📌ИИ осваивают в первую очередь высокооплачиваемые профессии

На днях одновременно опубликованы 2 исследования, с разных сторон описывающие, как ИИ распределяется между профессиями.

Опрос Financial Times и компании Focaldata, охвативший 4 000 работников в США и Великобритании, и отчёт Anthropic, основанный на ответах 81 000 пользователей Claude, во многом пересекаются.

По данным FT, более 60% наиболее высокооплачиваемых работников используют ИИ ежедневно - против лишь 16% среди низкооплачиваемых.

Юристы, бухгалтеры и IT-специалисты обращаются к этим инструментам примерно одинаково вне зависимости от стажа, но значительно чаще, чем их коллеги из менее квалифицированных групп в тех же отраслях, например кассиры, кладовщики и операторы поддержки.

Anthropic добавляет к этим наблюдениям данные о том, как технологию воспринимают те, кто непосредственно пользуется ИИ.

В профессиях, где Claude выполняет значительную долю задач, сотрудники чаще опасаются сокращений: программисты переживают заметно сильнее, чем, например, учителя начальной школы.

Наибольший прирост производительности заявляют работники высокооплачиваемых должностей, но часть низкооплачиваемых (от оператора колл-центра до курьера, запустившего онлайн-магазин) также сообщают об ощутимом ускорении работы.

🟡Оба исследования фиксируют уязвимое положение молодых специалистов.

FT выяснил, что самыми активными пользователями ИИ оказались не студенты, а работники около 30 со сложившимся профессиональным опытом. Эксперты полагают, что модели лучше раскрываются в руках тех, у кого уже есть экспертиза.

Опрос Anthropic указывает в ту же сторону: сотрудники на ранних этапах карьеры заметно чаще говорят об угрозе замещения, а о личной выгоде от ИИ сообщают 60% из них против 80% среди старших коллег.

И FT, и Anthropic отмечают опасение, что часть задач, на которых прежде учились начинающие работники, теперь делегируется ИИ более опытными сотрудниками.

Воронка найма для начинающих сужается, нарабатывать базу негде.

Означают ли эти данные устойчивое социальное расслоение или временную асимметрию, характерную для начала любой технологической волны, - в этом мнения аналитиков расходятся.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml