Исчезнувшая: как вовремя понять, что ваша профессия станет невостребованной

Никита Широбоков, 21 апреля 2016 г.

Люди учатся, получают дипломы, работают… А потом оказываются на улице, потому что профессия, которой они зарабатывали деньги, перестала быть необходимой бизнесу. Звучит как кошмар. В этом материале мы попробуем разобраться, почему это происходит и как избежать обивания порогов работодателей.

***

Современный мир существует в условиях рыночной экономики, когда труд оплачивается деньгами. Деньги платят либо бизнес, либо государство, либо меценаты. Как нетрудно догадаться, последних очень мало. Большинство профессий оплачиваются либо из государственного бюджета, либо из бюджета компании.

Бизнес, как и государство, не содержит в себе благотворительной функции — это институт, основанный на эффективности, где расходы не должны превышать доходы. Если расходы можно сократить без сокращения доходов, то это должно быть сделано.

Промышленная революция

В 1760-х годах в Великобритании началась промышленная революция — переход от ручного труда к машинному. Если раньше чулки делали опытные вязальщицы, то с приходом станков это задачу взяла на себя машина.

Люди начали оставаться без работы, ведь один станок способен заменить собой десятки, а иногда и сотни рабочих рук. Бизнес, да и всё королевство, сделали мощный экономический скачок. Но люди — те самые, которых заменили — изо всех сил начали препятствовать прогрессу.

Так появились луддиты — оставшиеся без работы трудяги, восставшие против машин, бизнеса и государства. Название появилось благодаря Неду Лудду — локальному Джону Коннору, рабочему, чьё единственное достижение — уничтожение двух чулочных станков.

Исчезнувшие профессии

История повторялась многократно. Знаете, кто такие бакенщики? Это люди, которые зажигали фонари на плавучих плетёных корзинах, чтобы судна не сели на мель. Их надобность отпала с появлением нормальной системы навигации.

А телефонисток помните? Женщины, которые на заре телефонии соединяли двух абонентов, желающих поговорить. АТС упразднили эту функцию.

Свечники, ткачи, чистильщики обуви — список можно долго продолжать. Разумеется, работает закон больших чисел — где-то сохранились представители этой профессии, но смысл в них скорее декоративный. Это как любители антиквариата, которые скупают вещи не за их функциональность, а за историческую ценность, либо из эстетических соображений. Но знаете, что-то я не вижу на вашем поясе пейджера.

Назад в настоящее

Теперь перенесёмся в Париж 2015-го. Тысячи людей громят автомобили, которые зарегистрированы в такси-сервисе Uber. Последний за счёт технологий выстроил систему, при которой каждый человек может работать таксистом. Клиенты же получают низкие цены и повышенный уровень безопасности — ведь данные о поездке, личности водителя и автомобиле передаются через интернет на сервер компании. Система рейтингов также помогает быстро убирать плохих водителей.

Это подтверждает, что за прошедшие почти 300 лет в сознании людей ничего не изменилось — они недовольны, когда остаются без работы. Они винят правительство, корпорации, технологии — кого угодно, кроме себя. Они считают, что им обязаны дать рабочие места по их специальности, даже если эта специальность нафиг никому не сдалась.

Причина исчезновения профессий

Главное слово в исчезновении профессий — автоматизация. Дитя инженеров и учёных-теоретиков, она выжигает огнём целые ветви специальностей, чтобы на сдобренной пеплом почве взошли новые ростки.

Автоматизацию отрасли часто можно предсказать. Первые предпосылки — рутина. Чем более однороден рабочий процесс, тем проще его автоматизировать. Если вашу работу можно описать алгоритмом или скриптом, поздравляю — вы в очереди на выбывание.

Второй мощный двигатель в сторону автоматизации — надёжность и качество. Человек лажает, даже если это — большой профессионал. У хирурга может дрогнуть рука, у водителя, который поругался с женой — руль. Если от вашей работы зависят жизни людей — в очередь.

Третий сигнал — ваша работа является узким горлышком в бизнесе. Другими словами, эффективность всего бизнеса зависит от вас — работаете быстрее — целевой показатель выше, работаете медленнее — целевой показатель ниже. Считаете себя значимым сотрудником? Подумайте, может компания уже работает над тем, чтобы передать ваши задачи машине.

Увы, люди предпочитают не замечать этих сигналов. Автоматизация и индустриализация — тренд последних трёх столетий, но лишь немногие смотрят в завтрашний день. Вряд ли телефонистка думала об изобретении автоматизированных телефонных станций, а луддиты — о внедрении станков.

Искусственный интеллект

Тем, кто считает, что его работу нельзя автоматизировать, я советую немного освежить знания о разработках сегодняшнего дня. Давайте я вас познакомлю с несколькими друзьями трансгуманизма. Встречайте, Big Dog!

Эта разработка компании Boston Dynamics датирована 2008-м годом. Вернее даже, её презентация состоялась в 2008-м году — когда у ребят был на руках рабочий образец известно только им.

А это — первая демонстрация Atlas, человекоподобного робота. 2012 год.

Не буду долго томить, посмотрите ролик, где собраны все прототипы Boston Dynamics. И ещё — последняя версия Atlas.

Это всё было о роботах — станках нового тысячелетия. Это физические объекты, вы можете их потрогать, а они могут потрогать вас.

Но гораздо интереснее наблюдать за развитием того, что потрогать нельзя — искусственного интеллекта. Помните, как компьютер обыграл Гарри Каспарова в шахматах? Так вот, это был 1997 год. В шахматах количество возможных уникальных партий — 10 в 118 степени. Количество атомов в обозримой вселенной — 10 в 80 степени.

В 2016-м нейронная сеть впервые в истории обыграла человека в игре Го. В Го количество уникальных партий — 2.08 х 10 в 170 степени. Это охренеть как много.

Сегодня нейронные сети — такая же диковинка, какой в 1997-м был компьютер Deep Blue. Эти факты о соревновании человека и машины в играх важны, потому что в играх, где требуется мыслительный процесс, человек часто полагается на интуицию. Машина так не умеет, ей нужен чёткий алгоритм, а значит нужно перелопатить все возможные варианты и найти выигрышную стратегию.

Но с техническим прогрессом растёт производительность и уменьшается размер компьютеров. А ещё и облачные вычисления набрали популярность — это значит, что я могу пользоваться услугами супер-компьютеров колоссальной мощности со своего смартфона.

Это всё означает, что если вы считаете, что вас нельзя заменить роботом, то, увы и ах, вы ошибаетесь. Это не вопрос «Да или нет?», это вопрос «Когда?». И ответ — скоро.

Список неудачников

Окей, мы разобрались что, когда и почему. Теперь в качестве примера пройдёмся по тем, кто стоит в очереди на выбывание.

Консьержи

Видели, как быстро развиваются чат-боты? Видели, что в Калифорнии делают ребята из России с проектом Luka.ai? Видели, с какой скоростью апгрейды получает Siri и прочие ассистенты? Первые в очереди на выбывание.

Водитель-таксист

Потому что есть радары, есть камеры, есть гироскопы и есть навигационные системы. Этого достаточно, чтобы избавиться от косяков человека: клиент будет уверен, что машина в случае аварийной ситуации сделает всё, чтобы он остался жив; водитель не будет донимать его разговорами, выезжать на встречку, ставить безвкусную музыку и выбирать неоптимальный маршрут.

Дизайнер интерфейсов

Потому что веб-дизайн сегодня должен влиять на метрики бизнеса — дизайнер, как минимум, должен знать слово «конверсия». Когда машина делает дизайн, она полагается на те самые метрики. Люди же пытаются переложить своё творческое начало на интерфейс. Люди пытаются сделать то, что им кажется правильным. Они лажают.

Машина умеет анализировать пользовательские паттерны, тепловые карты, узкие места. Машина может получать данные не с одного продукта, а сразу с сотен тысяч. Машина, прямо как с игрой Го, стала способна обрабатывать такие мощности уже сегодня.

Кстати, Григорий «Бобук» Бакунов — директор по распространению технологий в «Яндексе», который чаще всего оказывается прав в прогнозах, на конференции в #tceh в конце 2015-го предсказал появление автоматизированного дизайна в 2016-м. Ждём.

Менеджеры по продажам и операторы call-центров

Синтезированный голос всё ближе к человеческому. Распознавание речи, демонстрируемое Siri, восхищает. Скрипты продаж есть. Большие данные, которые помогут скорректировать тактику, тоже есть. Прощайте, продажники — я буду по вам скучать.

Маркетологи

Печально, но профессия автора тоже катится к чертям — уже сегодня перфоманс маркетинг больше напоминает управление вычислениями, чем олдскульный маркетинг. Первыми уйдут те ребята, которые не дружат с цифрами, и не умеют играть на новых крутых инструментах.

Но и такие тоже сдохнут. Всё, что нужно — толковый инженер и бизнес-девелопер. Остальное сделает машина.

Полицейские

Дроны становятся легче, быстрее, автономнее. Полицейский действует по инструкции. Зачем заставлять людей рисковать жизнью, если инструкции можно вручить дронам?

Бухгалтеры

На конференции «TravelTech», которая прошла в #tceh в ноябре 2015-го года, Захар Корнеев, CBDO в Ostrovok.ru, наглядно показал, как они автоматизируют бухгалтерию и сокращают персонал по этому направлению.

То есть, это уже происходит. Уже.

Судьи

А здесь начинается веселье. Проблема судебной системы по всему миру — человеческий фактор. Если судья симпатизирует подсудимому, то будет пытаться вынести решение в пользу последнего.

Корни проблемы следует искать в Древней Греции, когда весь смысл работы адвокатов был построен на том, чтобы сделать человека, которого они защищают, прекрасным в глазах тех, кто судит. Риторика, которая сегодня — филологическая дисциплина про красноречие и ораторское мастерство, Аристотелем трактовалась как наука о прекрасном. Риторика — основа адвокатского дела. Нужны ещё доказательства, что люди там не нужны?

Машина беспристрастна, машина анализирует факты и выносит вердикт. И главное — машину не подкупить.

Чиновники

Продолжаем вечеринку тех, кто скоро потеряет рабочие места — европейские правительства ведут активную работу по автоматизации чиновничьих функций. Да те же Госуслуги проделали большой путь за несколько лет.

Чиновники — как раз те ребята, которые работают по алгоритмам. Алгоритм называется «закон». Уберём чиновников — ускорим, упростим, улучшим государственный аппарат.

Хирурги

В разговоре с Евгением Паперным, руководителем проекта «Здоровье.Mail.ru», мы пришли к выводу, что машине тяжело быть терапевтом — проблема в том, что в качестве источника информации выступает сам больной. На вопрос «Оцените боль по шкале от 1 до 10?» морпех с пулей в ноге ответит 1, а ипохондрик с занозой — 10. Человек распознает такую туфту, машина — нет. Пока нет.

Но вот в хирургии, где требуется идеальные движения и полная сфокусированность, людям делать нечего. Главный плюс — автоматизация делает услугу доступнее. Посмотрите на Убер, которым пользуются даже студенты. Это значит, что больше людей получат доступ к нормальной медицине.

Учителя и репетиторы

Люди пропускают информацию через свою призму. Посмотрите на историю — практически каждый преподаватель истории так или иначе искажает даже тот материал, который он получил во время собственного обучения.

Ещё одна проблема — психологическая несовместимость учителя и ученика. Конечно, есть классные учителя, которые дают невероятный объём знаний в короткие сроки, но… машина ещё лучше. Машина к каждому находит идеальный подход, машина оперирует огромными массивами информации. Машина не навяжет ребёнку политические взгляды, религию или идеологию — машина отдаст факты.

Выжившие

Но человек имеет свои сильные стороны. Например, работа в условиях отсутствия данных. Это значит, над машиной может находиться человек — тот, кто управляет сотней дронов, готовый в случае чего перехватить контроль; тот, кто следит за сотней операций, также готовый взять в руки джойстик; тот, кто… ну и так далее.

Но важнее и востребованнее всего те, кто все эти системы будет разрабатывать и проектировать.

Разработчики ПО и инженеры

Идите учиться программировать. Идите учиться программировать. Идите учиться программировать. Идите учиться программировать. Идите учиться программировать. Идите учиться программировать. Идите учиться программировать. Идите учиться программировать. Идите учиться программировать. Идите учиться программировать.

Да, те самые программисты. Они строят наше большое будущее. Их нужно много, их нужно разных, и их сильно не хватает. Не важно, чему начинать учиться — Ruby, Python, C++, Java — главное начать.

Сегодня стоит получить хотя бы базовые навыки в программировании. Это поможет в случае чего оставаться на плаву, это поможет быть в эпицентре прогресса, а не волочиться за ним по пыльной и безжизненной дороге.

***

Моя мама очень боится будущего, которое я наванговал. Она хочет, чтобы вокруг были тёплые ламповые люди. В ответ я всегда привожу статистику: в России ежегодно от врачебных ошибок умирает более 100 000 человек, в Штатах — десятки тысяч. Это больше, чем от СПИДа. Каждый год в мире гибнет примерно 1,3 миллиона человек в автоавариях, и ещё 20-50 миллионов становятся инвалидами. Чёрт его знает, сколько судей и чиновников куплено, полицейских застрелено, детей искалечено образованием.

Знаете, машины — это отличное будущее. Изумительное. И самое крутое — люди будут сопротивляться, но это неизбежно. Потому что государство и бизнес — не благотворительная организация. Они дают вам возможности, но если вы не будете гибче, не сохраните способность учиться в любом возрасте и в любое время — сожалею, но вы просто останетесь без работы.

Итак, что делать, чтобы не остаться без работы

1

Удостоверьтесь, что ваш рабочий процесс нельзя полностью описать инструкцией, от вашей работы не зависят жизни и вы, не являясь топ-менеджером, не самый значимый человек в компании.

2

Если тест пройден — радуйтесь, нет — идите учиться чему-нибудь новому.

3

В мире будущего наверняка будут новые профессии, о которых сегодня мы не знаем. Но им тоже придётся учиться.

4

Подписывайтесь на рассылку от #tceh: там узнают про мероприятия в IT, читают полезные статьи, и главное — впитывают современные тренды и тенденции.

Мы

всегда тут

Москва, 101000

ул. Мясницкая, 13 стр. 18

+7 499 647 51 02

hello@tceh.com