არსებობს მრავალი კომპანია, რომლებიც სწრაფად გადადიან ადამიანის მუშაკების შეცვლისაკენ ხელოვნურ ინტელექტზე (AI), დაარწმუნებულნი არიან სწრაფი ტექნოლოგიური პროგრესით, რათა მოტივაციოდ ადრე შემცირდნენ დასაქმებული. ეს მიდგომა, თუმცა, ქმნის მნიშვნელოვან რისკებს და შეიძლებოდა აფეთქოს დაბალჩანაცვლებელი სამოსი, როგორიცაა ფინანსები, სამართალი და კონსულტაცია. სწრაფ AI განვითარების გამო, ბევრი ბიზნესი მიზნად ისახავს ეფექტურობის ზრდას და სამუშაოს ხარჯების შემცირებას, აგრესიულად იყენებს AI გადაწყვეტილებებს. თუმცა, ინდუსტრიის ლიდერები და ეკონომისტები აფრთხილებენ, რომ ამ ტრანსიციის შედეგები შესაძლოა უფრო კომპლექსური იყოს, ვიდრე შიშებია. დისკუსიაში, AI კვლევის კომპანია Anthropic-ის აღმასრულებელი დირექტორი, დარიო ამოდეი, წინასწარმეტყველებს, რომ შეაღწევს 50%-მდე დაბალჩანაცვლებელი ჯობი კალოის ფორმით ხუთი წლის განმავლობაში, AI ავტომატიზაციის გავლენით. ამ პოზიციებს ხშირად იკავებენ ჯუნიორ თანამშრომლები, მაგალითად ფინანსებში, სამართალ ფირმებსა, კონსულტაციაში და სხვა პროფესიულ სერვისებში, სადაც მომგებიანი, სტრუქტურირებული დავალებებია, რომლებიც ახლა მოწესრიგებული AI სისტემებით კარგად სათამაშოია. ეს AI სისტემები შეუძლიათ დიდი მონაცემთა მოცულობების დამუშავება, დოკუმენტების შედგენა, და ადრეული სამართლებრივი ანალიზი სისწრაფით და სიზუსტით. ამოდეის პროგნოზმა გამოიწვია დებატები ეკონომისტებსა და შრომის ექსპერტთა შორის. ზოგი მიიჩნევს, რომ ისტორიულ ხანგრძლივობაში ტექნოლოგიური წინსვლები შეცვლილი არიან სამუშაოს ნაწილს, მაგრამ ასევე შექმნეს ახალი ინდუსტრიები და პოზიციები, საბოლოოდ გაზარდეს დასაქმება. ამ თვალსაზრისში, მაშინაც თუ AI შეცვლის rutinული დავალებებს, იგი ასევე შეუძლია გაუმჯობესოს ადამიანის უნარები და შექმნას ახალი სამუშაოს შესაძლებლობები, რაც იმას ნიშნავს, რომ მასობრივი სამუშაოს დაკარგვა AI-ის მიერ შეიძლება გაიმძაფრდეს სიმართლისგან, რადგან ეკონომიკები ადაპტირდებიან. სხვა კი აფრთხილებენ, რომ AI-ის უმაღლესად მასშტაბური და სწრაფი გამოყენება შესაძლოა გაცილებით სწრაფად აჭარბოს დასაქმების ბაზრის სიძლიერეს. ეს შექმნის მნიშვნელოვან გამოწვევებს დაბალჩანაცვლებელ სამუშაოებზე, სადაც სამუშაოს მოძიება იქნება რთული, რადგან საჭირო იქნება მეტი რეორგანიზაცია ან განათლება, რომლებიც ფოკუსირებულია ციფრულ და AI უნარებზე. რამდენიმე კომპანია, რომლებმაც თავდაპირველად მიიღეს აგრესიული AI ინტეგრაცია, ახლა იწყებს თავისი სტრატეგიების გადაფასებას.

მაგალითად, Klarna, შვედური გადახდის სერვისის მომწოდებელი, და IBM, ტექნოლოგიური გიგანტი, შეხვედრები ჰქონდათ, რადგან ზოგიერთი AI სისტემები ვერ წარმოადგენენ საიმედო მუშაობას რეალურ სიტუაციებში, რაც გავლენას ახდენს მომხმარებელთა გამოცდილებაზე. გარდა ამისა, მომხმარებლების ხაზი ადამიანები ურთიერთობის განხილვაში მნიშვნელოვან საბაბს წარმოადგენს ამ კომპანიებისთვის. Klarna-ს მიერ AI დაფუძნებული მომხმარებელთა სერვისის ბოტების გავრცელების მცდელობა გაკრიტიკებულა, რადგან მათ ნაკლები გაგება აქვთ რთული ან ნიუანსული შეკითხვების შესახებ. ასევე, IBM-ის მოახერხა თავისი AI მცდელობების სტაბილური ფუნქციონირებით Trust-ის და ხარისხის შენარჩუნება, რაც ადასტურებს, რომ ადამიანის სამუშაოს სრულად შეცვლა AI-ის მიერ არა მხოლოდ ტექნოლოგიური, არამედ კომერციული და სოციალური გამოწვევაა. ამ გრძელვადიან განხილვაში გამოიკვეთა, რამდენად რთულია AI-ის ბაზარზე ინტეგრირება. მიუხედავად ავტომატიზაციის სისწრაფისა და სარგებლობის შემცირების გრძელვადიანი სარგებელებისა, კომპანიებმა უნდა გაითვალისწინონ სანდოების პრობლემები, რეგულატორული ზედამხედველობა და ზეგავლენა თანამშრომლების პროკრედენზე და საზოგადოებრივ მოლოდინზე. პოლიტიკოსები, შრომის პარტიები და საგანმანათლებლო დაწესებულებები გააქტიურებულად აშენებენ ჩარჩოებს, რათა დაუკავშირდეთ სამუშაო ძალის ტრანზიციებს. რესკლინგი და უნარების გაუმჯობესების ინიციატივები, განსაკუთრებით დაბალი დონის ჯობიებზე, რომლებიც შესაძლოა განიცდიან ავტომატიზაციას, მნიშვნელოვანია. ეს ღონისძიებები მიზნად ისახავს უარყოფითი გავლენების შემცირებას და AI-ს სარგებელს პროდუქტიულობის და ინოვაციის სფეროში მაქსიმალურად გამოყენებას. შეჯამებით, ადამიანის შრომის ჩანაცვლება AI-ით გამოხატავს მასშტაბურ ცვლილებას დასაქმებაში. მიუხედავად იმისა, რომ ხუთი წლის განმავლობაში შეიძლება წაიშალოს ნახევარზე მეტი დაბალჩანაცვლებელი სამუშაო, საბოლოო შედეგი დამოკიდებულია ტექნოლოგიურ სანდოობაზე, მომხმარებელთა აპლიკაციაზე, ეკონომიკურ თავსებადობაზე და პრევენციულ პოლიტიკებზე. კომპანიებმა უნდა მიაღწიონ ბალანსს AI-ს შესაძლებლობების გამოყენებასა და სოციალური ზიანის თავიდან აცილებას შორის, რათა შექმნან მდგრადი მომავალი, სადაც ადამიანის და მანქანას თანამშრომლობა წარმატების განაპირობებს.