Кто такой менеджер по машинно-человеческой работе
Менеджер по машинно-человеческой работе — это специалист, который координирует взаимодействие людей и интеллектуальных систем (роботов, алгоритмов ИИ, автоматизированных платформ). Под его руководством гибридная команда «человек + машина» должна давать лучший результат, чем по отдельности дают ее «компоненты».
Почему появилась такая профессия
В 2024 году на предприятиях по всему миру было установлено 542 тыс. промышленных роботов, их количество говорит о росте индустрии более чем в два раза за десятилетие. К 2030 году почти половина рабочих задач будет выполняться людьми, около 22% достанется роботам, а 30% потребуют совместного участия человека и искусственного интеллекта.
В связке «человек + машина» роботы дают точность и мощные расчеты, люди — анализ, креатив и интуицию. Чтобы этот симбиоз работал, компаниям нужны менеджеры по машинно‑человеческой работе. Ключевая задача профессии — выстраивать совместную работу людей и интеллектуальных машин, обеспечивать эффективную коммуникацию, распределять задачи, оценивать результаты.
За что отвечает менеджер по машинно‑человеческой работе
Такой специалист делает все, чтобы машины помогали, а не мешали работникам. В докладе консалтинговой компании Cognizant впервые были описаны функции этой профессии:
- формирование многопрофильных гибридных команд, где наряду со специалистами по UX, инженерами и психологами работают операторы роботов;
- распределение ролей: исследовать, какие задачи лучше выполняют люди, какие — машины;
- обучение сотрудников новым процессам взаимодействия с «виртуальными коллегами»;
- оценка эффективности совместной работы людей с машинами.
Требуемые навыки и квалификация
Специалист по взаимодействию машин и людей оптимизирует распределение задач, анализирует рабочие процессы, рекомендует направления для автоматизации и организует обучение персонала. Успешный менеджер сочетает гуманитарные и технические компетенции.
Идеальный кандидат:
- интересуется программированием, предпринимательством, инновациями и управлением талантами;
- имеет диплом в области нейронаук, когнитивной или прикладной психологии и степень магистра по компьютерным наукам, инженерии или управлению персоналом;
- разбирается в дизайне пользовательских интерфейсов (UX/UI);
- демонстрирует хорошие коммуникативные способности и лидерские качества;
- имеет опыт работы в областях нейронауки, робототехники, машинного обучения и разработки «социальных» роботов.
Где можно работать
Концепция человеко-машинных команд перестала быть футуристической теорией и превратилась в практическую реальность на передовых предприятиях по всему миру. Эта трансформация особенно заметна в логистике, производстве и фармацевтике, где компании активно внедряют не просто роботов, а целые экосистемы совместной работы.
В 2024 году лидерами по «плотности» роботизации (число роботов на 10 тыс. занятых в промышленности) были Южная Корея (1012 роботов) и Сингапур (770 роботов). Китай (470 роботов) вышел на третье место, обогнав Германию. Россия наращивает парк, но отстает по плотности — менее 30 роботов на 10 тыс. занятых, следует из данных Минпромторга.
Одним из самых масштабных примеров совместной работы людей и роботов является Amazon. На 2025 год на складах компании работает более 1 млн роботов, и их количество практически сравнялось с числом людей. Однако ключевой акцент делается не на замене людей, а на их взаимодействии с машинами. Роботы-транспортировщики используют ИИ для безопасной навигации по складу и работают бок о бок с людьми, беря на себя тяжелую физическую нагрузку и монотонные задачи по перемещению грузов.
В промышленности ярким примером служит немецкий концерн Siemens. В партнерстве с Microsoft Siemens он запустил проект Industrial Copilot — систему на базе генеративного ИИ, которая позволяет инженерам управлять сложным промышленным оборудованием с помощью простых голосовых команд или текстовых запросов.
Российские IT-компании, такие как «Яндекс» и VK, активно разрабатывают и внедряют собственные ИИ-решения, включая голосовых ассистентов, рекомендательные системы и беспилотные технологии. В этих компаниях уже де-факто существуют специалисты, выполняющие функции менеджеров по машинно-человеческой работе, хотя их должности могут называться иначе (например, AI product manager).
Где учиться профессии
Навыки для этой профессии формируются в рамках междисциплинарных магистерских программ — на стыке инженерии, когнитивных наук, дизайна и управления. Яркий пример — программа «Человеко-машинное взаимодействие в информационных системах» в Уральском федеральном университете (УрФУ). Здесь обучают навыкам проектирования пользовательского опыта (UX), проведения A/B-тестов, бизнес-анализа и управления командами разработки. Это техническая основа для работы менеджера по взаимодействию с машинами.
Магистерская программа «UX-аналитика и проектирование информационных систем» в НИУ ВШЭ сочетает методы анализа данных и исследование человеческого поведения в цифровых интерфейсах.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» предлагает программу «Человеко-машинное взаимодействие» по направлению «Информационные системы и технологии». В рамках обучения студенты получают знания в области социальной робототехники, проектирования интерфейсов и когнитивного моделирования.
Другой пример — магистратура «Речевые технологии и машинное обучение» в ИТМО: программа ориентирована на развитие навыков NLP, синтеза речи, распознавания голоса и взаимодействия человека и ИИ-систем.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.