Мы часто говорим про искусственный интеллект, будто это что-то в будущем. Но будущее уже пришло, просто не все это понимают. За последние 10 лет нейросети не просто эволюционировали — они взяли разгон, которого у нас, у людей, физически нет. Если раньше модель считалась продвинутой, когда у неё было пару миллионов параметров, то GPT‑4 уже работает с 1,6 триллионами параметров. И это ведь не просто цифры, это уровень понимания, анализа и синтеза, который становится недосягаемым для обычного мозга.

Нам кажется, что ИИ — это вот что-то на хайпе только пришедшее, но нет. Ещё в 2015 году нейросети начали обгонять человека в точности распознавания изображений: 4,94% ошибки у машины против 5,1% у нас. GPT‑4 уже сдала экзамен на адвоката в топ‑10%, когда предыдущая модель не прошла даже в нижнюю десятку. Это уже не история про «помощников». Это история про прямую замену.

Окей, а кого заменяют?
 
Начали с рутинно-офисного: к 2027 году, по прогнозу WEF, пропадут 7,5 млн рабочих мест операторов ввода данных. Промышленность потеряет ещё 2 млн к 2025‑му. IBM уже приостановила найм на все должности, которые можно автоматизировать, и планирует заменить 7800 человек. Колл-центры, кассиры, помощники, бухгалтеры: всё, что системно и предсказуемо — уходит в код.

И даже креатив — больше не убежище (зумеры, не смейтесь от слова). Ещё в далёком 2022 году работа, сгенерированная MidJourney, выиграла художественный конкурс, обойдя живых художников. То, что генерируется сейчас не надо проговаривать, да? Генеративные модели пишут новости, сценарии, придумывают рекламные слоганы и за пару секунд могут в визуальные стили, которые дизайнеры годами делали вручную.

Не только креатив, но и голос, лицо и личность становятся автоматизируемыми. Виртуальные инфлюенсеры вроде Lil Miquela собирают миллионы подписчиков, заменяя живых блогеров. Журналистика активно автоматизируется: Associated Press (американское международное некоммерческое информационное агентство) использует роботов для написания спортивных новостей и отчётов о финансовых кварталах уже с 2014 года. BuzzFeed (американская медиакомпания) массово заменила сотрудников на ChatGPT для генерации контента.

История уже знает примеры, когда технологии резко меняли ландшафт труда. В XIX веке луддиты (участники стихийных протестов первой четверти XIX века против внедрения машин в ходе промышленной революции в Англии) ломали станки, боясь потерять рабочие места, но механизация победила и создала новые профессии. В XX веке автоматизация фабрик заменила миллионы рабочих, вызвав протесты и забастовки, но это не остановило внедрение конвейеров и роботов.

Сегодня масштабы изменений и их скорость беспрецедентны. Вы только вдумайтесь, 12 (!!!) лет назад Оксфордский университет, сделал прогноз о том, что 47% рабочих мест в США находятся под угрозой автоматизации уже в ближайшие 15–20 лет. И сейчас мы можем сказать, что они были правы, но у них в запасе еще 3-8 лет, чтобы прогноз точно сбылся. Это быстрее и масштабнее любых предыдущих технологических революций.

И тут важна не только скорость. В медицинском исследовании ИИ проанализировал 80 000 маммограмм на 44% быстрее врачей и выявил на 20% больше случаев раннего рака. ИИ учит бизнесменов искать нестандартные решения в логистике, экономике, разработке. Машина умеет не только находить паттерны, но и придумывать, тестировать, улучшать. То, что мы называли «мышлением», — тоже оказалось формализуемым.
 
Goldman Sachs ( банк в США и один из крупнейших инвестиционных банков в мире) прогнозирует, что под раздачу попадут 300 миллионов рабочих мест по миру. Исследователи международной консалтинговой компании McKinsey называют цифру ещё жёстче: от 400 до 800 миллионов человек могут быть вытеснены до 2030 года.

Можно очень долго писать какие еще есть прогнозы и что происходит прямо сейчас. Даже "Сбер" ввели обязательное требование к кандидатам на работу. Базовые знания искусственного интеллекта теперь обязательны как для действующих, так и для новых сотрудников банка.

Это не пугалка, просто цифры и пруфы. Компании не просто интересуются ИИ, они перестраивают процессы, потому что иначе проигрывают конкуренцию.

Вывод несложный, но неприятный: нейросети уже не «на подхвате». Они приходят за вашей задачей и если её можно решить быстрее, точнее, дешевле, они её забирают. Вопрос теперь не в том, заменят ли. А в том, как выстроить свою работу так, чтобы быть незаменимым, потому что вы работаете с ИИ в своём деле или просто с продуктами ИИ. Именно этому мы учим в AI Academy.