Каждая технологическая революция изменяет структуру трудового рынка. Однако развитие генеративного ИИ создало новый, менее очевидный вызов — разрыв между поколениями работников (generative-gap).
Сегодня, когда нейросети берут на себя рутинные задачи, исчезает пространство, где ранее учились и развивались начинающие специалисты. Что это означает для будущего трудового рынка и как адаптироваться к этим переменам, объясняет управляющий партнер креативного агентства Multiways Петр Доронин.
Искусственный интеллект не только автоматизирует рутинные задачи — он кардинально изменяет стартовые условия для молодых работников. Ранее приходившие в компанию джуниоры создавали первые черновики, собирали аналитику, готовили рутинные презентации — это было своего рода «песочница» для отработки навыков, понимания процессов и интеграции в профессию. Задачи ставили более опытные специалисты, которые таким образом освобождали время для более сложной и творческой работы.
Сегодня же такие задачи быстрее и дешевле выполняют ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot и другие инструменты. В результате, уровень джуниора как карьерная ступень размывается, а входной точкой на рынок становится уже мидл-позиция. Это разрушает привычную карьерную лестницу и создает новый тип неравенства — generative-gap. По данным PwC, в 2024 году спрос на специалистов начального уровня в IT, дизайне и аналитике сократится на 26, 23 и 14% соответственно — именно в тех областях, где ИИ быстрее всего забрал простые задачи.
ИИ становится «удлиненной рукой» для мидл- и сеньор-специалистов. У них есть опыт, насмотренность, им проще интерпретировать результаты работы ИИ и интегрировать их в рабочие процессы. HubSpot отмечает, что 48% маркетологов уже используют ИИ для создания первых версий контента — той самой работы, которая раньше доверялась стажерам.
Это усиливает разрыв: опытные специалисты развиваются еще быстрее, а у начинающих нет задач для практики. Проблема усугубляется тем, что старшие специалисты и без того перегружены: на менторство и сопровождение новичков у них просто нет времени, так как почти каждый второй работник в России испытывает выгорание.
Карьера становится элитарной
Компании все чаще ищут «универсальных специалистов» в своей области — людей, которые и пишут, и презентуют, и работают с ИИ, и понимают бизнес-процессы. Сегодняшние вакансии описывают гибридных специалистов, способных не только генерировать идеи, но и тут же реализовывать их с использованием нейросетей, без долгих брифов и многоуровневых команд. Это экономит бюджеты и ускоряет процесс разработки. Имеющиеся на рынке опытные специалисты смогут быстро освоить работу с ИИ и адаптироваться под требования рынка, но как наращивать число таких профессионалов? Джуниоры уже значительно меньше выполняют мелкие задачи, на которых росли предыдущие поколения.
По оценкам Goldman Sachs, более 300 млн работников по всему миру в ближайшие годы столкнутся с необходимостью переквалификации. Если раньше переход в новую профессию происходил постепенно, то теперь он все чаще начинается с требований к готовой экспертизе: наличия опыта в конкретной области, а также навыков в промпт-инжиниринге и знании бизнес-логики. Такой сдвиг делает карьеру элитарной. Если точка входа сдвигается сразу на уровень опытного специалиста, это становится серьезным барьером для молодежи, карьерных смен и освоения новых профессий. Мы получаем систему с замкнутым контуром: внутри находятся специалисты, которых усиливает ИИ и которые продолжают развиваться, снаружи — те, кому крайне сложно войти в профессию.
Что будет через пять лет
Проблема не в ИИ как таковом, а в разрушении механизмов формирования специалистов. Джуниоры раньше выполняли работу на вырост — задачи, которые требовали внимания, усидчивости, желания разобраться, но не глубоких знаний. Это был важный этап, позволяющий понять базовые процессы и научиться работать в команде. В настоящее время такие задачи либо исчезают, либо автоматизируются. В результате мидл-специалисты просто не появляются, поскольку негде пройти путь от ученика до самостоятельного профессионала.
Компании, естественно, инвестируют в опытных сотрудников — они приносят наибольшую отдачу. Но чтобы через несколько лет в компании появился новый сильный специалист, сегодня необходимо предоставить шанс новичку. ИИ значительно сузил кадровую воронку. Если не будет найдено новое «песочница» для практики, пусть через стажировки, проектные школы или симуляции, нас ждет системный провал. По статистике, опытный диджитал-специалист работает в одной компании не более трех с половиной лет, и значит, организациям нужно не только удерживать сильных специалистов, но и стабильно развивать новых.
Решением может стать переосмысление подготовки специалистов. Возможно, освоение инструментов ИИ должно начинаться уже в школе — не факультативно, а на уровне базового навыка, подобно работе с текстом или интернетом. Университеты должны не просто давать теорию, а активно внедрять ИИ в учебный процесс: использовать его в преподавании, включать в проектную деятельность, развивать цифровую инфраструктуру. Абитуриентам стоит выбирать вузы не столько по названию специальности, сколько по тому, насколько они готовят студентов к реальной практике.
Чтобы компенсировать исчезновение «входного уровня», молодым специалистам нужно искать какую-то практику, максимально приближенную к рабочим условиям. Поэтому будущим работникам необходимо не только готовиться к работе с технологиями, но и осваивать новые стратегические навыки: работать в командах, презентовать идеи, ориентироваться в бизнесе.
Самая уязвимая группа — не школьники, которые через несколько лет выйдут на адаптировавшийся к новым реалиям рынок уже с привычкой использовать ИИ как соцсети. В зоне риска находятся те, кто выпускается сейчас или выпустился недавно. Им следует проявлять больше инициативы: искать интенсивы, краткосрочные программы, переквалификационные курсы, которые позволят перескочить исчезающую ступень джуниора. Бизнесу важно включиться в этот процесс: открывать кафедры, внедрять практику в вузы, развивать треки внутри компаний. В противном случае рынок столкнется с кадровым обрывом: специалистов среднего уровня будет не хватать, нагрузка на оставшихся возрастет, а сама система станет негибкой и уязвимой.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора
Фото: hi-tech.mail.ru