Prognozy analityków dotyczące przyszłości zatrudnienia nadal brzmią niezwykle groźnie.
Wizja globalnego tąpnięcia na rynku pracy
Według danych ILO oraz BofA Global Research, generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał, aby trwale przekształcić aż 24% globalnych miejsc pracy, co bezpośrednio dotyczy około 838 mln etatów. Najbardziej zagrożone są kraje o wysokich dochodach, gdzie ogólna ekspozycja na automatyzację sięga aż 33%, a około 6% ról zawodowych stoi w obliczu największego ryzyka wyparcia. AI ma czyhać na zadania powtarzalne, przewidywalne i niewymagające ludzkiej elastyczności.
Dla porównania, w krajach o niskich dochodach wskaźnik ten wynosi zaledwie 11%. Geograficznie liderem ryzyka pozostaje Europa i Azja Środkowa (32% zatrudnienia) oraz Ameryka Północna i Południowa (30%). To miała być największa i najbardziej fundamentalna transformacja siły roboczej w nowoczesnej historii świata, jednakże na drodze stanęła… twarda ekonomia i niedomykające się budżety.
Zobacz również: Czy sztuczna inteligencja zastąpi lokalnego przedsiębiorcę? Prywatne „ludzkie modele językowe”
Rzeczywistość kontra „vibecoding”
Pierwsza faza bezkrytycznej ekscytacji technologią generatywnej sztucznej inteligencji minęła. Przez rynek przelała się fala zachwytu zaawansowanym modelem Claude od Anthropic (i jego kolejnymi wersjami) oraz zjawiskiem „vibecodingu”, które obiecywało ekspresowe tworzenie aplikacji bez głębokiej znajomości kodu. Teoretycznie każdy menedżer mógł zostać Full Stack Developerem. Teoretycznie.
Praktyka szybko pokazała, że AI generuje gigantyczne koszty operacyjne, zaś efekty bywają czysto iluzoryczne. Doskonały przykładem takiego odwrotu jest Microsoft. Mimo wcześniejszych zapowiedzi zaintestowania 5 mld USD w Anthropic, gigant drastycznie ograniczył deweloperom licencje na Claude Code. Dlaczego? Ponieważ koszty przerosły rezultaty. Programistów przeniesiono do tańszego Copilota.
Najnowsze modele AI są bardzo tokenożerne i często kosztują firmy krocie, o czym doskonale przekonał się Uber, który roczny budżet na tokeny AI przepalił w zaledwie cztery miesiące przez wewnętrzny ranking użycia technologii. O tym, jak bardzo bolało, wprost powiedział Andrew Macdonald, dyrektor operacyjny Ubera. Według niego niesamowicie trudno wskazać twardą korelację pomiędzy wzrostem wydatków na Claude Code a realnymi innowacjami służącymi końcowym klientom.
Zobacz również: Sztuczna inteligencja wpływa na rynek pracy? “Pytanie, czy to co się teraz dzieje w firmach, to jest prawdziwa optymalizacja?”
Przepalone miliony, absurdalne wskaźniki i narastająca frustracja
Przykładów korporacyjnego marnotrawstwa nie kończą się tylko na Uberze. Vivek Garipalli z Clover Health ujawnił historię spółki z Fortune 500, gdzie prezes zażądał na początku roku 1 mld USD oszczędności - oczywiście dzięki optymalizacji wszystkiego przez AI. Zespół wydał 200 mln USD na tokeny, próbując optymalizować i ciąć koszty gdzie popadnie. Efekty okazały się znikome, co zmusiło zarząd do drastycznego cięcia wydatków.
W pogoni za wynikami doszło do jeszcze większych absurdów, ponieważ jak donosił „Financial Times”, pracownicy Amazona, Mety i Microsoftu (tak, tak, na dwoje babka wróżyła) sztucznie pompowali statystyki użycia AI, aby wypełnić odgórne normy.
Amazon wprowadził zasadę, że 80% deweloperów musi wykorzystywać AI w tygodniu pracy. Choć ostatecznie gigant wycofał się z tego pomysłu, to w sieci zaczęły krążyć memy o tworzeniu agentów AI motywujących pozostałych agentów AI, tylko aby wyrobić astronomiczną liczbę spalonych tokenów.
Zarządy firm uległy marketingowym sloganom i obietnicom zastąpienia ludzi agentami AI. Okazało się, że taka transformacja wcale nie musi być tańszym rozwiązaniem. Żywy pracownik wykazuje się kreatywnością, zaangażowaniem, krytycznym myśleniem i elastycznością.
Z kolei systemy AI potrafią przepalać ogromne ilości tokenów, klucząc w miejscu, co jest szczególnie widoczne w przypadku nieodpowiednich wdrożeń sztucznej inteligencji.
Ciekawym przykładem był bot od McDonald's, który zamiast zostać ograniczonym do udzielania tylko i wyłącznie odpowiedzi dotyczących menu i restauracji, potrafił generować kod, przepalając tym samym ogromne ilości tokenów, czyli realnych pieniędzy.
Oczywiście nie oznacza to od razu pękania bańki AI, jednakże firmy z pewnością zaczną się uważniej przyglądać nie tylko procesowi wdrażania AI do firm, ale także skutecznego z niej korzystania.
Zobacz również: Akcje Nvidia przed bolesnym upadkiem? Rynek boi się nowego kryzysu technologicznego
Źródło: ILO
Komentarze
Sortuj według: Najistotniejsze
Nie ma jeszcze komentarzy. Skomentuj jako pierwszy i rozpocznij dyskusję