ИИ может сократить рабочую неделю в России до 4 дней

Однако рост эффективности не гарантирует сокращение рабочего времени, заявил эксперт Бондаренко

Четырёхдневная рабочая неделя может стать реальностью из-за развития искусственного интеллекта (ИИ). Новые технологии способны резко повысить производительность труда, но всё будет зависеть не от самих машин, а от решений людей. Такое мнение высказал индустриальный доцент Новосибирского госуниверситета, научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий НГУ Иван Бондаренко.

По его словам, в истории уже были технологические скачки — ткацкий станок, двигатель внутреннего сгорания, конвейер — и каждый из них увеличивал эффективность работы. Однако привычный формат труда — восьмичасовой рабочий день и выходные — появился не сам по себе, а стал результатом исторических процессов.

Искусственный интеллект, считает эксперт, создаёт предпосылки для нового этапа — перехода к четырёхдневной неделе. Но реализуется ли этот сценарий, зависит от того, как общество распорядится высвободившимися ресурсами: пойдут ли они на развитие и отдых людей или на усиление нагрузки и рост прибыли.

Наибольшие изменения, по его оценке, затронут интеллектуальный труд, особенно там, где много рутинных операций.

Бухгалтерия и аудит, юридическое сопровождение типовых сделок, переводческая деятельность, базовая журналистика, часть задач программирования, клиентская поддержка, маркетинг и дизайн шаблонных материалов. Парадоксальным образом ИИ в первую очередь затрагивает не „синих“, а „белых воротничков“, и это серьёзный вызов для среднего класса, возникшего в постиндустриальной экономике.
Иван Бондаренко, индустриальный доцент Новосибирского госуниверситета, научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий НГУ

Работодателям придётся пересмотреть организацию труда, считает эксперт. В частности, определить, какие задачи эффективнее выполняет человек, а какие — алгоритмы. Компаниям, вероятно, придётся вкладываться и в переобучение сотрудников.

Ключевыми навыками станут постановка задач для ИИ, критическая оценка его результатов и ответственность за итоговые решения.

Читайте ещё материалы по теме: