Новая экономика компетенций
Каждое значительное технологическое новшество не только изменяет инструменты труда, но и трансформирует само понимание того, что значит быть высококвалифицированным специалистом. Сегодня искусственный интеллект инициирует этот процесс заново. О том, что именно происходит с профессиями, какие умения утрачивают свою актуальность первыми и что становится главным источником ценности человека, рассказал Михаил Беляев, руководитель образовательного направления компании «Битрикс24».
Как отмечает Агентство новостей «АБН24», история профессионального труда — это история постоянных изменений в оценке ключевых компетенций. Технологии всегда не просто ускоряли работу, но и каждый раз переопределяли, какие навыки являются наиболее важными. Искусственный интеллект делает эти трансформации особенно заметными, но по своей сути они продолжают ту же закономерность, которая сопровождала развитие профессий на протяжении тысячелетий.
«До изобретения письменности главным профессиональным преимуществом была память. Ценились те, кто мог удерживать в голове большое количество знаний. Письменность позволила вынести хранение информации наружу — на бумагу, и запоминание перестало быть основной ценностью. Позже востребованным стало умение читать и находить знания в текстах, но с распространением книг и массовой грамотности этот навык также стал базовым. Когда объём информации стал слишком велик для одного человека, главным стало умение синтезировать знания из разных источников, сопоставлять факты и делать выводы. Именно эта способность определяла ценность эксперта последних десятилетий», — отметил эксперт.
Каждая новая технология повторяет один и тот же сценарий: она делает массовым или автоматизирует навык, который ранее был основой профессии. Это происходило задолго до появления искусственного интеллекта. Например, до изобретения спутниковой навигации опытный водитель выделялся умением строить маршрут, помнить дороги, объезды и развязки. GPS не вытеснил профессию водителя, но сделал этот навык второстепенным. Аналогичный процесс сегодня происходит практически во всех сферах интеллектуального труда.
«Чтобы понять, почему меняется структура профессий, полезно разделить любую работу на два уровня. Первый уровень — это конечный результат, ради которого существует профессия: вывод аналитика, решение юриста о правовых рисках договора, стратегия маркетолога, финансовое заключение бухгалтера. Именно за этот результат специалист несёт ответственность перед бизнесом или клиентом. Второй уровень — промежуточные результаты: поиск информации, обработка данных, расчёты, сверки, подготовка документов, анализ источников. Эти действия сами по себе не имеют ценности — они нужны только как ступени к конечному решению. Технологии в первую очередь автоматизируют именно этот промежуточный слой. Искусственный интеллект способен за считанные минуты извлечь данные, очистить их, найти закономерности, сравнить документы или подготовить проект отчёта. То, что раньше занимало значительную часть рабочего времени специалиста, теперь становится функцией системы. Эти навыки не исчезают полностью, но перестают быть основным занятием. Они становятся инструментом проверки, который человек использует, когда необходимо убедиться в правильности результата», — подчеркнул Беляев.
Фактически технологии выносят значительную часть профессионального знания во внешний слой — в слой знаний. Если раньше специалист должен был держать в голове нормы, документы, справочники, шаблоны и процедуры, то теперь все это хранится во внешней системе, которая не только хранит информацию, но и способна находить ее по смыслу и применять в нужном контексте. В этом плане искусственный интеллект продолжает ту же линию, которую когда-то начали письменность и калькуляторы. Разница лишь в том, что современный носитель знаний стал активным: он не только хранит информацию, но и помогает выполнять целые этапы работы.
«Хорошо это видно на примере профессии аналитика. Еще недавно основная часть его времени уходила на сбор данных, очистку, построение таблиц, проверку гипотез и поиск закономерностей. Только после этого появлялась возможность сделать вывод. Сегодня большая часть этой работы выполняется моделью за считанные минуты. Однако профессия аналитика не исчезает. Меняется распределение усилий. Главными становятся два этапа: правильная постановка задачи для системы и оценка полученного результата с учетом контекста бизнеса. Ошибка на любом из этих этапов делает бесполезной всю скорость вычислений. Аналогичный процесс уже произошел в бухгалтерии. Автоматизация сначала забрала ручные расчеты и проводки, а затем искусственный интеллект начал выполнять распознавание документов, сверки и подготовку отчётности. Но ответственность за интерпретацию цифр, соблюдение законодательства и оценку финансовых рисков всё равно остаётся за человеком. Бухгалтер всё меньше занимается механическим учётом и всё больше — анализом, контролем и принятием решений».
Аналогичная трансформация происходит и в юридической профессии. Поиск судебной практики, проверка договоров и сравнение документов всё быстрее выполняются специализированными системами. Однако вопрос о том, можно ли подписывать договор, содержащий скрытые риски, и какие последствия повлечёт то или иное решение, остаётся в зоне ответственности юриста. Технология автоматизирует перенос информации, но не снимает ответственность за итоговое решение.
«Даже маркетинг переживает уже второе подобное смещение. В прошлом главным было создание креативных идей, затем центром профессии стал анализ данных и эффективность кампаний. Сегодня автоматизация и искусственный интеллект помогают маркетологам быстрее обрабатывать большие объёмы информации, прогнозировать результаты и оптимизировать бюджеты. Однако создание стратегии, понимание целевой аудитории и управление репутацией остаются ключевыми навыками, которые невозможно заменить технологиями», — заключил Беляев.