Mon nouvel article pour le magazine FreeThink explique pourquoi l'IA ne prendra pas tous les emplois : Le TLDR ? 1) L'économie unitaire des agents. Ils ne coûteront pas le même prix qu'un abonnement Netflix à 20 $, pensez plutôt à un salaire humain. 2) Les impôts. Attendez-vous à des taxes sur le travail numérique et robotique à mesure qu'il s'améliore, commençant comme une réaction populiste protectionniste et dans des endroits fortement réglementés comme l'UE, puis se répandant partout. 3) L'IA ne fait pas disparaître le travail. Elle change simplement le flux de travail et crée un ensemble différent de problèmes, et ces problèmes ne sont pas largement compris par les personnes qui n'interagissent pas avec ces systèmes 8 à 10 heures par jour et qui ne lisent que sur eux : A) conception / description du problème B) itération C) vérification 4) La fallacie du travail fixe 5) Certains rôles, nous aimons simplement avoir des personnes parce que nous sommes des créatures sociales. Les DAB font mieux le travail de distribution d'argent que les humains, mais les emplois de caissier se sont simplement déplacés vers le service client. Nous pourrions avoir un parfait droid de serveur, mais je préfère discuter avec une personne amicale et joyeuse dans mon restaurant préféré. Quelques extraits de l'article : Si vous utilisez ces systèmes pour quoi que ce soit d'important, vous avez besoin d'un passage de vérification qui va bien au-delà d'un survol paresseux. Cela signifie un travail humain orienté vers les détails — vous devez vérifier chaque affirmation, chaque diagramme, chaque lien, chaque mot, chaque ligne de code, chaque résultat et citation et fait. Et qui est le mieux placé pour vérifier ? Les personnes qui sont déjà bonnes dans ce que l'IA essaie de faire : les travailleurs qu'elle est censée remplacer. Les médecins peuvent vérifier les affirmations médicales. Les programmeurs seniors peuvent vérifier les sorties de codage de l'IA. Les rédacteurs compétents peuvent vérifier que tout ce que GPT écrit chante — ils savent reconnaître une bonne tournure de phrase quand ils la lisent et peuvent s'assurer que chaque paragraphe s'enchaîne avec le précédent. Les grandes entreprises technologiques dépensent actuellement des trillions (pour construire de nouveaux centres de données IA, et en plus de tout le reste, le coût de payer des gens pour faire fonctionner ces centres devra également être pris en compte dans l'équation. Votre future main-d'œuvre, fonctionnant sur des puces de réseau neuronal spécialisées, coûtera probablement 5 000 $, 10 000 $ ou 20 000 $ par mois par travailleur numérique, pas 200 $. Dans ma startup d'agents IA, j'ai une équipe de trois ingénieurs utilisant Claude Code et GPT-5 d'OpenAI pour les aider dans leur codage. En utilisant les prix API (nous avons actuellement une moyenne d'environ 8 000 $ par mois — c'est ce que coûtent réellement 600 $ d'abonnements. Et cela représente huit heures par jour par programmeur, pas des agents fonctionnant sans interruption 24 heures sur 24, sept jours sur sept. Nous sommes également susceptibles de voir des taxes sur les agents IA s'ils viennent vraiment mordre dans la main-d'œuvre de manière significative, alors que le monde s'enfonce de plus en plus dans le protectionnisme. En fait, c'est pratiquement garanti. Cela augmentera également le coût de leur fonctionnement. ...