Что там Стенфорд наисследовал про AI и работу
Стэнфорд выпустил прекрасный обзор того, что на самом деле происходит с рынком труда из-за AI.
Ребята посмотрели на данные и вот что там получилось.
1. Массового AI-апокалипсиса пока нет
С 2022 года безработица среди людей из наиболее подверженных влиянию AI профессий выросла на 0,77 процентного пункта, а среди наименее подверженных на 0,85.
То есть рынок труда действительно становится хуже, но пока нет оснований утверждать, что именно AI массово отнимает у людей работу.
Более того, количество программистов продолжает расти. Просто заметно медленнее, чем раньше.
2. Компании много рассказывают про AI, но мало меняют
По наиболее консервативной оценке AI использует примерно 20% компаний.
Но даже среди них внедрение чаще всего означает:
— несколько инструментов;
— одну-две функции;
— бесконечные пилоты;
— Copilot, купленный всем и используемый половиной.
Только 5% компаний сообщили, что AI как-то повлиял на количество сотрудников. Причем примерно одинаковая доля компаний увеличила и сократила штат.
3. Локально продуктивность действительно растет
AI увеличил производительность сотрудников поддержки в среднем на 15%, а новичков — сразу на 30% (вот тут у нас и собрались основные потери в вакансиях).
В экспериментах с разработчиками отдельные задачи выполнялись на 10–56% быстрее.
Но есть нюанс.
Быстрее написать кусок кода, не значит быстрее выпустить продукт. После генерации остаются ревью, тестирование, интеграция, безопасность, инфраструктура и бесконечное «а зачем мы вообще это сделали».
4. А вот джунам действительно становится больно
Безработица среди недавних выпускников в США достигла 5,6%, что на 1,6 процентного пункта больше, чем три года назад.
Причем проблема возникает в профессиях, где AI хорошо справляется с типичными задачами новичков: написать простой код, собрать информацию, подготовить текст, сделать базовый анализ.
Уже после публикации обзора Стэнфорд обновил исходное исследование: занятость людей 22–25 лет в наиболее затронутых AI профессиях оказалась примерно на 19% ниже уровня, на котором она была бы при такой же динамике, как у их сверстников в менее затронутых профессиях.
Компании просто нанимают меньше молодых сотрудников, т.е.происходит это преимущественно не через увольнения.
Короче, AI-революция может начаться не с массового увольнения дорогих сеньоров.
Она начинается с того, что компания решает:
«А давайте пока не будем брать еще двух джунов. Справимся агентами».
Авторы честно предупреждают: это пока корреляция, а не доказанная причинность. На рынок одновременно влияли ставки, постковидный перенаём и удалёнка.
Стэнфорд выпустил прекрасный обзор того, что на самом деле происходит с рынком труда из-за AI.
Ребята посмотрели на данные и вот что там получилось.
1. Массового AI-апокалипсиса пока нет
С 2022 года безработица среди людей из наиболее подверженных влиянию AI профессий выросла на 0,77 процентного пункта, а среди наименее подверженных на 0,85.
То есть рынок труда действительно становится хуже, но пока нет оснований утверждать, что именно AI массово отнимает у людей работу.
Более того, количество программистов продолжает расти. Просто заметно медленнее, чем раньше.
2. Компании много рассказывают про AI, но мало меняют
По наиболее консервативной оценке AI использует примерно 20% компаний.
Но даже среди них внедрение чаще всего означает:
— несколько инструментов;
— одну-две функции;
— бесконечные пилоты;
— Copilot, купленный всем и используемый половиной.
Только 5% компаний сообщили, что AI как-то повлиял на количество сотрудников. Причем примерно одинаковая доля компаний увеличила и сократила штат.
3. Локально продуктивность действительно растет
AI увеличил производительность сотрудников поддержки в среднем на 15%, а новичков — сразу на 30% (вот тут у нас и собрались основные потери в вакансиях).
В экспериментах с разработчиками отдельные задачи выполнялись на 10–56% быстрее.
Но есть нюанс.
Быстрее написать кусок кода, не значит быстрее выпустить продукт. После генерации остаются ревью, тестирование, интеграция, безопасность, инфраструктура и бесконечное «а зачем мы вообще это сделали».
4. А вот джунам действительно становится больно
Безработица среди недавних выпускников в США достигла 5,6%, что на 1,6 процентного пункта больше, чем три года назад.
Причем проблема возникает в профессиях, где AI хорошо справляется с типичными задачами новичков: написать простой код, собрать информацию, подготовить текст, сделать базовый анализ.
Уже после публикации обзора Стэнфорд обновил исходное исследование: занятость людей 22–25 лет в наиболее затронутых AI профессиях оказалась примерно на 19% ниже уровня, на котором она была бы при такой же динамике, как у их сверстников в менее затронутых профессиях.
Компании просто нанимают меньше молодых сотрудников, т.е.происходит это преимущественно не через увольнения.
Короче, AI-революция может начаться не с массового увольнения дорогих сеньоров.
Она начинается с того, что компания решает:
«А давайте пока не будем брать еще двух джунов. Справимся агентами».
Авторы честно предупреждают: это пока корреляция, а не доказанная причинность. На рынок одновременно влияли ставки, постковидный перенаём и удалёнка.
👍13❤4🔥2👌2🥱2😢1
Плохой менеджер Артём Арюткин
SDLC умер. Да здравствует SDLC. Наткнулся на статью “The Software Development Lifecycle Is Dead” Бориса, что главный за разработку клода. Тезис простой и провокационный: AI не ускоряет SDLC — он его ломает. Раньше разработка выглядела как конвейер: requirements…
О, вот то, что Борис писал еще в марте, теперь легло в отдельный Playbook по SDLC от Claude (AI native, конечно же)!
Забирайте!
Забирайте!
1❤11👍7🔥5❤🔥1
Плохой менеджер Артём Арюткин
О, вот то, что Борис писал еще в марте, теперь легло в отдельный Playbook по SDLC от Claude (AI native, конечно же)! Забирайте!
То есть нормальный скроллинг у вас сделать не получается, да?!
Есть гипотеза, что никто не ожидает, что ваще будут читать люди, а не агенты)
😁12💯7🤣5🔥3