Bu məqalənin bir versiyası əvvəlcə Quartz -ın Liderlik bülletenində dərc olunub. Ən son liderlik xəbərlərini və fikirlərini birbaşa poçt qutunuza almaq üçün buraya qeydiyyatdan keçin. Matt Garman kiçik tərtibatçıları Süni İntellekt (AI) ilə əvəz etməyin ağıllı bir iş olduğunu düşünmür. Amazon -un bulud rəhbəri bu ideyanı "indiyə qədər eşitdiyim ən axmaq şeylərdən biri" adlandırıb. Onun mövqeyi Amazon Web Services -in bu il 11.000 təcrübəçi və yeni məzunu işə götürməsinin səbəbini izah edir, hətta şirkət keçən payızda 14.000 korporativ iş yerini ixtisar etsə belə. Bu, hazırda Amerika korporasiyalarında baş verən bir mərcin formasıdır. Şirkətlər ilkin səviyyəli iş yerlərini ixtisar edir və bəzilərini eyni ildə yenidən işə götürürlər ki, bu da kiçik işçilərin əvvəllər gördüyü tapşırıqları avtomatlaşdırmaqla yanaşı, adətən yüksək səviyyəli istedadlar yetişdirən kadr axınını qorumağın nə qədər çətin olduğunu göstərir. Əgər şirkətlər AI -nin ilkin səviyyəli pilləni aradan qaldırmasına icazə versələr, 20 yaşlı gənc istedadları yüksək səviyyəli menecerlərə çevirən mexanizmi itirə bilərlər. Məlumatlar göstərir ki, bu mərc artıq gərginlik yaradır. Karyeralarına yeni başlayan gənc işçilər AI -nin artıq yaxşı öhdəsindən gəldiyi rutin tapşırıqlarda cəmləşiblər. Bu qrup 2022-ci ildən bəri davamlı olaraq mövqeyini itirir və bu aşınma təxminən dörd ildir ki, hər ay genişlənir. Daha az aydın olan odur ki, yoxa çıxan iş yerləri şirkətlərin təhlükəsiz şəkildə avtomatlaşdıra biləcəyi işlərdir, yoxsa əvvəllər bu işi görmüş birinə ehtiyac duyduqları anda darıxacaqları işlərdir. Karyera mərhələsinə görə genişlənən məşğulluq fərqi. Stanford iqtisadçısı, universitetin Rəqəmsal İqtisadiyyat Laboratoriyası nın rəhbəri Erik Brynjolfsson , kiçik texnologiya işlərinin çöküşü haqqında anekdotların real əmək haqqı məlumatları ilə nə dərəcədə uyğun gəldiyini bilmək istəyirdi. Onun komandası milyonlarla ADP qeydini araşdırdı və fərdi şirkətlərə xas şokları tənzimlədikdən sonra, AI -nin ilk çatdığı işlərdə 22-25 yaş arası işçilərin eyni işi görən yaşlı həmkarlarına nisbətən məşğulluqlarının 16% azaldığını aşkar etdi. Proqram təminatı tərtibatçıları arasında 22-25 yaş arası işçilər 2022-ci ilin sonundakı zirvəyə nisbətən işlərinin demək olar ki, beşdə birini itirdilər, 35 yaşdan yuxarı tərtibatçılar isə eyni dövrdə böyüməyə davam etdilər. Gənc marketinq və satış menecerləri də işlərini itirdilər, lakin daha kiçik miqyasda. Anbar işçiləri yaşlarından asılı olmayaraq təxminən eyni vəziyyətdə idilər. Gənc səhiyyə köməkçiləri hətta yaşlı həmkarlarından daha sürətli iş qazandılar. İtkilər AI -nin hansı tapşırıqlarda yaxşılaşdığını və hansı işləri tamamilə əvəz edə bilmədiyini dəqiq izləyir. Brynjolfsson izləməyi dayandırmayıb. O, ADP Research ilə birlikdə aprel ayına qədər eyni qrupları izləyən canlı bir idarəetmə paneli yaratdı və ən çox məruz qalan 22-25 yaş qrupu üçün azalma ilk 12 aydan sonra 3%-dən azdan illik təxminən 4%-ə qədər kəskinləşdi. Aylıq rəqəmlər dəyişsə də, illik tendensiya üç ildən çoxdur ki, bir istiqamətdə davam edir. Təcrübədə avtomatlaşdırma və artırma. AI bəzi tapşırıqları avtomatlaşdırır, digərlərini isə artırır və bu fərq kimin mövqeyini itirib-itirmədiyini müəyyən edir. AI -nin əsasən bir insanın əvvəllər gördüyü işi əvəz etdiyi peşələrdə gənc işçilər arasında ən kəskin itkilər müşahidə olunur. AI -nin rolu aradan qaldırmadan bir insana daha çox iş görməyə kömək etdiyi peşələrdə eyni yaş qrupu üçün sabit və ya artan məşğulluq müşahidə olunur. İlkin səviyyəli işlər böyük ölçüdə birinci kateqoriyaya aiddir. Kiçik bir işin əksər hissəsi hesabatın ilk versiyasını hazırlamaq, rutin əməliyyatları uzlaşdırmaq və ya zəngi ümumiləşdirməkdir. Bu, AI -nin sürətlə yaxşılaşdığı materialdır. Gizli hissə fərqlidir. Bu, bir insanın işdə öyrəndiyi, heç vaxt təlimat kitabçasına və ya şirkət verilənlər bazasına daxil olmayan qeyri-adi qısa yollar və iş üsullarıdır. Bu cür biliklər illər ərzində toplanır və əgər bir model onu əldə edə bilərsə, yaşlı sənaye mütəxəssisləri işçi qüvvəsi üçün daha az deyil, daha dəyərli olurlar. Şirkətlər həmçinin saxladıqları işçilərin maaşlarını azaltmaq əvəzinə daha az kiçik işçi işə götürürlər. Beləliklə, ən çox təsirlənən şəxs, ən azından maliyyə cəhətdən, qapıdan keçə bilməyən gənc müraciətçidir. Bu mübadilə haqqında narahat olmaq məcburiyyətində qalmayan yeganə şəxslər karyera quruculuğunun erkən mərhələlərini artıq keçmiş yüksək səviyyəli menecerlərdir. İlkin səviyyəli iş yerləri şirkətlər üçün nə qurur? Professorlar Amy Edmondson və Tomas Chamorro-Premuzic iddia edirlər ki, bu iş yerlərini ixtisar etmək kiçik, ani bir qənaəti şirkətlərin yalnız yox olduqdan sonra fərq etdiyi bir şeylə dəyişir: 24 yaşlı birini işi həqiqətən görmüş bir menecerə çevirən kadr axını. Hər bir bacarıqlı icraçı qəzəbli bir müştəriyə cavab verərək, səhv gedən bir növbəni idarə edərək və səhvi rəhbərinə çatmadan tutaraq qərar qəbul etmə bacarığını haradasa qeyri-cazibədar bir yerdə öyrənib. Bunun baş verdiyi işləri aradan qaldırın və növbəti nəsil menecerlər yaxşı bir iş görmək üçün nəyin lazım olduğunu bilmədən gələcəklər. Eyni işlər heç kimin axtarmağa təyin etmədiyi problemləri üzə çıxarır. Kiçik işçilər yuxarıdakı hər kəsdən daha çox sürtünmə nöqtələrinə yaxın otururlar və idarəetmədən əvvəl nəyin xarab olduğunu fərq etməyə meyllidirlər. Bu qatı çıxarın və bir şirkət asılı olduğunu bilmədiyi bir düzəliş mənbəyini itirir. İş insanlara maaşdan daha çox şey verir. O, məqsəd və aidiyyət hissi təklif edir və ilkin səviyyəli rol adətən birinin bunu ilk dəfə tapdığı yerdir. Bu rolları geniş miqyasda ixtisar etmək yalnız işə qəbul planını yenidən formalaşdırmır. Bu, çox sayda 22 yaşlının vaxtlarını nə ilə keçirdiyini dəyişir və tarix, çox sayda gənc yetkinləri mənalı bir yerə getmədən qoyan iqtisadiyyatlara qarşı xeyirxah olmayıb. İş yerini ixtisar etmək əvəzinə yenidən dizayn etmək. Garman -ın cavabı rolu saxlamaq və onu dolduranı dəyişdirməkdir. Edmondson və Chamorro-Premuzic oxşar bir şey edən mühasibat firmalarına işarə edirlər. AI rutin uyğunlaşdırma və hesabat işlərini təmizləyir və kiçik heyət boş vaxtlarını anomaliyaları izləməyə və müştərilərlə problemləri müzakirə etməyə sərf edir, bu işi bir maşın hələ də inandırıcı şəkildə edə bilmir. Oxşar bir dəyişiklik, bir şirkətin rolu sadəcə avtomatlaşdırmaq əvəzinə yenidən dizayn etməyə cəhd etdiyi hər yerdə görünür. İş təsvirləri bir tapşırığı yerinə yetirməkdən daha çox, AI -nin onu düzgün edib-etmədiyini yoxlamaqdan ibarət olur, ilk layihəni hazırlamaqdan tutmuş layihədəki səhvləri tutmağa qədər. Bu cür keyfiyyətə nəzarət hələ də işçilərdən nəyin yaxşı göründüyünü bilməyi və qeyri-adi görünən hər şeyi tutmağı tələb edir. Bu, universal bir bacarıqdır. AI yüksək səviyyəli qərarlara doğru irəlilədikcə, onun inamla səhv olduğunu tutmaq bacarığı yalnız ilkin səviyyədə deyil, şirkətin hər səviyyəsində ehtiyac duyulan bir şeyə çevrilir. Bunu öyrənən yeganə yer bəzi şirkətlərin aradan qaldırmaqla məşğul olduğu kiçik işləri görməkdir.