În 30 de ani, tehnologia a schimbat radical toate joburile. Ritmul este accelerat

Schimbarea nu ține doar de profesii noi, dar și de natura profesiilor existente. De aceea, pe lângă cariera de succes în domeniul tehnologiei, Ion Moldoveanu a ales să aprofundeze tema future of work obținând și titlul de doctor în cadrul Facultății de management (SNSPA), prin cercetări legate de impactul tehnologiei în viitorul joburilor, iar din 2023 Ion predă cursul de Design Organizațional în Era Digitală, în cadrul masterului Programs and Investments Management, Facultatea de Management, SNSPA.

Cine este Ion Moldoveanu și care sunt momentele cheie în evoluția ta profesională?

Mă văd încă ca un ”ITst”, deși în prezent dedic cea mai mare parte a timpului managementului programelor IT. Deși încerc să rămân cât mai aproape de tehnologie, nu o fac atât de mult cât mi-aș dori. Primul contact cu tehnologia l-am avut prin casa a 6-a când părinții mi-au cumpărat un HC-85, echivalentul Românesc la ZX Spectrum. Era un calculator cu 65KB RAM, foloseam un televizor Sport și încărcând, de cele mai multe ori jocuri, de pe un casetofon. La vremea respectivă neexistând încă diskette, CDuri și cu atât mai puțin hard disk-uri. În 30 de minute după ce l-am pus în funcțiune am știut că voi avea o carieră legată de calculatoare. Acum scriu de pe un laptop cu 32GB de RAM. Deși astăzi pare o glumă să programezi, și cu cât mai mult să te și joci, pe un calculator cu o memorie mai mică de 400.000 ori decât un laptop modern, am fost norocos sa fiu printre puținii copii în Romania să am acces la un astfel de calculator în 1987.

Mai departe, am urmat parcursul standard pentru o carieră IT, Liceul de Informatică, acum Colegiul Național Tudor Vianu, unde pe lângă calculatorul Coral, care ocupa o cameră întreagă, în liceu am programat pentru prima dată de un PC. Mai departe, am urmat facultatea de Automatică si Calculatoare din Politehnică, unde am intrat prima dată pe internet. Cel puțin in primii ani, Internetul nu era cel ce-l știm acum, accesul fiind exclusiv în mod text, pe monitoarele monocrom.   

Îndepărtându-mă într-o oarecare măsură de o carieră pur tehnică, am absolvit un MBA cu Open University și, în prezent, sunt angajat în centrul de tehnologie al Deutsche Bank (DB), cu un rol de manager de tehnologie și director de programe. In DB mă acop de relația cu universitățile, unde am organizat în colaborare cu  Facultatea de Calculatoare un master în ”Financial Computing”. Din anul 2018 sunt membru al consiliului de administrație al ANIS (Asociația Patronatului Industriei de Software si Servicii), unde, în primul rând reprezint interesele industriei IT în dezvoltarea competențelor digitale și a digitalizării educației.

In decembrie 2022, am absolvit un program doctoral al facultății de management al SNSPA, cu o cercetare pe tema impactului tehnologiei asupra joburilor din IT, adică exact acelora ce dezvoltă noile tehnologii de automatizare. Pe 30 noiembrie 2022, cu 5 zile înainte de a-mi susține teza, a fost lansat ChatGPT. În prezent, țin cursul de master al SNSPA ”Design Organizațional în Era Digitală”.

De ce ai ales Future of Work?

Una din legile lui Artur C. Clark este ”Orice tehnologie suficient de avansată nu poate fi deosebită de magie”. Deși legea se referă la viitor, noi suntem practic deja în viitorul lui Ion Moldoveanu ce programa un HC 85 (dezvoltat în 1985). Diferența nu ține doar de capacitatea memoriei sau de monitoarele de 13 inch monocrom. Ca student, nu erau telefoane mobile. Când au apărut ”softul” pe ele, acesta era limitat la agenda telefonică și eventual jocul Snake. Ca atare, facultatea nu avea cum să ne pregătească pentru a deveni dezvoltatori de Android. Cu internetul în mod text, facultatea nu avea cum să pregătească studenții pentru a fi dezvoltatori de Web și aplicații Web interactive. Același lucru îl putem spune despre  meseriile ce în prezent țin de social media, AI, Cloud sau Cyber Security. Schimbarea nu ține doar de profesii noi, dar și de natura profesiilor existente. Programarea era în limbaje mașină de asamblare sau C++, limbaje în care programatorul trebuie să înțeleagă mult mai bine calculatorul pe care rulează aplicațiile. Limbajele moderne cum este Java diferă semnificativ ca paradigmă. Depărtându-ne de profesiile din IT, în 30 de ani, tehnologia a schimbat radical toate joburile. Un angajat în anii 1990-2000 nu și-ar fi imaginat că poate lucra de acasă sau chiar din alte țări, în cazul unei pandemii.

Uitându-mă la propria experiență cu transformările din industria IT, m-au făcut să întreb cum se pot transforma tehnologia și joburile în următorii 10 ani și cum ne putem pregăti ca societate, companii și ca indivizi.

Cum arată viitorul muncii? Care sunt  tendințe care vor domina viitorul muncii?

Încep tot cu un citat ”Este dificil să faci predicții, în special despre viitor” – Yogi Berra. Nu am găsit un singur răspuns în 3 ani de cercetare și citind sute de publicații.

Putem însă să ne uităm la trecut. Din 1765 am trecut prin 4 revoluții industriale. Prima bazată pe puterea aburului, a 2-a în 1870 prin electricitate și motorul cu combustie internă, a 3-a în 1969 a fost revoluția industrială și apariția internetului. A 4-a revoluție este pornită în anii 2000 cu Inteligența Artificială și cu totul ”smart”. Un lucru de observat este că durata între două astfel de transformări digitale și sociale este din ce în ce mai mică. Ray Kurzweil în cartea Singularity is Near observă că timpul între oricare două evenimente ce au avut un impact major în omenire (de genul inventării tiparului este exponențială) scade exponențial. Similar și Legea lui More face referire la numărul de tranzistoare într-un cip ce se dublează la  fiecare 18 luni. Nu trecem deci doar prin schimbare, ci printr-un ritm accelerat al schimbării. În timp ce străbunicii noștri nu intrau probabil în contact cu nici o schimbare tehnologică, bunicii noștri aveau o singură profesie pe viață, noi ne pregătim copii pentru joburi ce încă nu au fost inventate.

Vedem cum inteligența artificială l-a învins pe Garry Kasparov (Deep Blue 1997) apoi la Go, joc considerat pur uman, l-a învins pe Lee Sedol (Google Alpha Go 2016). În timp ce ”Future of Work Report” al World Economic Forum din 2021 include pe lista joburilor dezvoltatorii de aplicații software, după apariția GPT, acest job nu se mai regăsește și în ultimul raport din 2023. Aici găsim în schimb profesii ca ”Specialist în colaborare om-mașină”.

Termin răspunsul tot cu un citat ”Cel mai bun mod de a prezice viitorul este să-l creezi” (Abraham Lincoln). Este greu de spus exact cum va arăta viitorul, poate nici în următorii 10 ani, dar în mod sigur va fi foarte diferit, plin de riscuri și oportunități.

Pe ce ar trebui să se focuseze oamenii în prezent pentru a fi în continuare valoroși / doriți / râvniți în piață?

Vedem cum automatizarea face ca unele joburi să, dispară sau cel puțin să se transforme. Automatizare ce a început în procesele de fabricație, apoi prin digitalizare, odată cu apariția tehnologiilor generative are un impact atât în meseriile creative, cât și în ingineria software. Ne punem corect întrebarea, ce este de făcut în afară de a aștepta un venit minim garantat.

În trecut, revoluțiile industriale au înlocuit multe profesii, dar au creat în schimb meserii noi, mai bune din punctul de vedere al siguranței și sănătății. Acestea au necesitat însă competențe din ce în ce mai avansate. Nu știm dacă odată cu apariția tehnologiilor gen GPT vom avea profesii noi sau vor înlocui în final toate joburile. În orice caz, ne putem uita la ce nu pot face fie roboții, fie inteligența artificială acum și în viitorul apropiat. Putem grupa aceste competente în 3 categorii:

• În primul rând, revin la colaborarea om-mașină. Exemplul vine tot din șah. Un șahist folosind un computer era superior doar mașinii. În prezent, acest lucru nu mai este valabil. În șah, factorul uman nu mai contează, dar în multe profesii, omul plus tehnologia (incluzând GPT) aduc mai multă valoare decât omul sau mașina separat. Deși modelele gen Copilot fac încă multe greșeli în programare, un programator folosind AI este cu un ordin de mărime mai eficient.

• A doua categorie este a competențelor în tehnologie. Aceasta sunt necesare în colaborarea cu mașinile, dar mai ales în dezvoltarea noilor tehnologii. Facem acest lucru chiar dacă tehnologiile noi dezvoltate vor înlocui și pe cei ce le creează.

• În ultimul rând sunt competențele pur umane care, cel puțin pe moment, nu pot fi copiate de tehnologie. Tot conform cu World Economic Forum (WEF) aceste sunt: creativitatea, gândirea critică, rezolvarea de probleme, leadership și după părerea mea, cele mai stabile în timp sunt empatia și învățarea continuă.

Cum vezi tu 2040? Ce va mai fi la fel?

Conform cu predicțiile lui Ray Kurzweil, ce până acum s-au adeverit corecte, în 2045 vom atinge ”singularitate”. Acesta este momentul în care inteligența artificială va dezvolta inteligențe artificiale mai avansate și vom vedea schimbări inimaginabile ale vieții umane, integrare om mașină și modificări genetice.

Nu știu dacă așa arată viitorul, însă, presupunând că vom păstra ritmul accelerat al schimbării, va trebui să ne adaptăm într-o lume unde invenții de tipul Internetului, World Wide Web (WWW), sau telefonului mobil nu vor avea loc la interval de zeci de ani sau ani, ci în luni și zile.

GenAI este doar o tehnologie vedetă a prezentului sau ea va schimba cu totul viitorul muncii?

Inteligenta Artificială este cercetată din anii 50. Ca în exemplul anterior al creșterii exponențiale, AI-ul a trecut prin așa numită ”iarnă” în care nu s-a întâmplat nimic semnificativ până în 1990 cu apariția lui Deep Blue al IBM. Anii 2000 au venit cu introducerea rețelelor neurale convoluțiunile și apoi 2020 cu Large Language Models (LLM). Acest lucru a fost favorizat de dezvoltarea plăcilor grafice, în special de la NVIDIA, ce sunt necesare antrenării modelelor AI, cât și existența unor volume enorme de date prin Wikipedia, rețele sociale, video cât și pe internet în general.

Interesant este ca AI-ul era considerat de WEF, cât și orice alt studiu pe viitorul muncii, ca factor principal al revoluției industriale 5.0 dar nu am găsit nicio referință legat de LLM, până la lansarea Chat GPT 3.5 în 2022.

AI-ul, incluzând GenAI, este o tehnologie vedetă care va schimba piața muncii. Acest lucru nu doar prin faptul că este prima dată când o tehnologie ”atacă„ direct profesii creative și liberale, ce erau considerate pur umane. Potențialul disruptiv al AI-ului, și în perspectivă Inteligența artificială generală (IAG), vine din faptul că va ajuta la generarea de modele îmbunătățite, care la rândul lor vor genera modele mai avansate și așa mai departe.

Este de menționat că în acest an modelul Claude-3 a obținut un scor la testul IQ de 101. Acesta este prin definiție cu 1% peste media IQ uman. Evident, inteligența omului nu se referă doar la IQ, dar acesta este folosit în societate ca instrument principal în accesul la educație și apoi carieră.

Pe lângă AI sunt și alte tehnologii emergente cu potențial disruptive. Am menționat deja calculatoarele cuantice, unde încă cu performanțe limitate, vedem un început de creștere exponențială. Alte exemple sunt: ingineria genetică, nano roboți, fuziune nucleară, robotică.

Lucrezi într-o arie extrem de reglementată, zona bancară, iar schimbările se întâmplă după ce sunt validate/verificate. Care este impactul noilor tehnologii precum GenAI?

Activitatea principală a băncilor este managementul riscului. Avem inițiative bazate pe AI pornind din zona de investiții până la detectarea criminalității financiare sau modele de chat bazate pe AI ce ajută clienții, cât și angajații să obțină răspunsuri din volumul enorm de date ce-l deține o bancă. Sunt bănci ce încep să atragă mai mulți candidați din zona de data science, decât bancheri clasici.

Provocarea băncilor nu ține atât de mult de noile tehnologii, poate insuficient validate, cât de validarea modelelor. În modelul clasic, rezultatul unui algoritm este perfect deterministic, pe baza modelului ce a fost programat. Rezultatul unei rețele neurale ține într-o mai mică măsură de modelul rețelei, ci în primul rând de datele folosite în învățare și modul în care acestea au fost administrate. Deși au rezultate excepționale, modelele GenAI pot greși. Așa cum am văzut cu ChatGPT, rețelele pot ”visa” inventând răspunsuri. Pot avea prejudecăți, de genul presupunerii că persoanele din anumite categorii sociale au risc mai mare de neplată, dacă datele folosite în învățare sunt distorsionate în acel fel.

Cel mai important aspect al implementării GenAI în bănci este al capacității de explicare. Spre deosebire de algoritmii clasici, este dificil să depanăm un potențial rezultat eronat al unei rețele neurale, explicând cum s-a ajuns la acest rezultat, pentru rezolvarea problemei. Sunt situații în care nu putem nici testa sau valida răspunsurile unui model bazat pe GenAI.

Care sunt industriile care îmbrățișează noile tehnologii și care sunt cele mai reticente?

Noile tehnologii sunt adoptate pentru creșterea eficienței, eficacității și oferirea de servicii personalizate. IT-ul ca industrie s-a clădit pe noi tehnologii și implementarea acestora este implicită în proiectele de hardware și software. Industriile reglementate vor fi mai prudente în implementarea noilor tehnologii și au o toleranță mai mică la risc.

Ca o concluzie în legătură cu schimbările accelerate din tehnologie, aș reține că pentru o companie, dar și la nivel personal, ce poate are acum un avantaj competitiv în industria respectivă, barierele de intrare pot să dispară în timp foarte scurt și pot fi înlocuite de organizații din industrii total diferite. Un exemplu poate fi Kodak cu expertiză în industria chimică, ce a fost perturbată de apariția aparatelor de fotografiat digitale. Alt exemplu, închirierea de casete înlocuită de serviciile de streaming sau industria auto perturbată de Tesla și apariția mașinilor electrice.