Ігноруєте ШІ? Кар’єрні експерти пояснили, як усе одно зберегти роботу, коли він повсюди

Штучний інтелект пише код швидше за будь-якого джуніора, але керівники великих компаній кажуть: посаду тримає не вміння програмувати, а зовсім інша навичка.

Штучний інтелект пише код швидше за джуніора — керівники назвали навичку, яка все одно рятує кар’єру Фото: Deposit­pho­tos

Fast Com­pa­ny опублікувало добірку порад від кар’єрних стратегів та керівників технологічних компаній про те, як фахівці без технічної освіти можуть залишатися потрібними в епоху штучного інтелекту. Головний висновок звучить неочікувано: курси з нейромереж не рятують кар’єру, натомість рятує розуміння бізнес-проблеми за технологією.

Ішу Ананд Джайсвал, старший інженерний керівник в Intu­it, розповідає показовий кейс зі своєї роботи над платформами Apple для роздрібної торгівлі. Команда будувала системи Store Builder і Store­Front Oper­a­tions для глобальних магазинів компанії. Оновлення асортименту під нові продукти займали близько 10 тижнів — і проблема була не в швидкості софту, а в тому, як дані передавалися між командами. Після перегляду процесів та інструментів той самий цикл скоротився до 2,5 тижнів. Це економія у 75% часу, порівнянна з тим, якби квартальний проєкт завершували за три тижні замість трьох місяців.

• Головний висновок звучить неочікувано: курси з нейромереж не рятують кар’єру, натомість рятує розуміння бізнес-проблеми за технологією.
• Старший інженерний керівник Intu­it розповів, як перегляд процесів у команді Apple скоротив цикл оновлення асортименту з 10 тижнів до 2,5 — економія 75% часу.
• CEO SumatoSoft навів дослідження 72 компаній, що впроваджували ШІ: 96% з тих, хто успішно перейшов з пілоту у продакшн, залишили людину для перевірки будь-якого рішення, що стосується клієнтів чи комплаєнсу.
• Дев’ять експертів одностайні: технології можна прискорювати роботу, але цінність фахівця тепер визначає судження, довіра, вміння ставити правильні запитання та відповідальність за результат.

Штучний інтелект переформатовує кожну галузь, але залишатися затребуваним не означає вчитися програмувати чи ставати дата-сайєнтистом. Дев’ять експертів зійшлися на одному: цінність фахівця тепер визначають людські навички, які машина не може відтворити — адаптивність, судження, лідерство і здатність розв’язувати реальні бізнес-проблеми.

Розуміти справжню бізнес-проблему за технологією

Старший інженерний керівник в Intu­it Ішу Ананд Джайсвал розповідає показовий кейс зі своєї роботи над платформами Apple для роздрібної торгівлі. Команда будувала системи Store Builder і Store­Front Oper­a­tions для глобальних магазинів компанії. Оновлення асортименту під нові продукти займали близько 10 тижнів — і проблема була не в швидкості софту, а в тому, як дані передавалися між командами, оновлювалися в системі та перевірялися.

Після спільної роботи з бізнес- і процесними командами через сесії з дошками й перегляд процесів, компанія змінила як допоміжні інструменти, так і сам процес. Після релізу той самий цикл скоротився до 2,5 тижнів — економія у 75% часу, порівнянна з тим, якби квартальний проєкт завершували за три тижні замість трьох місяців.

«Якщо ваша цінність береться переважно з виконання чітко визначеної задачі, ШІ дедалі більше конкуруватиме саме з цією роботою. Вас важче замінити, коли ви здатні зрозуміти, яку проблему насправді треба вирішити, працювати з командами з різними пріоритетами, ухвалювати компроміси, коли відповідь неочевидна, і брати відповідальність за те, чи працює рішення на практиці», — пояснює Джайсвал.

Читайте також: ШІ переписує правила: як алгоритми руйнують старі кар’єри та створюють нову еліту на ринку праці

Брати на себе судження, якого не має модель

CEO компанії SumatoSoft Юрій Шамрей вважає, що нетехнічний хід, який захищає кар’єру, — це взяти на себе судження, яке не може ухвалити модель: стати людиною, відповідальною за те, чи правильний результат, і відомою тим, що вміє помітити, коли він хибний.

Показовий приклад із власної компанії: коли команда впровадила ШІ-інструменти в розробку, всі боялися, що спеціалісти з контролю якості (QA) стануть першими на скорочення, адже модель тепер сама генерує тестові кейси. Натомість керівниця QA перестала писати рутинні перевірки й почала вирішувати, яким згенерованим ШІ тестам можна довіряти і що безпечно випускати. Її статус у компанії зріс, бо вона стала останньою довіреною ланкою перед тим, як код потрапляв до клієнта.

За словами Шамрея, у їхньому власному дослідженні 72 компаній, які переводили ШІ з пілоту в продакшн, успішними виявилися саме ті, що перебудували роботу навколо моделі з чітко визначеною відповідальністю за її результат. 96% з них залишили людину, яка перевіряє будь-що, що стосується клієнтів чи комплаєнсу.

Залучатися до ШІ раніше, ніж вас до цього змусять

Кар’єрна стратегиня Елізабет Леніган радить не чекати, поки ШІ прийде на робоче місце, а почати взаємодіяти з ним заздалегідь — на власних умовах. Вона розповідає про клієнтку з 35-річним досвідом у галузі, яка почувалася загроженою через скорочення в секторі та колег, яким технологія давалася легше. Клієнтка почала використовувати мовні моделі особисто, ще до застосування в роботі — це зняло страх. За кілька місяців вона стала людиною, яка рекомендує, які саме моделі ШІ варто впроваджувати компанії, і чому.

Проєктувати межі контролю за ШІ

CEO компанії Automa­tions 24 Пол Меллот називає найцінніший навик умінням проєктувати «межі нагляду» — визначати, які рішення справді потребують людського судження, які — людської відповідальності, а які є просто координацією, з якою впорається добре налаштована система.

Приклад із практики: команда закупівель виробничого клієнта впровадила систему оцінки ризиків постачальників на основі ШІ. Модель працювала точно, але впровадження буксувало вісім тижнів — доки не визначили просте правило: ШІ оцінює й позначає ризик, а людина затверджує будь-якого постачальника нижче певного порогу. Після цього час циклу впав на 60% за кілька тижнів.

Читайте також: Написати код — мало: як ШІ переписує вимоги до фахівців

Опановувати адаптивність замість опору

Засновниця й CEO компанії WorkJoy Тіна Робінсон переконана: спроби «убезпечити» кар’єру наперед приречені, оскільки ШІ розвивається надто швидко. Найцінніша нетехнічна навичка — не оволодіння конкретним інструментом, а адаптивність: готовність експериментувати, вчитися, відмовлятися від старих припущень і постійно перевинаходити спосіб, у який ви створюєте цінність.

Вона згадує маркетингового керівника, чия організація впровадила ШІ в кілька ключових процесів. Замість того щоб хвилюватися про заміну, він став головним «експериментатором» команди — тестував нові інструменти й ділився результатами. За кілька місяців до нього почали звертатися керівники, коли хотіли зрозуміти бізнес-наслідки ШІ — не тому, що він був найтехнічнішим у кімнаті, а тому, що вчився й адаптувався швидше за всіх.

Кодифікувати правила, перш ніж делегувати

Засновник Spear­head Tech­nolo­gies Джо Філліпс, який 24 роки будує софт, каже: цього року саме написання коду перестало бути його перевагою. У серпні він доручив ШІ-асистенту побудувати повну систему обробки медіазапитів для своєї компанії — вона читає кожен запит, оцінює його за критеріями експертизи автора й готує чернетку відповіді для затвердження людиною. Це зайняло дні замість місяців — але лише тому, що він зміг чітко описати ШІ кожен крок і правило, які роками тримав у голові.