ИИ может ускорить 94% задач, но на практике используется лишь в 33%

В статье исследователи представили новую метрику под названием observed exposure («наблюдаемое воздействие»). Она сравнивает теоретические возможности языковых моделей с реальными данными их использования, в данном случае на основе разговоров пользователей с чат-ботом Claude. Для анализа были объединены данные базы профессий O*NET, оценки того, какие задачи теоретически могут ускоряться с помощью ИИ, а также статистика фактического использования Claude в рабочих сценариях.

Результаты показали значительный разрыв между потенциалом и практикой. По оценкам исследователей, языковые модели теоретически способны ускорить выполнение 94% задач в компьютерных и математических профессиях. Однако на практике ИИ применяется лишь примерно в 33% таких задач. Большинство возможностей технологий остается нереализованным из-за ограничений самих моделей, юридических требований, необходимости человеческого контроля или сложной интеграции с профессиональными системами.

Исследование также выявило, какие профессии сейчас наиболее подвержены влиянию ИИ. На первом месте оказались программисты — около 75% их задач могут выполняться или ускоряться с помощью моделей. Далее следуют специалисты службы поддержки, операторы ввода данных и аналитики. В то же время примерно 30% работников практически не затронуты использованием ИИ: среди них повара, бармены, спасатели, механики и другие профессии, связанные с физическим трудом.

Несмотря на высокий уровень потенциальной автоматизации, исследователи не обнаружили заметного роста безработицы среди работников из наиболее «уязвимых» профессий. Анализ данных рынка труда США показывает, что уровень безработицы в этих группах с момента появления ChatGPT в конце 2022 года практически не изменился.

При этом первые признаки влияния технологий все же появляются. Авторы исследования отмечают, что молодые специалисты в возрасте 22–25 лет стали реже получать работу в профессиях с высокой степенью влияния ИИ. С 2024 года вероятность трудоустройства в таких сферах для этой возрастной группы снизилась примерно на 14%. Однако исследователи указывают, что эффект пока статистически слабый и может объясняться другими факторами, например продолжением обучения или сменой карьерных направлений.

Из-за ИИ разработчики дольше работают, и проблем тоже больше

По теме

Из-за ИИ разработчики дольше работают, и проблем тоже больше

«ИИ-обёртки не интересны»: инвесторы устали от однотипных ИИ-стартапов

По теме

«ИИ-обёртки не интересны»: инвесторы устали от однотипных ИИ-стартапов

Сотрудники ИИ-стартапов становятся миллионерами всего за год

По теме

Сотрудники ИИ-стартапов становятся миллионерами всего за год

Поддержите редакцию 1,5% налога: бесплатно и за 5 минут

Как помочь, если вы в Польше