Об авторе: Сергей Кобелев, ИИ-советник консалтинговой компании «Яков и Партнеры».
На самом ли деле возникает «эффект обелиска»
На рынке труда действительно фиксируется сдвиг, который все чаще описывают как «сужение нижнего уровня» профессий. По данным PwC AI Jobs Barometer, в наиболее подверженных влиянию ИИ сферах быстрее всего трансформируются именно входные позиции: их становится не меньше, но меняются требования к джунам. Теперь они включают то, что раньше относилось к уровню middle- и senior-сотрудников. Например, это самостоятельное принятие решений, коммуникация со стейкхолдерами, базовое управление задачами и элементы продуктового мышления.
Схожую картину фиксируют и другие исследования рынка труда. В аналитике по европейским вакансиям отмечается сокращение доли классических джуниор-позиций в наиболее «автоматизируемых» сферах при одновременном росте спроса на более опытные роли и специалистов с ИИ-навыками. Вместе с тем размывается и сама «обучающая прослойка» профессии. Рутинные задачи — первичный анализ данных, подготовка черновиков, сбор информации — традиционно служили точкой входа в профессию и способом наработки опыта. Теперь значительная часть этих операций уходит к ИИ-инструментам, и траектория профессионального роста становится менее линейной.
При этом речь не идет о том, что начинающие специалисты исчезают с рынка — скорее изменяется логика входа в профессию: компании не сокращают наем как таковой, но повышают требования к тем, кого берут на стартовые позиции.
На протяжении десятилетий корпоративная пирамида выполняла сразу две функции. Первая была очевидной — производство результата. Компания нанимала сотрудников, распределяла задачи и зарабатывала деньги. Вторая функция была менее заметной, но не менее важной — эта пирамида выращивала экспертов, так как сильные специалисты формируются постепенно через большое количество повторяющихся задач и рабочий опыт.
Именно поэтому разговор о сокращении джунов упирается в неожиданный парадокс. Если нижний этаж корпоративной пирамиды действительно станет меньше, то компаниям придется искать новые способы подготовки специалистов.
В краткосрочной перспективе направление понятно. Если раньше от джуна требовалось качественно выполнить задачу, то теперь все чаще — правильно поставить ее искусственному интеллекту, проверить результат и понять, насколько он соответствует бизнес-целям. Ценность смещается от выполнения работы к способности оценивать ее качество.
Этот тренд, например, прослеживается в отчете о будущем рабочих мест WEF. В исследовании отмечается рост требований к базовым цифровым, аналитическим и управленческим навыкам уже на входе в профессию.
Как меняется экономика бизнеса из-за ИИ
Разговор о «пирамиде» и «обелиске» часто сводится к численности сотрудников. Но в действительности искусственный интеллект меняет куда более фундаментальную вещь — экономику, на которой десятилетиями строились многие компании.
Корпоративная пирамида всегда была не только схемой управления, но и способом зарабатывать деньги. Ее логика проста: большое количество сотрудников начального уровня выполняют стандартизированную работу, компания продает результат дороже, а лучшие специалисты со временем переходят на следующий уровень. По тому же принципу вырос целый рынок аутсорсинга: если задачу можно подробно описать, ее можно передать тому, кто выполнит ее дешевле.
ИИ начинает разрушать именно эту модель. Если вчера проект требовал 20 специалистов и трех недель работы, а сегодня с ним справляются два человека с ИИ-инструментами за несколько дней, в этом случае меняется стоимость интеллектуального труда. А когда стоимость труда снижается, компании неизбежно приходится отвечать на более сложный вопрос: за что клиент готов платить прежние деньги?
Похожий процесс происходит и с самими продуктами. Показателен пример — производителя фитнес-браслетов WHOOP, который много лет развивал бизнес-модель вокруг платной подписки: устройство собирает данные, а доступ к ним пользователь получает через фирменное приложение. Недавно один из разработчиков с помощью ИИ смог за короткое время разобраться в протоколе устройства и создать открытое приложение, позволяющее считывать часть данных без подписки. Пока это скорее проект для энтузиастов, чем полноценная альтернатива официальному сервису. Однако сам кейс показывает, насколько сильно ИИ снижает порог для технически сложных задач: то, на что раньше могли уйти месяцы работы команды, сегодня иногда оказывается под силу одному специалисту, использующему современные ИИ-инструменты.
Поэтому главный эффект ИИ связан не столько с сокращением джунов или изменением организационной структуры. Компании начинают терять преимущества, на которых долго строился их бизнес: большой штат исполнителей, закрытая экспертиза или технологические барьеры уже не дают той защиты, что раньше. Конкурировать приходится за счет скорости принятия решений, качества идей, понимания клиента и способности использовать ИИ для усиления собственной экспертизы, а не просто для экономии на персонале.
Как будет выглядеть карьера в эпоху ИИ
Вероятнее всего, в ближайшие годы мы действительно увидим сокращение числа типовых стартовых позиций. Но это не означает исчезновения молодых специалистов как класса. Работодатели будут все меньше ценить способность быстро выполнять рутинные операции и все больше — умение формулировать задачи, работать с информацией, критически оценивать результаты и принимать решения на основе данных.
Поэтому главным сейчас является вопрос, как вырастить экспертов в мире, где значительную часть работы выполняет машина? Именно от ответа на этот вопрос будет зависеть, какой окажется организационная структура бизнеса через пять или десять лет — пирамида, обелиск или что-то совершенно новое.
Перед CEO также встает острый вопрос: насколько бизнес зависит от процессов, которые можно описать и стандартизировать? Первым лицам стоит уже сейчас провести своеобразный стресс-тест, а возможно, произвести «ревизию» процессов внутри компании: какие процессы можно передать ИИ; где компания зарабатывает за счет человеческой рутины; какие компетенции сотрудников будут востребованы через три-пять лет; как перестроить систему развития специалистов.
В каком-то смысле искусственный интеллект поднимает планку входа в профессию. Это выглядит вызовом для рынка труда, но одновременно открывает новые возможности для тех, кто готов быстро осваивать инструменты ИИ и использовать их в работе.
Не менее важен и второй вопрос — долгосрочный. Если компании будут все реже нанимать сотрудников на стартовые позиции и сокращать тот самый «учебный этаж», где годами формировались будущие эксперты и руководители, то откуда через пять-десять лет возьмутся люди, способные принимать сложные решения, создавать новые продукты и управлять бизнесом? Пока на этот вопрос нет универсального ответа. Но именно его, вероятно, уже сегодня стоит считать одним из ключевых для руководителей.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.