В 2024 году компания «МакКинзи»1 провела исследование о влиянии ИИ на роли в компании. Результаты ошеломляют. ИИ не просто меняет привычные задачи, он стирает старые роли и создает новые. И если посмотреть на скорость роста навыков и качества работы ИИ в динамике, стоит серьезно задуматься. ИИ создает новые рабочие места и параллельно уничтожает существующие. И пока между этими процессами сохраняется динамический баланс: АСИММЕТРИЧНОЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ После запуска ChatGPT исследователи отмечают сокращение числа вакансий для профессий, предполагающих высокую степень автоматизации. В то же время наблюдается рост спроса среди работодателей на рабочие места, которые, вероятно, будут связаны с (дополнены) ИИ. Усредненный эффект (количество рабочих мет)
2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
G P
Годы (группировка по кварталам) -20 -40
Дополнение
Автоматизация
При этом стоит отметить, что мы явно не успеваем осваивать появляющиеся возможности. Так, результаты исследования, проведенного компанией «Антропик»2, показывают соотношение того, что уже может ИИ (область синего цвета на радиальной диаграмме) к тому, что мы используем сегодня по факту (область красного цвета на радиальной диаграмме).
В настоящее время как минимум четверть задач, выполняемых работниками в США, доступны для ИИ. Такое положение дел характерно для 49% рабочих мест, что на 36% больше, чем год назад. И даже это не самое главное.
На наших глазах меняются роли и архетипы в командах. В процессах трансформации компаний, в сложных проектах изменений происходит переосмысление роли лидера. Новые технологии упираются в старые процессы, картины мира, топ-менеджеров и культуру компании. Функции тех, кто вчера еще был маркетологом, директором по производству, менеджером по продажам, логистом, руководителем проектов, меняются кардинально.
Рассмотрим четыре важных архетипа специалистов, на которых будет высокий спрос в ближайшее время.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ И ФАКТИЧЕСКИЙ УРОВНИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ (В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СФЕРЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ)
Управление
Бизнес и финансы
Информатика и математика
Архитектура и инженерия
Естественные и социальные науки
Социальные услуги
Юриспруденция
Образование и библиотечная деятельность
Искусство и медиа
Медицина (врачи)
Медицина (младший медперсонал) Сфера безопасности
Общественное питание
Содержание территорий
Уход за людьми
Продажи
Офисная деятельность и администрирование
Сельское хозяйство
Строительство
Установка и ремонт
Производство
Транспорт
Теоретический уровень использования ИИ
Фактический уровень использования ИИ 1.0 0.8 0.6 0.4
M-SHAPED ОРКЕСТРАТОР
Где «M» — от multi-domain (наиболее близкий к оригиналу перевод на русский — «многогранный», «мультисферный»). Это системный дирижер, который управляет не людьми, а процессами и проектами с помощью ИИ.
T-SHAPED ЭМПАТИЧНЫЙ ЭКСПЕРТ
Пока ИИ-агенты обрабатывают и забирают рутину, остаются сложные, нетиповые, этически спорные кейсы и вопросы. Здесь нет инструкции, нет типовых процессов и чек-листов, а цена ошибки — репутация компании или миллионы.
Это зона T-shaped эксперта — глубокого специалиста (вертикаль буквы «T») с развитыми мягкими навыками, пониманием смежных областей (горизонталь буквы «Т»).
Что делает: управляет контекст-инжинирингом, ставит цель ИИ-аналитикам, корректирует промпты для ИИ-копирайтера, согласует с ИИ-юристом и выпускает вместе с ИИ-агентами MVP-продукт (минимально жизнеспособный продукт). Контекст-инжиниринг в области ИИ — это дисциплина проектирования и создания динамических систем, которые предоставляют правильную информацию и инструменты в правильном формате в правильное время, чтобы дать модели всё необходимое для выполнения задачи. Команда системного дирижера — не живые люди в офисе, а связка «умных программ» и, возможно, пара T-экспертов.
Его сверхсила: системное и критическое мышление, ИИ-грамотность. Он видит, как сцепить разнородные области в одну работающую связку, где 80% работы делают ИИ-агенты. Например: маркетинг, данные, пользовательский опыт, разработка, продукт и финансы.
Его путь развития: промпт-инжиниринг, контекст-инжиниринг, ИТ-архитектура, no-code/low-code платформы, продакт-менеджмент, ИИ-операционный цикл, создание и развитие ИИ-агентов. Цель — создание и оркестрация ИИ-агентов компании.
Что делает: получает эскалацию вопросов, проблем от ИИагентов поддержки, других участников команды. Разбирает кейс, который не смог решить ИИ или решение которого не стоит поручать ИИ. Проводит глубокий анализ, где ИИ или человек нашел аномалию. Обсуждает с командой таких же, как он, специалистов из других областей. Принимает решение, дообучает машину по итогам.
Его сверхсила: глубокая экспертиза в какой-либо области с развитым системным мышлением, коммуникация, управление знаниями, понимание контекст-инжиниринга. Он не только сам решает сложное, но и учит на этом примере ИИ-агентов, улучшая их на будущее.
Его путь: углублять свою экспертизу в двух–трех областях. Одновременно развивать навыки системного мышления, коучинга и систематизации знаний — чтобы инсайты можно было встроить в ИИ-агентов и передать команде. Цель — стать открытым для других центром компетенций и дообучения ИИ.
Как видно, в ближайшей перспективе иерархия «начальник — подчиненный» будет вовсю трещать по швам. Нам всем придется перестраиваться, учиться управлять машинами и людьми, делегировать машинам, оркестрировать команды из людей и машин. Ценность будет смещаться от «много делаю» к «решаю уникальное» или «связываю несвязуемое». ИИ уже кардинально меняет наши роли в компании.
Что делает: не отвечает на 100 однотипных чатов, ИИ-агент делает это за него. Он подключается к пяти самым сложным диалогам, где клиент в ярости, растерян или просит невозможного. Его задача — разрешить конфликт, проявить заботу, принять нестандартное и ценное для компании решение. Он использует ИИ, чтобы учесть при этом всю историю отношений с клиентом в омниканальной CRM, увидеть возможные варианты решений за секунды и сделать человеческий выбор.
Что делает: объясняет команде, почему и как ИИ принял такое странное решение. Переводит запрос генерального директора «Хотим больше лояльности от клиентов» в понятную задачу для ИИ-специалистов компании. Отстаивает этические рамки для ИИ-архитектора.
Разрабатывает риторику для сокращения 25% отдела, чью работу забрал ИИ, без потери мотивации у оставшихся 75%.
Не технарь и не гуманитарий в чистом виде. И при этом технарь и гуманитарий одновременно.
Сверхсила: эмоциональный интеллект, коммуникация и переговоры, управление ИИ-инструментами. Он знает, какой промпт использовать, чтобы получить нужную справку от машины. И какую интонацию выбрать, чтобы успокоить своего визави.
Его путь: прокачивать эмоциональный интеллект, навыки переговоров и критического мышления. Одновременно становиться продвинутым пользователем всех корпоративных ИИ-инструментов, чтобы быть эффективнее, точнее, быстрее. Его цель — гуру клиентского опыта с опорой на данные и аналитику.
Сверхсила: эмоциональный интеллект, коммуникация и переговоры, понимание ИИ-инструментов, бизнес-аналитика. Он знает, какой промпт использовать, чтобы получить нужную справку от машины. И какую интонацию выбрать, чтобы успокоить клиента.
Его путь: «билингва», который говорит на языке бизнеса, человеческих ценностей и одновременно на языке данных + алгоритмов; следить за технологическими инновациями. Его цель: переводчик и посредник между машиной и человеком, данными в BI и командой.
КЛИЕНТСКИЙ МЕНЕДЖЕР С ПРОДВИНУТЫМИ ИИ-КОМПЕТЕНЦИЯМИ — ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ЛИЦО КОМПАНИИ ДЛЯ КЛИЕНТОВ
Это сотрудник расширенной первой линии (поддержка, продажи, операции), у которого хорошо развиты эмпатия, креативность, эмоциональный интеллект. В команде с ним «трудятся» ИИ-агенты, помогающие рекомендациями, аналитикой, гипотезами возможных решений.
МЕДИАТОР — ПОСРЕДНИК И ПЕРЕВОДЧИК
Это еще одна новая критическая роль. Любое масштабное внедрение ИИ упирается не в технологии, а в сопротивление людей, страх и непонимание. Медиатор — это социально-информационный клей, без которого вся эта сложная система из ИИ и людей рассыплется.