AI ning ishlab chiqarishda ikki tomonlama ta’siri: ish o‘rinlarining qisqarishi, yangilarining yaratilishi va foyda sari yo‘l

Ishlab chiqarish sohasi burilish nuqtasida turibdi. Sun’iy intellekt sanoatni misli ko‘rilmagan tezlikda o‘zgartirmoqda, an’anaviy rollarni siqib chiqarar ekan, bir vaqtning o‘zida yangi imkoniyatlar ham yaratmoqda. Investorlar uchun bu ikki tomonlama holat o‘ziga xos muammoni keltirib chiqaradi: ish o‘rinlarining qisqarishi inqirozini qanday boshqarish va sun’iy intellektga asoslangan innovatsion o‘sishdan qanday foyda olish mumkin? Javob — jarayonlarni tushunish va kelajakdagi ish dunyosiga moslashishda yotadi.

Qisqarish muammosi

AI asosidagi avtomatlashtirish ishlab chiqarishda ish o‘rinlarining yo‘qolishini tezlashtirmoqda. 2030 yilga kelib, taxminan 2 millionta ish o‘rni robototexnika, prediktiv tahlil va AI boshqaruvidagi logistika tizimlari sababli yo‘qolishi mumkin. Goldman Sachs Research hisobotiga ko‘ra, ishlab chiqarishdagi vazifalarning chorak qismi xavf ostida, ayniqsa omborlar, yig‘uv liniyalari va ta’minot zanjirlari eng zaif hisoblanadi. Masalan, AI boshqaruvidagi robot qo‘llar hozirda inson mehnatidan tezroq va arzonroq aniqlik talab qiladigan vazifalarni bajarmoqda, mashina o‘rganish algoritmlari esa inventarizatsiyani boshqarishni optimallashtirib, inson nazoratiga ehtiyojni kamaytirmoqda.

Insoniy yo‘qotishlar aniq. AQSh ishlab chiqarish sohasida ayollar 58.87 million ish o‘rni xavfi ostida bo‘lsa, erkaklar uchun bu ko‘rsatkich 48.62 million ni tashkil etadi. Bu gender tafovuti ishchi kuchining moslashuvchanligidagi tizimli zaifliklarni ko‘rsatadi. Shu bilan birga, global raqobat kuchaymoqda, kompaniyalar Hindiston kabi arzonroq hududlarga operatsiyalarni ko‘chirib, AI yordamida xarajatlarni yanada qisqartirmoqda.

Yaratilish imkoniyati

Biroq, har bir yo‘qotilgan ish o‘rniga yangi rollar paydo bo‘lmoqda. Jahon Iqtisodiy Forumi 2025 yilgi hisobotida 2025 yilga kelib dunyo bo‘ylab 97 millionta yangi ish o‘rni yaratilishini bashorat qilmoqda, jumladan AI tizim tahlilchilari, robototexnika texniklari va ma’lumotlar olimlari. Bu rollar ilg‘or texnik ko‘nikmalarni talab qiladi, biroq o‘tish jarayoni 77% magistr darajasi talab qilinishi bilan to‘siqlanmoqda — bu esa qisqartirilgan ishchilar uchun muammo.

Bu salohiyatni ochishning kaliti — malaka oshirishda. AI bilan hamkorlik qilish uchun trening dastirlariga sarmoya kiritayotgan kompaniyalar, masalan, inson-AI ish jarayonini loyihalash yoki prediktiv texnik xizmat ko‘rsatishni nazorat qilish, nafaqat o‘z ishchi kuchini kelajakka tayyorlaydi, balki unumdorlikni ham oshiradi. Investorlar uchun bu, ko‘nikmalar tafovutini bartaraf etadigan va inson-AI integratsiyasini silliq amalga oshiradigan kompaniyalarni qo‘llab-quvvatlashni anglatadi.

AI asosidagi kelajak uchun investitsiya strategiyalari

Ishlab chiqarishda AI ning ikki tomonlama ta’siri strategik investitsiyalar uchun qulay muhit yaratmoqda. O‘sishga qanday pozitsiya olish mumkin:

1. AI unumdorlik platformalarini nishonga oling
   Tractian va Sennos kabi startaplar yetakchilik qilmoqda. Tractian’ning prediktiv texnik xizmat ko‘rsatish texnologiyasi rejalashtirilmagan to‘xtashlarni 30% ga kamaytiradi, Sennos esa oziq-ovqat va farmatsevtika sohasida fermentatsiya jarayonlarini optimallashtiradi. Bu kompaniyalar AI samaradorlikni oshirib, xarajatlarni qisqartirishi va marjani ko‘paytirishini namoyon qilmoqda.

2. AI infratuzilmasi innovatorlarini qo‘llab-quvvatlang
   Dasturiy va bulutli yechimlar AI ni joriy etishda asosiy rol o‘ynaydi. CAST AI va Nexthop AI AI ish yuklamalari uchun bulutli xarajatlarni optimallashtirish va tarmoqni inqilob qilmoqda. Ishlab chiqarish kompaniyalari AI ni keng ko‘lamda joriy qilgani sari, bu infratuzilma vositalariga talab oshadi.

3. Ishchi kuchini moslashtirishga investitsiya qiling
   CuspAI va FloVision kabi kompaniyalar nafaqat texnik muammolarni hal qilmoqda — ular yangi ish toifalarini yaratmoqda. CuspAI ning karbon tutish uchun materiallarni kashf etishi barqarorlik muhandisligida yangi rollarni ochadi, FloVision ning oqsil ishlab chiqarishni optimallashtirishi esa bio-sanoat ma’lumotlar olimlariga talabni oshiradi.

1. AI uskunalari gigantlarini kuzatib boring
   AI rivoji hisoblash quvvatiga bog‘liq. NVIDIA , AI chiplarida yetakchi, ishlab chiqarishda AI ilovalari uchun GPU lari talabining oshishi bilan aksiyalari o‘sdi. Investorlar uning natijalarini AMD va Intel kabi yangi ishtirokchilar bilan birga kuzatib borishlari kerak.

Kelajak yo‘li

Ishlab chiqarish sohasining transformatsiyasi muqarrar. Investorlar uchun foyda yo‘li qisqarish xavflari va yaratilish imkoniyatlari o‘rtasidagi muvozanatda yotadi. Bu quyidagilarni anglatadi:
- AI ga kirishni demokratlashtiradigan kompaniyalarga ustuvorlik berish (masalan, bulut platformalari, malaka oshirish vositalari).
- Qisqa muddatli eski rollarga tikishdan qochish; buning o‘rniga, barqarorlik va avtomatlashtirish kabi uzoq muddatli tendensiyalarga e’tibor qaratish.
- AI ning eng chuqur ta’siri bo‘lgan aniq bozorlarni (masalan, aniqlik fermentatsiyasi yoki materialshunoslik) nishonga olgan startaplarni qo‘llab-quvvatlash.

Ishlab chiqarishning kelajagi nol natijali o‘yin emas. AI asosidagi unumdorlik va ishchi kuchini moslashtirishga investitsiya qilish orqali investorlar inqirozni imkoniyatga aylantira oladi — kelgusi o‘n yilliklar davomida barqaror va innovatsion sanoat quriladi.

Yakuni: Ma’lumotlar aniq: AI — kuchaytiruvchi omil. Dadil harakat qilganlar uchun mukofotlar texnologiyaning o‘zidayoq tubdan o‘zgaruvchan bo‘ladi.