Я тут читаю книгу про обучение новых инженеров и поймал себя на мысли, что она устарела хотя только недавно вышла из печати.

Это не претензия к книге — она хорошая, там есть базовые принципы обучения, развития и работы. Проблема в другом: искусственный интеллект меняет наше понимание навыков.

Раньше всё было проще: человек умел писать HTML, знал React, мог провести исследование, понимал SQL, умел разбивать задачи на части и общаться с пользователями. Это помогало ему выполнять свою работу.

Сейчас такая схема уже не работает.

Потому что отдельные навыки уже не так хорошо объясняют, насколько человек способен выполнять работу. Можно уметь писать код, но не понимать, как поставить задачу ИИ. Можно проводить исследования, но не уметь сделать из них рабочий прототип. Можно знать кучу инструментов, но не понимать, как использовать их вместе для достижения результата.

И тут начинается самое интересное.

Если мы хотим обучать людей, оценивать кандидатов, планировать карьерный рост сотрудников и переводить их на другие должности, то это не должно быть разрозненно. Обучение говорит одно, найм проверяет другое, оценка эффективности оценивает третье, а реальная работа требует четвёртого.

Это бардак.

На мой взгляд, все эти процессы должны быть связаны в одну большую систему навыков. Не просто список из 300 строк о том, что человек знает Python, Figma и Jira. А карта того, как человек применяет знания, инструменты, мышление и ИИ для достижения результата.

Навык больше не сводится к умению делать что-то руками.

Сейчас навык — это умение ставить задачи, выбирать контекст, собирать инструменты, проверять результат, видеть ограничения и доводить дело до конца. Иногда это делается руками, иногда через ИИ, иногда через команду, иногда через всё сразу.

У меня пока нет готового ответа, как должна выглядеть такая система. Но кажется, что без чёткой связи между обучением, оценкой, наймом и карьерным ростом они будут жить в разных реальностях. И потом мы будем удивляться, почему учим одному, нанимаем по другому, повышаем за третье, а на работе вдруг нужно совсем другое.