O schimbare fundamentală se anunță pe piața muncii, consideră Dan Shipper, co-fondatorul și CEO-ul Every.
to – o platformă specializată pe tehnologie, productivitate și AI.
Ceea ce până acum ocupa doar mintea managerilor, adică a aproximativ 1% dintre angajați, devine o cerință pentru mai mulți oameni.
Angajații se îndreaptă spre o economie unde „trebuie să știe lucruri cum ar fi cum să evalueze talentele, să gestioneze fără a face micro management și să estimeze cât va dura un proiect”.
Autorul pornește analiza de la modul în care ChatGPT i-a schimbat percepția despre lume.
Capacitatea de a sintetiza era una din abilitățile sale, dar de la apariția chatbotului creat de OpenAI preferă să folosească acest mijloc AI pentru sinteze, inclusiv privind mailurile și articolele pe care le scrie.
Dacă modul în care el folosește ChatGPT se va extinde în viitor, acest lucru ar putea avea un impact semnificativ în economie, consideră Shipper, întrucât economia actuală este una care se bazează pe cunoștințe.
Ceea ce știe angajatul și capacitatea lui de a aplica cunoștințele în orice circumstanță dată este ceea ce creează acum valoare economică.
Acest lucru a fost determinat, în primul rând, de apariția calculatoarelor și a internetului.
Acest mod de lucru a început cu anii 1970 și s-a extins până în prezent.
Dacă calculatoarele vor putea să facă aceste lucruri la fel de bine ca oamenii, ba chiar mai repede, atunci angajații se vor transforma din creatori în manageri.
Mai precis, trecerea se va face de la realizarea muncii la alocarea de resurse: decizia privind ce muncă să fie executată, dacă produsul este destul de bun, iar intervenția umană să fie doar atunci când produsul final nu este realizat satisfăcător.
„Înseamnă o tranziție de la o economie a cunoștințelor la o economie a alocării.
Nu vei fi judecat după cât de multe știi, ci în schimb după cât de bine poți aloca și gestiona resursele pentru a duce la bun sfârșit munca”, explică autorul.
Există deja persoane care se angajează zilnic în acest tip de muncă în fiecare zi: managerii.
Dar există doar aproximativ un milion de manageri în SUA, sau aproximativ 1,2% din forța de muncă.
Ei trebuie să știe lucruri precum cum să evalueze talentul, să gestioneze fără să facă micro management și să estimeze cât timp va dura un proiect.
Colaboratorii individuali, oamenii din restul economiei, care fac munca efectivă nu au nevoie de această abilitate astăzi, dar vor fi nevoiți să o dobândească în economia viitorului.
Chiar și angajații juniori vor trebui să folosească inteligența artificială, ceea ce îi va forța să adopte rolul de manager – manager de model.
În loc să gestioneze oamenii, aceștia vor aloca munca modelelor AI și se vor asigura că munca se desfășoară bine, spune Dan Shipper.
Managerii din economia viitorului trebuie să aibă o viziune coerentă, să știe ce doresc și cum să vorbească despre asta, să evalueze talentul și să știe când să intre în detalii.
Cu cât viziunea este mai bine articulată, cu atât este mai probabil ca modelul AI să o ducă la îndeplinire în mod corespunzător.
Pe măsură ce solicitările devin mai specifice și concise, munca se va îmbunătăți.
Acum, cei mai buni manageri știu ce vor și cum să vorbească despre asta.
Cei mai răi manageri sunt cei care spun: „Nu este corect”, dar când sunt întrebați „De ce?” nu pot explica problema.
Managerii viitorului se vor confrunta cu aceeași problemă.
Cu cât dorințele lor vor mai bine definite, cu atât modelele de limbaj mai bune vor putea crea ceva coerent pentru ei.
Fiecare manager știe că recrutarea este totul.
Dacă angajații fac munca, calitatea rezultatelor va fi o reflectare directă a aptitudinilor și abilităților lor.
Managerii de mâine vor trebui să învețe aceleași lucruri.
Ei vor trebui să știe ce modele AI să folosească și pentru ce sarcini.
Managerii buni știu când să intre în detalii, știu ce întrebări să pună, când să intervină și când să lase lucrurile să decurgă de la sine.
Ei înțeleg că doar pentru că ceva nu este făcut așa cum ar face ei, nu înseamnă că nu a fost făcut bine.
Aceste calități vor trebui replicate și în economia viitorului.
Shipper afirmă că o tranziție de la o economie bazată pe cunoștințe la o economie a alocării nu se va întâmpla peste noapte.
Iar pentru a răspunde întrebării, el subliniază că, atunci când e vorba de schimbări, cât de mare e doza decide dacă sunt otrăvitoare.
Economia este mare și complexă și cred că vom avea timp să ne adaptăm la aceste schimbări.
Iar trecerea lentă de la gândirea umană la cea a mașinilor nu este ceva nou.
Modelele AI generative fac parte dintr-un proces de lungă durată.
Într-o carte publicată în 2013, „Average Is Over”, economistul Tyler Cowen a scris despre o stratificare a economiei condusă de mașini inteligente.
El a susținut că există un grup mic de elită, de muncitori cu înaltă calificare, care sunt capabili să lucreze cu computere și care vor culege recompense mari, iar restul economiei ar putea rămâne în urmă.
„Dacă tu și abilitățile tale sunteți o completare a computerului, este posibil ca perspectivele dumneavoastră legate de salariu și de piața muncii să fie pozitive.
Dacă abilitățile dumneavoastră nu completează computerul, poate doriți să rezolvați această nepotrivire.
Din ce în ce mai mulți oameni încep să cadă de o parte a diviziunii sau de cealaltă”, scria economistul.
La acea vreme, el nu scria despre modele AI generative, ci despre iPhone și internet.
Dar modelele AI generative extind aceeași tendință.
Cu cât oamenii sunt mai bine pregătiți să folosească modele AI în viața lor de zi cu zi cu atât vor avea un avantaj mai mare în economie, iar cei care vor ști să gestioneze inteligența vor fi recompensați.
Shipper concluzionează că va depinde de societatea noastră în ansamblu să ne asigurăm că, cu noile instrumente incredibile pe care le avem la dispoziție, aducem restul economiei la drum.
(Foto: Dreamstime.
com)
