Навык владения ИИ не решит все задачи на работе

Развитие искусственного интеллекта меняет требования к специалистам, но это не означает, что всем нужно срочно осваивать профессии будущего. Переквалификацию стоит начинать с анализа собственных рабочих задач и реального спроса на рынке труда, рассказала изданию «Вести Подмосковья» академический руководитель онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» НИУ ВШЭ, сотрудник ФКН НИУ ВШЭ Елена Кантонистова. 

По словам эксперта, искусственный интеллект сегодня стоит рассматривать только как рабочий инструмент, который ускоряет отдельные операции. Технология пока не выполняет весь цикл от начала до конца. «Устойчивыми становятся те специалисты, которые умеют поставить задачу, разбить ее на шаги, использовать модель как инструмент и проверить результат. Человек по-прежнему отвечает за контекст, риски и итоговое решение», — пояснила эксперт.

Она отметила, что минимальный набор навыков на ближайшие годы будет связан не только с владением ИИ-инструментами. Возрастает важность способности ясно формулировать задачу, понимать ограничения модели, замечать ошибки и проверять результат из-за так называемых галлюцинаций, когда система выдает правдоподобный, но неверный ответ.

«Самые устойчивые профессиональные связки чаще возникают на стыке ИИ, данных и сложной предметной области. Например, в финансах это может быть оценка рисков, антифрод и ценообразование, в медицине — анализ снимков и поддержка решений врача, в праве — работа с договорами, судебной практикой и комплаенсом. Чем сложнее область и выше цена ошибки, тем труднее автоматизировать работу напрямую. Поэтому особенно востребованными становятся специалисты, которые понимают не только инструмент, но и контекст его применения: где можно довериться автоматике, а где нужна проверка человеком, сколько будет стоить внедрение и какой эффект оно даст бизнесу», — добавила Елена Кантонистова.

Начинать переквалификацию эксперт советует с ревизии собственной работы. Нужно посмотреть, какие действия уже сейчас можно упростить или ускорить. После этого стоит подбирать инструменты под конкретную задачу. Если много времени уходит на документы, логично осваивать ИИ-поиск и языковые модели, если работа связана с данными, то можно начать изучать инструменты анализа и визуализации.

«Важно как можно раньше попробовать новый навык в деле. Например, взять небольшой проект на работе, внедрить решение и посмотреть, есть ли реальный эффект: экономия времени, снижение числа ошибок или улучшение качества», — сказала она.

Чтобы понимать, какие навыки действительно стоит развивать, эксперт рекомендовала смотреть не на один источник, а на несколько сразу. Самые ранние изменения на рынке труда, по ее словам, часто видны в инженерных блогах, профессиональных сообществах. Также важно раз в несколько месяцев проводить анализ вакансий и сравнивать повторяющиеся требования.

«Необходимо смотреть на устойчивые совпадения: какие инструменты появляются чаще, как меняются ожидания к специалистам разного уровня, какие задачи прямо прописывают в описании роли. Такой подход помогает увидеть рынок в динамике. Развитие навыков лучше начинать с проверки реального спроса. Иначе человек рискует потратить время на инструмент, который активно обсуждают, но почти не используют в профессии», — заключила Елена Кантонистова.