İşin Fiziksel Olması Neden İşini Güvende Kılıyor.

Ticari bir elektrikçinin haftası, iki biri birinden farklı iş türünden oluşur. Pazartesi yeni bir inşa: boru kanalları, pano programları, bir dizi çizim, mürettebatın birkaç yüz kez yaptığı bir sıra. Salı ise çatı biriminin sürekli tripp ettiği yaşlı bir ofis binasının bodrumundaki bir servis çağrısıdır; çizim yok, telefonunda sinyal yok ve sorunu “bir ses çıkarıyor” diye tarif eden bir bina mühendisi.

Aynı adam. Aynı lisans. Aynı aracın içindeki aynı aletler.

Pazartesi işi, yapay zekânın öğrenebileceği bir örüntü içerir. Salı işi ise kimse tarafından yazılmamış şeye dayanır.

Son sekiz yılda ticari mürettebatlar için yazılım geliştirdim; bu da haftamın çoğunu bu işin binlerce şirkette nasıl yapıldığını izleyerek geçiriyorum. Sürekli karşılaştığım şey, neredeyse herkesin işleri yanlış boyutta sınıflandırması.

|

İşin fiziksel mi yoksa bilgi temelli mi, işçi sınıfı mı yoksa beyaz yakalı mı, el mi yoksa kafa mı gerektirdiğini sorarız. Gördüğüm tüm AI maruziyeti sıralamalarının ardındaki çerçeve bu ve meslekler için rahatlatıcı, masa başındaki herkes içinse ürkütücü bir cevap veriyor.

Ama bu yanlış kesim. AI maruziyetini tahmin eden soru çok daha az iltifatkar: Aynı durum ne sıklıkla tekrarlıyor?

TEKRAR, AI MARUZYIYETİNİ SÜRÜYOR

Yaka türünü bir yana bırakın, işte maruziyet araştırmaları ne gösteriyor.

Microsoft Research, 785 mesleği, üretken yapay zekânın işin ne kadarını gerçekten dokunabildiğine göre puanladı. Tercüman ve çevirmen, listeyi başaran meslek. Hemen ardından tarihçiler ve yazarlar geliyor. Bu, onlarca yıldır teknolojinin asla değiştiremeyeceğine inandığımız, nitelikli, düşünerek geçinen işler. Listeyi, iş sürekli tekrarlayan örüntüler üzerinde işlediği için onlar açıyor.

Bu arada, yazılım geliştiriciler, herkesin en önce yok olacağını varsayduğu muhasebe memurları ve operatörlerden daha yüksek AI maruziyeti puanı alıyor. Yazılım geliştiriciler maruz kalıyor çünkü kodun çoğu daha önce, kamuda, devasa hacimde yazılmış.

Çatı ustaları en az risk altında, 785’in 770.sinde sıralanıyor, çünkü işleri her işte değişiyor. Bir çatı ustası, eski çatı kaldırıldıktan sonra ortaya çıkan şeye—çürümüş iskele ya da kimse bilmediği bir sızıntı—dayalı kararlar verir.

Bu sıralamada yaka türü önemli değil. Önemli olan, işin ne kadarının tekrarladığı.

AYNI MESLEK, İKİ GERÇEK

Aynı mesleğin ortadan ikiye bölünmesinin nedeni bu. Yeni inşa, sıralanmış, spesifik edilmiş ve onlarca yıldır stabil kalan en iyi uygulamalarla yönetilir. Yapılmış ortamın en örüntülü işi ve sektördeki herkesin şu an beklediğinden çok daha hızlı AI’ı emecek.

Servis işi bunun tam tersi. Bir teknisyen, kimse tarafından belgelenmemiş, artık var olmayan bir şirket tarafından kurulan bir sistemin yanına yürür ve sorunu, çıkardığı ses ve o sesi daha önce defalarca duyduğu yıllar üzerinden teşhis eder.

Biri bir örüntü. Diğeri ise çamur içindeki bir yargı kararı.

İŞE GÖRE SINIFLANDIRIN, RÖLÜ DEĞİL

Çoğu AI planı bir mesleği tek bir şey olarak ele alır, böylece servis tarafında AI’ın yapabileceğini abartır ve inşa tarafında altını çeker.

Neredeyse kimse tamamen tek bir şey olan bir işe sahip değil. Herkesin göz ardı ettiği operatör, günün bir kısmında gerçekten tekrarlayan işler yapar, bir kısmındaysa Cuma günü saat 16.00’da eldeki tek teknisyeni alacak iki öfkeli müşteriden hangisinin seçileceğine karar verir—bunlardan birinin hizmet anlaşmasını yenilemesine üç ay kaldığını bilmeyi gerektiren bir karar.

Kuruluşunuzu rolüne göre sınıflandırırsanız, yanlış insanları işten çıkarır ve yanlış işi korursunuz. Yerini dolduramayacağınız yargıları olan insanları işten çıkarır ve bir AI modelinin geçen çeyrekte fısıldayarak emdiği işi korursunuz.

Kuruluşlar işe göre sınıflandırmalı. Ekibinizin yükündeki herhangi bir görevi alın ve sorun: Bu tam olarak aynı durum kaç kez daha önce karşılaştı ve doğru cevap hiç değişti mi? Yüksek tekrar ve stabil cevaplar, iş unvanından bağımsız olarak AI’ın geldiğini—ve yakında geldiğini gösterir. Düşük tekrar ya da kimse tarafından yazılmamış bağlama göre değişen cevaplar, dayanıklı bir şeye bakıyor olduğunuz anlamına gelir.

MÜHENDİSLER BUNU İLK HİSSETTİ

Ben bir yazılım şirketi yönetiyorum, bu yüzden mühendislerim bunun ilk hissedenlerdi.

Bir yıl önce, tüm gün temiz ve verimli kod yazan bir mühendis, tam da istediğimiz şeyi yapıyordu. Bugün, eğer tüm gününü böyle geçiriyorsa, bir şeyler ters gidiyor. Kod yazmanın, yaptıklarımızın en kalıplaşmış işi olduğu—anlaşılır şekilde en çok örnek, en çok örnekleme ve saat başına en az yenilik barındıran alan olduğu ortaya çıktı.

Kalan kısım zor olan kısım: sorunu çerçevelemek, neyin inşa edilmeye değer olduğuna karar vermek, farklı düşünen birine bir ödünleşimi açıklamak ve hızlı, yetenekli ve son derece kendine güvenen genç çalışanlar gibi davranan bir dizi ajanı yönetmek.

Yazılım konferanslarında iyi karşılanmayan şeyi söyleyeceğim: Bir zanaatkar olmak, şu anda bir yazılım geliştiricisi olmaktan daha güvenli bir bahis. Yazılımın daha az önemli olması için değil, geliştiricinin gününün servis teknisyeninin gününden çok daha kalıplaşmış olması ve kalıbın yapay zekâ tarafından kitleleşen şey olması için.

İKİ LİSTE HAZIRLA

Bir alıp ekibin işini iki listeye ayırın: tekrarlayan durumlar ve tekrarlamayan durumlar.

İlk liste otomasyon yol haritanızdır ve muhtemelen beklediğinizden daha uzun ve daha kıdemli. İkinci liste gerçek rekabet pozisyonunuzdur ve muhtemelen stratejik olarak hiç düşünmediğiniz insanlar tarafından sahip tutuluyor: nihai faturayı her zaman tartışan genel müteahhidi bilen tahminci, duvardan arızalı bir kompresörü duyabilen servis teknisyeni.

Ardından insanlarını hangi listede olduklarını ve bunun için ne yapmaları gerektiğini söyleyin. Bu konuşma rahatsız edici ve çoğu lider ondan kaçınıyor; işte ekiplerinin en kötü sonucu sessizce sonuçlandırmasının nedeni de bu.

Bu süreçten sağlanan iş, ellerinizle yaptığınız iş değil. Her seferinde neredeyse aynı olmayan iş.

Steve Chew, BuildOps’un kurucu ortağı ve baş strateji sorumlusudur.