Каждая волна технологических изменений сопровождается знакомым прогнозом: на этот раз рабочие места исчезнут навсегда. Однако история автоматических кассовых аппаратов (ATMs) и их влияния на профессию банковского кассира показывает более сложную реальность — и дает показательный параллельный пример для сегодняшней дискуссии об искусственном интеллекте.

Когда ATMs получили широкое распространение в 1980-х годах, многие наблюдатели считали, что банковские кассиры вскоре станут ненужными. Они оказались правы лишь отчасти.

Число кассиров, необходимых в отдельных отделениях, действительно в некоторой степени сократилось, поскольку ATMs автоматизировали рутинные операции. Но более широкий эффект на занятость оказался менее резким, чем ожидалось. Снижая операционные расходы, ATMs сделали для банков экономически выгодным открытие большего числа отделений. В результате общая занятость банковских кассиров в США оставалась в целом стабильной с 1980 по 2010 год. Для кассира со стажем в 1980-х годах ATM представлял гораздо меньшую угрозу для занятости, чем предполагали многие прогнозы.

Новый спрос на более широкий круг профессий

Фактически, так же как мы ожидаем, что искусственный интеллект преобразует рынок труда, расширение розничного банкинга создало спрос на более широкий спектр профессий. Банки нанимали больше кредитных специалистов, кредитных аналитиков, персональных банкиров, а также специалистов по борьбе с мошенничеством и управлению рисками. Работа внутри отделения смещалась вверх по цепочке ценности навыков. Отделения становились все меньше связаны с обработкой транзакций и все больше — с управлением отношениями с клиентами.

По-настоящему сильный сдвиг произошел позже. Начиная примерно с 2010 года, мобильный банкинг изменил ситуацию. В отличие от ATM, который автоматизировал задачу, мобильный банкинг во многом автоматизировал весь поход в банк. Клиентам больше не нужно было посещать отделение для многих повседневных банковских операций. К 2025 году лишь 9% банковских клиентов называли отделения своим основным каналом обслуживания, по сравнению с 36% в 2007 году. Соответственно, занятость банковских кассиров снизилась.

Важно, что эта трансформация была вызвана не только технологией. Закон Electronic Signatures in Global and National Commerce Act 2000 года придал электронным подписям такую же юридическую силу, как и собственноручным, что помогло сделать возможными полностью цифровые банковские сервисы и ускорило отход от операций при личном присутствии.

Вывод таков: изолированная автоматизация отдельных задач редко приводит к масштабным потерям рабочих мест, за исключением профессий, построенных вокруг очень узкого набора действий. (Сейчас осталось не так много телефонных коммутаторов.) Гораздо чаще значимый сдвиг происходит тогда, когда технологии сочетаются с новыми рабочими процессами, бизнес-моделями и институциональными изменениями, которые фундаментально меняют организацию труда.

Последствия мобильного банкинга включали создание совершенно новых форм занятости: аналитиков по кибербезопасности, менеджеров цифровых продуктов, инженеров платежных платформ и операторов дата-платформ.

Эта история дает полезную призму для понимания нынешних дебатов вокруг ИИ. Если ИИ станет технологией общего назначения, подобной электричеству и персональному компьютеру, как все больше указывают последние разработки, он откроет продукты, услуги и отрасли, которые мы пока еще не можем представить. Иными словами, опасения массовой потери рабочих мест, вероятно, преувеличены.

Миф о массовом исчезновении офисных рабочих мест

С момента появления ChatGPT в конце 2022 года многие утверждали, что ИИ быстро уничтожит большое число офисных рабочих мест. Почти четыре года спустя рынок труда говорит об обратном. В профессиях с наибольшей подверженностью ИИ не наблюдалось широкомасштабного сокращения занятости. Рост занятости в наиболее подверженных профессиях в целом не отставал от роста в менее подверженных — а в ряде случаев и превышал его. Уровни увольнений остаются низкими, а хотя найм замедлился, это замедление носит широкий характер и не сосредоточено в областях с высокой интенсивностью ИИ.

Современные большие языковые модели могут напоминать ATMs 1980-х годов — мощные инструменты, которые автоматизируют некоторые задачи, но дополняют многие другие, повышая продуктивность работников и в целом сохраняя структуру труда без существенных изменений. Более серьезные потрясения на рынке труда могут потребовать чего-то ближе к переходу от ATMs к мобильному банкингу: более глубокой перестройки бизнес-процессов, организационных структур и взаимодействий с клиентами, которая меняет роль работников, а не просто выводит их из процесса.

История технологических изменений показывает, что одних лишь возможностей технологии обычно недостаточно, чтобы определить последствия для занятости. Гораздо важнее то, как организации перестраивают работу вокруг этих возможностей.

ИИ в конечном итоге может преобразовать рынок труда так же, как мобильный банкинг преобразовал розничный банкинг. Но сегодняшние данные указывают на то, что мы все еще ближе к ATM-фазе, чем к фазе мобильного банкинга.

Мнения, выраженные в комментариях Fortune.com, принадлежат исключительно их авторам и не обязательно отражают мнения и взгляды Fortune.

Эта статья была первоначально опубликована на Fortune.com