В Nvidia рассказали, что нейросети обходятся дороже найма и оплаты труда людей.

ИИ-бот Air Canada дал клиенту ложную информацию, и компанию через суд обязали оплатить компенсацию.

Starbucks отказались от ИИ-инвентаризации, потому что она путала и теряла позиции.

Финтех-компания Klarna вернула людей в техподдержку, чтобы сделать ее эмпатичнее.

До полной отмены нейросетей, конечно, не дойдет, но мечта заменить ими джунов и линейных сотрудников не сбылась: часть проектов закрывают из-за высокой стоимости, часть — из-за некачественного или просто непонятного результата.

🔖 А нам-то что?

Во-первых, выдохнуть: стало понятно, что ИИ точно не заберет у людей работу. Во-вторых, адаптироваться: разобраться, за что сотрудников ценят в эпоху автоматизации.

Сначала по второму вопросу: — за понимание, где стоит внедрять нейросети, а где они навредят; — за умение фактчекать за ботом; — за навык не просто задавать вопросы ChatGPT, а писать промпты для качественного результата; — за то чего у ИИ пока нет: ответственность, коммуникацию, эмпатию, здравый смысл.

Теперь, чтобы попасть в сердечко эйчару, нужно балансировать между «я хейтер ИИ» и «нейросети работают за меня».

Что можно сделать уже сейчас: 1. Поработать с нейросетью в учебном или pet-проекте и рассказать об этом в резюме: что использовали, для чего, какую выгоду получили.

2. Изучить, в чем ИИ ошибается чаще всего, и прокачать харды для контроля за ним. Маленькая подсказка: придумывание фактов, неверные ссылки и расчеты, искажение смысла при переводе с английского.

3. Подумать, какие скилы в вашем направлении точно невозможно автоматизировать — и сделать упор на них. Например, на креатив в маркетинге или разрешение кризисных ситуаций с клиентами в проджект-менеджменте. Советуем пообщаться на эту тему с нашей ИИ-Женей!

Главное: показывать, что вы не боитесь технологий и умеете работать с ними вдумчиво, сохраняя финальное решение за собой.