Infrastructura pregătită să susțină revoluția AI: mai multă muncă fizică și investiții în rețele
Pe măsură ce tehnologia AI avansează, discuțiile despre impactul său asupra locurilor de muncă și economiei capătă noi direcții. În timp ce mulți se tem de un dezastru social, unele voci denotă o perspectivă mai pragmatică: pentru a susține această revoluție digitală, va fi nevoie de o investiție masivă în infrastructură fizică, ceea ce va duce, paradoxal, la o creștere a cererii pentru meserii tradiționale precum instalatori, electricieni sau tehnicieni de mentenanță.
Cât de importante sunt centrele de date și fabricile de cipuri
La Forumul Economic Mondial de la Davos, CEO-ul Nvidia, Jensen Huang, a subliniat faptul că valul AI nu înseamnă doar software și aplicații inteligente, ci o extindere uriașă a infrastructurii fizice. Acestea includ centrele de date, fabricile de cipuri, rețelele electrice și sistemele de răcire, toate având nevoie de atât resurse umane calificare, cât și investiții substanțiale în utilități. “Dacă lumea vrea AI la scară largă, trebuie să construiască ‘straturile de jos’ ale tehnologiei, iar acolo munca manuală calificată devine strategică”, a explicat Huang.
El a explicat, de asemenea, conceptul AI ca pe un „tort în cinci straturi”: aplicații, modele, cloud, cipuri și energia de bază. Potrivit lui, profitul semnificativ vine atunci când industrii precum sănătatea, manufactura sau finanțele adoptă AI, dar pentru a ajunge aici, trebuie să se construiască o infrastructură solidă, ce necesită lucrători pregătiți de la electricieni și instalatori, până la ingineri specializați în sisteme energetice.
Meseriile de mâna a doua: o oportunitate neașteptată
Această nevoie crescută de infrastructură devine o oportunitate pentru meseriile considerate, până nu demult, un „plan B”: instalatori, electricieni, sudori, tehnicieni de mentenanță sau constructori. Centrele de date, de exemplu, necesită alimentare electrică extrem de robustă, sisteme sofisticate de răcire și rețele de apă de rezervă. Fabricile de cipuri, proiecte de miliarde de dolari, au nevoie de condiții de mediu controlate și de un efort intens de montaj și întreținere.
În plus, Huang a menționat salarii de ordinul sutelor de mii de dolari pentru constructorii acestor fabrici, lucru explicat prin cererea rapidă și oferta dificil de menținut de specialiști calificați. În fond, dacă dezvoltarea infrastructurii continuă în ritmul actual, va fi nevoie de oameni care să asigure funcționarea și întreținerea acestor rețele și unități.
Schimbarea de paradigmă: de la înlocuire la reconversie
Un aspect extrem de important în discuțiile despre AI a fost demontarea temerii că tehnologia va înlocui complet anumite profesii. În loc de a „ucide” meserii, AI-ul va schimba modul în care sunt desfășurate acestea. Exemplar a fost radiologia, unde algoritmii de analiză de imagini nu înlocuiesc radiologii, ci le cresc productivitatea, permițându-le să vadă mai mulți pacienți și să se dedice deciziilor clinice mai complexe.
Această perspectivă sugerează o transformare mai blândă, chiar benefică pentru anumite categorii de angajați, dar și o schimbare în natura rolurilor. În loc de rutină și muncă repetitivă, angajații vor trebui să se axeze mai mult pe decizie, relația cu beneficiarul și interpretarea rezultatelor. Totodată, această tranziție necesită o reskilling masiv și adaptare, pentru a evita dispariția anumitor locuri de muncă.
O viziune pe termen lung, cu puncte de observație
Elon Musk a avansat o idee mai optimistă, conform căreia AI și automatizarea vor duce la o societate în care o abundență de resurse și tehnologii va face ca preocupările legate de pensii sau salarii să devină secundare. Cu toate acestea, această viziune se bazează pe presupuneri optimiste despre echitatea economică și stabilitatea socială într-un viitor în care automatizarea avansează neîntrerupt.
În contrast, liderii financiari precum Jamie Dimon avertizează asupra riscului unor șocuri sociale, dacă ritmul adoptării AI nu este gestionat cu prudență. În contextul global, provocările infrastructurale din Europa și România capătă un statut central: dezvoltarea unui cadru național pentru infrastructura AI devine tot mai clară, pentru a evita dependența excesivă de marii jucători internaționali.
Concluzia? Cheia vine din teren.
Pentru România, acest moment reprezintă o oportunitate de a valorifica creșterea investțiilor în infrastructura de date, energie și automatizări. În loc să se concentreze exclusiv pe dezvoltarea de modele de inteligență artificială, țara ar trebui să investească în crearea unei forțe de muncă calificate în domenii precum electrica, instalațiile industriale sau întreținerea infrastructurii. În final, dezvoltarea acestor resurse umane va fi cea care va permite autorităților și companiei locale să beneficieze de pe urma valului AI, într-un mod durabil și echilibrat.
