Как автоматизация труда изменит жизнь линейного персонала

Прогресс не стоит на месте: каждый год появляются новые профессии, а часть старых уходит в прошлое. О том, заменят ли роботы и нейросети линейный персонал, рассказывает Сергей Гашков , генеральный директор крупнейшей по геопокрытию аутсорсинговой компании России « Персональное решение ».

Какие функции можно автоматизировать

Чтобы понять, какие профессии могут уйти в прошлое, нужно разобраться в критериях риска для каждой специальности, понять, какой объем деятельности человека можно автоматизировать или отдать машине. Этим вопросом задались ученые из Центра трудовых исследований Высшей школы экономики. Выводы из препринта работы «Рутинность и риски автоматизации на российском рынке труда» в конце июня опубликовал «Коммерсантъ».

Читайте также: Как Почта России автоматизировала и упростила работу с договорами

Согласно исследованию, серьезно рискуют уступить рабочее место алгоритму или роботу всего 11% россиян. При этом авторы работы подчеркивают, что цифра отражает лишь теоретическую возможность. На вероятность замены специалиста машиной влияет доля рутинной работы в труде.

Какие профессии в группе риска

В группе риска, согласно данным исследования ВШЭ, оказались офисные служащие и часть занятых в обрабатывающей промышленности и на транспорте. Машины лучше справляются с рутиной, поэтому искусственный интеллект способен вытеснить банковских клерков, проводящих скоринг заемщика, а роботы — рабочих на заводе. А вот заменить уборщика или горничную — по крайней мере, в ближайшее время — не получится, так как в их деятельности много непредсказуемых задач.

Рекрутеры

Технологии могут подвинуть рекрутеров, так как эффективнее решают задачу по быстрому подбору кандидатов и отсеву неподходящих. Система отбирает резюме по заданным требованиям и не ошибается из-за усталости и невнимательности. Финальное решение при этом сохраняется за человеком. Впрочем, речь, скорее, о первичном отборе линейных сотрудников и людей без опыта работы.

Юристы

ИИ находит применение и в сфере юриспруденции, где специалисты работают с большим количеством информации: разбирают новые законы, поправки, судебные решения. Нейросети способны сделать такую работу лучше, поскольку обрабатывают большие массивы данных быстрее и качественнее. Здесь тоже стоит сделать оговорку: до выступления в суде нейросетям еще далеко.

Копирайтеры

Также в последние годы всё чаще говорят о риске замены журналистов нейросетями. В июне компания «Яндекс» выложила в открытый доступ крупнейшую нейросеть YaLM 100B, которая умеет генерировать и обрабатывать тексты на русском и английском языках. Подобные языковые модели уже способны придумывать идеи для рекламных кампаний и готовить описания товаров и видео. Недавно запустился блог «М.Клик» российского ритейлера «М.Видео», новости для которого пишет нейросеть. При этом над интервью и статьями для проекта работает команда профессиональных журналистов.

Операторы call-центров

Если говорить о массовых специальностях, не требующих длительной подготовки, то яркий пример — операторы call-центров. Сначала для упрощения работы операторов горячих линий были придуманы скрипты, которые со временем эволюционировали в голосовых помощников, распознающих ответы «да» и «нет», числа и способных решить типовую задачу клиента: узнать баланс, заблокировать карту и другие. Сейчас, благодаря развитию ИИ, голосовые ассистенты способны решать всё более сложные задачи, не переводя клиента на оператора.

Таксисты

Развитие беспилотного транспорта может, пусть и не в близкой перспективе, вытеснить не только таксистов, но и дальнобойщиков. Впрочем, пока езда беспилотных автомобилей без водителя в России разрешена в экспериментальном режиме только в нескольких регионах.

Почему массовый персонал не заменят машины

Один из самых наглядных примеров «замены» персонала машинами — внедрение касс самообслуживания (КСО), которое на самом деле не ведет к увольнению кассиров. Работники переквалифицируются : становятся мерчендайзерами, консультируют покупателей, следят за наличием товаров на полках и сроком годности, принимают товар и оформляют возвраты — машинам такая работа пока недоступна. Даже несмотря на взрывной рост проникновения КСО, спровоцированный пандемией, потребность в работниках продуктового ритейла не снизилась: компании все так же нанимают людей в штат и все так же обращаются за дополнительным персоналом к аутсорсинговым компаниям. Кроме того, почти всегда в магазине нужна хотя бы одна обычная касса, так как некоторые покупатели предпочитают платить наличными, или по каким-то причинам им сложно пользоваться кассой самообслуживания.

Смотрите также: Группа НЛМК продвигает культуру здорового питания с помощью автоматизированных сервисов

Ключевой фактор для внедрения любых инноваций — экономическая целесообразность и наличие средств для инвестирования. Чтобы заменить условного грузчика, который разгружает фуру, понадобится дорогостоящий робот и квалифицированный специалист, который будет его обслуживать и чинить. Кроме того, робота нужно где-то хранить. Заменить копирайтера или новостника гораздо проще, ведь нейросеть «живет» на сервере в офисе провайдера.

Поэтому, как ни странно, многие из профессий так называемой низкой квалификации тяжело автоматизировать: слишком много непредсказуемости в их работе.

Фото Unsplash

При использовании материала гиперссылка на соответствующую страницу портала HR-tv.ru обязательна