ИИ-трансформация рынка: 5 последствий для кандидатов

Прочитала свежую статью венчурного фонда Sequoia про то, куда катятся AI-стартапы и, как обычно, начала думать про наши с вами перспективы с точки зрения рынка труда. Ниже — мои тейки на тему:

1️⃣ Раньше мы покупали ПО, чтобы делать самим. Теперь будем покупать готовое решение, софт, который работает за тебя. Было: «вот вам приложение для бухгалтерии, считайте сами» Будет: «мы всё посчитали и отправили куда надо, нажмите ОК».

Вместо создания удобных фич для пользователей, SaaS будут использовать ИИ-агентов для максимально качественного итогового результата для пользователя.

Первым делом AI заберёт то, что и так уже отдают на сторону. Логика простая: если компания уже платит кому-то снаружи — значит, и бюджет есть, и не жалко, и заменить подрядчика на нейронку легко.

Что это значит для вас, как для кандидатов: чтобы выбрать перспективную для вашей карьеры компанию, стоит оценивать её бизнес с точки зрения ИИ-трансформации рынка. Например, мы в рекрутинговом агентстве NEWHR объясняем клиентам, что сильных кандидатов надо питчить практически как инвесторов.

2️⃣ Есть работа «по инструкции», а есть «работа головой». Раньше платили за исполнение инструкций: посчитай, переведи, оформи. Скоро будут платить за СУЖДЕНИЕ: надо ли делать это или надо делать совсем другое, а что делать дальше?

«Работа головой» — это, в том числе, опыт и чуйка, которая нарабатывается годами.

Что это значит для вас, как для кандидатов: Чем больше в вашей работе рутины, стандартов, инструкций, тем раньше начнут применять нейронку. Чем больше живой соображалки, которую за пять минут не объяснишь — тем дольше будет нужен человек.

3️⃣ Проверка на заменяемость — примеры по специальностям

Фронтендер, который верстает по макету, собирает формы и переписывает компоненты под новый дизайн - заменяем. А тот, кто продумывает UX сложного флоу и может поспорить с продактом о том, что вообще стоит делать — останется.

Я накидала ещё примеров для бекендеров, QA, Дата аналитика, DS/ML, Продакта, Тимлида — но сюда не влезает, положу в комменты.

Мне кажется, к текущей трансформации хорошо подойдёт аналогия с автопилотом в самолёте. Он давно ведёт всю рутину полёта, но пилотов это не отменило. При этом, людям остались критичные решения и ответственность за результат: взлёт, посадка и нештатные ситуации.

4️⃣ Рекрутинг тоже изменится Разгрести отклики, сделать стандартизированный скоринг кандидата, разослать письма — это всё уйдёт агентам. А вот понять, кого на самом деле надо нанимать на конкретную бизнес-задачу, а потом уговорить кандидата уйти с насиженного места и понять, впишется ли человек в команду, — тут нужна экспертиза и насмотренность, которую набивают годами.

Что это значит для кандидатов: ИИ на входе будет становиться всё умнее и под него тоже придётся адаптироваться, но живой человек на финале никуда не денется.

5️⃣ Не фуллстечность, а фокусность. Какого-то большого вывода я пока делать не хочу, расскажу только свой недавний инсайт:

Раньше я думала, что нас всех ждёт фуллстечность и мульти-специализация. В том плане, что мы теперь не можем быть ограничены экспертизой только нашей специализации. Надо лезть вширь.

А теперь считаю, что нет. Нельзя быть глубоким и широким экспертом одновременно. Более того, широта как раз закрывается использованием ИИ, но при этом, он широк, но не глубок.

Теперь я думаю, что в эпоху ИИ-трансформации, нам всем для сохранения карьерной устойчивости стоит фокусно бить в свою точку экспертизы. Развивать суждение и насмотренность (прожил столько кейсов, что чуйка уже откалибровалась). Развивать всё то, что называется «негласным знанием» и что невозможно передать ИИ.

Давайте обсуждать!