🧠 Umiejętności, które trudno będzie AI zastąpić

Cześć! 👋

Niemal od początku, gdy ChatGPT zaczął zataczać coraz szersze kręgi, w głowach osób pracujących przy komputerze, zaczęła kiełkować obawa - czy AI odbierze mi pracę?

Nie będę Cię oszukiwał - nie wiem, jak będzie i jestem przekonany, że nikt tego nie wie. Środowisko dookoła AI zmienia się zbyt szybko, by być czegokolwiek pewnym. Nie przychodzę tutaj jednak dzisiaj, aby Cię straszyć, ale żeby opowiedzieć o strategii, którą sam przyjmuję.

Skłoniły mnie do tego wyniki pewnego badania, przeprowadzonego przez Anthropic - firmę stojącą za Claude'em. To badanie jest o tyle ciekawe, że nie jest prognozą, czy spekulacją. Anthropic przeanalizował prawdziwe rozmowy z AI pod kątem rozwiązywanych przez asystenta zadań i... odkrył coś bardzo zaskakującego.

🔍 Na tropie realnych zastosowań

Większość dotychczasowych raportów o AI i rynku pracy, działała mniej więcej tak: eksperci przyglądali się liście zawodów i oceniali, co AI mogłoby teoretycznie zrobić.

Jak taka teoria wygląda? Cóż... apokaliptycznie. W teorii, AI mogłoby wykonywać niemal 94% zadań w niektórych branżach.

Tyle, że teoria nie zawsze odpowiada praktyce, dlatego Anthropic do swojego badania podszedł inaczej i spróbował odpowiedzieć na pytanie: co ludzie rzeczywiście delegują do AI dziś?

Okazuje się, że teoretyczne 94% pokrycie w branży IT, przekłada się na 33% praktycznego pokrycia.

Zobacz sam, poniższy wykres. Niebieski obszar to pokrycie teoretyczne, a czerwony - praktyczne zastosowanie.

Wyniki te nie oznaczają wcale, że należy osiąść na laurach - wykres wyraźnie pokazuje, że teoretyczne trendy sprawdzają się, ale póki co w dużo mniejszej skali. Innymi słowy, technologia jest gotowa znacznie wcześniej, niż zmienia się sposób, w jaki pracujemy.

To dobra wiadomość, bo oznacza jedno: masz czas. Ale nie nieograniczony.

📊 Kto jest najbardziej narażony

Najbardziej "wyeksponowane" na AI zawody według realnych danych to:

• programiści (~75% zadań już obsługuje AI)

• specjaliści ds. obsługi klienta (~70%)

• operatorzy wprowadzania danych (~67%)

• analitycy rynku (~65%)

Z całkowicie drugiej strony znajdują się zawody, wymagające fizycznej obecności - kucharze, mechanicy, ratownicy, barmani.

W całym tym badaniu jest jednak jeszcze jeden wniosek, który mnie zatrzymał.

Anthropic zauważył, że AI przejmuje przede wszystkim najtrudniejsze komponenty zadań - te wymagające największego wykształcenia i doświadczenia.

Pracownikom zostaje do wykonania prostsza część pracy, podczas gdy AI przejmuje tę bardziej złożoną. Przykłady? Programista przegląda kod wygenerowany przez asystenta, ale nie pisze go samodzielnie. Agent turystyczny dokonuje rezerwacji, ale plan podróży układa AI.

Widać tutaj nie tyle zastąpienie, a coś o wiele bardziej subtelnego, co badacze nazwali "deskilling". Bo czy po czasie, agent turystyczny, będzie potrafił sam dalej planować dobre trasy?

Prawdopodobnie nie. I to jest właśnie...

👶 Pułapka "deskillingu"

To, co wysuwa się na pierwszy plan, jeśli chodzi o współpracę z AI przy Twoich zadaniach to umiejętność krytycznej oceny jego efektów.

Zakładając, że znasz się na swojej pracy i oddajesz jej dużą część do AI. Asystent wykonuje za Ciebie zadania i dostarcza Ci do analizy efekt. Obecnie jesteś w stanie ocenić, czy ten efekt jest dobry, czy nie - bo znasz się na swojej pracy - ale z czasem ta umiejętność krytycznej oceny może zanikać.

To właśnie deskilling - stopniowe tracenie swoich najbardziej wartościowych umiejętności i możliwości krytycznej oceny efektów pracy AI przez brak doświadczenia. Pisałem o tym w wydaniu #55: Dzielenie w słupku - jak nie dać SI się ogłupić?

Co ciekawe, ta sama złożoność, która sprawia, że AI jest tak skuteczne w zadaniach analitycznych i tekstowych, staje się jego barierą, gdy w grę wchodzą relacje, niepewność i miękki kontekst. Zarządzanie konfliktem, negocjacje, decyzja przy sprzecznych danych - tu modele wyraźnie tracą grunt pod nogami. To są umiejętności, na które warto stawiać.

✅ Co możesz zrobić w ciągu najbliższych tygodni

Zrób listę swoich zadań. Wypisz 15–20 rzeczy, które robisz w typowym tygodniu. Przy każdym zaznacz - czy jest powtarzalne? Czy opiera się głównie na tekście lub danych? Jeśli tak - przetestuj, jakie możliwości w tym zakresie daje Ci AI. Możesz się zaskoczyć.

Aktywnie wykorzystuj AI do uzupełniania swoich braków. W obszarach, które nie są Twoją specjalizacją, AI może być szybkim punktem startowym - zamiast zaczynać od zera, zaczynasz od zarysu, który możesz ocenić i poprawić.

Wybierz jedno narzędzie i pogłęb wiedzę na jego temat. Testowanie pięciu asystentów jednocześnie to prosta droga do poczucia, że nic z tego nie wynika. Lepiej dobrze poznać jednego, a dobrze. Więcej o tym znajdziesz w tym wydaniu.

Inwestuj 1-2 godziny tygodniowo w umiejętności, których AI nie ruszy. Umiejętności miękkie, relacje, storytelling, negocjacje, prezentowanie wniosków, podejmowanie decyzji i branie za nie odpowiedzialności - to kompetencje, na które popyt będzie coraz większy.

Nie rezygnuj z rozumienia tego, co delegujesz. Jeśli Twoja rola w zadaniach będzie zmierzać bardziej do weryfikacji, niż rzeczywistego wykonania, warto wciąż pielęgnować swoje kompetencje, żeby umieć dokonać rzetelnej, krytycznej oceny.

💬 To trzeba na spokojnie...

Anthropic wprost przyznaje, że scenariusz recesji dla pracowników umysłowych jest możliwy, ale na razie się nie materializuje.

Masz jeszcze okno i chwilę na to, żeby się przygotować. Pytanie tylko, co w nim zrobisz.

Jak zawsze - napisz mi, czy któryś z tych wniosków coś zmienił w Twoim myśleniu. Albo czy widzisz to zupełnie inaczej. Chętnie poczytam i podyskutuję 🙂

🤔 Jak oceniasz to wydanie?

⭐ Bonusy dla subskrybentów

• Kolekcja technik pisania dobrych poleceń do SI

• Archiwum wszystkich wydań newslettera (zobacz instrukcję logowania)

• Moja lista przydatnych aplikacji

I to wszystko w tym pierwszym, wiosennym wydaniu newslettera.

Życzę Ci udanego tygodnia i do zobaczenia w kolejnym!