AI трансформация труда: как меняются навыки и роли

AI трансформация труда: как меняются навыки и роли
Пока вы спали, вам тихо отменили профессию на всю жизнь. McKinsey и General Catalyst прямо говорят: эпоха «выучился однажды — работаешь вечно» закончилась, и это не красивая метафора, а новый формат выживания на рынке.По сути, топы из McKinsey и венчурного фонда General Catalyst легализовали то, что мы с вами уже чувствуем: ИИ так быстро меняет технологии и рынок труда, что любая квалификация просрочивается как йогурт на нижней полке. Там обсуждают, как «AI reshaping technology and the labor force» — то есть ИИ не просто помогает, он перекраивает роли, процессы, компании. В Штатах это подаётся как новая возможность и романтика постоянного переобучения. В России это означает одно: если вы автоматизатор, интегратор, продуктолог и живете стэком двухлетней давности, вас уже списали, просто вежливо не сказали.

Для российских автоматизаторов тут несколько слоёв боли. Первый — наши клиенты всё ещё мыслят категориями «поставили CRM и живем», а рынок наверху уже переходит к логике «обучаемся каждые полгода, иначе ИИ нас съест». Второй — правовые костыли: там AI-решения катятся по хайпу, у нас любое серьёзное внедрение упирается в 152-ФЗ, риски по данным и запреты на вывод в чужие облака. Третий слой максимально бытовой: вы в два ночи дебажите n8n, который завис на интеграции с очередным LLM, а в это время вам уже приговаривают: «учиться раз в пять лет поздно, нужно постоянно». Это не баг, нет, скорее фича, которую никто не просил.

Честно? Я в шоке и одновременно совсем не удивлена. Три года смотрю, как ИИ-проекты в России рушатся не из-за технологий, а из-за людей, которые верят в стабильные роли. Сегодня вы «руководитель отдела автоматизации», завтра — оператор ИИ-систем, послезавтра — куратор качества промптов и этики данных. «Это означает, что стабильных карьер больше нет» — и чем раньше вы это примете, тем спокойнее будете спать. Для российских команд это очень практично: пересмотреть оргструктуру и понять, кого доучивать в ИИ, а кого честно выводить из зоны, где он уже не тянет.

Где подвох? В том, что под лозунгом «учись постоянно» бизнесы будут закрывать набор, оптимизировать штаты и вешать всё на пару людей, которые «разбираются в AI». Вспоминаю клиента, который внедрил LLM-бота, срезал колл-центр и через полгода пришел ко мне с вопросом: «А кто этим всем теперь управляет, почему качество упало?» Потому что переобучаться должен не только сотрудник, но и сама компания — процессы, метрики, контракты с сотрудниками. Если вы сейчас автоматизируете все подряд, но не закладываете бюджет и время на постоянное обучение людей под ИИ, вы строите карточный домик.

Кому срочно включаться: интеграторам, HR в ИТ, владельцам B2B-сервисов и тем, кто отвечает за данные. Нужно честно прописать: какие роли у вас через год исчезнут под ИИ, какие появятся, и как вы будете переобучать людей каждые 6-12 месяцев. Кому подождать: госы и сверхзарегулированные отрасли, где любой эксперимент с ИИ тонет в согласованиях — но и там надо хотя бы моделировать сценарии, а не делать вид, что буря пройдет мимо. И ещё один риск: ИИ-инструменты меняются быстрее, чем наши закупочные циклы, поэтому стратегия «купим одну систему и живём пять лет» — это уже комедия. Вам нужно учиться менять инструменты так же легко, как вкладки в браузере.

Знаете, что меня больше всего тревожит? Что часть рынка в России до сих пор ждёт «стабилизации технологий», которой не будет. Эта волна не уляжется, она станет фоном. Вопрос только в одном: вы будете её использовать, чтобы выезжать дальше, или делать вид, что море спокойное, пока вас не смоет.

Читать оригинал новости →

Больше разборов AI-инструментов без воды — в моём телеграм-канале. Пишу про то, что реально работает в России.

Метки: , , ,