В начале ноября Северо-Восточный университет США опубликовал доклад «AI in the Hiring Room», посвящённый влиянию искусственного интеллекта на трудоустройство. Исследователи проанализировали ответы 8174 участников опроса, имеющих право принимать решения о найме или существенно влиять на них.

Выяснилось, что 54% респондентов уже используют инструменты ИИ для предварительного анализа резюме. В информационно-технологической отрасли этот показатель достигает 83%, в финансовом секторе и недвижимости — 71%. Но автоматическая обработка анкет лишь первая перемена.

47% опрошенных сообщили, что появление ИИ изменило их подход к найму сотрудников. Среди них 26% стали принимать меньше начинающих специалистов, а 7%, напротив, увеличили их набор. Ещё 28% этой группы сохранили количество стартовых вакансий, но теперь ожидают от новичков более высокой производительности или выполнения более сложных задач с помощью ИИ.

Получается парадокс. Молодому человеку всё сложнее получить работу, поскольку часть простых задач уже можно поручить алгоритму. Но от того, кому удалось устроиться, работодатель сразу ожидает результатов, для которых прежде требовался опыт.

Исследование не доказывает, что ИИ уже уничтожил определённое количество рабочих мест. Оно фиксирует оценки и решения работодателей, а не изменения фактической численности персонала. Однако обозначенная проблема вполне реальна.

Как стать опытным специалистом, если исчезают задачи, на которых принято набираться опыта?

Раньше молодой аналитик начинал с подготовки таблиц и отчётов. Начинающий программист писал простые участки кода. Младший сотрудник редакции занимался поиском информации и первичной обработкой материалов. Сегодня значительную часть такой работы можно ускорить с помощью ИИ. Но простые задачи были не только рутиной. Они служили учебной площадкой, на которой будущий профессионал постепенно осваивал логику своей деятельности.

Интересно, что диплом университета при этом не утратил значения. Напротив, 38% участников опроса считают, что с распространением ИИ высшее образование стало более ценным для начинающих работников. Лишь 16% придерживаются противоположного мнения.

Ещё один неожиданный результат касается использования ИИ во время учёбы. 40% респондентов заявили, что информация о применении студентом ИИ для выполнения письменных или программных заданий скорее повысила бы его привлекательность как кандидата. Противоположную позицию занял 21%. Однако владение ИИ пока не стало обязательным условием повсеместно. Почти половина опрошенных работодателей не ищет такие навыки специально. Именно здесь профориентация сталкивается с новой задачей.

Недостаточно предложить подростку выбрать профессию из списка перспективных специальностей. Необходимо объяснить, какие задачи внутри каждой профессии меняются, что можно делегировать машине и какие знания потребуются человеку для контроля результата.

Будущему специалисту важно не просто научиться пользоваться ИИ. Ему предстоит понимать предметную область, видеть ошибки, оценивать последствия решений и брать на себя ответственность. А университетам и работодателям придётся заново проектировать начальные ступени профессионального обучения. Ведь если машина заберёт у новичка всю простую работу, кто и как научит его выполнять сложную?

И, возможно, основной вопрос современной профориентации звучит так: «Чему ты хочешь научиться настолько хорошо, чтобы управлять инструментами, которые будут постоянно меняться?»

Профессиональное будущее определяется не только выбором специальности. Всё большее значение приобретает способность человека развиваться внутри неё. И очень важно, чтобы на этом пути у него оставалась первая ступень.