Tehisintellekti mõju töökohtadele ei sõltu ainult ametinimetusest, vaid ka sellest, kuidas töö tegelikult korraldatud on. Professor Luis Garicano hinnangul on AI-le keerulisem asendada nn segaseid ehk mitmekesiseid töökohti, kus ülesanded on omavahel tihedalt seotud ja tulemuse saavutamine eeldab paljude inimestega suhtlemist.

Vastupidiselt on haavatavamad rollid, mis koosnevad ühest selgelt piiritletud ülesandest ning mille tulemust saab objektiivselt kontrollida. Garicano käsitlus ei tähenda, et „segased“ tööd oleksid tehisintellekti eest täielikult kaitstud, kuid nende automatiseerimine on tema hinnangul keerukam.

Põimunud ülesanded muudavad töö keerukaks

Garicano toob ühe näitena müügitöö. Müügiinimene peab mõistma kliendi vajadusi, seostama neid sobiva tootega ning hoidma vestluse käigus meeles ka varasemaid teadmisi ettevõtte pakkumise kohta. Tehisintellekt võib sellist tegevust toetada, kuid professori kirjelduses ei piirdu töö ühe eraldiseisva ülesandega, mida saaks lihtsalt masinale üle anda.

Sellises rollis on oluline olukorra tõlgendamine ja eri tegevuste ühendamine. Kliendiga kohtumine, tema vajaduste mõistmine ning sobiva lahenduse leidmine moodustavad ühe terviku, mitte rea sõltumatuid samme.

Inimsuhted lisavad automatiseerimisele takistusi

Teise olulise tunnusena nimetab Garicano keerukat inimsuhete võrgustikku. Tema raamatus toodud näites peab tehase peainsener lisaks tehnilistele küsimustele palkama töötajaid, pidama juhtkonnaga läbirääkimisi ettepanekute elluviimise üle ning suhtlema omavalitsusega ehituslubade saamiseks.

Need tegevused nõuavad eri osapoolte eesmärkide mõistmist, kokkulepete kujundamist ja olukorraga kohanemist. Isegi kui AI aitab ette valmistada dokumente või koondada infot, jääb töö keskmesse suhete juhtimine ning otsuste tegemine muutuvas keskkonnas.

Miks see on töökorralduses oluline?

Garicano eristus annab ettevõtetele ühe võimaliku viisi hinnata, milliseid tööülesandeid saab automatiseerida ja milliseid pigem AI abil toetada. Tehniline tõlge, standardsete lepingute koostamine ja lihtne raamatupidamine on tema näited töödest, mille tulemust saab suhteliselt üheselt kontrollida. Selliseid ülesandeid võib olla lihtsam tarkvarale üle anda või suurel määral automatiseerida.

See ei tähenda, et nende ametite kogu sisu kaoks või et iga „segane“ töö oleks tulevikus muutumatu. Pigem viitab käsitlus sellele, et tööde AI-mõju analüüsimisel tasub vaadata ülesannete tegelikku kombinatsiooni: kui palju on seal korduvat tegevust, kui lihtsasti saab tulemust kontrollida ning kui oluline on koostöö eri inimestega.

Mida edasi jälgida?

Jälgida tasub, kuidas ettevõtted hakkavad töökohti ülesanneteks jagama, milliseid tegevusi automatiseerivad ning millistes rollides kasutatakse AI-d eelkõige otsuste ja suhtluse toetamiseks.

Algallikas: Reddit Artificial