Люди больше не нужны? Профессии, которые уже заменил ИИ
2023 - 2024 годы стали переломными для искусственного интеллекта. Развитие технологий ускорилось, а внедрение нейросетей затронуло буквально все сферы жизни. Мощные мультимодальные модели, такие как GPT-4 от OpenAI и Gemini Ultra от Google, теперь способны анализировать не только текст, но и изображения, аудио, код и даже сложные бизнес-данные.
И вроде бы все здорово — ИИ избавляет нас от рутины, ускоряет работу и помогает автоматизировать процессы. Но вместе с этим появляется и тревога: а не останемся ли мы без работы? Этот страх небезоснователен — согласно анализу Goldman Sachs, к 2035 году из-за ИИ может исчезнуть до 300 миллионов рабочих мест по всему миру. Однако прогноз McKinsey Global Institute немного сглаживает панику: к 2030 году появится 20–50 миллионов новых рабочих мест.
Так какие же специальности ИИ уже успешно вытесняет, а какие пока держатся — давайте разбираться.
Кому стоит переживать и стоит ли
Forbes опубликовал список профессий, которые в первую очередь заменит ИИ, а в некоторых случаях уже заменил. И на удивление, ни копирайтеров, ни программистов там нет, хотя именно этих специалистов чаще всего пугают безработицей.
В списке оказались:
- Профессии, связанные с вводом данных (Data Entry Clerks). К ним относятся офисные администраторы, секретари, операторы бухгалтерских данных. Искусственный интеллект превосходит людей в точности обработки информации. Повторяющиеся монотонные задачи не кажутся ему скучными, поэтому, к примеру, заполнение таблиц или сортировка файлов занимает у него считаные минуты.
- Специалисты службы поддержки. Сегодня в приложениях и на сайтах чаще встречаются чат-боты, чем реальные сотрудники. Языковые модели позволяют обучить разговорные боты отвечать естественно и искать информацию в базах данных, а не выдавать шаблонные фразы.
- Упаковщики и работники конвейерных линий. Достаточно посмотреть видео с производств шоколадных батончиков и другой продукции — машины выполняют 99% работы. Люди лишь следят за исправностью техники и контролируют качество.
- Продавцы и кассиры. Кассы самообслуживания после пандемии уже никого не удивляют. А когда появится способ точно проверять, что покупатели пробили королевские креветки по цене лука, необходимость в большом штате сотрудников отпадет вовсе. Даже в магазинах одежды теперь можно воспользоваться кассой самообслуживания. В Uniqlo достаточно сложить вещи в контейнер, и он автоматически посчитает их количество и стоимость. Останется только честно указать число пакетов.
- Аналитики. Речь идет о junior-специалистах и базовых задачах. Например, формирование отчетов или финансовая аналитика вполне по силам искусственному интеллекту.
- Начинающие графические дизайнеры. Причины очевидны: генеративные модели позволяют создавать изображения за считанные секунды.
- Переводчики.
- Корпоративные фотографы. Фотографии для документов, резюме или сайтов компаний можно сгенерировать в Midjourney всего за несколько секунд.
Если смотреть на ситуацию в перспективе, то к 2030 году, по данным Let it Be со ссылкой на аналитику Nelson, автоматизации подвергнутся около 42% профессий. В этот список входят копирайтеры, учителя, бухгалтеры, банковские сотрудники и маркетологи.
Мы хотим проверить, насколько хорошо ИИ справится с задачами «исчезающих» профессий. Для этого воспользуемся платформой LLM Arena, где можно бесплатно протестировать новейшие ИИ-модели и сравнить их между собой.
Секретарь
Начнем с обработки данных. Будем использовать YandexGPT-4 Pro и Claude 3.5 Sonnet.
Задание 1. Проверка на точность ввода данных.
Промпт: Вот несколько строк с информацией о клиентах. Исправь ошибки и приведи данные к единому формату (ФИО с заглавных букв, телефон без пробелов, дата в формате ДД.ММ.ГГГГ).
Входные данные:
- иванов иван, +7 900 123 45 67, 01-01-24
- Петрова марина, 89001234567, 2024/02/05
- Сидоров Алексей, +7900 9876543, 05.03.2024
Задание 2. Извлечение информации из текста.
Промпт: Извлеки имя, город и номер заказа из следующего текста и запиши их в формате «Имя — Город — Номер заказа».
Входные данные:
"Заказ #928374 был оформлен на имя Алексея Смирнова из Москвы. Также есть заказ #938475, который должен отправиться в Санкт-Петербург для Ольги Петровой."
Задание 3. Категоризация данных.
Промпт: В представленном списке клиентов укажи, кому требуется срочная обработка заказа (если в описании есть слова «срочно», «экспресс», «сегодня»).
Входные данные:
- Иванов Алексей, заказ стандартный
- Петрова Мария, заказ срочный
- Смирнов Олег, экспресс-доставка
- Фёдорова Анна, отправка в обычном режиме
✅Все задания нейросети выполнили без ошибок.
Начинающий бухгалтер
Здесь нам помогали GPT-4o и Llama-3.3 (70B).
Задание 1. Создание финансового отчета
Промпт: На основе текстовых данных составь краткий финансовый отчет с основными показателями (выручка, расходы, прибыль) и добавь краткий анализ.
Входные данные: "Компания X в январе заработала 1 500 000 рублей. Расходы на аренду составили 200 000 рублей, на зарплаты — 600 000 рублей, на материалы — 300 000 рублей. В феврале выручка снизилась до 1 200 000 рублей, а расходы на аренду остались неизменными, но зарплатный фонд вырос на 10%."
Задание 2. Расчет и интерпретация финансовых коэффициентов.
Промпт: Рассчитай рентабельность продаж (ROS) и уровень затрат на оплату труда (%) для компании.
Входные данные:
- Выручка: 2 000 000 рублей
- Чистая прибыль: 400 000 рублей
- Фонд оплаты труда: 700 000 рублей
Формулы:
- ROS = (Чистая прибыль / Выручка) × 100%
- Уровень затрат на оплату труда = (ФОТ / Выручка) × 100%.
Задание 3. Обнаружение аномалий в расходах.
Промпт: Определи, есть ли в следующих данных подозрительные скачки расходов.
Входные данные:
- Январь: 900 000 рублей
- Февраль: 950 000 рублей
- Март: 1 000 000 рублей
- Апрель: 1 500 000 рублей
- Май: 1 050 000 рублей.
✅Обе модели быстро и качественно справились со всеми заданиями, не допустив ни одной ошибки.
Junior-аналитик
Задание 1. Определение ключевых тенденций в данных.
Промпт: Определи основные тенденции на основе следующих данных и сформулируй вывод.
Входные данные: "В первом квартале 2023 года продажи компании составляли 5 000 единиц продукции, во втором квартале — 6 500, в третьем — 8 000, а в четвёртом — 7 500. Средний чек за покупку вырос с 1 200 рублей в январе до 1 500 рублей в декабре."
Задание 2. Генерация сводки по продажам и прогнозирование.
Промпт: Подготовь краткую сводку по динамике продаж и сделай прогноз на следующий месяц.
Входные данные: "В январе компания продала 1 200 единиц товара, в феврале — 1 500, в марте — 1 800, в апреле — 2 100. Средний темп роста — +15% в месяц."
✅Все задачи нейросети решили правильно.
Переводчик
Сменим модели на Qwen-2.5 72B и Gemini Pro-1.5.
Задание 1. Перевод текста с английского на русский.
Промпт: Переведи текст с английского на русский, сохраняя точность и естественность звучания.
Входные данные: "The company has been operating in the European market for over 15 years, offering innovative solutions for businesses of all sizes. Our goal is to help clients optimize their operations and reduce costs through automation."
Задание 2. Адаптация маркетингового текста.
Промпт: Переведи текст с английского на русский, сохранив рекламный стиль и привлекательность для русскоязычной аудитории.
Входные данные: "Join us for an unforgettable shopping experience! Discover exclusive discounts, enjoy free shipping, and find the perfect items to match your style."
Задание 3. Технический перевод с русского на английский.
Промпт: Переведи текст на английский, сохраняя точность технической терминологии.
Входные данные: "Перед установкой программного обеспечения убедитесь, что ваш компьютер соответствует следующим требованиям: не менее 8 ГБ оперативной памяти, процессор с четырьмя ядрами и 256 ГБ SSD-накопитель. Несоответствие этим требованиям может привести к снижению производительности."
✅ ИИ-модели перевели тексты быстро и довольно естественно.
Копирайтер
Сравним работу GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet.
Задание 1. Написание рекламного текста.
Промпт: Напиши рекламный текст (до 500 символов) для новой коллекции зимней одежды, подчеркнув ее стиль, комфорт и тепло.
❌Модели неплохо справилась на уровне начинающего копирайтера. Слишком шаблонный текст, который точно надо редактировать.
Задание 2. Создание заголовков.
Промпт: Придумай 5 креативных заголовков для статьи «Как сэкономить на путешествиях и увидеть мир». Заголовки должны быть цепляющими и интригующими.
✅ Нейросети придумали яркие и цепляющие заголовки.
Задание 3. Переписывание текста (рерайт).
Промпт: Перепиши следующий текст так, чтобы он остался таким же по смыслу, но звучал более живо и естественно.
Входные данные: "Компания предлагает инновационные решения в области автоматизации бизнеса, повышая его эффективность и снижая затраты."
✅ В рерайте нейросети действительно обходят человека по скорости. При этом выдают качественные тексты.
Задание 4. Написание email-рассылки.
Промпт: Напиши текст email-письма для клиентов интернет-магазина, уведомляя их о распродаже со скидками до 50%. Письмо должно быть коротким и побуждать к покупке.
✅❌ В письмах слишком много шаблонных фраз, их нужно доработать. Зато по объему и формату ИИ уложился отлично.
Маркетолог
Сменим модели на китайских конкурентов: Qwen-2.5 72B и DeepSeek-v3.
Задание 1. Создание стратегии продвижения.
Промпт: Разработай маркетинговую стратегию для интернет-магазина электроники. Какие каналы продвижения стоит использовать и какие рекламные инструменты задействовать? Бюджет 500 тысяч рублей.
❌ Нейросети как-то мало выделили средств на аналитику и тестирование гипотез. Возможно, они посчитали, что у нас в штате есть специалист. Хотя Qwen все-таки предложил пригласить профессионала и заплатить ему 10 тысяч рублей. Кажется, языковые модели не представляют ценности человеческого труда.
Задание 2. Создание уникального торгового предложения (УТП).
Промпт: Придумай уникальное торговое предложение для сервиса подписки на аудиокниги, которое выделит его среди конкурентов.
❌ DeepSeek-v3 удалось придумать парочку неплохих УТП. Возможно, если загрузить больше данных о продукте в запрос, то и результат получится лучше. А вот Qwen написал предложения нечитабельным языком, словно коряво перевел с английского на русский. Ни один вариант не зацепил.
Задание 3. Оценка эффективности рекламы.
Промпт: Представь, что рекламная кампания получила следующие результаты:
- Бюджет: 500 000 рублей
- Показы: 1 200 000
- Клики: 48 000
- Лиды: 2 400
- Продажи: 800
Рассчитай CPC, CPL и ROI и оцени, насколько успешной была кампания.
Формулы:
- CPC (стоимость клика) = Бюджет / Количество кликов
- CPL (стоимость лида) = Бюджет / Количество лидов
- ROI (окупаемость) = (Прибыль - Бюджет) / Бюджет × 100%(Считаем, что средний чек – 5 000 рублей).
✅ С этой задачей нейросети справились — считают они отлично.
Кого не заменят нейросети
В ходе тестирования мы убедились: на данный момент нейросети точно не смогут заменить маркетологов и частично копирайтеров. Да, они способны писать тексты, анализировать данные и даже генерировать идеи, но без творческого подхода, стратегического мышления и понимания аудитории их работа останется механической. Человек все еще играет ключевую роль в создании по-настоящему сильного контента и эффективных маркетинговых кампаний.
Кроме того, языковые модели продолжают галлюцинировать, а значит, отдать им бразды правления на 100% нельзя — нужен сотрудник, который будет следить за результатом работы. Поэтому уже сейчас на рынке труда ценится опыт работы с ИИ и умение писать грамотные промпты. Работодатели отдают приоритет таким кандидатам, а не нейросетям, так что конкуренцию создают те, кто научился использовать нейронки.
Некоторые профессии действительно исчезнут, но это нормальный процесс эволюции рынка. Вместо них появятся новые специальности, связанные с развитием и применением искусственного интеллекта. Например, вместо копирайтера появится ИИ-копирайтер, который будет проверять тексты написанные нейросетью. А аналитика или маркетолога заменят ИИ-аналитик и Нейро-маркетолог.
А справится ли искусственный интеллект с вашей работой? Тестируйте задачи на LLM Arena и делитесь результатами.
Понравилась статья? Еще больше информации на тему данных, AI, ML, LLM вы можете найти в моем Telegram канале.
- Как подготовиться к сбору данных, чтобы не провалиться в процессе?
- Какие данные нужны для обучения LLM?
- В чем специфика работы с GenAI проектами? И какие бенчмарки сравнения LLM есть на российском рынке?
Обо всем этом читайте в “Роман с данными”