Jakiś czas temu ukazał się raport zatytułowany "Pracownik przyszłości" opracowany przez Infuture hatalska foresight institute. Omawia on różne możliwe scenariusze rozwoju rynku pracy, prezentuje przewidywane zawody, które mogą pojawić się w przyszłości oraz wskazuje kompetencje, które zdaniem autorów będą kluczowe na rynku pracy. Analiza ta skupia się między innymi na ewolucji świata w konsekwencji postępującej cyfryzacji. W niniejszym artykule, postaram się omówić rolę data science w nadchodzącej rzeczywistości i wyjaśnić dlaczego zawód data scientist nie jest tymczasową modą, lecz dyrygentem nadchodzących zmian.
Hasło "data science" nie jest wymieniane w raporcie zbyt często -- pojawia się dokładnie... jeden raz. To dość zaskakujące, ale po przestudiowaniu tekstu stanie się jasne dlaczego tak jest -- autorzy używają po prostu bardziej przystępnych i powszechnie rozumianych terminów -- przede wszystkim odwołują się do sztucznej inteligencji (25 wystąpień), którą w raporcie należy interpretować jako twór branży data science. Natomiast dwa słowa, które można uznać za kluczowe dla tego raportu to: robot (ponad 70 wystąpień wliczając odmiany -- np. robotyzacja) i automatyzacja (pojawia się w tekście ponad 30 razy). I te dwa słowa perfekcyjnie oddają wydźwięk raportu -- przyszłość rynku pracy (jak właściwie wszystkie aspekty naszego życia) będzie kształtowana przez wszechobecne (mniej lub bardziej inteligentne) roboty i systemy automatyzujące procesy.
Wychowawca robotów pedagogiem XXI w.
Jednym z głównych elementów raportu jest nakreślenie sylwetek potencjalnych zawodów, które pojawią się w przyszłości. Autorzy przewidują powstawanie m. in. takich stanowisk, których wykonywanie będzie polegało na współpracy z maszynami obdarzonymi jakąś formą inteligencji. W raporcie zawody te są prezentowane w formie ogłoszeń o pracę. I tak, przykładowo poszukiwana jest osoba na stanowisko "Robot consultant", które opisywane jest następująco:
To bardzo trafne przewidywanie. Obecnie standardem jest doradzanie klientom podczas sprzedaży bardziej "złożonych" produktów, a skoro przyszłość opanują inteligentne roboty, to naturalną konsekwencją będzie zapotrzebowanie na ludzi, którzy będą wyjaśniali nabywcom jak one działają i doradzali jak wybrać tego właściwego dla nas. Można by nawet pójść dalej tym tropem i przewidywałbym, że potrzebni będą pracownicy, którzy będą odpowiedzialni za dostrajanie robotów do oczekiwań klientów. W końcu dostosowanie produktu do indywidualnych potrzeb klientów jest w biznesie bardzo opłacalne. A zapewne ciężko będzie zrobić robota (o ile to w ogóle możliwe), który będzie odpowiadał wszystkim. Dlatego wydaje się bardzo prawdopodobne, że roboty te będą miały możliwość “regulacji”. I wówczas, gdy klient będzie sobie życzył robota o większym poczuciu humoru, będzie trzeba "pokręcić odpowiednią śrubeczką", żeby robot wiedział, że ma często opowiadać żarty (i to nie byle jakie! -- kto pamięta TARSA z Interstellara?). A gdy klient będzie szukał robota, z którym mógłby poważnie podyskutować o losach cywilizacji starożytnej Grecji, robot powinien być "nastawiony" na ciekawe prowadzenie nietrywialnych konwersacji. I to dostrajanie oczywiście polegałoby tutaj na konfiguracji "stanu umysłu" (czyli algorytmów sterujących zachowaniem) naszego cyfrowego przyjaciela.
Innym przykładowym stanowiskiem jest "Robot therapist" (wychowawca robotów) opisywany następująco:
To przewidywanie też brzmi bardzo rozsądnie. Istnieją różne algorytmy uczenia maszyn/robotów (ogólniej -- systemów cyfrowych) i tą dziedziną zajmuje się uczenie maszynowe. Niektóre z tych algorytmów naśladują w jakimś stopniu proces uczenia się różnych czynności przez istoty żywe, takich jak chodzenie (mowa tu o uczeniu ze wzmocnieniem -- ang. reinforcement learning) i polegają w uproszczeniu na tym, że nauka odbywa się poprzez praktykę -- metodą prób i błędów system wynajduje optymalne zachowanie, tak jak dziecko metodą prób i błędów uczy się chodzić. To podejście można próbować stosować do nabycia wielu innych umiejętności -- jak na przykład rozumienie ludzi wspomniane w powyższym ogłoszeniu. Zatem potrzebne będą osoby, z którymi owe roboty będą mogły wchodzić w interakcję i dzięki temu rozwijać się.
Ostatnim przykładem, który przytoczymy tylko pokrótce jest "Wearable & IoT solutions therapist" opisywany jako:
Data science w nowej rzeczywistości
W raporcie autorzy nie używają terminu “data science” wprost, ale wskazują na główne czynniki będące źródłem zmian, a wśród nich znajdują się m.in. "rozwój sztucznej inteligencji" czy "roboty i automatyzacja pracy", które są częścią data science. I tak naprawdę jest to dziedzina, której rozwój jest jednym z kluczowych czynników kształtujących nowy świat. Wspomniane wyżej zawody są przykładami pracy opartej bezpośrednio na produktach tworzonych przez specjalistów tego obszaru. A przecież do tworzenia tych rozwiązań potrzebne będą nie pojedyncze osoby, lecz zastępy specjalistów.
Wymienione zostały tutaj tylko trzy przykłady zawodów, ale inteligentne roboty i systemy będą bez wątpienia obecne w każdym aspekcie naszego życia. Na przykład bot w muzeum, który dokładnie odpowiada na pytania odwiedzających, dotyczące konkretnych obrazów, rzeźb czy instalacji; aplikacja oparta na sztucznej inteligencji, która monitoruje zachowanie pracowników w firmie, aby rozpoznawać możliwości zwiększenia efektywności pracy; bot śledzący rozmowę konsultanta z klientem, który na żywo analizuje emocje i podpowiada konsultantowi odpowiednie zachowania, w celu poprawienie skuteczności interakcji. Brzmi to niewiarygodnie? Być może, ale tak się składa, że to nie są przewidywania -- to przykłady istniejących obecnie (!) rozwiązań cytowanych w raporcie. A przyszłość na pewno przyniesie nowości, których jeszcze nawet nie jesteśmy w stanie sobie w ogóle wyobrazić.
Warto zostać data scientist?
Czy w takim razie oznacza to, że data scientist jest zawodem przyszłości? Tak, ale tu trzeba powiedzieć coś więcej -- to jest również "zawód teraźniejszości"! Zmiany już się rozpoczęły i w tej chwili dziedzina data science kształtuje otaczającą nas rzeczywistość, a specjaliści w tym obszarze są bardzo pożądani. W raporcie cytowane są wyniki badań, mierzących wzrost zapotrzebowania na różne zawody. Dziesięć zawodów o największych wzrostach jest przedstawionych na poniższej grafice.
Źródło: http://infuture.institute/raporty/pracownik-przyszlosci/
Dwa zawody z czołowej dziesiątki dotyczą branży data science -- data scientist (wzrost o 351%) oraz inżynier uczenia maszynowego (aż 555%). Ktoś mógłby powiedzieć, że te wzrosty nic nie znaczą -- to tylko tymczasowa moda, bo wszyscy myślą, że na tym można zarobić, ale zaraz to minie. Nic bardziej mylnego. Omawiany raport nie jest zabawą w zgadywankę -- został on stworzony przez specjalistów i opiera się na rzetelnych analizach. Lecz sam raport to i tak tylko jeden mały argument, który w pojedynkę nie byłby znaczącym głosem. Wystarczy jednak rozejrzeć się wokół siebie, aby dostrzec, że inteligentne systemy opanowują nasz świat. A to rodzi przeogromne zapotrzebowanie na specjalistów zdolnych je tworzyć.
