Человеческий фактор: эксперт назвал навыки, которые не заменит ИИ

До 2030 года, который казался далекой фантастикой, осталось менее пяти лет. Скорее всего, за горизонтом нас ждет мир, кардинально пересобранный искусственным интеллектом.

Скорость изменений будет только нарастать, и традиционная парадигма образования, основанная на накоплении знаний, окончательно устареет.

На основе анализа ближайших трендов эксперт по внедрению ИИ в бизнес-процессы и автор некоммерческого проекта для школьников и студентов "КиберКаникулы" Андрей Цыган выделил несколько ключевых компетенций, которые гарантируют востребованность человека на рынке труда 2030 года.

Скорость изменений, роль знаний и опыта

Всего три года назад появилась нейросеть GPT-3.5, которая хоть и умела разговаривать, но еще плохо справлялась с базовыми задачами. Генерация изображений давала картинки с шестью-семью пальцами, а создания видео практически не существовало – могли получаться только примитивные гифки.

За эти годы прогресс колоссальный. Модели создают отчеты на 50 страниц с подсчетами и графиками, изображения неотличимы от реальных фото, а видео без водяных знаков невозможно распознать как сгенерированное. И скорость этих изменений будет только расти.

"Мир меняется. Можно бояться и сопротивляться. Можно игнорировать и надеяться, что «пронесет». А можно принять и адаптироваться", – подчеркивает Андрей Цыган.

Самое важное к 2030 году – иметь реальный опыт в конкретной сфере. Языковые модели дают общие ответы, но нюансы конкретной бизнес-модели, региона и локальных особенностей знает только практик.

Что автоматизируют роботы и что останется человеку

Роботы и технологии искусственного интеллекта заберут все задачи, связанные с поиском, обработкой и систематизацией информации. Главным станет умение адаптировать ее под конкретную локальную задачу.

Всемирный экономический форум приводит список навыков, которые будут востребованы в дальнейшем:

Аналитическое мышление. Критически важно видеть полную картину и моделировать процессы. Многошаговое мышление позволит понимать алгоритмы и предсказывать последствия решений. Умение моделировать в голове будущее развитие событий станет ключевым навыком.

Гибкость. Раньше люди работали в одной специальности десятилетиями. Сейчас направление может полностью измениться и стать ненужным, поэтому требуется гибкий подход.

Кроме того, важно уметь быстро осваивать новые приложения для работы и не зацикливаться на одной программе.

Любознательность и мотивация. Существуют системы, дающие доступ к любым знаниям. Теперь сложность заключается не в получении информации, а в формулировании правильного запроса. Нужны мотивация и любопытство для работы с этими инструментами.

"Роботы пока не умеют «хотеть», не испытывают любопытства и не горят идеями. В этом главное преимущество нас, людей. Важно быть любознательным, самостоятельно находить мотивацию и ставить себе задачи, которые машина просто не в состоянии сгенерировать", – уверен эксперт.

Как развивать нужные навыки

Насмотренность – это натренированная способность улавливать связи и закономерности там, где другие видят лишь отдельные события. В эпоху информационного шума она становится ключевым навыком, позволяющим увидеть за разрозненными фактами общую картину происходящего.

"Насмотренность помогает понимать не только то, «что происходит», но и «почему это важно», «куда все движется». Развивается через постоянное чтение, непрерывное обучение, отслеживание мировых трендов и изучение кейсов", – объясняет Андрей.

Цифровая ловкость – еще один крайне важный навык для адаптации в современном мире. Он позволяет уверенно осваивать любые новые сервисы и платформы. Чтобы его развить, Андрей рекомендует простой челлендж: изучать три новых приложения в неделю, а в идеале – одно в день.

"Нужно не просто скачивать, а именно тестировать: разобраться в интерфейсе, понять основной функционал и кратко записать, как это работает и для чего может пригодиться. Сначала на это будет уходить минут 30, но очень быстро время сократится до 5–10 минут", – уверяет собеседник.

Критическое мышление обязательно! Элементы галлюцинаций в ИИ останутся, поэтому данные нужно проверять. При каждом запросе включайте поиск, следите за релевантностью ссылок, быстро проверяйте источники. Важно научиться на глаз определять, это реальное видео или дипфейк.

Баланс hard/soft skills. Все только и говорят о важности гибких навыков – общения, командной работы. Но здесь кроется большая опасность. Нейросеть уже отлично пишет код, и компаниям становится невыгодно нанимать новичков. Но если не брать джунов, которые делают черновую работу, то возникнет угроза кадрового голода: через 5–10 лет неоткуда будет взять опытных senior-разработчиков.

Что делать родителям уже сегодня

Дети учатся от родителей. Поэтому мамы и папы должны сами активно использовать языковые модели. Когда ребенок что-то спрашивает и видит, как быстро родитель находит ответ, его это заинтересует, он захочет узнать, как все делается.

Современные технологии могут стать помощником еще в школе, если их использовать правильно. Так, ряд программ поможет объяснить непонятное на языке ребенка.

"Рекомендую NotebookLM. Это великолепный инструмент. Возьмите главу из учебника по истории или физике и превратите ее в подкаст. У всех детей есть наушники. Они с удовольствием слушают", – советует эксперт.

Главное, задайте описание ребенка без персональных данных – характер, предпочтения. Чем больше информации, тем точнее подстроится модель.

Со стихами можно тоже перейти на язык детей: через музыкальное приложение создать трек с текстом в современном стиле, добавить видеоряд как клип. Заходит намного лучше.

Для простых задач можно быстро создать приложение. Пример: ребенок учится шахматам, но в дорогу их не берем. В приложении для вайб-кодинга (Lovable) напишите запрос на три экрана: выбор фигуры, анимация ходов, 10 задач по каждой фигуре. На создание уходит четыре минуты. Есть и готовые приложения, но искать их дольше, чем создавать свое.

Быть быстрым и не бояться

Скорость станет критичной. Жизненный цикл приложений и технологий сокращается. Нельзя планировать полгода, продукт нужно будет выпустить за неделю. Не успел захватить аудиторию – опоздал. Большие компании создадут похожие продукты.

Важно успеть получить аудиторию, но есть лазейка – локальные проблемы. Крупные компании не пойдут на локальные рынки, и вот там можно решать специфические задачи.

Самое важное – быть любознательным, не бояться мечтать и ошибаться. Анализировать результаты, не расклеиваться и продолжать пробовать снова и снова.