Искусственный интеллект меняет разные профессии, и таксисты — не исключение. В Японии провели исследование: оказалось, что ИИ-подсказки помогают новичкам работать почти так же эффективно, как опытным водителям. Это ломает стереотип, будто технологии выгодны только высококвалифицированным специалистам.

Ученые из Токийского университета изучили мобильное приложение для таксистов, которое предсказывает, где будет больше всего пассажиров, и советует оптимальные маршруты. Оно сокращает время работы вхолостую и повышает доход. Но главный сюрприз — приложение сильнее всего помогает тем, у кого меньше опыта. Производительность новичков выросла на 7%, а вот ветераны почти не почувствовали разницы.

Результаты опубликованы в издании Management Science.

ИИ выравнивает правила игры, действуя как deskilling technology, — говорит профессор Ясутoра Ватанабэ. — Он компенсирует недостаток навыков у одних и снижает преимущество других. Это меняет ситуацию: раньше технологии чаще увеличивали разрыв между специалистами разного уровня.

Deskilling technology — технология, которая уменьшает зависимость результата от опыта человека, автоматизируя часть задач. Например, приложение для таксистов компенсирует недостаток знаний улиц у новичков.

Чтобы исключить влияние посторонних факторов — например, внезапного наплыва пассажиров в одном районе, — исследователи применили хитрый метод. Они анализировали данные таксистов, которые включали приложение случайным образом, в зависимости от того, где закончилась предыдущая поездка. Такой подход похож на медицинские испытания, где пациентов случайно делят на группы.

Выводы выходят за рамки такси. Если ИИ помогает новичкам догнать профессионалов здесь, то же самое может происходить и в других сферах. Например, юристы-ассистенты или лаборанты, анализирующие снимки, могут работать точнее с подсказками алгоритмов. Это шанс сократить разрыв между специалистами разного уровня.

Но есть загвоздка: многие таксисты-новички не стали пользоваться приложением, хотя оно могло бы им помочь. Возможно, они не доверяют технологиям или просто не хотят меняться. Если преодолеть этот барьер, эффект будет еще заметнее.

Компаниям стоит пересмотреть подход к обучению, — говорит профессор Кавагути. — Если ИИ берет на себя рутинные задачи, например, прогнозирование спроса, то ценными становятся другие навыки — общение, клиентоориентированность.

Это исследование полезно не только для таксистов. Оно показывает, что ИИ может снижать барьеры входа в профессию. Если алгоритмы помогают новичкам быстрее осваиваться, это меняет рынок труда:

• Сокращение неравенства — меньше разрыв между опытными и начинающими специалистами.
• Гибкость найма — работодатели смогут брать людей с меньшим опытом, но хорошими soft skills.
• Снижение стресса — новички меньше переживают из-за ошибок, если ИИ их страхует.

Главное — правильно внедрять такие инструменты, чтобы они не вызывали отторжения.

Все бы хорошо, но исследование не учитывает долгосрочные эффекты. Если ИИ слишком упрощает работу, у новичков может пропасть мотивация развивать навыки. Кроме того, выборка ограничена одной страной — в других культурах реакция на технологии может быть иной.

Ранее мы опубликовали 10 инновационных трендов в сфере транспорта.