A mesterséges intelligenciával (AI) foglalkozó cégek hatalmas kijelentéseket tesznek arról, hogy eszközeik képesek helyettesíteni az emberi munkát.

Egyes munkákat automatizálják, másokat "kibővítenek". A világ legnagyobb cégeinek főnökei óriási összegeket fordítanak ezekbe az eszközökbe, részben azzal a tudattal, hogy ezzel spórolhatnak a létszámon.

A „lakás az új fel” – azt mondják nekünk a vállalati munkaerő méretét tekintve, amikor a befektetők azt kérdezik, hogy a munkát újoncoknak kell-e elvégezniük – vagy ehelyett „AI-ügynökök” seregeinek, virtuális munkásoknak, akiknek bizonyos szerepeket kell ellátniuk, és néhányan viszonylag képzettek.

Ha félig is igaz, az mindannyiunkra hatással lesz, ágazatokon és egyéni karriereken átívelően, és talán hamarabb megtörténik, mint gondolnánk.

Nobel-díjas közgazdászok a közelmúltban figyelmeztették a világot, hogy „most kell cselekednie”,külsőannak biztosítása érdekében, hogy a mesterséges intelligencia emelkedő életszínvonalhoz vezessen, és ne a munkahelyek nagyarányú kiszorításához, és a múlt hónapban a londoni vállalkozások figyelmeztették, hogy nehezen találják meg a szükséges készségeket, mivel a mesterséges intelligencia megzavarja a munkaerőpiacot.

Még korai napok vannak, de már vannak figyelemre méltó minták az adatokban.

Ez a diagram az iparági viszonyítási alapja annak, hogy a különböző modellek hogyan tudják végrehajtani az emberek által korábban elvégzett feladatokat, jelen esetben a számítógépes szoftverek használatát és fejlesztését.

Ez a mérés azt mutatta, hogy három évvel ezelőtt a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) csak másodpercekig vagy percekig voltak képesek megbízhatóan végrehajtani azokat a feladatokat, amelyeket az embereknek kellett elvégezniük. Mostanra egyre inkább képesek egy-egy óra alatt meglehetősen összetett feladatokat elvégezni.

Mostanra egyes LLM-ek problémákat találhatnak egy kriptovaluta-szerződésben, sőt magát a modellt is kifejleszthetik és racionalizálhatják, ami egy embernek több órát vesz igénybe.

A modellek legújabb generációja körülbelül a következő évben kezdheti meg a teljes fejlődést. Ez csak szoftveres kódolás, de ugyanez a fajta minta látható egy korábbi szakaszban a pénzügyi elemzéseknél, a korai szakaszban lévő jogi munkáknál, sőt néhány belépő szintű kreatív iparági állásnál is.

Mit jelent ez a munkahelyekre nézve? A legalaposabb elemzések az Egyesült Államokból származnak, négy év adatait használva a foglalkoztatási eredmények életkor szerinti bontásában a mesterséges intelligencia hatásának leginkább kitett (beleértve a szoftverfejlesztőket és az ügyfélkapcsolati képviselőket) és a mesterséges intelligencia hatásának legkevésbé kitett foglalkozások (egészségügyi dolgozók, gyermekgondozók, fodrászok) körében.

A Stanford Egyetem bér- és állásadatok elemzése szerint a ChatGPT széles körben elterjedése óta a 22 és 25 év közöttiek foglalkoztatása 2,7%-kal csökkent, és 12,8%-ra emelkedett a mesterséges intelligencia által leginkább kitett szektorokban, például a pénzügyekben, a szoftverekben és a kreatív iparágakban.

Nem minden közgazdász ért egyet azzal, hogy ezt más tényezők, például a kamatláb emelkedése is megmagyarázhatja.

A ChatGPT és más LLM-ek elindítása óta az online álláshirdetések is érintettek.

Sok más tényező is van itt, a kamatoktól az adókig, azonban van valami figyelemreméltó az OECD legutóbbi elemzésében az álláshirdetések között a kissé eltérő mutatószámú, erősen kitett ágazatok (pl. telemarketing és jogi szolgáltatások) és a kevésbé kitett ágazatok (építőipar, takarítás és élelmiszer-előkészítés) között.

Az Egyesült Királyságot ez az intézkedés igen jelentős mértékben érintette egy olyan időszakban, amikor a kamatlábak stabilak voltak vagy csökkentek. Ez is megelőzi az állambiztosítás tavalyi emelkedését. A legtöbb nemzetközi intézkedés tekintetében az Egyesült Királyság szolgáltatási szektorának koncentrációja ki van téve a mesterséges intelligencia munkahelyek esetleges megszűnésének.

Az AI-használatot "tokenekben" mérik, amelyek kis szövegrészek, amelyeket a mesterséges intelligencia rendszerek a nyelv megértésére, elemzésére és generálására használnak. Átlagosan egy token nagyjából egy angol szó háromnegyedének felel meg.

2026-ban elképesztő mértékben nőtt a mesterséges intelligencia használata, és a tokenhasználat növekedése jócskán felülmúlta a csökkenő „tokenenkénti költséget”.

A világ vezető mesterséges intelligenciát használó vállalatai „token ranglistákat” alkalmaztak, hogy megpróbálják rávenni alkalmazottaikat, hogy a lehető legtöbb termelékenységet növeljék a legfejlettebb modellekkel.

Az elmúlt néhány hónapban billió, sőt néha több ezer billió tokent (kvadrilliókat) használtak fel elsősorban „ügynöki használatra”, azaz olyan ügynökökre, amelyek automatikusan képesek feladatokat végrehajtani. A probléma itt az, hogy hihetetlen számlák gyűltek össze, olyannyira, hogy ezek közül a vállalatok közül sok mostanra megkezdte ezeknek a modelleknek a használatát.

Ez fontos. Ez azt mutathatja, hogy vannak korlátai az automatizálható munka mennyiségének. A virtuális munkások drágábbak lehetnek, mint az emberiek. Feladattól függ.

Az egyik tényező, amire figyelni kell, az, hogy sok vállalat, köztük a nyugatiak is, a mesterséges intelligencia sokkal olcsóbb formáira tér át, amelyek a piacon szabadon elérhető kínai modellekből származnak.

Tehát sok a bizonytalanság, de néhány egyértelmű tendencia látszik.