Как появлялись и умирали профессии и что из этого стоит знать современным айтишникам

Каждую технологическую волну сопровождает один и тот же страх: сейчас всё изменится, старые профессии исчезнут, и все мы останемся без работы. Так было с телеграфом, телефонией, печатным набором, заводским конвейером, потом — с интернетом. И вот теперь с ИИ. Но так ли это?

Всем привет, на связи Саша Сергеев, CTO в Профи.ру. Сегодня я буду изучать этот вопрос без паники и расскажу, почему профессии редко исчезают полностью, кто в зоне риска и чего нам ждать от будущего.

Что такое мёртвые профессии

Исчезновение профессий обычно не ощущается как катастрофа, так как надвигается медленно. Сначала человек нужен в процессе буквально как часть механизма, а потом сам механизм меняется — и профессия бесшумно исчезает. В истории это происходило не раз, и чаще всего по двум сценариям.

Первый сценарий — когда меняется контекст.

Иногда профессия умирает не потому, что её заменили роботы или скрипты, а потому, что исчезла сама среда, в которой она была нужна.

Такая история была с вычислителями. Зумеры про них вообще не знают, а такие были. Это люди, которые вручную считали траектории, астрономические данные и инженерные формулы. Сложных машин не было, поэтому быть вычислителем было очень уважаемо и престижно. Но когда вычисления начали делать компьютеры, профессия растворилась в новых технологиях.

А человек-будильник? Я не шучу. До дешёвых будильников были люди, которые по утрам ходили по домам и будили рабочих стуком в окна или двери. Я даже не знал про таких — и не узнал бы, если бы не заинтересовался этой темой в рамках статьи.

А ещё в прошлом были лекторы или чтецы на фабриках. Они читали рабочим вслух газеты, книги и тексты, чтобы скрасить монотонную смену. Но с ходом времени профессия тоже ушла. Не потому, что чтение стало не нужно, — просто изменилась среда, в которой это занятие было частью производственного процесса.

И моё любимое — фонарщики. Они каждый вечер вручную зажигали уличные фонари. Это была полноценная профессия, пока города массово не перешли на электричество. Правда, мне кажется, что где-то это ещё может быть живо в качестве туристической фичи или традиции маленького городка.

И это я опускаю десятки других профессий: глашатаев, крысоловов и тапёров — пианистов, которые сопровождали немое кино, балы и рестораны.

У всех у них был один общий риск: если меняется инфраструктура — меняется и смысл их существования.

Сейчас нам кажется, что в настоящем таких профессий нет, но я вижу большую перспективу на отмирание. Например, водители. Сейчас это кажется странным, потому что профессия масштабная, в ней занято много людей и на дорогах без человека пока далеко не везде можно обойтись. 

Но ведь уже есть яркие примеры, тенденция набирает оборот. И станет, на мой взгляд, реально лучше.

Во-первых, безопаснее, потому что исчезнет человеческий фактор и снизится уровень аварий. Автоматизированная система не захочет отвлечься на телефон, не пойдёт на опасный обгон и не станет рисковать здоровьем пассажиров. 

Во-вторых, в долгосрочной перспективе это дешевле. Да, сами технологии требуют денег на разработку, инвестиций и тестирований. Но когда они придут в точку массовой доступности, то снизятся и затраты: на шофёров, штрафы, починку транспорта из-за мелких и крупных аварий.

Ну и девушкам будет сильно комфортнее, но это уже другая тема для разговора.

С курьерами похожая история, только там переход может быть даже заметнее. Сегодня курьер — это живой человек, который едет к вам на самокате, машине или идёт пешком, звонит, ищет подъезд, ждёт, звонит ещё раз, иногда воюет с домофоном. 

Но уже сейчас появляются доставки без участия человека: роботы и автономные машины. И как только этот слой станет достаточно дешёвым и массовым, часть курьерской работы может сократиться.

Уже видели вот этого доставщика айфонов в рилсах? Знали ведь, на что давить — на эмпатию. Когда смотришь на него, на ум приходит милая собака — и хочется почесать его за ушком, которого нет.

Второй сценарий — когда приходит автоматизация.

В этом случае не меняется среда — меняется сам способ делать работу. Человек был нужен, но потом машина научилась делать то же самое быстрее, дешевле и в больших объёмах. 

Самое банальное — телефонистки. Пока связь была ручной, нужен был человек, который соединял абонентов проводами. Как только появились автоматические телефонные станции, этот слой просто перестал быть необходимым: звонок начал идти без посредника.

Задело даже установщиков кеглей в боулинге. Теперь это всегда делает автоматизированное устройство. 

Почему профессии вообще исчезают

Мне кажется, что профессия начинает умирать не тогда, когда приходит новая мода или технология, а тогда, когда появляется способ делать ту же работу хоть немного быстрее, дешевле или масштабнее. Даже если пока что процесс выстроен не до конца или плохо, тенденция начинает расти. 

Я это остро ощущаю сейчас на примере агентов. Да, ещё не всем понятно, как это может работать, как будет развиваться в перспективе, но уже нельзя просто не замечать тренд: кто-то пробует и бросает, кто-то уходит в это с головой, чтобы оптимизировать рабочую рутину или бытовые задачи.

Как вижу самое исчезновение профессии я: сначала убирается промежуточное звено, а именно человек, который переносит сигнал, перепечатывает текст, вручную сортирует заявки или двигает карточки по процессу.

Телеграфисты, телефонистки и наборщики исчезли именно так. Их работа была важной, но в значительной степени повторяемой, а значит, удобной для автоматизации. Конвейер сделал то же самое с производством: не уничтожил его, а изменил устройство труда.

В этом и есть главный механизм. Профессия не исчезла, но её функция была встроена в систему.

И первым под удар почти всегда попадает всё, что можно описать как алгоритм.

Когда я хочу понять, что, скорее всего, нужно автоматизировать, то пытаюсь понять, как выглядит задача. Если так:

• принять входные данные;

• проверить список вариантов;

• передать дальше;

• повторить много раз; —

то это почти идеальный кандидат на упрощение. И дело даже не в ИИ: имеет значение любое упрощение, будь то скрипт или робот.

Поэтому так быстро сокращаются роли, где человек выполняет не мыслительную работу, а работу по передаче. 

И поэтому же новые технологии чаще всего сначала бьют по «среднему слою» — не по самым сильным специалистам, а по тем, чья ценность построена на скорости и повторяемости.

Почему ИИ меняет рынок сильнее, чем кажется

ИИ этот процесс вывел на новый уровень. Мы видим, как он ускоряет не только создание продукта, но и вход в профессию. Раньше, чтобы запустить проект, нужна была команда: разработчик, дизайнер, маркетолог, аналитик. Теперь часть этих функций можно собрать одному человеку или очень маленькой команде. 

Есть и другой момент. С одной стороны, стартовать проще. С другой, конкуренция резко растёт, потому что запускать что-то теперь может почти каждый. В итоге проектов становится больше, а выживают по-прежнему немногие.

Солопренёров слышали? Сейчас из каждого утюга рассказывают о том, как можно легко и быстро собрать MVP и запустить в прод. Отчасти да, это так. И это здорово, что теперь можно не ждать месяцы для пилота. Но на мой взгляд, всё не так просто. 

Если речь идёт уже не о прототипе, а о масштабировании небольшого проекта, то здесь пока что солопренёр один в поле не воин. 

И ещё один эффект, который уже заметен: среднее качество становится достаточным. Не везде нужен шедевр. Очень часто нужен просто нормальный, понятный и работающий результат. Это касается и контента, и интерфейсов, и части технических задач.

Где ИИ уже реально меняет ИТ

А теперь о том, как это касается нас, айтишников. 

На примере ИТ-профессий сейчас особенно хорошо видно, как автоматизируются те зоны, где мало сложных решений и много повторяемости.

Возьмём QA. Если раньше человек по очереди вручную прогонял один и тот же набор проверок, тыкал в интерфейс и смотрел, не сломалось ли что-нибудь, то сейчас это всё очень легко отдать автоматике. Особенно если речь о простых сценариях: открыл, нажал, проверил, закрыл. Это уже не та зона, где нужен большой человеческий талант. Это просто рутина, и именно рутина первой уезжает в автоматизацию.

То же самое с фронтендом. Если задача сводится к тому, чтобы быстро собрать типовой лендинг, калькулятор, SEO-страницу или ещё какой-нибудь огороженный угол для кода с низкой социальной ответственностью, то тут ИИ уже очень полезен. Можно быстро нагенерить такие вещи, допилить и не подключать к ним людей высокого уровня. 

Человек всё ещё нужен, но больше как ревьюер и архитектор, а не как тот, кто с нуля руками выпиливает шаблонные куски.

С аналитикой похожая история. Когда у команды уже есть нормальная база контекстов и метрик, когда понятно, что и как считается, аналитик всё меньше времени тратит на ручной SQL и скрипты на Python и всё больше — на разговоры вроде: «Посчитай мне это в таком-то городе, в таком-то разрезе, за такой-то период». ИИ здесь хорошо снимает техническую рутину, но не подменяет понимание, что именно вообще надо считать и зачем.

И с проектными функциями то же самое. Очень много проджектовской работы на практике — это банальное напомнить, пнуть, синхронизировать, уточнить, зафиксировать, потом ещё раз напомнить. И вот это как раз тот слой, который ИИ начинает снимать первым. 

Если у человека вся ценность в том, что он двигает карточки и следит, чтобы все не забыли про созвон, это слабая позиция. А если он реально понимает, что происходит в продукте и почему команда буксует, тогда уже другое дело. Это аналитика, а не функция.

Вывод такой: сильные специалисты в тех же ролях остаются нужны. Но их ценность уже не в том, что они выполняют руками большой массив работ, а в том, что видят систему, умеют проверять гипотезы, находить ошибки и принимать решения.

На мой взгляд, дольше всего живут профессии, где есть judgment, то есть человеческое суждение.

Это может быть архитектура сложных систем, сложная аналитика, сильный QA, который проектирует сценарии, а не просто кликает, продуктовые, HR, где важна оценка человека, а не только совпадение по ключевым словам, юриспруденция, где слишком много нюансов и последствий.

Но вот вопрос: что же, ручной труд в итоге никому не нужен?

Думаю, каждая волна автоматизации вызывает реакцию. Когда массовое становится дешёвым и доступным, люди начинают сильнее ценить то, что сделано лично, вручную, с участием человека.

Отсюда интерес к бумажным книгам, авторскому контенту, ручной работе, человеческому голосу и глубокой экспертности. Даже какой-то шероховатости в текстах. Это не романтика ради романтики, а способ отличить то, что легко штампуется, от того, что требует настоящего участия.

И я не только про нейрослоп, но и про разработку в том числе. Когда ИИ делает много среднего кода, который написан корректно, но не учитывает весь контекст, начинаешь от него уставать, так как именно ты тратишь часы на его проверку. И тогда хочется, чтобы пришёл Миша-сеньор и за пару часов написал нормально, чтобы не пришлось кликать кнопку «Принять» в Codex и переписывать промпт.

Что делать специалисту уже сейчас

Теперь к полезному. 

Самая практичная стратегия — не пытаться защитить старую профессию как памятник, а сделать себя труднее заменяемым.

Это означает несколько вещей.

Во-первых, нужно уходить от работы, которую можно описать как скрипт. Если ваши задачи можно отдать автоматизации почти без потерь, это повод расширять зону ответственности. Торопитесь.

Во-вторых, стоит развивать навыки, которые плохо копируются машинами:

• ответственность за результат;

• умение принимать решения;

• работа с неопределённостью;

• широкий кругозор;

• способность связывать разные части системы.

В-третьих, полезно быть не узким исполнителем, а человеком с несколькими опорами. Такой специалист не зависит от одной технологии, одного фреймворка или одной процедуры. Он понимает, как устроен продукт, бизнес и последствия решений.

Всё, эпоха глубокого погружения в одну тему прошла. Теперь достаточно разбираться по чуть-чуть, но в как можно большем количестве областей. 

На фоне этого, на мой взгляд, один из самых ценных навыков сейчас — это способность спокойно и последовательно адаптироваться. Потому что технологии будут меняться быстрее, чем привычные карьерные траектории. 

Недавно смотрел видео с братьями Либерман. Речь шла о том, есть ли будущее без ИИ. Если коротко, их мнение: «Нет». И я согласен. Так что сдавать назад уже нельзя. А вы что думаете?