În spatele prezicerii lui Gartner: mai multe locuri de muncă

Cea mai interesantă predicție din nota principală de deschidere a simpozionului Gartner din această săptămână a fost că în 2020, AI va elimina 1, 8 milioane de locuri de muncă, dar va fi în general un creator net de locuri de muncă, adăugând 2, 3 milioane de locuri de muncă. A fost o linie rapidă transmisă de vicepreședintele executiv Gartner, Peter Sondergaard, care a mai spus că în 2021, majorarea AI va crea 2, 9 miliarde de dolari din valoarea afacerilor și 6, 2 miliarde de ore de productivitate a lucrătorilor.

Aceste numere - ca multe dintre numerele din diferite studii de AI pe care le-am văzut - sunt mai mari decât m-aș fi așteptat în acele perioade de timp, așa că am vrut să săpar un pic mai adânc și am putut discuta cu John Lovelock, principalul predator al lui Gartner. El a explicat că numărul provine dintr-un studiu pe care Gartner tocmai l-a finalizat, care a analizat modelele de adopție AI în 43 de țări și 17 industrii, precum și difuzarea tehnologiei de către industrie pe țară pe o perioadă de 10 ani. Acest studiu, care va fi publicat până la sfârșitul anului, consideră valoarea afacerii ca o combinație de reducere a costurilor, venituri noi și elementul mai intangibil al experienței clienților.

Lovelock a spus că studiul indică faptul că între 2015 și 2019, AI elimină de fapt mai multe locuri de muncă decât creează. De exemplu, în 2017, AI va reprezenta 580.000 de locuri de muncă pierdute, dar doar 470.000 de locuri de muncă create. Dar începând cu 2020, AI devine un creator de locuri de muncă, iar această tendință continuă în 2021 și nu numai. Lovelock a adăugat că acest lucru va varia în mare măsură în funcție de industrie: locurile de muncă în producție nu vor atinge o valoare netă pozitivă până în 2023, iar noile locuri de muncă create nu vor compensa încă locurile pierdute până în acel moment.

Având în vedere valoarea de afaceri, Lovelock a spus că acest articol include impactul a patru tipuri diferite de AI: agenți, cum ar fi chatbots; instrumente de automatizare a deciziilor, în care AI ia decizia finală; instrumente de asistență decizională, care prezintă opțiuni de asistare a unui utilizator care ia decizia finală; și produse. El a spus că valoarea afacerii poate varia în funcție de regiune, din cauza diferențelor teritoriale, culturale și legale.

În ceea ce privește valoarea de afaceri de 2, 9 trilioane de dolari, Lovelock a menționat din nou că aceasta include veniturile, economiile de costuri și experiența clienților și a spus că rezultatele pot să nu fie întotdeauna pozitive. De exemplu, el a spus că blockchain are adesea o experiență negativă pentru clienți în primii ani.

M-am uitat la statistica economisită de 6, 2 miliarde de ore și am combinat-o cu un alt număr Gartner - 1, 5 miliarde de candidați la nivel mondial - și am spus că acest lucru sună ca 4 ore pe an, pe lucrător. Lovelock a spus că acesta nu a fost un mod bun de a privi numerele, deoarece histograma este mult mai largă, deoarece în unele țări există un impact mare, dar în alte țări și în alte industrii, nu există niciun impact.

Am întrebat cum se potrivește valoarea de afaceri de 2, 9 trilioane de dolari cu un număr global de PIB de aproximativ 70-500 de miliarde de dolari, dar Lovelock a spus că acest număr nu filtrează modul în care se realizează PIB-ul, deoarece valoarea business-ului AI ar putea îmbunătăți costurile sau veniturile pentru unele companii dintr-o industrie, dar ar putea afecta altele. Cu alte cuvinte, dacă două companii încep cu o scindare uniformă a unei piețe de 200 de milioane de dolari și AI ajută o companie să câștige cota de piață de 50 de milioane de dolari, cealaltă companie ar vedea probabil o pierdere semnificativă, ceea ce ar avea ca rezultat un impact mare asupra fiecărei ale acestor companii, dar nici o modificare a PIB-ului general.

Lovelock a spus că numărul lui Gartner începe cu niveluri mai scăzute și nu filtrează modul în care PIB-ul o face. În schimb, include doar efecte de primă comandă, care sunt direct atribuite AI.

În nota principală, Sondergaard a declarat că există 1, 5 miliarde de candidați la nivel mondial, 15 milioane de candidați IT și 8, 8 milioane de candidați cu experiență IT. Dar dintre aceștia, doar 1.275 aveau experiență în locuri de muncă AI. Ca exemplu, el a spus că există doar 32 de profesioniști cu experiență în IA în New York, cu doar 8 în căutarea activă a unui loc de muncă.

Acest lucru mi s-a părut extrem de specific și la fel de scăzut, deoarece cred că știu mai mult de 32 de oameni care ar spune că au experiență AI în New York. Lovelock a declarat că acest număr provine de la Talent Neuron, parte a CEB Inc., un furnizor de cercetare pe care Gartner l-a cumpărat recent, care urmărește postările și candidații. El a spus că reflectă doar candidații IT superiori cu cel puțin 8 ani de experiență, la nivel de director sau mai sus, cu abilități de AI specific definite. Asta are mai mult sens, deși este probabil probabil o subestimare.

Poate fi nerealist să te aștepți ca orice predicții despre AI să fie complet exacte. La urma urmei, predicatorii au dificultăți în a prezice vânzările pentru industrii mult mai stabile, precum și pentru economia generală. Dar m-am bucurat să obțin un context din spatele numerelor - fac ca predicțiile să pară mai rezonabile.