Навыки искусственного интеллекта становятся все более важными на рынке труда. Но то, что на самом деле должны уметь делать сотрудники, удивительно человечно.
В Германии в 2025 году было объявлено около 109 400 вакансий для пользователей ИИ, но только около 15 400 — для разработчиков ИИ. Вот что показывает Барометр AI Jobs 2026, подготовленный PwC. Соотношение семь к одному. Это важно.
Подробности читайте после рекламы
Идея ясна: большого сдвига не произойдет, потому что все внезапно станут программистами. Речь о другом: ИИ мигрирует в существующие профессии.
Это также меняет то, что подразумевается под компетенцией ИИ. Для контролера, юриста или инженера речь будет идти не о каких-то навыках программирования, а скорее об использовании организационного и ситуационного интеллекта, который знает, в каких задачах ИИ может помочь, какой инструмент для этого подойдет — и как его можно разумно интегрировать в существующие рабочие процессы.
Не подсказывайте, а судите
Подсказки являются частью этого, но их также можно отработать вместе с ИИ. Вероятно, станет более важным уметь точно понимать проблемы и оценивать результаты, чтобы иметь возможность определить, когда ИИ галлюцинирует, упускает из виду важную информацию или основывает правдоподобный ответ на ложных предположениях.
Поэтому ОЭСР проводит различие между небольшой группой специалистов и подавляющим большинством сотрудников. Например, только около одного процента обладают продвинутыми знаниями в области машинного обучения и науки о данных. Однако для большинства других более важными становятся базовое понимание ИИ, грамотность в области данных и способность критически оценивать результаты.
Подробности читайте после рекламы
Альтернативная модель хваленому «быстрому инженеру» или «быстрому художнику» весьма невзрачна: специальные знания плюс умение правильно использовать ИИ и распознавать его ошибки.
Приобретение человеческих способностей, прежде всего
Тот факт, что технические знания становятся все более важными, не означает, что классические человеческие навыки становятся менее важными — наоборот, могло бы быть и наоборот, если бы провайдер обучения Cornerstone добьется своего.
Ходят разговоры о «великом слиянии навыков»: прежнее разделение между техническими и нетехническими профессиями начинает исчезать, говорится в докладе. Спрос на навыки внедрения ИИ значительно увеличился за год. В то же время спрос на эмоциональный интеллект увеличился на 95 процентов, на устойчивость (любимый термин духа времени) и гибкость на 42 процента, а на лидерство и социальное влияние на 28 процентов.
Вывод такой: чем легче машинам создавать тексты, оценивать данные или выполнять рутинные задачи, тем важнее способность человека решать, какой результат действительно имеет смысл, а какую проблему действительно необходимо решить.
Когда ИИ заменяет опыт
Однако это также может изменить ценность традиционных квалификаций. Опрос ifo среди немецких компаний дает первое подтверждение этому.
Из компаний, которые уже используют ИИ, почти 20 процентов считают легко или очень легко заменить сотрудника с высшим образованием на человека без соответствующего образования, но с поддержкой ИИ. Около 15 процентов видят аналогичные возможности при замене профессионального опыта.
Это пока ожидания компаний. Они не доказывают, что обучение и опыт действительно теряют ценность. Но первоначальные экспериментальные данные указывают в этом направлении.
Исследование Национального бюро экономических исследований США показывает: ИИ может значительно сократить разницу в производительности между сотрудниками разной квалификации. В эксперименте с более чем 1100 участниками разрыв в производительности между людьми с высшим и низшим образованием сократился на три четверти благодаря поддержке ИИ.
Однако он не исчез полностью. Люди с более высокой квалификацией использовали инструменты несколько эффективнее. Именно это говорит против преждевременного списания специальных знаний: ИИ может уменьшить различия в компетентности – но, видимо, не может полностью их устранить.
Компании ожидают того, чего с трудом передают
Тем более поразительно, как мало систематического обучения новым навыкам до сих пор. По данным Ассоциации TÜV, только 27 процентов немецких компаний обучают своих сотрудников использованию ИИ. За два года эта доля увеличилась более чем вдвое. Но подавляющее большинство до сих пор не предлагает такого обучения.
Решающая подготовка к рабочему миру ИИ может выйти далеко за рамки работы с новыми инструментами. Если вы хотите получить хорошие ответы, сначала вам нужно уметь задавать хорошие вопросы. Любой, кто хочет оценить результаты ИИ, нуждается в специальных знаниях, а также в достаточно большом горизонте, чтобы распознавать противоречия и даже замечать неожиданные связи.
Это повышает ценность навыков, которые не включены ни в какие подсказки: внимательное чтение, знание людей, изменение точек зрения, устойчивость к двусмысленности и умение точно сформулировать проблему. Даже идея из романа, истории или совершенно чужой темы может иметь решающее значение в решении проблемы.
Читайте Достоевского!
Возможно, именно поэтому широкое образование является одним из недооцененных навыков ИИ. Таким образом, любой, кто читал Достоевского, больше ничего не знает об искусственном интеллекте. Но, пожалуй, больше о противоречивых мотивах, самообмане, глупости, сложных вопросах и человеческом поведении.
Тогда самой многообещающей квалификацией для мира труда ИИ не будет ни один новый навык. Это была бы связь: освоение собственного предмета, продуктивное использование ИИ, критическое изучение его ответов – и наличие достаточного любопытства, суждения и знания людей, чтобы задавать вопросы, которые машина не задает сама себе.
