Способ автоматизации среднеквалифицированного труда

Ранее я не раз писал о том, что машинное обучение в первую очередь автоматизирует дорогой труд квалифицированных сотрудников. А вот дешевый неквалифицированный труд чаще всего роботизировать оказывается нерентабельно. В текущей ситуации не имеет никакого смысла заменять условного грузчика-мерчендайзера из Пятерочки на человекоподобного робота. Такие вложения никогда не отобьются.

Эксперименты с заменой кассиров на кассы самообслуживания, а также идея магазинов от Amazon, в которых вообще нет кассы, идут уже давно. Но нужно понимать, что кассиры, таксисты, мерчендайзеры, пешие курьеры — это по-прежнему супер-низкоквалифированный и низкооплачиваемый труд. И хотя многие компании сейчас пытаются запустить магазины без людей и такси без водителей, дело идет очень туго, потому что экономика не сходится, и еще долго не будет сходиться.

И если автоматизация работы на рынке сложных инженерных задач (дизайнеры, фотографы, операторы, копирайтеры, разработчики, инженеры, специалисты по 3D-эффектам, 3D-моделированию и т.д.) сейчас идет полным ходом, с помощью машинного обучения, дронов и прочих инструментов автоматизации, то что происходит на рынке специалистов средней квалификации?

Это прослойка между кассиром и инженером: многочисленные сотрудники заводов, автослесари, сантехники, электрики, крановщики, мебельщики, плотники и так далее.
Работа, которую может выполнить не каждый, нужно иметь какой-то опыт и проходить обучение. При этом, в отличие от высококвалифицированного труда, где на входе человек получает информацию, и на выходе тоже выдает некую информацию в цифровом виде, среднеквалифицированные работники контактируют непосредственно с реальным миром, и продукт их труда всегда осязаем.

Получается, что здесь автоматизацией через одни только алгоритмы не отделаешься. Зато автоматизировать этот труд становится уже более выгодно, чем возиться с кассирами и таксистами — зарплата у этих специалистов в 3-4 раза выше.

Тогда каков выход?
Помните стартап Magic Leap, который собрал 2 млрд. долларов инвестиций без работающего прототипа? Их идея была в легких и компактных очках дополненной реальности, которые, по первоначальной задумке, должны были создать новый класс компьютерных игр. В эту же гонку потом включился и Microsoft с их Hololens.

Довольно быстро стало понятно, что эти очки еще не скоро потянут хоть сколько-нибудь внятные игры, и решено было переключится на продукты для бизнеса. Были идеи создать ПО для инженеров, чтобы в режиме реального времени иметь возможность коллективно рассматривать 3D-проект двигателя для автомобиля или электрогенератора для гидроэлектростанции — и сразу вносить в него коррективы. Из этого вроде как может получиться рынок, но опять же, с крайне ограниченным спросом, который пока растет очень медленно.

Поэтому следующей гипотезой создателей AR-очков является разработка «внешнего мозга» для специалистов среднеквалифицированного труда.

Концепция в следующем: чтобы снизить расходы на рабочую силу среднего звена, нужно насытить этот рынок большим количеством людей, которые готовы на нем работать. Повысится конкуренция и зарплаты, соответственно, упадут.

Но как это сделать? Путем создания некоего киборга. Симбиоза человека (вчерашнего доставщика Яндекс.Еды) и очков дополненной реальности, которые будут его внешним мозгом. Очки будут в реальном времени подсвечивать визуальные инструкции для работника. Возьми это, пройди сюда, закрути гайку вот здесь, тут замерь давление, тут промажь герметиком, и так далее. При этом человека практически не нужно обучать, достаточно лишь физического здоровья. Вся его квалификация и опыт теперь будут находиться внутри очков и принадлежать корпорации.

Звучит конечно пугающе, но посмотрим, получится ли это сделать. Пока это лишь рабочие гипотезы. Ответы мы узнаем через 2-3 года.

Фото источник