Dirbtinis intelektas jau nebėra tolima technologija, kuri galbūt kada nors pakeis mūsų gyvenimą. DI jau dabar keičia darbo pobūdį: pradiniame tekste pateikiamais duomenimis, 52 % JAV darbuotojų teigia jį naudojantys darbe. Tai JAV, o ne Lietuvos rodiklis, tačiau jis iliustruoja pokyčius, apie kuriuos svarbu diskutuoti ir Lietuvos darbo rinkoje.
Svarstydami, kokia bus dirbtinio intelekto ateitis, žmonės dažnai pernelyg susitelkia į teigiamus arba neigiamus aspektus. Vieni DI vadina egzistencine grėsme, kiti – didžiausia mūsų gyvenimo galimybe.
Tačiau toks skirstymas neatskleidžia viso vaizdo. DI tampa naujos darbo aplinkos dalimi. Tai taip pat yra įrankis, todėl svarbu, kas, kaip ir kokiu tikslu jį naudoja.
Šiame straipsnyje nesieksime nuspręsti, ar dirbtinis intelektas yra geras, ar blogas. Vietoj to aptarsime ilgalaikį jo poveikį darbui ir kelis galimus ateities scenarijus, aktualius darbuotojams bei darbdaviams Lietuvoje.
Kaip DI jau pakeitė darbo rinką
Skaičiai, atskleidžiantys pokyčių mastą
Naujausi dirbtinio intelekto pasiekimai jau daro įtaką darbo rinkai. „Goldman Sachs“ vertinimu, maždaug du trečdaliai darbo vietų JAV ir Europoje yra bent iš dalies veikiamos DI automatizavimo galimybių. Tai nereiškia, kad visos šios darbo vietos išnyks: automatizuoti galima dalį konkrečioje profesijoje atliekamų užduočių.
Pradiniame tekste cituojamame „McKinsey“ tyrime nurodoma, kad dabartinės technologijos galėtų automatizuoti veiklas, kurioms tenka apie 57 % darbo laiko JAV. Šis vertinimas apibūdina technologinį potencialą, o ne jau įvykusį darbo vietų sumažėjimą. Jo taip pat nereikėtų tiesiogiai taikyti Lietuvos darbo rinkai.
DI gali didinti našumą bankininkystės, logistikos, klientų aptarnavimo ir turinio kūrimo srityse. Būtent galimybė greičiau atlikti dalį užduočių skatina įmonių susidomėjimą šiomis technologijomis ir investicijas į jų diegimą.
Kaip pastarieji treji metai pakeitė situaciją
Pastarieji treji metai atnešė reikšmingų pokyčių, kuriuos iš dalies paskatino generatyvinio DI plėtra. Norint suprasti jų reikšmę, svarbu atskirti generatyvinį dirbtinį intelektą nuo tradicinio automatizavimo.
Tradicinis automatizavimas dažnai perimdavo pasikartojančias užduotis, pavyzdžiui, atliekamas gamyklose ar gamybos linijose. Generatyvinis DI išsiskiria tuo, kad gali padėti atlikti ir protinio darbo užduotis: kurti tekstus, vaizdus, programinį kodą bei rengti analizės juodraščius.
Nuo ankstyvųjų modelių iki dabartinių turinio kūrimo sistemų pažanga rodo, kad dirbtinio intelekto ateitis nebėra vien tolima idėja. Pokyčių mastas kartais lyginamas su pramonės revoliucija, tačiau jų eiga ir pasekmės nebūtinai atkartos ankstesnius technologinius lūžius.
Kurias profesijas DI gali paveikti labiausiai?
Kodėl dėmesio centre atsidūrė biurų darbuotojai?
Ilgą laiką buvo manoma, kad protinį darbą dirbančių specialistų darbo vietos yra gana saugios. Tačiau DI plėtra parodė, kad dalį šablonais ir aiškiomis taisyklėmis pagrįstų užduočių galima automatizuoti arba atlikti pasitelkiant skaitmeninius įrankius.
Ką tai reiškia biurų darbuotojams Lietuvoje? Pavyzdžiui, DI gali padėti buhalteriams analizuoti finansinę informaciją ir rengti ataskaitų projektus. Teisininkų padėjėjams bei analitikams jis gali palengvinti didelių dokumentų ir duomenų kiekių apdorojimą.
Vertėjų ir skambučių centrų darbuotojų užduotys taip pat keičiasi, nes didieji kalbos modeliai vis geriau atsako į klausimus ir verčia tekstus. Vis dėlto poveikis priklauso nuo darbo sudėtingumo, kalbos, kokybės reikalavimų ir žmogaus atsakomybės. Todėl svarbiau vertinti konkrečias užduotis, o ne visą profesiją laikyti pasmerkta išnykti.
Kūrybinės profesijos
Aptariant DI ateitį neįmanoma ignoruoti pokyčių, su kuriais susiduria dizaineriai, rašytojai ir kiti kūrybinių profesijų atstovai. Generatyvinės sistemos gali kurti turinį, imituojantį įvairius stilius ir kūrybinius sprendimus, todėl dalis įprastų užduočių atliekama kitaip nei anksčiau.
Programuotojai naudoja DI kodui kurti ir klaidoms ieškoti, o žiniasklaidos organizacijos gali jį pasitelkti tekstų juodraščiams ar iliustracijoms rengti.
Turinio kūrėjai šiuos įrankius taiko įvairiai – nuo skaitmeninės grafikos iki vaizdo įrašų foninės muzikos kūrimo.
Tačiau DI galimybės nereiškia, kad žmogaus indėlis tampa nereikalingas. Originali idėja, šaltinių patikra, tiriamasis darbas, prekės ženklo komunikacijos tono kūrimas ir atsakomybė už galutinį rezultatą išlieka svarbūs. Keičiasi ir pats darbo pobūdis: specialistams gali tekti ne tik kurti, bet ir organizuoti DI įrankių darbą bei vertinti jų rezultatus.
Profesijos, kurių užduotis gali stipriai paveikti automatizavimas
Toliau pateiktas sąrašas padeda suprasti, kuriose profesijose yra daug potencialiai automatizuojamų užduočių. Tai nėra patvirtintas Lietuvos profesijų rizikos reitingas, o vieta sąraše nereiškia tikslios tikimybės netekti darbo.
- Telefono ryšio operatoriai
- Duomenų įvedimo operatoriai
- Telefoninės rinkodaros specialistai
- Klientų aptarnavimo specialistai
- Korektoriai ir redaktoriai
- Kredito analitikai
- Vertėjai raštu ir žodžiu
- Administracijos asistentai
- Draudimo išmokų administravimo specialistai
- Rinkos tyrimų analitikai
- Reklaminių tekstų kūrėjai
- Grafikos dizaineriai
- Mokėjimų surinkimo ir skolų išieškojimo specialistai
- Teisininkų padėjėjai
- Buhalteriai ir auditoriai
Šį sąrašą verta naudoti ne kaip prognozę apie neišvengiamą profesijos išnykimą, o kaip atspirties tašką vertinant savo darbą: kurios užduotys kartojasi, kur reikalingas profesinis sprendimas ir kokių naujų įgūdžių gali prireikti.
Kokių naujų profesijų ir specializacijų gali atsirasti?
Naujos specializacijos
Dirbtinio intelekto plėtra ne tik keičia esamas profesijas, bet ir atveria naujų veiklos galimybių. Net jei dalies užduočių ar pareigybių poreikis mažės, gali augti specialistų, gebančių kurti, diegti, prižiūrėti ir atsakingai naudoti DI sistemas, paklausa. Tačiau nėra garantijos, kad naujos darbo vietos atsiras ten pat ir bus prieinamos tiems patiems žmonėms.
Lietuvos darbuotojams tai reiškia, kad profesinis lankstumas ir gebėjimas mokytis gali tapti svarbia karjeros dalimi. Tarp su DI susijusių specializacijų galima išskirti:
- DI užklausų kūrimo specialistus – rengiančius ir tobulinančius instrukcijas dirbtinio intelekto modeliams.
- DI mokymo ir vertinimo specialistus – padedančius gerinti modelius, vertinančius jų atsakymus ir teikiančius grįžtamąjį ryšį.
- DI etikos specialistus – padedančius organizacijoms technologijas naudoti atsakingai ir etiškai.
- MLOps inžinierius – prižiūrinčius infrastruktūrą ir procesus, reikalingus mašininio mokymosi modeliams diegti, stebėti ir atnaujinti.
Darbai, kuriuos DI papildys, o ne visiškai pakeis
Viena svarbiausių DI plėtros krypčių – ne visiškas žmogaus pakeitimas, o jo galimybių išplėtimas. Tai ypač aktualu darbams, kuriuose būtina empatija, atsakingas sprendimų priėmimas ir pasitikėjimu grįsti santykiai.
Tokio bendradarbiavimo galimybių yra įvairiose srityse:
- Sveikatos priežiūroje, įskaitant terapiją ir psichologiją, kur technologijos gali padėti specialistui, tačiau žmogaus ryšys ir profesinė atsakomybė išlieka svarbūs.
- Švietime, kur DI gali padėti rengti medžiagą ir pritaikyti užduotis, o mokytojas ar dėstytojas vertina mokinio poreikius bei pažangą.
- Versle, kur DI įrankiai gali palengvinti informacijos apdorojimą, turinio rengimą ir dalį administracinių procesų.
- Kvalifikuotų amatų srityje, kur elektrikai, santechnikai ir kiti specialistai gali naudoti skaitmeninius įrankius planavimui, informacijos paieškai ir dokumentavimui.
Galimos karjeros kryptys DI srityje
Jeigu svarstote apie persikvalifikavimą, naudinga galvoti ne tik apie vieną populiarų įrankį, bet ir apie platesnę veiklos kryptį. Galimos specializacijos apima:
- DI kūrimą: mašininio mokymosi inžinierius, sistemų architektas, mokslininkas.
- DI mokymą ir vertinimą: duomenų kuratorius, modelių vertintojas, DI saugos inžinierius.
- DI taikymą versle: strategas, produkto vadovas, diegimo specialistas, pokyčių valdymo vadovas.
- DI švietimą: dėstytojas, mokymo programų kūrėjas, įmonių darbuotojų mokymų specialistas.
- DI etiką ir valdyseną: politikos patarėjas, valdysenos specialistas, rizikos ir atitikties specialistas.
Ar DI sukels didelį nedarbą?
Ko galima pasimokyti iš istorijos?
Diskutuojant apie DI ateitį dažnai kalbama apie masinio nedarbo grėsmę. Tačiau ankstesnės technologinės revoliucijos rodo, kad automatizavimas gali ne tik panaikinti tam tikras užduotis, bet ir sukurti naujų veiklos sričių. Mechanizuota gamyba pakeitė darbą ir prisidėjo prie naujų pramonės šakų atsiradimo, o kompiuteriai automatizavo dalį administracinių procesų bei sudarė sąlygas plėstis IT sektoriui.
Vis dėlto istorija negarantuoja tokio paties rezultato ateityje. Net jei ilgainiui atsiranda naujų galimybių, pereinamasis laikotarpis atskiriems darbuotojams ir regionams gali būti sudėtingas. Todėl svarbu ne tik technologinė pažanga, bet ir galimybės prisitaikyti.
Ką rodo prognozės?
Vertinant automatizavimo pasekmes verta atsižvelgti į technologiškai pažengusių ekonomikų patirtį. Pradiniame tekste minimos Vokietija, Japonija ir Pietų Korėja, tačiau jų patirtis savaime neleidžia tiksliai prognozuoti Lietuvos situacijos. Darbo rinkos rezultatus lemia ne vien technologijos, bet ir demografija, ekonomikos struktūra, švietimas bei viešoji politika.
Pasaulio ekonomikos forumo ataskaitoje „The Future of Jobs Report 2025“ prognozuojama, kad iki 2030 metų pasaulyje gali išnykti 92 milijonai darbo vietų ir atsirasti 170 milijonų naujų. Svarbu tai, kad šie skaičiai apima platesnes darbo rinką keičiančias tendencijas, o ne vien dirbtinio intelekto poveikį.
Tai pasaulinės prognozės, o ne Lietuvos darbo vietų balansas. Jos taip pat nereiškia, kad žmogus, kurio pareigybė išnyks, automatiškai galės užimti naujai sukurtą darbo vietą.
Kam prisitaikyti gali būti sunkiausia?
DI poveikis skirtingoms profesijoms bus nevienodas. Didesnių sunkumų gali patirti darbuotojai, kurių veikloje daug pasikartojančių informacijos apdorojimo užduočių, ypač jei darbdaviai technologijas diegs greičiau, nei darbuotojai spės įgyti naujų įgūdžių.
Tai pabrėžia mokymų darbo vietoje ir prieinamo persikvalifikavimo svarbą. Lietuvoje, kaip ir kitur, svarbu nepalikti nuošalyje žmonių, kurie turi mažiau skaitmeninės patirties, laiko ar finansinių galimybių mokytis. Vien amžius neapibrėžia žmogaus gebėjimo prisitaikyti, todėl pagalba turėtų būti siejama su realiais poreikiais.
Trys galimi darbo ateities scenarijai iki 2035 metų
Toliau pateikti scenarijai – būdas apsvarstyti skirtingas galimybes, o ne patvirtintos prognozės. Tikroji raida gali turėti visų trijų scenarijų bruožų.
1 scenarijus – optimistinis: „Naujasis renesansas“
Optimistiniame scenarijuje DI perima daug įprastų užduočių, o žmonės gali daugiau dėmesio skirti kūrybai, sudėtingiems sprendimams ir bendravimui. Tai artima vizijai, pagal kurią technologijos sumažina rutininio darbo naštą.
Jeigu našumo augimo nauda būtų plačiai paskirstyta, darbuotojai galėtų dirbti efektyviau, daugiau dėmesio skirti gerovei ir turėti daugiau laisvo laiko. Tokiu atveju trumpesnė darbo savaitė bei didesnės pajamos galėtų tapti labiau pasiekiamos, tačiau tai nebūtų automatinė DI diegimo pasekmė.
2 scenarijus – pereinamasis: „Skausmingas virsmas“
Pagal šį scenarijų DI plėtra atneša ir naudos, ir ilgiau trunkančių sunkumų. Vienos įmonės bei specialistai greitai prisitaiko, o kiti susiduria su mažėjančia paklausa, poreikiu keisti profesiją ar pajamų nestabilumu.
Lietuvai tokiu atveju būtų svarbūs prieinami mokymai, darbdavių investicijos į darbuotojų kvalifikaciją ir veiksminga pagalba pereinant į kitą darbą. Tačiau konkrečios paramos priemonės priklausytų nuo priimtų politinių ir verslo sprendimų.
3 scenarijus – pesimistinis: „Laimėtojas pasiima viską“
Pesimistiniame scenarijuje didžiąją DI sukurto našumo naudą sutelkia nedidelis skaičius didelių technologijų bendrovių. Jau stiprios įmonės tampa dar stipresnės, o darbuotojų pajamos ir darbo sąlygos gerėja nedaug arba visai negerėja.
Tokiu atveju ekonomikos augimas nebūtinai reikštų pakankamą naujų darbo vietų kūrimą. Skirtumai galėtų didėti tiek tarp valstybių, tiek jų viduje. Mažesnėms įmonėms ir ribotas galimybes persikvalifikuoti turintiems darbuotojams būtų sunkiau pasinaudoti technologijų kuriama verte.
Ką daryti jau dabar: asmeninė strategija DI amžiuje
Įgūdžiai, kurių vertė išlieka
Svarbiausias praktinis klausimas – kaip pasirengti darbui aplinkoje, kurioje DI tampa vis įprastesnis. Viena kryptis – mokytis bendradarbiauti su juo kaip su įrankiu, kartu išlaikant gebėjimą savarankiškai vertinti jo rezultatus.
Tam reikia daugiau nei išmokti naudotis naujausiu pokalbių robotu ar nukopijuoti populiarią užklausą. Svarbus nuolatinis mokymasis, gebėjimas greitai perprasti naują darbo procesą ir pritaikyti žinias konkrečioje profesinėje situacijoje.
Ne mažiau reikšmingi išlieka kritinis mąstymas, emocinis intelektas, prisitaikymas, aiškus bendravimas ir atsakomybė už priimtus sprendimus.
Ko mokytis ir kokius įrankius išbandyti?
Dėl sparčios DI plėtros sunku sudaryti įrankių sąrašą, kuris nesikeistų visą profesinį gyvenimą. Todėl naudingiau ugdyti pagrindinius įgūdžius ir išmokti atsirinkti priemones pagal savo darbo poreikius.
Praktinės mokymosi kryptys:
- Temos: DI veikimo pagrindai, aiškių užklausų kūrimas, paprastas procesų automatizavimas, rezultatų tikrinimas ir kritinis mąstymas.
- Įrankiai: „ChatGPT“, „Google Gemini“, „Excel“ ir „Google Sheets“, pasirenkant funkcijas, kurios iš tiesų padeda atlikti konkrečias užduotis.
- Mokymosi šaltiniai: „Coursera“, „fast.ai“ ir nemokama „Google“ mokymosi medžiaga apie mašininį mokymąsi.
Kaip gali prisitaikyti Lietuvos įmonės?
Įmonėms svarbu DI diegimą vertinti ne vien kaip trumpalaikę išlaidų mažinimo priemonę. Reikia aiškiai apibrėžti, kokią problemą technologija sprendžia, kaip bus vertinama rezultatų kokybė ir kas bus atsakingas už klaidas.
Darbuotojų mokymas, aiškios naudojimo taisyklės ir pokyčių valdymas padeda susieti technologinius sprendimus su realiais verslo poreikiais. Lietuvos įmonėms taip pat svarbu įvertinti, ar pasirinkti įrankiai tinkamai veikia su lietuvišku turiniu ir atitinka konkrečios veiklos duomenų apsaugos bei konfidencialumo reikalavimus.
Naudingas atspirties taškas – pradėti nuo ribotos apimties užduočių, palyginti rezultatus ir tik tada spręsti dėl platesnio diegimo. DI įrankis turėtų padėti darbuotojui priimti geresnius sprendimus, o ne panaikinti atsakomybę už galutinį rezultatą.
Darbo ateitį lems ne tik DI, bet ir gebėjimas juo naudotis
Dirbtinis intelektas nėra nei garantuota katastrofa, nei pažadas sukurti tobulą visuomenę. Tai technologija, kuri keičia užduotis, profesinius reikalavimus ir verslo procesus. Jos poveikis priklausys nuo to, kaip ją diegs įmonės, kaip prisitaikys darbuotojai ir kokie sprendimai bus priimti visuomenės lygmeniu.
Neįmanoma patikimai numatyti, kuris ateities scenarijus išsipildys. Tačiau galima ruoštis: stiprinti profesines žinias, mokytis vertinti DI rezultatus, lavinti kritinį mąstymą ir ieškoti būdų, kaip technologijas pritaikyti prasmingai.
Lietuvos skaitytojams svarbu pasaulines tendencijas vertinti savo darbo ir vietos rinkos kontekste. JAV ar pasaulio masto prognozės gali padėti suprasti pokyčių kryptį, tačiau jos nėra tiesioginė konkretaus žmogaus karjeros prognozė.
Kaip, jūsų manymu, DI pakeis darbą Lietuvoje? Pasidalykite savo patirtimi ir mintimis komentaruose.
