-10 Киев
Одной из центральных тем Всемирного экономического форума в Давосе был искусственный интеллект и трансформация рабочей силы. По мнению экспертов, чтобы в полной мере реализовать потенциал искусственного интеллекта, организации должны трансформировать свою рабочую силу.
Организация, будь то бизнес или любая другая, активно пользующаяся искусственным интеллектом, должны начать трансформацию с четким пониманием того, как ИИ может изменить и развить организацию в целом, а не только какие инструменты можно или следует использовать. Руководители таких организаций должны понимать, как будут меняться роли сотрудников по мере внедрения ИИ в повседневную работу и как новые пути обучения сотрудников позволят им перейти от использования ИИ в качестве сервиса к решению более сложных и ценных задач и созданию интеллектуальной собственности.
По мнению экспертов Давоса, сотрудники все чаще осознают, что непрерывное обучение является частью работы. Они ожидают четкого определения важных навыков, доступа к соответствующему обучению и реальных возможностей применить эти навыки. От обучения для выполнения определенных функций до формирования компетенций, которые можно совмещать в новые решения, – именно в таком направлении искусственный интеллект начинает менять экономику труда.
Возрастает спрос на инженеров по искусственному интеллекту, специалистов по аналитике данных и архитекторов решений, ориентированных на конкретную отрасль, а также сохраняется потребность в лидерских качествах, аналитическом мышлении и социально-эмоциональных навыках. Результатом этого, по утверждению экспертов, является переход к командам, которые возглавляют люди и оснащены искусственным интеллектом, где повышение производительности достигается за счет координации, а не замещения.
Авторы исследования "Четыре сценария будущего рынка труда в новой экономике: искусственный интеллект и таланты в 2030 году" убеждают, что бизнес-сообщество до сих пор разделено во мнениях о влиянии и направлении развития искусственного интеллекта. Так, по результатам опроса более 10 тыс. руководителей, ожидания бизнес-лидеров относительно влияния ИИ на рабочую силу и рынок труда выглядят так:
- 54% ожидают, что ИИ вытеснит существующие рабочие места;
- 24% считают, что ИИ создаст новые рабочие места;
- 45% ожидают увеличения доходов бизнеса;
- только 12% предполагают повышение заработных плат.
Авторы исследования также утверждают, что рынок труда претерпевает глобальную трансформацию до 2030 года. В частности, в мире будет создано 170 млн новых рабочих мест, но 92 млн существующих рабочих мест исчезнут. И хотя количество рабочих мест вырастет, это не значит, что люди просто перейдут с одной работы на другую. Даже если будет создано больше новых мест, они будут требовать других навыков, будут в других отраслях, возможно, в других регионах. Это создает большой вызов для переквалификации и географической мобильности работников.
Использование ИИ в компаниях выросло: если в 2022 году 55% компаний использовали ИИ хотя бы в одной функции, то в 2025 году уже 88% компаний используют ИИ. Компании, не внедряющие ИИ, рискуют утратить конкурентоспособность. Но такая скорость, по мнению авторов исследования, создает проблему: системы образования, регуляторные рамки и социальная защита не успевают адаптироваться к таким темпам изменений.
Критическая роль обучения
Исследование говорит о росте потребности в ИИ-грамотности – спрос на соответствующих работников вырос на 70% между 2024-м и 2025 годами (данные LinkedIn). Следовательно, даже самые мощные технологии ИИ останутся только инструментами, если люди не смогут их эффективно использовать. Успех внедрения ИИ на 80% зависит от человеческого фактора – готовы ли сотрудники работать с новыми технологиями, понимают ли они принципы их работы, могут ли адаптировать свои рабочие процессы. Без масштабного переобучения рабочей силы даже самые лучшие ИИ-решения не дадут ожидаемого экономического эффекта.
Компании готовы платить высокие зарплаты за ИИ-навыки, но не могут найти достаточно кандидатов. Проблема в том, что система образования и профессионального обучения не успевает за темпами развития технологий. Университеты еще формируют обучающие программы, когда технологии уже изменились. Традиционное образование занимает годы, а технологии обновляются ежемесячно. Это создает "разрыв навыков" (skills gap), когда спрос на определенные компетенции значительно превышает их предложение на рынке труда. Для решения этой проблемы требуются новые, более гибкие форматы обучения.
При этом работодатели нуждаются в людях как с "жесткими" навыками (hard skills), связанными непосредственно с работой с технологиями ИИ: промпт-инжиниринг, работа с данными, интеграция ИИ-инструментов, критическая оценка результатов ИИ и автоматизации процессов, так и с человекоцентричными мягкими навыками, которые самые сложные для автоматизации и ценятся работодателями: креативность, инновационность и адаптивность.
Всемирный экономический форум в Давосе основал программу Learning-to-Earning Sandbox ("Песочница по обучению для заработка"), которая призвана объединить университеты, работодателей и правительства для совместной разработки масштабируемых моделей, которые интегрируют образование с оплачиваемым трудом – на основе интегрированных с работой образовательных ступеней, стажировок, модульного обучения, чтобы связать развитие навыков непосредственно с трудоустройством и создать лучшие практики, которые можно повторить в разных секторах и регионах.
Сочетание образования с оплачиваемой работой – модель образования, разрушающая традиционную границу между обучением и работой через дуальные программы (образовательная степень интегрированная с работой), стажировка и короткие модульные курсы. На дуальных программах студенты одновременно учатся и работают, используя теорию на практике, а работодатели частично финансируют образование своих работников. Стажировка предусматривает обучение непосредственно на рабочем месте и оплачиваемую работу во время учебы для "получения" нужного специалиста работодателю. Короткие модульные курсы предусматривают сертификационные программы, требующие недели или месяцы обучения, а не годы, с фокусом на конкретных умениях и навыках. Такие программы позволят быстро адаптировать свои навыки под требования рынка и собирать свое образование по частям.
Возникает вопрос, как и готовы ли украинские университеты уже сейчас адаптироваться к новым условиям и изменить свою модель образования. В дополнение к традиционной модели "обучение четыре – шесть лет – ищи работу – начни зарабатывать" – предложить новую модель "учись – работай – зарабатывай одновременно – постоянно обновляй навыки". Это очень важно в эпоху ИИ, когда навыки быстро устаревают и у людей есть необходимость постоянно учиться без отрыва от работы и заработка.
Источник: "ГОРДОН"
