Почему способность заказчика сделать работу с AI ещё не означает исчезновения подрядчика

В последнее время всё чаще встречаю довольно занятный прогноз: скоро заказчики научатся пользоваться AI достаточно хорошо, чтобы перестать нанимать специалистов. Зачем платить программисту, техническому писателю, аналитику или консультанту, если можно поставить задачу Claude, получить результат и заниматься своими делами?

Технически в этом рассуждении есть доля истины. Сегодня человек действительно способен самостоятельно сделать то, для чего ещё несколько лет назад ему пришлось бы искать специалиста. Проблема начинается в тот момент, когда из технической возможности почему-то автоматически выводят экономическую целесообразность.

Я много работаю с AI и при этом совершенно не наблюдаю массового исчезновения заказчиков. Наоборот, заказчики продолжают приносить мне работу, хотя многие из них прекрасно знают о существовании ChatGPT, Claude и других инструментов. Причина довольно прозаическая: наличие AI не отменяет ни сложности задачи, ни времени на её выполнение, ни необходимости понимать, что именно получилось на выходе.

Хороший пример из моей основной работы связан с подготовкой документации для оценки по ОУД-4. Теоретически заказчик может купить подписку на хорошую модель, загрузить туда ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408, описание системы и попросить подготовить комплект документов. Модель совершенно точно напишет много текста, причём местами весьма убедительного.

Только ОУД-4 не сводится к производству убедительного текста. Нужно понимать границу объекта оценки, функциональные требования безопасности, интерфейсы, архитектуру, жизненный цикл, управление конфигурацией, представление реализации, анализ уязвимостей и связи между всеми этими сущностями. Нужно собирать информацию у разработчиков и инженеров, обнаруживать противоречия, понимать, каких данных не хватает, задавать дополнительные вопросы и следить, чтобы один документ не начал противоречить другому.

Самое неприятное состоит в том, что AI способен очень правдоподобно заполнить пробел там, где данных вообще нет. Если человек не знает предметную область, красивый результат легко принять за правильный.

Поэтому заказчик вполне может делать ОУД-4 самостоятельно с AI. Вопрос только в том, сколько времени ему потребуется, чтобы сначала приобрести квалификацию специалиста, способного проверить работу AI. После этого возникает следующий вопрос: зачем руководителю или владельцу бизнеса тратить собственное время на превращение себя в специалиста по ОУД-4, если эту работу можно отдать человеку, который уже обладает нужной квалификацией и дополнительно использует AI для ускорения работы?

Недавно у меня был совсем другой эксперимент. Для заказчика нужно было развернуть сервер и приложение, и значительную часть технической работы я выполняла с помощью Claude Code. Claude помогал разбираться с инфраструктурой, командами, контейнерами, конфигурацией, деплоем. Мы дошли до работающего приложения.

Получается ли отсюда, что DevOps-инженеры больше не нужны, потому что технический писатель с Claude смог развернуть приложение на VPS? Нет. Я потратила на эксперимент несколько дней, контролировала происходящее, принимала решения, проверяла результат, исправляла возникающие проблемы и вручную выполняла часть действий. В отдельных местах AI ошибался, в других ему не хватало контекста, а некоторые решения вообще нельзя было передать модели, потому что они зависели от внешних сервисов, кабинетов и человеческого выбора.

Claude значительно расширил мои возможности. Он позволил мне выполнить задачу, которую без него я, скорее всего, передала бы профильному специалисту. Это реальное изменение рынка, и делать вид, что его нет, бессмысленно. Но отсюда всё равно не получается универсальная модель «заказчик теперь всё сделает сам».

Я, например, технически могу самостоятельно заниматься продвижением, бухгалтерией, дизайном, администрированием серверов, писать программный код и осваивать ещё десяток областей с помощью AI. Только в сутках по-прежнему двадцать четыре часа. Если я потрачу их на бухгалтерию и настройку инфраструктуры, я не потрачу их на работу, которая приносит мне больше денег или требует моей основной квалификации.

В этом месте почему-то забывают, зачем вообще существует разделение труда. Мы нанимаем специалистов не только потому, что совершенно не способны сделать их работу. Мы покупаем чужое время, накопленный опыт, скорость, ответственность и возможность самим заниматься более дорогой для нас деятельностью.

Конечно, часть подрядчиков AI действительно выбьет с рынка. В первую очередь там, где задача маленькая, типовая, хорошо формализованная, цена ошибки невелика, а результат легко проверить. Если мне нужно получить простую картинку, написать элементарный скрипт или обработать небольшой текст, я уже могу решить, что искать подрядчика дольше, чем сделать самой с AI.

Именно поэтому особенно сильно может сократиться рынок мелких заказов. Там заказчику действительно проще открыть модель и получить приемлемый результат за полчаса. Человек, который раньше продавал исключительно механическое производство такого результата, оказывается в сложном положении.

Но с ростом сложности задачи начинает работать другая экономика. Если специалист раньше тратил на проект сто часов, а с AI тратит сорок, совершенно не очевидно, почему заказчик должен теперь самостоятельно потратить эти сорок часов. Гораздо рациональнее купить сорок часов специалиста, который одновременно знает предметную область и умеет использовать AI.

Поэтому я бы не хоронила подрядчиков. Я бы хоронила гораздо более конкретную модель подрядчика, который продаёт только свои руки.

AI действительно снижает стоимость производства первого результата. Вместе с этим растёт стоимость способности поставить правильную задачу, собрать исходные данные, увидеть ошибку, сопоставить несколько источников, принять инженерное решение и отвечать за итог.

Заказчик теперь действительно может сделать гораздо больше самостоятельно. Но возможность самостоятельно выполнить работу и желание превратить выполнение этой работы в собственную профессию являются совершенно разными вещами.

И пока время человека остаётся ограниченным ресурсом, разделение труда никуда не исчезнет. Изменится только то, за какую часть работы люди будут готовы платить друг другу.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: