Tízegynéhány éve tartja rettegésben világszerte a dolgozó kisembereket a mesterséges intelligencia. Arra azonban valószínűleg kevesen számítottak, hogy az MI akkorát robban, hogy megalkotóit is elsöpri. Elsőként épp az informatikai szakmákban okozott és okoz radikális változásokat.

A Gartner már évekkel ezelőtt elkezdte pedzegetni, hogy az MI szinte minden területen a munkaerőpiac fontos szereplője lesz. Néhány év alatt a rettegés a legfelső szintig jutott: manapság már egy felső vezető sem lehet biztos abban, hogy az MI nem jobb nála.

Persze ahogy egyre több minden látszott a generatív vagy prediktív MI lehetőségeiből, a vélemények is árnyalódtak. A Gartner egy 2024-ben kiadott elemzése például azt jósolja, hogy bár a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hatása nagy lesz, és először a szoftverfejlesztést fogja érinteni, nem felszámolja a szakmát, hanem átalakítja. A generatív MI és a agentic AI eszközök új szerepköröket hoznak létre, új lehetőségeket teremtenek a szoftverfejlesztésben és -üzemeltetésben.

Mit mutat a gyakorlat?

A Hays egy az idei trendeket felvázoló elemzésében arra hívta fel a figyelmet, az MI készségek iránti kereslet minden szakmában növekszik, ám ez a skill csak akkor ér valamit, ha folyamatos tanulással párosul. A brit központú HR-szolgáltató egy online kérdőív segítségével közel 10 ezer technológiai szakértő szondáz folyamatosan, hogy ők milyen jövőt látnak maguk előtt az MI-korszakban.

A válaszok megerősítették a Gartner jóslatát. Bár a Hays kutatásából is kirajzolódott egy rangsor (lásd alább), ami az MI egyes pozíciókra gyakorolt hatását mutatja, a HR-tanácsadó cég szakértője a Computerwochénak hangsúlyozta: a helyzet bonyolultabb annál, mint azt egy ilyen lista vagy a nyilvános viták sugallják. A technológiai szakértelem nem válik elavulttá, csak a rutinfeladatok szorulnak háttérbe, míg például a rendszerarchitektúrák kezelése vagy a platformműködés átlátása felértékelődik.

Ez azt jelenti, hogy például a leginkább érintett szakmák (RPA mérnökök, Java fejlesztők, szoftvermérnökök stb.) esetében bizonyos, amúgy általában 'nemszeretem' tevékenységeket – például a dokumentáció-készítést, a tesztesetek generálását, a szkriptelést vagy a hibakeresést –, hamarosan teljes egészében rá lehet bízni az MI-re.

Azaz nem szabad kizárólag szakmai területekben gondolkodni. Ahhoz, hogy tisztább képet kapjuk az MI hatásáról, minden pozíciót le kellene bontani részfeladatokra, és az azokra gyakorolt hatást vizsgálni.

Ezt a mélyebb elemzést még olyan szakmáknál is érdemes elvégezni, melyeket az MI kevésbé érint (vagy: jelenleg úgy látjuk, hogy kevésbé érint). A biztonsági mérnökök munkakörét a Hays kutatása szerint például kismértékben befolyásolja, de vannak olyan részfeladatai, amiket egy LLM-alapú megoldás is jól el tud(na) látni: például a biztonsági szabályzatok megírása és aktualizálása – természetesen emberi kontrollal.

Az együttműködési keretek kialakítása nehéz

Az emberi munka és az MI integrálása azonban csak elméletben egyszerű, a megvalósítás szinte minden esetben és különösen nagy szervezetekben bonyolult folyamat. Hatalmas legacy környezetet, összetett függőségeket, rengeteg interfészt, kialakult folyamatokat kell elemezni ahhoz, hogy az MI ne zavart okozzon, hanem valóban segítsen. A cél ilyenkor is a komplexitás csökkentése kell legyen.

Szintén okozhat nehézséget az emberi ellenállás. Az informatikai szakemberek, különösen a szoftverfejlesztők szorosan kötődnek, sőt azonosulnak a munkájukkal. Ha azt érzik, hogy az MI miatt elvesztik az irányítást, az jelentősen csökkentheti az MI-bevezetéssel elérhető hatékonyságjavulást.