На мой взгляд, любая IT-специальность, требующая нестандартных подходов, может быть роботизирована только на уровне автоматизации отдельных действий. К примеру, ИИ может эффективно собирать данные; другой сценарий его применения — автоматизация службы поддержки пользователя с помощью ботов. BI-системы анализируют данные — выявляют отступления от нормы (например снижение или рост продаж) и подмечают зависимости.
При дальнейшем развитии ИИ и нейросетей автоматизировать можно многие функции, но все процессы разработки, развертывания и интеграции останутся прерогативой человека. Во всем, что касается нешаблонного подхода, будут задействованы люди. Автоматизация — как калькулятор, который может взять на себя вычисления (даже сложные), но не решит саму задачу.
Визионеры рисуют будущее, в котором роботы создают новых роботов, сами их обслуживают и совершенствуются без участия человека, но такой сценарий кажется крайне маловероятным. Во-первых, текущего технологического уровня для этого не хватает, во-вторых, вряд ли возможна система, в которой контролирование автоматики человеком не останется хотя бы в виде дублирующей функции.
Каким будет IT-мир через 5 лет? Будет меняться интерфейс взаимодействия компьютера и пользователя — привычными станут не только визуальные и тактильные, но и вербальные и виртуальные. Появятся новые технологии и, возможно, новые языки программирования. Вероятно, с дальнейшим совершенствованием нейронных сетей принципиально изменится архитектура баз данных, табличное хранение и представление информации навсегда уйдет в прошлое. Но все еще будут существовать front-end и back-end-разработчики.
Если говорить о перспективе в 50 лет, вероятно, профессия IT-специалиста трансформируется радикально — он станет архитектором по взаимодействию и вербальному обучению квантовых компьютеров, где основной ценностью такого специалиста будет навык логического мышления.
Как сооснователь, который курирует в том числе IT-направление компании, я вижу, что в каршеринге может быть автоматизирована львиная доля задач — не все, но большая их часть. Более того, выживаемость игроков на этом рынке будет зависеть от компетенций в области IT. Аналогичная ситуация происходит в логистике, где высокая доля всех финансовых вложений приходится на технологии. Я думаю, что уже в течение 3 лет каршеринг будет настолько автоматизирован, что человеческое участие в управлении будет сведено к контролю за выполнением задач.
IT-специальности изначально были неразрывно связаны с роботами и компьютером. Айтишники довольно ленивы и постоянно роботизируют свои дела — в нашем стартапе работа автоматизирована на 80%. Но полная замена IT-специалиста роботом — утопия, поскольку роботы пока не научились создавать роботов. Если говорить о прогрессе IT-отрасли в ближайшие 5 лет, то я жду прорыва в автоматизированном поиске ошибок в коде программ.
Мы используем искусственный интеллект сразу в нескольких направлениях. Например, в процессе открытия расчётного счёта ИИ распознает фотографии и сканы документов. Этот сервис только запускается, но в скором времени он будет распознавать около 200 тыс. страниц в месяц. Сотрудники онлайн-офиса в ежедневной работе используют чат-бота — через него проходят все сообщения клиентов, он анализирует текст обращения и подсказывает специалисту ответы. Полностью отдать общение с клиентами компьютеру пока нельзя — если пользователь эмоционален, чат-бота лучше не использовать. Хотя уже есть алгоритмы, помогающие ботам определять тональность речи клиента — по некоторым наборам слов, восклицательным знакам, капслоку.
Самый главный тренд для всех банков — принятие решений на основе анализа данных. Это поиск неявных закономерностей в клиентском поведении на основе большого набора на первый взгляд не связанных данных и прогнозирование на основе машинного обучения.
Есть широко распространенное мнение, что айтишников нельзя заменить роботами. На самом деле эта отрасль уже роботизирована более, чем многие другие сферы, просто в IT аналогом роботизации является автоматизация и исключение ручной работы. Во-первых, сами айтишники не любят делать работу по второму разу. Во-вторых, большая часть IT работает на бизнес, где много типовых задач: раньше каждая компания делала себе системы бухгалтерского и складского учета, а теперь покупает «1С» или SAP. Не автоматизируется решение бизнес-задач, диагностика сложных проблем и сбоев, обслуживание «железа», проекты «под ключ».
Если говорить об IT-специалистах, то пропадает средний класс. По-прежнему сохраняется потребность в специалистах высокого уровня — и уровень этот за счет глобализации растет. А тем, кто не дотягивает, остаётся заниматься обслуживанием тех самых типовых решений.