O mulțime de oameni de birou se liniștesc cu întrebarea greșită. Tot întreabă dacă AI le poate face jobul întreg. Nu ăsta e pragul pe care îl va folosi angajatorul lor. Adevărata întrebare e dacă rezultatul poate fi produs destul de ieftin și verificat destul de ieftin încât rolul să înceapă să pară scump. Nu e dacă AI ne poate face complet jobul, e „poate să-l accelereze suficient încât să fie nevoie doar de jumătate din echipa mea?”. Fiindcă răspunsul la asta, din păcate, e da.
Asta contează fiindcă o bună parte din munca de birou ajunge deja în formă care poate fi verificată. O notă de piață, o ciornă, o trecere prin documentație, un rezumat de research. Un slide deck. O corectură de cod de rutină cu criterii de acceptare clare. Munca manuală din spatele acestor rezultate poate fi încă reală, dar produsul finit e adesea destul de lizibil încât o persoană mai senior să-l poată inspecta, să corecteze eșecurile evidente și tot să cheltuiască mai puțin decât vechiul cost total al muncii.
Ăsta e mecanismul la care oamenii nu vor să se uite fix. AI nu trebuie să înlocuiască încrederea, judecata sau contextul dintr-o dată. Trebuie doar să facă o parte destul de mare din prima trecere producibilă de o mașină, încât un singur reviewer să poată supraveghea ce înainte cerea mai mulți oameni care produceau de la zero. În practică asta înseamnă mai puțini analiști, mai puțini coordonatori, mai puțini scriitori juniori, mai puțini coderi juniori care fac munca de curățenie, și mai multă presiune pe cei rămași să valideze rezultatul mașinii în loc să genereze fiecare linie ei înșiși.
Vezi deja tiparul în fluxul de lucru obișnuit. Un manager avea înainte nevoie de un analist ca să adune materialul-sursă, să scrie memoul intern și să contureze prima recomandare. Acum analistul poate că tot există, dar probabil poate să servească mai mulți manageri deodată. Sau managerul are nevoie de mai puțini analiști. Același lucru se întâmplă la code review. Un om tot contează, uneori mult, dar omul e tras în sus spre validare, edge case-uri și responsabilitate, în timp ce prima trecere ieftină e generată în altă parte.
De-asta munca de birou e mai expusă decât vor oamenii să recunoască. E fiindcă munca de informație era înainte scumpă. Organizațiile trebuiau să plătească oameni pentru prima trecere fiindcă nu exista alt mod să o obții. Odată ce prima trecere devine ieftină, valoarea rolului e judecată mai aspru. Rolul nu mai e cotat în jurul producerii de limbaj organizat. E cotat în jurul asumării, al verificării și al consecințelor.
Contrastul cu arta și cu altă muncă greu de specificat ar trebui să rămână îngust. Munca vizuală bună e încă mai greu de descris precis și mai greu de verificat ieftin decât textul, logica unei foi de calcul sau schimbările de cod de rutină. Asta nu face munca creativă imună. Înseamnă doar că logica de comprimare e cea mai puternică acolo unde succesul e ușor de descris, iar eșecul e ieftin de inspectat.
Munca ce supraviețuiește mai bine stă mai aproape de realitate. Are în grijă sisteme, semnează rezultate, absoarbe consecințe și se descurcă cu context dezordonat care nu intră frumos într-o coadă de review. E mai greu de comprimat jobul celui care trebuie să valideze un sistem fizic, să gestioneze un conflict cu un client în direct, să-și asume răspunderea pentru o pană sau să ia o decizie când datele de intrare sunt incomplete, iar costul greșelii e real. Dacă e ceva, face și mai vizibile gâtuirile umane rămase. La ingineri, de exemplu, scade mult costul scrisului de cod (chiar și de designuri), crescând în același timp valoarea oamenilor care pot adapta și duce ceva la capăt. A fi un om end-to-end, cineva care poate lua o idee sau o funcționalitate, să o spargă în multe componente și apoi să le poată prioritiza și executa, asta înseamnă acum ingineria software. E puțin probabil să mai scrii mult cod, mai ales cu cât AI devine mai bun la asta. Dar va trebui să înțelegi tipare, designuri, tooling... și să pui totul cap la cap.
Da, AI de unul singur nu va construi nimic. Dar un om cu AI va construi ce făcea înainte o echipă de 10. Așa că, celor 9, poți spune categoric că AI îi înlocuiește.