Аналитики подсчитали, что около 300 миллионов рабочих мест могут автоматизировать с помощью программ вроде Chat GPT. Случится это или нет, предсказать сложно, но, кажется, адаптироваться к новой реальности придётся всем. Вместе с Яндекс Практикумом рассказываем, чему стоит учиться уже сейчас, чтобы в будущем не остаться без работы.
Какие трудности создадут нейросети и как повлияют на гендерный разрыв
Развитие технологий повлияет на работу специалистов из разных сфер — от финансов до здравоохранения. С угрозой потерять доход могут столкнуться контентмейкеры, юристы, учителя и даже программисты. Например, американский IT-гигант IBM заявил, что приостановит наём сотрудников на должности, с которыми может справляться искусственный интеллект: в ближайшие пять лет будут автоматизированы до 7 800 рабочих мест. Однако пока речь идёт только о новичках, которые выполняют простые задачи, а не о высококвалифицированных специалистах.
Женщины находились в уязвимом положении на рынке труда ещё до изобретения Chat GPT и похожих программ. Например, в России они получают в среднем на треть меньше мужчин — разница составляет почти 20 тысяч рублей. Домашней работы выполняют больше — 4 часа 25 минут в день против 1 часа 23 минут. А ещё женщины реже участвуют в проектах STEM: науке, технологиях, инженерии и математике.
Развитие искусственного интеллекта не сократит гендерный разрыв. Напротив, есть вероятность, что технологии сформируют ложные карьерные установки. Эксперты ЮНЕСКО считают, что виртуальные помощники могут продвигать патриархальные идеи, например о том, что женщины лучше справляются с хозяйством и воспитанием детей. Для улучшения ситуации исследователи предлагают поощрять интерес девочек к математике и технологиям, проводить переподготовку работающих женщин, чтобы они могли построить карьеру в STEM.
Сокращение гендерного разрыва важно для всех. Например, в развивающихся странах это позволит на 20% повысить уровень ВВП, а в целом мировой ВВП может увеличиться на 7 триллионов долларов в год.
Какие навыки помогут молодому специалисту развивать карьеру
Чтобы оставаться востребованным, стоит сосредоточиться на компетенциях, которые помогут не соперничать, а сотрудничать с технологиями и даже управлять ими.
1. Цифровая грамотность
Специалистам полезно отслеживать нишевые тенденции и понимать, как искусственный интеллект уже используют в отрасли. Допустим, с помощью нейросети Midjourney UX-дизайнеры генерируют концепты веб-страниц и мобильных приложений. Такие наброски нуждаются в правках, но могут сократить время на поиски идеи и задать направление для креатива.
Новшества не всегда просто принять и начать использовать. Некоторые люди с возрастом боятся осваивать программы, а ещё может казаться, что какая-то трендовая технология пока не актуальна в рабочей рутине. Но рано или поздно всё поменяется. Лет 10 назад SMM-специалисты лишь писали посты и отвечали на комментарии в группах. Сегодня, чтобы найти хорошую работу, нужно владеть сервисами аналитики, планировщиками и программами мониторинга упоминаний бренда.
Освоить IT-профессию с нуля помогут в Яндекс Практикуме. Если с направлением пока определиться сложно, пройдите бесплатный тест по профориентации, который разработали эксперты Практикума и методисты МГУ. Он займёт полчаса, а в конце вы получите подробный анализ своего опыта, навыков и список профессий, который может вас заинтересовать. А ещё сможете бесплатно попробовать выполнить первые реальные задачи выбранной профессии, чтобы точно понять, хотите ли занимать именно этой работой.
2. Креативность
Изображение: ChatGPT
Этот навык рекомендует прокачивать даже сама Chat GPT. Программы могут многое, но им трудно конкурировать с людьми, когда речь идёт о творчестве. Рабочие места будущего потребуют новых способов мышления, даже если ваша работа не кажется креативной. Например, программист может написать сложный код разными способами, а продакт-менеджеру смекалка пригодится, чтобы придумать новые функции мобильного приложения.
Креативность развивают разными способами. Можно попробовать технику фрирайтинга — писать по таймеру 5–7 минут всё, что приходит в голову. В процессе важно не останавливаться и не оценивать текст критически. Этот инструмент рекомендуют использовать, чтобы преодолеть страх чистого листа, понять сложный материал и найти новые идеи.
Ещё вариант — составлять ассоциативные цепочки из слов. Допустим, «животное» — «собака» — «радость» — «вечеринка» и так до бесконечности. Умение видеть связи между разными предметами и раньше помогало людям. Например, 200 лет назад инженер Сэмюэл Браун придумал конструкцию подвесного моста, когда наблюдал за паутиной.
3. Знание основ кибербезопасности
Каждый раз, когда технологии делают рывок вперёд, человечество сталкивается с новыми уязвимостями. Несколько лет назад с помощью нейросетей научились создавать дипфейки. Иногда лица подменяли ради шутки, а порой — чтобы подмочить чью-то репутацию. В будущем угрозы никуда не денутся, а потому специалисты по кибербезопасности будут востребованы.
К слову, понимание базы важно для всех сотрудников вне зависимости от их обязанностей. Например, чтобы случайно не выдать мошенникам пароль от рабочего аккаунта и не заразить компьютер вирусом, открыв подозрительное письмо. Некоторые компании проводят тренинги по кибербезопасности среди работников, но найти курсы и лекции самостоятельно тоже можно. Такие знания останутся с вами, даже когда вы решите сменить работу.
4. Гибкое мышление
Навык предполагает умение адаптироваться к новым обстоятельствам и принимать решения в условиях неопределённости. Человек, обладающий им, воспринимает препятствия как возможность для роста. Он готов постоянно учиться и задавать вопросы. Например, когда сотруднику предлагают пройти новый курс, он может отказаться, сославшись на свой и без того богатый опыт. А может с любопытством ухватиться за новую возможность. Вторая реакция — пример гибкого мышления.
Чтобы развивать способность, полезно участвовать в дискуссиях. Попробуйте искать аргументы не только для своей позиции, но и для противоположной. Можно тренировать навык активного слушания. Не перебивайте собеседника, но в логических паузах задавайте ему вопросы, на которые нельзя ответить просто «да» или «нет». Например, «Можешь ли ты рассказать подробнее?», «Что ты думаешь по этому поводу?». Тренировки покажут, что не всегда есть лишь одна точка зрения. А ещё вам станет легче принимать решения и приспосабливаться к изменениям, учитывая новую информацию.
5. Критическое мышление
Изображение: insta_photos / Shutterstock
С помощью нейросетей можно генерировать тексты, но они всё равно требуют проверки. Знания той же Chat GPT ограничены 2021 годом, поэтому даты и цифры всё равно необходимо перепроверять. А значит, привычка ничего не принимать на веру по-прежнему полезна. Критическое мышление подразумевает также способность анализировать ситуацию, взвешивать аргументы и принимать решения на основе логики, а не эмоций.
Развивать навык помогают те же подходы, что и в гибком мышлении. Кроме того, стоит научиться распознавать фейки и предвзятое мнение. Даже если информация кажется убедительной, лучше перестраховаться. Например, если кто-то говорит, что искусственный интеллект вот-вот отберёт у нас работу, проверьте, что пишут в разных источниках. Исследователи из Массачусетского технологического университета считают, что до создания разума, который сможет делать за человека всё, пройдёт не одно десятилетие.
6. Коммуникации
Они пригодятся в работе не только с людьми, но и с машинами. Чтобы создать текст, картинку или код с помощью нейросети, нужно правильно сформулировать запрос. Компаниям потребуются сотрудники, которые понимают, в чём нуждаются их коллеги и клиенты, и смогут правильно использовать возможности искусственного интеллекта.
Здесь стоит прокачивать эмоциональный интеллект и эмпатию — это качество вряд ли смогут воспроизвести даже самые сложные программы. Можно почаще разговаривать с людьми вне привычного круга общения и учится работать в команде. Если вы фрилансер и редко видитесь с коллегами, попробуйте присоединиться к волонтёрским проектам или участвовать в хакатонах.
7. Работа с данными
Для машинного обучения нужны люди, которые понимают, где найти данные и как их использовать. Развить навык помогает обучение статистическому анализу, визуализации и интерпретации такой информации. На базовом уровне не путаться в таблицах Exсel и понимать, что такое медиана, — уже хорошо. Но есть специалисты, которые работают непосредственно с данными — дата-сайентисты. При помощи машинного обучения они анализируют массивы неструктурированной информации — статистику запросов в поисковиках, историю продаж товаров, геосводки. Это помогает делать прогнозы для бизнеса. Например, на основании покупок в прошлых сезонах предположить, какая модель обуви будет востребована через месяц.
Освоить профессию, которая связана с цифрами и аналитикой, можно в Яндекс Практикуме. Здесь готовят специалистов по Data Science, системных аналитиков, инженеров данных. А начать можно с бесплатного онлайн-тренажёра «Основы математики для цифровых профессий». Он поможет вспомнить школьную программу и позволит на простых примерах из жизни разобраться в важных для работы математических концепциях. Например, вы узнаете, как посчитать конверсию или определить долю рынка, которая принадлежит компании или продукту.
