Sa likod ng hula ni gartner: maraming mga darating na trabaho

Ang pinaka-kagiliw-giliw na hula sa pambungad na keynote ng Gartner na simposium sa linggong ito ay noong 2020, aalisin ng AI ang 1.8 milyong mga trabaho, ngunit magiging isang tagalikha ng trabaho sa pangkalahatan, pagdaragdag ng 2.3 milyong mga trabaho. Ito ay isang mabilis na linya na inihatid ni Gartner Executive Vice President Peter Sondergaard, na sinabi din na noong 2021, gagawa ang AI augmentation ng $ 2.9 trilyon na halaga ng negosyo at 6.2 bilyong oras ng produktibo ng manggagawa.

Ang mga bilang na ito - tulad ng marami sa mga bilang sa iba't ibang mga pag-aaral sa AI na nakita ko - ay mas malaki kaysa sa inaasahan ko sa mga oras na iyon, kaya nais kong maghukay nang kaunti, at nakipag-usap kay John Lovelock, punong forecaster ni Gartner . Ipinaliwanag niya na ang bilang ay nagmula sa isang pag-aaral na nakumpleto lamang ni Gartner, na tiningnan ang mga pattern ng pag-aampon ng AI sa 43 na mga bansa at 17 na industriya, pati na rin ang pagsasabog ng teknolohiya ng industriya ng bansa sa pamamagitan ng bansa sa loob ng isang 10-taong panahon. Ang pag-aaral na ito, na mai-publish sa katapusan ng taon, isinasaalang-alang ang halaga ng negosyo bilang isang kumbinasyon ng pagbabawas ng gastos, bagong kita, at ang mas hindi nasasalat na item ng karanasan sa customer.

Sinabi ni Lovelock na ang pag-aaral ay nagpapahiwatig na sa pagitan ng 2015 at 2019, ang AI ay talagang nag-aalis ng mas maraming mga trabaho kaysa sa nilikha nito. Halimbawa, sa 2017, ang AI ay may account sa 580, 000 na mga trabaho na nawala ngunit 470, 000 na trabaho lamang ang nilikha. Ngunit simula sa 2020, ang AI ay nagiging isang tagalikha ng trabaho, at ang kalakaran na ito ay nagpapatuloy sa 2021 at lampas pa. Idinagdag ni Lovelock na ito ay magkakaiba-iba sa industriya: ang mga trabaho sa pagmamanupaktura ay hindi maaabot ang isang positibong net hanggang 2023, at ang mga bagong trabaho ay nilikha ay hindi pa rin mai-offset ang mga trabaho na nawala hanggang sa puntong iyon.

Isinasaalang-alang ang halaga ng negosyo, sinabi ni Lovelock na ang item na ito ay kasama ang epekto ng apat na magkakaibang uri ng AI: mga ahente tulad ng chatbots; mga tool sa automation ng desisyon, kung saan ang AI ay gumagawa ng pangwakas na pasya; mga tool sa suporta ng desisyon, na nagpapakita ng mga pagpipilian upang matulungan ang isang gumagamit na gumagawa ng pangwakas na pasya; at mga produkto. Sinabi niya na ang halaga ng negosyo ay maaaring magkakaiba ayon sa rehiyon, dahil sa pagkakaiba-iba ng teritoryo, kultura, at ligal.

Tungkol sa hinulaang $ 2.9 trilyon sa halaga ng negosyo, muling sinabi ni Lovelock na kasama ang mga kita, pagtitipid sa gastos, at karanasan sa customer, at sinabi na ang mga resulta ay hindi palaging magiging positibo. Halimbawa, sinabi niya na ang blockchain ay madalas na may negatibong karanasan sa customer sa unang ilang taon.

Tiningnan ko ang 6.2 bilyong oras na nai-save na istatistika at pinagsama ito sa isa pang numero ng Gartner - 1.5 bilyon na mga kandidato sa trabaho sa buong mundo - at sinabi nitong tunog ng 4 na oras bawat taon, bawat manggagawa. Sinabi ni Lovelock na hindi ito isang mahusay na paraan ng pagtingin sa mga numero, dahil mas malawak ang histogram, sapagkat sa ilang mga bansa mayroong malaking epekto, ngunit sa ibang mga bansa at sa iba pang mga industriya, walang epekto.

Tinanong ko kung paano ang hinulaang $ 2.9 trilyon sa halaga ng negosyo ay umaangkop sa isang pandaigdigang bilang ng GDP na humigit-kumulang $ 70- $ 75 trilyon, ngunit sinabi ni Lovelock na ang bilang na ito ay hindi sinusuri ang paraan ng GDP, dahil ang halaga ng negosyo sa AI ay maaaring mapabuti ang mga gastos o kita para sa ang ilang mga kumpanya sa isang industriya, ngunit maaaring makaapekto sa iba. Sa madaling salita, kung ang dalawang kumpanya ay nagsisimula sa isang kahit na split ng isang $ 200 milyong merkado at AI ay tumutulong sa isang kumpanya na makakuha ng $ 50 milyon sa pamamahagi ng merkado, ang ibang kumpanya ay malamang na makakakita ng isang malaking pagkawala, na kung saan ay magbubunga ng isang malaking epekto sa bawat isa ng mga kumpanyang iyon, ngunit walang pagbabago sa pangkalahatang GDP.

Sinabi ni Lovelock na ang bilang ng Gartner ay nagsisimula sa mas mababang antas, at hindi sinusuri ang paraan ng ginagawa ng GDP. Sa halip, nagsasama lamang ito ng mga unang epekto ng order, na direktang naiugnay sa AI.

Sa pangunahing tono, sinabi ni Sondergaard na mayroong 1.5 bilyong kandidato sa trabaho sa buong mundo, 15 milyong mga kandidato sa trabaho ng IT, at 8.8 milyong nakaranas ng mga kandidato sa trabaho sa IT. Ngunit sa mga ito, 1, 275 lamang ang may karanasan sa mga trabaho sa AI. Bilang halimbawa, sinabi niya na mayroon lamang 32 na nakaranas ng mga propesyonal sa AI sa New York, na may 8 lamang na aktibong naghahanap ng trabaho.

Ito ay tila kakila-kilabot na tiyak pati na rin mababa sa akin, dahil sa palagay ko alam kong higit sa 32 mga tao na sasabihin na mayroon silang karanasan sa AI sa New York. Sinabi ni Lovelock na ang bilang na ito ay nagmula sa Talent Neuron, bahagi ng CEB Inc., isang tagapagbigay ng pananaliksik na binili kamakailan ni Gartner, na sumusubaybay sa mga pag-post ng trabaho at mga kandidato. Sinabi niya na sumasalamin lamang ito sa mga senior na kandidato sa IT na may hindi bababa sa 8 taong karanasan, sa antas ng direktor o sa itaas, na may partikular na tinukoy na mga kasanayan sa AI. Mas nakakaintindi iyon, kahit na marahil ito ay isang maliit na maliit.

Maaaring hindi makatotohanang asahan ang anumang mga hula tungkol sa AI upang maging ganap na tumpak. Pagkatapos ng lahat, ang mga forecasters ay nahihirapang mahulaan ang mga benta para sa mas matatag na industriya, pati na rin para sa pangkalahatang ekonomiya. Ngunit nasisiyahan akong makakuha ng ilang konteksto sa likod ng mga numero - ginagawa nilang mas makatwiran ang mga hula.