul original era: „Învață să folosești AI” sau „Caută un job care nu poate fi automatizat”. Astăzi această strategie nu mai funcționează, este de părere Ethan Mollick, profesor de management la prestigioasa universitate Wharton.

Mollick este considerat unul dintre cei mai influenți ghizi în ce poate face deja AI. În cartea sa „Co-Existence” susține că modelele evoluează mult mai repede decât își dau seama oamenii, iar singura soluție este să înveți să trăiești cu ele, scrie Business Insider.

„Cred că nu te poți salva doar pentru că alegi meserii practice precum cea de instalator. Totul e grozav până în ziua în care apare un robot care face ce faci tu, doar că mai ieftin și mai bine”, a spus Mollick.

Ethan Mollick admite că viitorul pieței muncii este incert atunci când se adaugă și inteligența artificială în ecuație.

Programarea, cel mai schimbat domeniu, arată direcția: nu e clar dacă vor exista mai multe sau mai puține locuri de muncă, dar contează tot mai puțin codul scris fără erori și tot mai mult ideea a ceea ce vrei să construiești.

Mollick crede că există patru abilități care pot oferi un avantaj într-o lume care promite să aparțină tot mai mult roboților.

Primul este cunoașterea profundă a unui domeniu specific, pentru că expertiza te ajută să câștigi în fața AI.

Al doilea este cunoașterea a cât mai multe domenii. În companiile de azi, spune el, designerii scriu cod, programatorii fac design, iar cei din departamentul de marketing fac strategii de business. Cu cât un om are cunoștințe cât mai vaste, cu atât poate ataca mai multe zone împreună cu AI și poate ajunge la rezultatul scontat.

Al treilea este gustul, adică alegerea a ceea ce merită păstrat din tot ce produce AI, pentru că tehnologia poate produce rapid și mult, însă nu fiecare produs se poate plia pe nevoile companiei.

Al patrulea este inițiativa: să știi ce ceri, cum verifici rezultatul și ce vrei să vezi pe parcurs.

Pentru cei de la început de carieră, problema este mai dificilă, pentru că, deși sistemul educațional se poate adapta, încă nu este clar ce vor face tinerii, viitori angajați entry-level, după ce ies de pe băncile școlii.

În trecut, angajații entry-level făceau în general munca de duzină prost plătită: tabele în Excel, tradus de documente, e-mailuri etc. În ciuda salariului, acest tip de sarcini familiarizau tinerii cu domeniul și cu cerințele pe care trebuiau să le bifeze dacă voiau să avanseze.

În prezent, juniorii sunt mai tentanți ca niciodată să facă munca plictisitoare cu AI, însă dacă tehnologia preia sarcinile anoste, atunci mecanismul care îi învăța pe tineri meserie dispare. Mai mult, un tânăr care folosește AI la orice pas nu va fi capabil la finalul zilei să decidă dacă rezultatul produs cu AI bifează toate cerințele și standardele. Va ști doar că și-a terminat treaba.

„Mecanismul de formare poate nu era perfect, dar funcționa fantastic. Aveam un tânăr care învăța bazele în timp, înțelegea procesul și putea evalua rezultatul final. Astăzi lanțul s-a rupt, pentru că toți folosesc tehnologia doar să scape de muncă, iar pentru că nu sunt ei cei ce duc la capăt o sarcină, ajung să nu înțeleagă care a fost scopul sarcinii”, mai spune Mollick.

Profesorul este de părere că există două ieșiri din acest blocaj.

Fie se mută pregătirea în școală: o parte din munca de birou ar urma să se învețe ca sudura sau instalațiile, într-o formă de școală profesională, înainte de angajare. Fie firmele tratează serios mentoratul, care costă timp și productivitate, dar aduce oameni noi pregătiți.