Специалисты по маркетингу являются одними из наиболее уязвимых для сбоев ИИ, причем действительно недавно стало четвертым маркетингом для воздействия искусственного интеллекта.

Но данные о занятости рассказывают другую историю.

Новый исследовать Из бюджетной лаборатории Йельского университета находит «более широкий рынок труда, рынок труда не испытывал заметного нарушения с момента выпуска CHATGPT 33 месяца назад», подрывая опасения по поводу потери рабочих мест по всей экономике.

Разрыв между прогнозируемым риском и фактическим воздействием предполагает, что показатели «воздействия» могут не предсказать перемещение работы.

Йель отмечает две меры, которые он анализирует, Метрика экспозиции Openai и Использование Антропиказапечатлеть разные вещи и коррелировать только слабо на практике.

Оценки экспозиции не соответствуют реальности

Йельские исследователи изучили, как изменилась профессиональная смесь с ноября 2022 года, сравнивая его с прошлыми технологическими сменами, такими как компьютеры и ранний Интернет.

Профессиональная смесь измеряет распределение работников на разных рабочих местах. Он меняется, когда работники переключаются карьеру, теряют работу или входят в новые поля.

Рабочие места меняются только примерно на один процентный пункт быстрее, чем во время раннего внедрения в Интернете, согласно исследованию:

«Недавние изменения, по -видимому, находятся на пути только примерно на 1 процентную точку выше, чем на рубеже 21 -го века с принятием Интернета».

Секторы с высоким воздействием ИИ, включая информацию, финансовую деятельность, а также профессиональные и бизнес -услуги, показывают большие сдвиги, но «данные снова предполагают, что тенденции в этих отраслях начались до выпуска CHATGPT».

Теория против практики: разрыв в использовании

Исследование сравнивает теоретические данные OpenAI «экспозиция» с реальным использованием Anpropic от Claude и находит ограниченное выравнивание.

Фактическое использование сосредоточено: «Ясно, что в использовании широко преобладают работники в компьютерных и математических профессиях», а искусство/дизайн/медиа также перепредставлено. Это иллюстрирует, почему оценки экспозиции не сопоставляются аккуратно с усыновлением.

Данные о занятости показывают стабильность

Команда отслеживала безработных работников с продолжительностью, чтобы искать признаки перемещения искусственного интеллекта. Они не нашли их.

Безработные работники, независимо от продолжительности, «находились в профессиях, где в среднем от около 25-35 процентов задач могло выполняться генеративным ИИ», с «без четкой тенденции к повышению».

Аналогичным образом, при рассмотрении использования AI «Автоматизация/увеличения» на профессии авторы резюмируют, что эти меры «не показывают признаков того, что они связаны с изменениями в занятости или безработице».

Историческое сроки сбоя

Прошлые сбои заняли годы, а не месяцы. Как говорит Йельский университет:

«Исторически широко распространенные технологические нарушения на рабочих местах, как правило, происходят в течение десятилетий, а не месяцами или годами. Компьютеры не стали обычным явлением в офисах почти до десятилетия после освобождения для публики, и им потребовалось еще больше времени, чтобы преобразовать офисные рабочие процессы».

Исследователи также подчеркивают, что их работа не является прогнозирующей и будет обновляться ежемесячно:

«Наш анализ не является прогностическим для будущего. Мы планируем продолжить мониторинг этих тенденций ежемесячно, чтобы оценить, как воздействие на работу ИИ может измениться».

Что это значит

Измеренный подход побеждает панику. И действительно, и Йельский университет подчеркивают, что реализованные результаты зависят от усыновления, дизайна рабочего процесса и спасения, а не только сырой экспозиции.

Эффекты ранней карьеры заслуживают того, чтобы наблюдать: Йельский университет отмечает «зарождающиеся данные» возможных последствий для работников ранней карьеры, но предупреждают, что данные ограничены, а выводы являются преждевременными.

Глядя в будущее

Организации должны интегрировать ИИ намеренно, а не реструктурировать реактивную.

До тех пор, пока не будут доступны комплексные, кроссплатформенные данные об использовании, тенденции занятости остаются наиболее надежным индикатором. До сих пор они указывают на стабильность над трансформацией.