Люди будут «дешеветь». Будущее сервисной экономики в семейных бизнесах и ремесле

Оксана Кострюкова, к.э.н., доцент, декан факультета сервиса, туризма и гостеприимства СПбГЭУ, заведующая кафедрой сервисной и конгрессно-выставочной деятельности СПбГЭУ

Когда мы говорим про сервисную экономику – отельный, ресторанный бизнес, индустрию гостеприимства, конгрессно-выставочную и концертную деятельность – то видим, что приходит новое поколение, которому в принципе коммуникация не нужна. Оно готово общаться на уровне цифровых технологий.

Мы задаем вопрос – а зачем тогда люди в сервисной экономике? Как будет выглядеть профессия ресторатора, отельера? Какое будущее ждет завтрашних выпускников сервисных факультетов и профильных вузов?

В сервисной экономике нужны люди, потому что любой робот дороже, чем услуги младшего обслуживающего персонала (МОП). Такое соотношение наблюдается во всех странах, даже с высоким уровнем роботизации, таких как Китай и Сингапур.

Становится возможным добавить в определение МОП исходя из новых реалий критерий, что это персонал, который привлекается, когда использование автоматизации и/или роботизации не дает такой же эффективности, как использование человеческого труда. Либо просто дороже.

Например, клининг квартир или общественных пространств – это не про роботов. Здесь навыки человека значительнее востребованнее, чем это может позволить современное развитие науки и техники.

В свою очередь официанты нужны, потому что всегда есть клиенты, которые делают нестандартный заказ. Когда ты приходишь в ресторан и в нём нет официанта, с которым ты можешь поговорить, поспорить, узнать настроение шеф-повара и так далее, то это не ресторан, а конвейер по производству еды. Человеческое общение невозможно автоматизировать. Можно создать симуляцию, но и это будет очень дорого.

Конечно, есть варианты масс-маркета, где нет необходимости в человеческом общении, и есть люди, которым это очень нравится. Нет необходимости знать, какое блюдо сегодня особенно хорошо получилось у шефа. Есть стандарт приготовления, который выполняют машины. Но опять же в масс-маркете уже пытались заменить людей на конвейер, например, в Макдональдсе. Люди дешевле, и поэтому выгоднее.

Пока люди дешевле, они будут нужны. И пока есть потребность в человеческом общении.

Разные люди будут одновременно «дешеветь» и «дорожать» в найме. В ближайшем будущем будет увеличиваться разрыв между людьми «дорогими» и людьми «дешевыми», потому что меняется смысл денег, которые уже не вполне полноценно выполняют функцию как вознаграждение за добросовестный труд. Иногда деньги надо просто давать людям, а каким образом – не столь важно. И это единственный на сегодняшний день шанс у человечества сохранить потребительскую модель общества.

Недавно Ассоциация предприятий компьютерных и информационных технологий (АПКИТ) проводила дискуссию, на которой обсуждали искусственный интеллект. Тема дискуссий перешла из плоскости технических аспектов (на каком языке писать нейросеть) к вопросу об этичности ее использования. Обсуждали, зачем она нужна, и отличие BigData, например, от опыта и знаний человека. Поднимаются онтологически-философские вопросы. Техническая реализация и прикладное применение искусственного интеллекта (ИИ) сейчас становится все проще, а это уже про новую систему разделения труда.

В ноябре 2023 года в бразильском городе Порту-Алегри был принят закон, полностью написанный ChatGPT. Получается, что юристы больше не нужны?

Сторонники ИИ считают, что инструмент искусственного интеллекта – это новый способ общения. Если мы возьмем любую методологию, любой перенос знания, то ещё со времен Древней Греции он всегда базируется на том, что один человек общается с другим человеком. Это классическая ситуация.

У нас всё строится на коммуникации, когда один садится с другим человеком и общается. По Г. П. Щедровицкому – это некий адресуемый текст. По Выготскому есть три типа текста – мышление (умственная речь), устная речь и письменная речь. Но всё строится на том, что два человека общаются друг с другом.

Есть еще механизм, когда один человек обращается к большому количеству людей. Это были ранее собрания, а теперь в основном социальные сети, и эта модель тоже хорошо понятна сегодня.

Но у нас нет модели, когда много людей одновременно и одномоментно обращается к одному человеку. Почему? Если мы возьмем парламент или что-то подобное, где каждый должен высказаться по очереди, либо они должны посовещаться и вместе принять одно решение, то это очень долго.

Нет моделей, когда много людей одновременно общаются со многим количеством людей. Единственный формат, известный нам на сегодняшний день, это фанатская драка, либо какой-то иной массовый конфликт.

Когда появляется искусственный интеллект, то он становится новым способом коммуникации. Любая нейросеть — это модель, которая предсказывает с максимальной вероятностью появление того или иного слова, пикселя на картинке или звука в каждый последующий момент времени. Может показаться, что она предугадывает ход мыслей человека, что близко к истине. Но на самом деле любая такая сетка «научилась» на «дата сетах» (массивах данных), которые оставили после себя множество людей: в виде текстах книг, картин, комиксов, песен, музыки, мемов и т. п. Иными словами — это опыт и знания людей свернутые в математическую модель, которая именно предугадывает с максимальной достоверностью (максимальной вероятностью) каждое последующее событие (будь то звук, слово, набор пикселей в виде картинки).

Искусственный интеллект не может ничего нового придумать, но всегда использует знания каждого человека и встраивает их в общую единую цифровую модель, которая уже дает ответ, понятный человеку. Получается, что мнение каждого, чьи знания (тексты, картинки, звуки) использовались при обучении нейросети, вложено в это итоговое уравнение (модель).

И какой бы вопрос ни задать такой модели, получишь ответ как будто от одного из этих людей, либо как комбинацию слов от многих. Но все данные в ответе становятся обезличены и «присваиваются» нейросетью.

Если человек работает на заводе в технологической цепочке, то, помимо зарплаты, приходится платить за отопление, освещение, за ширину проходов между станками, а также зарплату и какие-то социальные компенсации. Возникает дополнительная цепочка лишних издержек.

Если посмотреть на это укрупненно, то человек – это главное препятствие по цифровизации и автоматизации предприятий.

Если убрать человека с завода, то как ему «давать» деньги за труд, чтобы он мог их тратить на товары, которые производят заводы? Можно просто давать деньги как некие социальные баллы, которые компенсируют лояльность сотрудника к текущей ситуации. Так часто делают, когда головные офисы крупных компаний и корпораций «раздуваются» людьми, которые заняты непроизводительным трудом. Сам факт автоматизации большинства менеджеров и сотрудников крупных заводов уже состоялся – есть многочисленные цифровые решения, которые дублируют, а зачастую превосходят в эффективности труд человека. Иногда их называют АСУЗ (автоматизированными системами управления знаниями).

В сервисной экономике подобное не может иметь эффективности. В моделях коммуникации «человек-человек (клиент)» и «человек ко многим (клиентам)» остаются за человеком. Там в искусственном интеллекте смысла нет, только если как развлечение, но не как бизнес.

Общаться человеку с человеком в сервисной экономике должно быть интересно, а иначе не "купят". Для этого надо владеть навыками мышления, умением задавать вопросы, коммуницировать с другим человеком.

Для завода не нужен «человек говорящий», нужен «человек делающий». В сервисной экономике нужен «человек говорящий», коммуницирующий с клиентом. Тот же официант может поговорить, пошутить, посочувствовать, и это не должно быть натянуто. Это совершенно другой набор навыков. Занятость людей в будущем остается в основном за сервисной экономикой. Из промышленности люди, как наемная рабочая сила, уйдет. Юристы уходят, бухгалтеры уйдут. Профессии на заводе не умрут – они просто автоматизируются, что потребует значительно меньшее количество людей, а их набор трудовых функций сильно изменится.

В 1999 году средний лесопильный завод в среднем имел занятость примерно 300–320 человек. В 2002–2003 гг. тот же самый завод – 5–8 человек. Раньше один инженер-технолог должен был быть на завод, а теперь один такой специалист может обслуживать 5–6 заводов в радиусе часа езды одновременно.

Благодаря автоматизации, он сидит у себя дома. У него выведены показатели работы завода, он смотрит, и если сбоит, то он садится в машину и едет туда.

С точки зрения экономической выгоды и цифровой трансформации предприятий количество персонала можно сократить в десятки раз.

Развитие сервисной экономики и новых видов деятельности в этом направлении – это, наверное, ключевой способ остаться человеческому производительному труду в качестве товара (найма человека).

Примерный образ будущего экономки: 95% занятости населения – это маленькие, от 1 до 50 человек компании, фамильные, семейные бизнесы, а 5% на крупных промышленных производственных предприятиях. В основе организации бизнеса – собственное дело, ремесло.

Сегодня ключевой риск в системе образования в России, начиная со школы, в том, что навязывается иная модель – работа в найме на крупном предприятии как конечная цель. Получается, что в будущем, став участниками малого и среднего бизнеса, приходится предпринимать много усилий в части образования. Навыки не те, знания не конкретные. При этом переучиваться опять полный цикл – времени нет.

Здесь неожиданным союзником могут выступить крупные компании и реальная цифровая трансформация их предприятий. Создав совместную программу образования людей для сервисной экономики, можно одновременно повысить качество среды (жизни) в городах, где есть их интересы, обеспечить занятостью людей на территории, и одновременно активно внедрять автоматизированные решения на предприятиях, сокращая численность сотрудников. Не будет потребности уезжать людям с территории.

Если никто не проведет эту работу, то получится «как всегда». Сервисная экономика неожиданно нагрянет, и все начнут требовать срочно, «вчера». А образование – процесс сложный. Трудно найти преподавателей с практическим опытом. А где ты возьмешь модель обучения? А это же ещё нужно «обкатать».

«Школу СЕО в сервисной экономике» мы запустили в 2023 году. На «обкатывание» уйдет год - в формате ДПО короткими модулями. В итоге это должно стать полноценной программой профпереподготовки, доступной для каждого жителя города, решившего сменить профиль деятельности и перейти на управленческую позицию или попробовать себя в бизнесе сервисной экономики.