AI и трансформация рынка труда: от прототипов к промышленным решениям

AI убирает одну работу и тут же создаёт другую Сегодня обсуждали с коллегами любопытный парадокс. AI резко снизил порог входа во множество задач. Люди начали делать то, за что раньше даже не брались: разбирать финансы, копаться в своём здоровье, собирать мобильные приложения, автоматизировать процессы, работать с данными и документами. Раньше для этого надо было долго учиться, читать инструкции и набивать руку, а теперь можно быстро получить объяснение, пример, прототип и даже какое-то рабочее решение. Вот только доступность задачи ничего не говорит о глубине её решения. Современный AI часто напоминает университетского профессора, который прекрасно знает теорию, убедительно объясняет материал и щёлкает учебные примеры. Как только знания надо применить в реальной среде: с ограничениями, архитектурой, производительностью, исключениями и контекстом - начинаются проблемы. Модель легко напишет огромный объём текста, обработает массив данных самым неэффективным способом и предложит архитектуру, которая выглядит убедительно, но плохо живёт на практике. Скажем, большой набор данных разумнее один раз превратить в реляционную базу и дальше получать ответы короткими запросами на SQL или Python. Вместо этого ИИ раз за разом прогоняет через контекст тысячи строк, сжигая время и токены. Забавно, что длинные рассуждения и многократная обработка данных - ровно то, на чём зарабатывают поставщики LLM. Но интереснее другое следствие. AI породил огромный объём прототипов, полуготовых решений и новых инициатив, и люди начали встраивать их в бизнес-процессы, не всегда понимая архитектуру, программирование, безопасность и экономику продукта. Всё это теперь нужно проверять, исправлять, интегрировать, защищать и доводить до промышленного уровня. Дальше начинается цепная реакция. Юристы с помощью AI находят в договорах больше несоответствий, и другая сторона получает документ ещё сложнее, на проверку которого уходит ещё больше времени. Предприниматели быстрее собирают прототипы, но потом им нужны разработчики, архитекторы и консультанты, чтобы превратить это в надёжную систему. Компании видят новые возможности и тут же упираются в новые вопросы: где будет реальная экономия, как изменятся процессы, какие появятся риски и кто на самом деле получит прирост производительности. Пока что я вижу, что новой работы ИИ создаёт не меньше, чем убирает и её будет много. @maxvotek | linkedin | substack