Введение
Внезапное распространение нейросетей в 2023 г. – событие, которое затронуло почти каждого из нас, и изменило многие сферы общества. Одна из сфер, которую может кардинально изменить развитие технологий ИИ – рынок труда. Изменениями на рынке труда уже озадачены крупные корпорации: например, в конце года вышло исследование по заказу Amazon Web Services, где опросили руководителей 1340 организаций из разных отраслей в США по поводу использования ИИ и новых требований к профессионалам. Исследователи получили много интересных данных. К примеру, сейчас 73% американских работодателей считают своим приоритетом наём работников, обладающих навыками использования искусственного интеллекта. ИИ станет рабочим инструментом не только в IT-сфере, но и в сфере продаж, финансов, управления персоналом и так далее [1]. Другие зарубежные исследования показывают: использование искусственного интеллекта отразится на 80% рабочих мест. Где-то изменится функционал, а какие-то профессии все-таки исчезнут [3]. Чем же отличается ИИ (в первую очередь GPT-моделей) от других информационных технологий, почему именно развитие нейросетей может значительно повлиять на требования к специалистам во многих сферах? Можно выделить две причины:
Методология
Первая причина – автоматизация работы. С помощью GPT-моделей ИИ можно автоматизировать то, что казалось ранее невозможным для автоматизации. Например, написание программного кода, дизайн логотипов и презентаций, аналитика в сфере финансов и страхования и т.д. [3]. Вторая причина – новая форма взаимодействия человека с цифровым инструментом. Это менее очевидная причина, и я хочу сделать на ней акцент. Для этого сравним процесс взаимодействия пользователя с классическим программным обеспечением («софтом»), например, с Excel или Adobe Photoshop, и с ИИ-сервисом, например, с ChatGPT. При работе с софтом перед пользователем открывается очень сложный интерфейс, и весь интерфейс состоит из линейных команд. Чтобы выполнить определённую работу, человеку необходимо хорошо знать весь интерфейс, знать, какую последовательность шагов выполнить, чтобы достичь необходимого результата. На освоение этого может уйти часы и десятки часов. Умение работать в определённой программе можно выделить как отдельную профессиональную компетенцию, hard-skill. В случае же с ИИ-сервисом, процесс взаимодействия не является линейным, его можно назвать даже непредсказуемым и случайным. По форме он больше похож на взаимодействие человека с человеком, чем человека с техникой. ИИ – это виртуальный ассистент, которому нужно правильно делегировать свою работу, ставить правильные задачи, давать нужные указания на правки, проводить качественную проверку информации и т.д. [1]. Все эти требования для эффективной работы с ИИ-сервисом явно пересекаются с основными soft-skills. При этом hard-skills для работы почти не требуется, единственный ваш инструмент – язык, т.е. ваши запросы. Теперь представим будущее примерно через пять лет. Часть задач, которая ранее выполнялась человеком с помощью какого-либо софта, полностью автоматизируется. Другая часть задач, которая выполнялась с помощью софта, выполняется с помощью ИИ-сервисов, заменивших софт. Это могут быть как абсолютно новые сервисы, так и софт со встроенным ИИ (например, Adobe Photoshop версии 2023 года уже имеет встроенный ИИ [7]). Бóльшая часть работы с информацией будет проходить как раз в формате взаимодействия с ИИ-ассистентом, а в наш цифровой век это коснётся практически всех профессий, а также обучающихся. То есть можно сделать вывод, что одна из главных тенденций на рынке труда – повышение ценности и значимости soft-skills. Это подтверждает то же масштабное исследование от Amazon Web Services. В нём один из вопросов касался того, какие навыки, по мнению работодателей, потребуются сотрудникам для успешного использования ИИ через пять лет, то есть в 2028 году (напомню, что те же работодатели в своём большинстве посчитали умение работать с ИИ как приоритетную компетенцию для работника). И, к примеру, программирование среди них оказалось не самым популярным. Важнее, по мнению работодателей, способность решать конкретную проблему и критически мыслить, а также креативность и умение проектировать. Кроме того, в список желаемых навыков входят способность к коммуникации и командной работе [1]. Подробные результаты представлены на диаграмме (рисунок 1).
Результаты
Рисунок 1 – Ключевые навыки, необходимые для успешного использования ИИ в 2028 году по мнению работодателей, в % от числа опрошенных Другой аргумент, который подтверждает важность soft-skills на рынке труда в будущем, связан с первой причиной, почему ИИ меняет рынок труда – с автоматизацией многих процессов. ИИ не справляется с задачами, которые требуют креативности, нестандартного мышления, понимания тонких моментов, касающихся особенностей языка, поведения людей, их чувствами [3]. Серьёзные стратегические задачи тоже сейчас нельзя доверить нейросетям. Всё это вряд ли изменится в обозримом будущем. При этом эффективность ИИ в решении типовых, оперативных задач растёт и уже даёт свои плоды [4]. Это говорит о том, что soft-skills будут более ценны не только потому, что они будут необходимы для эффективного взаимодействия с ИИ-сервисами, которые получат повсеместное распространение, но и потому, что их просто труднее автоматизировать. Эти тенденции уже отражаются на рынке онлайн-образования. Аналитики одной из крупнейших площадок онлайн-образования Coursera в отчёте Global Skills report за 2023 год отметили усиление тренда, который был заметен ещё год назад: в развитых странах студенты чаще выбирают не IT-курсы, а программы по развитию аналитического мышления, навыков сотрудничества и коммуникации, креативности и других гибких навыков. Они считают, что этот тренд связан со стратегией развития профессионала в мире, где существуют всё более сложные и умные машины и где цифровые навыки необходимо сочетать с гибкими [2]. Подведём итоги. Какие же компетенции будут особенно актуальны в ближайшие годы в связи с распространением ИИ? 1. Критическое мышление. Какое бы количество информации не генерировалось с помощью ИИ, за окончательное принятие решений отвечает человек. Профессионал должен уметь ставить под сомнение полученную информацию, быстро находить возможные несостыковки и недостатки работы, сделанной ИИ.
Результаты
2. Умение работать с информацией. Это в первую очередь работа с различными источниками и работа с текстом и языком. Например, возможность подключать сторонние ресурсы при работе с ИИ, комбинировать информацию, быстро находить важное в большом объёме информации, редактировать текст и т.д. 3. Креативность. Этот навык труднее всего автоматизировать, и умение генерировать необычные идеи (в том числе с частичной помощью ИИ, который может дать опору, от которой можно отталкиваться) будет очень цениться в любом профессионале. 4. Коммуникативные навыки, навыки работы в команде. Если основные задачи многих профессий сместятся в сторону того, чтобы генерировать идеи, анализировать сложную информацию, принимать важные решения и т.д., то работа непременно станет связана со взаимодействием с большим количеством людей и частой работой в команде. Важно также будет уметь аргументировать собственные решения, доказывать, что они соответствуют именно нынешним задачам и почему они им соответствуют, ведь ценность информации без ясной аргументации значительно упадёт. 5. Основы prompt-engineering. Промпт-инженер – профессионал, который занимается обучением новых ИИ и ищет наиболее эффективные запросы для вышедших моделей. Для этого они используют знания в области больших данных, программирования, а также много работают с языком, на котором общается чат-бот [5]. Базовые знания и навыки в этой сфере могут быть необходимы во многих профессиях для эффективного взаимодействия с ИИ. Это главный hard-skill, изучение которого будет набирать популярность в ближайшие годы [2]. То есть, если вы уже адаптивный специалист, который хочет и готов развиваться дальше, вы точно не останетесь «на обочине» рынка труда в ближайшие годы вне зависимости от вашей профессии. Нужно лишь будет научиться пользоваться несколькими новыми сервисами для работы или обучения. Теперь поговорим про образование. До этого мы говорили о развитии необходимых компетенций с помощью площадок онлайн-образования, которые очень адаптивны и легко подстраиваются под тренды, и здесь зачастую проблем не возникает, рынок уже огромен и дальше стремительно развивается. Но сможет ли подстроиться среднее профессиональное и высшее образование под возможные изменения?
Обсуждение
Для анализа разделим процесс обучения на два компонента – целевой и содержательный. К первому отнесём постановку целей обучения и проверку и анализ результатов, ко второму – структуру, методику организации процесса обучения. Целевой компонент обучения. Сейчас основой системы профессионального образования в России как раз является компетентностный подход, цель которого – подготовить человека к будущей профессиональной деятельности, задать потенциал для его развития как профессионала [6]. Подход предполагает развитие как универсальных компетенций, сходных с soft-skills, так и развитие профессиональных компетенций, сходных с hard-skills. Несмотря на критику, компетентностный подход является оптимальным, чтобы балансировать между практической направленностью обучения и возможностью разностороннего развития личности. И при качественной проработке содержательного компонента основные недостатки подхода теряются, такие как сложность формирования и оценивания компетенций, особенно универсальных, и разрыв между знаниями и компетенциями [6]. Также в государственной программе «Цифровая Экономика 2030», где одним из направлений является ИИ, в мероприятия в области подготовки кадров входят «построение многоуровневой системы образования в области анализа данных и искусственного интеллекта», «информирование граждан и организаций о преимуществах применения искусственного интеллекта в разных сферах» [8]. Содержательный компонент обучения. Система профессионального образования уже пытается адаптироваться под изменения. Например, в учебные планы, образовательные программы по направлениям бакалавриата и магистратуры университетов добавляются дисциплины, связанные с ИИ, наш университет – не исключение [9]. Но, как мы выяснили, чтобы специалист соответствовал требованиям будущего, нужно в содержании делать акцент не только на ИИ как таковом, а на гибких навыках и (важное уточнение) использовании их в профессиональной деятельности. С этим сейчас существуют проблемы. Если в документах все компетенции чётко расписаны, то в реальном учебном процессе редко создаются условия для того, чтобы учащийся мог понять, какие могут произойти с ним рабочие ситуации в будущем, и чтобы он был готов справляться с этими ситуациями, подключая критическое мышление, креативность, коммуникативность.
Обсуждение
Возможные способы улучшения системы СПО и ВО, чтобы структура, методика и содержание обучения не потеряли свою актуальность: – Проверять компетенции студентов с помощью задач, максимально приближенных к реальных рабочим кейсам. В кейс должна входить и неосновная, но важная рабочая деятельность, где можно проверить развитие мягких навыков. Например, аргументация принятого решения во время создания продукта руководителю. Хотя регламентировать это будет труднее, но репрезентативность результатов, к примеру, экзаменов с реальной готовностью обучающегося выполнить какую-то работу будет выше. Пример реализации – чемпионат WorldSkills («Молодые профессионалы»). – Развивать дуальное обучение, наладить сотрудничество с работодателями в разных отраслях. Сейчас с учреждениями ВО и СПО крупные компании сотрудничают крайне редко, в основном только с несколькими ведущими вузами страны. В целом, во многих современных профессиях среди работодателей выпускники учреждений профессионального образования ценятся не так высоко, они больше ориентируются на реальный опыт работы и пройденные онлайн-курсы с практикой работы. Это связано с тем, что работодатель не получает уверенности, способен ли выпускник выполнять те или иные задачи, особенно это касается программы бакалавриата. Но если обучение на базе предприятий станет повсеместным, если часть работодателей и специалистов на предприятиях будут готовы проводить занятия для групп студентов, а не в рамках отдельных стажировок, это значительно исправит ситуацию. – Не забрасывать общеобразовательные дисциплины. Прошлые пункты были нужны, чтобы раскрыть профессиональный потенциал обучающихся до устройства на работу. Но если обучающимся не давать общеобразовательных предметов в виде полноценных дисциплин (а не коротких профессионально-направленных модулей), то того, что стоит в основе компетенций (личностные качества и установки, знания, широта кругозора и т.д.), просто не сформируется, и это только усугубит проблему. – Организовывать более тесную связь между учреждениями и образовательными платформами. Они намного быстрее адаптируются под тренды, быстро обновляют программы, а также большая часть преподавателей находятся внутри индустрии. Это особенно актуально для профессий в сфере технологий, в том числе связанных с ИИ. Как вариант, можно бесплатно давать некоторые изначально платные практически направленные курсы учащимся соответствующих направлений в качестве дополнительного образования.
Выводы
В итоге можно сказать, что изменения на рынке труда в связи распространением ИИ будут продолжением трендов общества в эпохе цифровой трансформации. Эти тренды уже изучены, и сейчас уже есть основа для того, чтобы адаптировать систему образования к вызовам будущего. На уровне постановки целей система образования готова справиться с переменами. Но, главным вопросом будет то, каким образом будут реализованы эти цели и программы.