Много компании бързо се стремят да заменят човешките работници с изкуствен интелект (ИИ), залагайки на бързия технологичен напредък като оправдание за ранни съкращения. Този подход обаче крие значителни рискове и може да наруши началните бели престилки в сектори като финанси, право и консултации. Подхранвани от бързото развитие на ИИ, много бизнеси целят да увеличат ефективността и да намалят разходите за труд чрез aggressive внедряване на ИИ решения. Въпреки това, лидерите в индустрията и икономистите предупреждават, че ефектите от този преход могат да бъдат по-сложни отколкото се очаква. Дарио Амодеи, изпълнителен директор на изследователската компания за ИИ Anthropic, 预测ира, че до 50% от началните белите престилки може да изчезнат в рамките на пет години заради автоматизация с ИИ. Тези позиции, често заети от завършили наскоро студенти или младши служители в области като финанси, юридически кантори, консултации и други професионални услуги, включват повтарящи се, структурирани задачи, които съвременните системи за ИИ вече могат ефективно да изпълняват. Тези системи могат да обработват големи обеми данни, да подготвят отчети и да извършват предварителен правен анализ бързо и прецизно. Прогнозата на Амодеи предизвика дебат сред икономисти и специалисти по труда. Някои твърдят, че исторически технологичният напредък е заменял някои работни места, но същевременно е създавал нови индустрии и роли, като в крайна сметка е повишавал общата заетост. Според тази гледна точка, докато ИИ може да замества рутинните задачи, той може също така да подобри човешките възможности и да генерира непредвидени работни възможности, което води до заключението, че опасенията за масова безработица, причинена от ИИ, могат да бъдат преувеличени, тъй като икономиките се адаптират. От друга страна, някои предупреждават, че безпрецедентният мащаб и бързата интеграция на ИИ може да изпревари способността на трудовия пазар да се адаптира, като поставя сериозни предизвикателства за началните работници, които може да имат затруднения да намерят нови роли без достатъчно преквалификация или образование, фокусирано върху цифровите и ИИ умения. Някои компании, които първоначално приемаха агресивна интеграция на ИИ, вече преразглеждат стратегиите си.

Например, Klarna, шведски доставчик на плащания, и IBM, дългогодишна технологична компания, срещнаха проблеми, тъй като определени системи за ИИ се оказаха ненадеждни на практика, което повлия на клиентското изживяване. Освен това, предпочитанията на клиентите за човешко взаимодействие в определени ситуации остават важен фактор, който формира решенията на тези компании. Опитът на Klarna с внедряване на ИИ-базирани чатботове за обслужване на клиенти бе критикуван заради ограниченото им разбиране и неспособността им да се справят с сложни или нюансирани заявки. По подобен начин, IBM коригира усилията си за ИИ, за да запази доверието и качеството, подчертавайки, че напълното заместване на човешки работници с ИИ е не само технически предизвикателство, но и бизнес и социален въпрос. Текущата дискусия подчертава сложностите при интеграцията на ИИ в работната сила. Докато автоматизацията предлага повишена ефективност и намаляване на разходите, компаниите трябва да се справят с проблемите с надеждността, регулаторния надзор и въздействието върху морала на служителите и общественото мнение. Политиците, трудовите организации и образователните институции все повече участват в разработването на рамки за подкрепа на преходите на работната сила. Инициативите за преквалификация и усъвършенстване, особено за началните бели престилки, които са уязвими на автоматизация, стават все по-важни. Тези усилия имат за цел да намалят отрицателните ефекти и да максимизират ползите от ИИ за продуктивността и иновациите. В обобщение, бързият преход към заместване на човешкия труд с ИИ означава значителна промяна в заетостта. Макар че елиминирането на до половината от началните бели престилки в рамките на пет години е тревожно, окончателният резултат зависи от фактори като надеждността на технологиите, приемането от клиентите, икономическата адаптация и проактивната политика. Компаниите трябва да балансират между използването на потенциала на ИИ и избягването на вредни социални последици, като започват да изграждат устойчиво бъдеще, в което човешкото и машинното сътрудничество процъфтяват.