Кому реально выгодна эра ИИ и при чём здесь твоя зарплата [ч.1]

По первой вышке я экономист и мне всегда было интересно вникать, как глобальные процессы влияют на кошельки людей, почему одни страны богаче других и т.д.

И так удачно сложилось, что после универа я ушёл в эйяй, который внезапно стал одним из главных экономических процессов 21 века: он перестраивает глобальный рынок труда и меняет то, как компании зарабатывают деньги.

Поэтому я подготовил для вас серию о том, как с эйяем меняется экономика, как технические революции влияли на людей раньше и что нам всем делать.

Поехали!

Создание ИИ очень похоже на процесс в 1980–1990-е, когда к глобальному рынку труда подключили около 1,5 млрд работников из Китая, Индии и стран ex-СССР. То есть за довольно короткий период мир получил почти х2 людей, которые конкурируют между собой за работу, особенно в базовых и средних по квалификации задачах.

Именно тогда взлетел аутсорсинг: стало дешевле перенести производство туда, где рабочая сила стоит копейки, чем держать заводы у себя. Поэтому айфоны собирают в Китае, одежду шьют в Бангладеш, а код пишут в самых разных странах, где ставка разработчика ниже.

Что это дало в цифрах?

Доля трудящихся в национальных доходах начала падать, а доля тех, кто владеет капиталом и активами, выросла.

Очень упрощённый пример: сборщиков айфонов в США уволили, они пошли работать в макдак или на менее оплачиваемую работу. Айфоны стали собирать в Китае за мЕньшие зп, а маржа от экономии ушла в карманы акционеров Apple.

Принято считать, что инновации приносят бизнесу прибыли. Но правда в том, что бизнесу часто выгоднее давить на зарплаты через вынос производств, чем вкладываться в развитие людей и инновации. Прибыли от этого растут, а от инвестиций в работников и их условия - не всегда.

Теперь вместе с дешёвой рабочей силой к глобальному рынку подключается ИИ.

И у него есть важная особенность: он не просто конкурирует с людьми в одной сфере, он теоретически конкурирует со всеми сразу. Не важно, где ты сидишь: в Москве, Берлине или ЛА. Если часть задач можно отдать модели, это усиливает давление на твой грейд и ставку.

При этом, как и в 80-90-е, не все проиграют одинаково и не все выиграют одинаково:
• те, чей труд легко формализовать и заменить алгоритмами, окажутся под большим давлением по зарплате и по условиям. Условно: хороший кодер с нулевыми софт скиллами;
• те, кто умеет строить, внедрять и использовать ИИ как мультипликатор своей пользы для бизнеса, будут только дорожать.

Завтра разберём, как капитализм относился к инженерам в прошлые техреволюции: кто вырос по доходам, кто стал дешёвой рабочей силой и какие параллели видно с текущей волной ИИ.

Если интересно, обязательно ставьте , чтобы я понимал, что контент заходит!

Это #зеленыйвторник - моя рубрика про то, как расти в деньгах и карьере в IT без вечных переработок.

@andriyanov_leads