კვლევა: ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა უფროსი სპეციალისტების დასაქმებას ზრდის, უმცროსი კადრებისას კი ამცირებს 41 ქვეყანაში

ვენჩურულმა კაპიტალისტმა და ხელოვნური ინტელექტის კოდირების სტარტაპ 8090 Labs-ის გენერალურმა დირექტორმა, ჩამათ პალიჰაპიტიამ, გააფრთხილა, რომ ხელოვნური ინტელექტის პოპულარული კოდირების ინსტრუმენტები პროგრამული უზრუნველყოფის დეველოპერების თაობას „სლოტ-აპარატის“ მოთამაშეებად ქცევის საფრთხეს უქმნის, რომლებიც ხარისხიანი პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნის სწავლის ნაცვლად, სწრაფად და დიდი რაოდენობით აწარმოებენ ხარვეზიან კოდს, იტყობინება Benzinga.benzinga

მისი განცხადება იმავე დღეს გავრცელდა, როდესაც ახალმა აკადემიურმა კვლევამ ხაზი გაუსვა უფროს და უმცროს თანამშრომლებს შორის მზარდ უფსკრულს იმ კომპანიებში, რომლებმაც ხელოვნური ინტელექტი დანერგეს. ეს განსხვავება ათობით ქვეყანასა და მილიონობით სამუშაო ჩანაწერს მოიცავს.

„სლოტ-აპარატის“ პრობლემა

პალიჰაპიტიას კრიტიკა მიმართულია ხელოვნური ინტელექტის ისეთი პოპულარული კოდირების ასისტენტებისკენ, როგორებიცაა Cursor, GitHub Copilot და Claude Code, რომლებიც მან მანამდე დაახასიათა, როგორც „ერთმოთამაშიანი“ ინსტრუმენტები, რომლებიც ცალკეულ დეველოპერებს მუშაობას კი უჩქარებენ, თუმცა პროგრამული უზრუნველყოფის საერთო ხარისხს არ აუმჯობესებენ. ეს გაფრთხილება განსაკუთრებულ წონას იძენს პალიჰაპიტიას ორმაგი როლის გათვალისწინებით: ის ხელმძღვანელობს 8090 Labs-ს, რომელმაც ივნისში Salesforce ↘ 3.94% Ventures-ის ხელმძღვანელობით A სერიის დაფინანსებით 135 მილიონი აშშ დოლარი მოიზიდა, რათა შექმნას კომპანიის მიერ წოდებული „პროგრამული უზრუნველყოფის ქარხანა“ (Software Factory), ხელოვნური ინტელექტის კოდირების პლატფორმა, რომელიც განკუთვნილია კორპორატიული გუნდებისთვის, აუდიტის კონტროლითა და შესაბამისობის მექანიზმებით.x+3

მისი არგუმენტით, ამ დამცავი მექანიზმების გარეშე, დეველოპერები, განსაკუთრებით ნაკლებად გამოცდილები, რისკავენ გახდნენ დამოკიდებულნი ინსტრუმენტებზე, რომლებიც ხელოსნურ ოსტატობაზე მეტად სწრაფ შედეგს აფასებენ.

კვლევა გამოცდილების შესახებ

ორშაბათს გამოქვეყნებული ნაშრომი, რომლის ავტორებიც არიან სტენფორდის უნივერსიტეტის მკვლევარი ბჰარატ ჩანდარი და ლონდონის კინგს კოლეჯის მკვლევარი ბუკე კლაინ ტეესელინკი, ემპირულად ადასტურებს ამ შეშფოთებას. 2021 წლის იანვრიდან 2026 წლის მარტამდე პერიოდში 41 ქვეყნის მასშტაბით 1.25 მილიარდი ვაკანსიისა და 154 მილიონი დასაქმების ჩანაწერის გაანალიზებისას მათ დაადგინეს, რომ ხელოვნური ინტელექტის დამნერგავ კომპანიებში უფროსი სპეციალისტების პოზიციები ხუთი წლის განმავლობაში 6.7%-ით გაიზარდა, ხოლო უმცროსი კადრების დასაქმება 3%-ით შემცირდა. უმცროსი თანამშრომლების წილი 1.9 პროცენტული პუნქტით შემცირდა, და ეს ტენდენცია განმეორდა ისეთ ქვეყნებში, როგორებიცაა ბრაზილია, საუდის არაბეთი და დიდი ბრიტანეთი.bloomberg+2

„ხელოვნური ინტელექტი ზოგავს უმცროსი თანამშრომლების შრომას და აფართოებს უფროსი სპეციალისტების შრომას შესაბამის პროფესიებში“, წერენ ავტორები და დასძენენ, რომ „უმცროსი კადრების დასაქმების კლება შედარებით უფრო ღრმაა მდიდარ და უფრო ციფრულად განვითარებულ ეკონომიკებში“.business-standard

შემცირებული შესაძლებლობები

ეს მიგნებები ეხმიანება ჩანდარის გუნდის ადრინდელ ნაშრომს სტენფორდის ციფრული ეკონომიკის ლაბორატორიიდან, რომელმაც გასულ თვეში განაცხადა, რომ 22-დან 25 წლამდე ასაკის ახალგაზრდების დასაქმება ხელოვნური ინტელექტის ზემოქმედების ქვეშ მყოფ სამუშაოებზე 19%-ით დაბალია იმ მაჩვენებელზე, რაც იქნებოდა ნაკლებად დაუცველ პოზიციებთან თანაბარი ტემპით განვითარების შემთხვევაში. PwC-ის 2026 წლის ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო ადგილების ბარომეტრმა (AI Jobs Barometer) ასევე აღნიშნა, რომ ხელოვნური ინტელექტის ზემოქმედების ქვეშ მყოფი უმცროსი როლები ახლა მოითხოვს ტრადიციულად უფროსი სპეციალისტების უნარებს, როგორიცაა ლიდერობა და სტრატეგიული აზროვნება, წინა მაჩვენებელთან შედარებით შვიდჯერ მეტი სიხშირით.pwc+2

პალიჰაპიტიასთვის ეს საკითხი როგორც პირადი, ისე ფილოსოფიური მნიშვნელობისაა. თუ ინსტრუმენტები, რომლებსაც დეველოპერების უმეტესობა ეყრდნობა, გააზრებაზე მეტად სისწრაფეს წაახალისებს, უმცროსი მუშახელი, რომლის გაძლიერებასაც ეს ინსტრუმენტები უნდა ემსახურებოდეს, შესაძლოა იმაზე ნაკლებად მომზადებული და ნაკლებად დასაქმებადი აღმოჩნდეს, ვიდრე ოდესმე.