Эйчаргейт| Перезагрузка

ИИ пузырь на рынке труда На этой неделе китайский индекс технологических компаний STAR50, в котором много производителей ИИ и полупроводников, потерял около 40% менее чем за четыре месяца. Минус $480 млрд капитализации. Причины - завышенные оценки компаний, вопросы к окупаемости ИИ и ограничения на экспорт технологий. Это не значит, что ИИ перестал развиваться. Но вот на этом фоне коллеги прислали исследование СберУниверситета «Горизонт 2031: будущее корпоративного образования». Его представили на конференции на прошлой неделе , и там есть что обсудить. Авторы проанализировали около 50 тысяч страниц материалов и использовали 38 цифровых двойников футурологов и учёных, чтобы оценить, как изменится интеллектуальный труд к 2031 году. ‼️Важно: это сценарный прогноз, а не описание будущего, которое уже гарантированно наступит. Выводы вполне очевидные (можно было цифровых двойников ученых и не создавать): ✔️ ИИ не обязательно освободит нас от работы. По прогнозу исследования, в 54% типовых задач человек будет делить основную работу с ИИ. В 80% задач потребуется проверять и принимать результат его работы. Работать будет сложнее, в общем. ✔️ Начинающим специалистам станет сложнее входить в профессию. ИИ сможет самостоятельно выполнять основную часть работы в 18% рассмотренных задач против 4% в 2026 году. А ведь именно на типовых задачах джуниоры набираются опыта. Кто будет растить следующего поколения экспертов, если первые ступеньки карьерной лестницы автоматизируют? ✔️ Человеческие навыки могут стать дефицитом именно тогда, когда они особенно нужны. В исследовании прогнозируется снижение востребованности социальных способностей в рабочих задачах на 8,1%, управленческих на 6,3%. Но это не значит, что общаться, договариваться и руководить станет необязательно. А что из этого следует для карьеристов? Три практических вывода. 1️⃣Учитесь не только пользоваться ИИ, но и отвечать за результат. Ставить задачу, давать контекст, проверять факты, замечать ошибки и принимать решения. Умение получить ответ становится дешевле. Умение понять, хороший ли это ответ - совсем другая история. 2️⃣Не пропускайте этапы профессионального становления. Если вы начинающий специалист, не отдавайте ИИ всю работу целиком: разбирайтесь, как она устроена, пробуйте делать сами, просите обратную связь. Если вы руководитель — подумайте, на каких задачах будут учиться ваши будущие эксперты. 3️⃣Стройте карьеру не вокруг одного инструмента и одной должности. Развивайте экспертизу, связи, наставничество, публичность и способность работать в разных ролях. Это и есть логика портфельной карьеры: создавать несколько источников профессиональной устойчивости, а не ставить всё на один сценарий. ‼️И ещё один вывод лично для меня: около 50% времени на развитие взрослых авторы рекомендуют посвящать обучению с другими людьми, 33% развитию с помощью ИИ и 17% самостоятельному осмыслению опыта. То есть формула 70-20-10 (70% рабочие проекты , 20% наставничество и 10% лекции) классика обучения - поменялась на 17-50-33. Это сутевой момент, с которым я бы поспорила. Но как спорить с цифровыми двойниками ученых? Читайте доклад, в общем. Может, тоже с чем-то не согласитесь.