I-shaped, T-shaped или E-shaped. Каким должен быть специалист в эпоху ИИ?

Долгое время профессиональный рост выглядел так: выбери специализацию —> углубляй знания —> становись экспертом.

Но по мере усложнения работы одной экспертизы стало недостаточно. Компаниям нужны люди, которые понимают смежные области, умеют взаимодействовать с другими специалистами и видеть задачу целиком.

Для описания таких профессиональных профилей появились разные модели.

-) I-shaped. Глубокая экспертиза в одной области. Например, разработчик, который отлично знает свой язык программирования.

-) T-shaped. Одна глубокая экспертиза плюс широкий кругозор. Такой специалист понимает смежные направления и умеет работать с коллегами из других функций.

-) Pi-shaped. Две глубокие экспертизы. Например, человек одновременно силён в разработке и продуктовом менеджменте.

-) Comb-shaped. Несколько глубоких компетенций в разных областях. Например, продуктовый аналитик, который одинаково хорошо разбирается в данных, UX-исследованиях и бизнес-аналитике. Он может самостоятельно закрывать задачи на пересечении этих областей.

Все эти модели преимущественно описывают структуру профессиональных знаний: сколько у человека областей глубокой экспертизы и насколько широк его кругозор.

Но есть ещё одна модель - E-shaped professional предлагает посмотреть на специалиста немного с другой стороны. Здесь важны четыре составляющие:

- Expertise (экспертиза) - глубокие знания в профессиональных областях. - Experience (опыт) - практический опыт решения разных задач. - Exploration (исследование) - любознательность, готовность экспериментировать и осваивать новое. - Execution (реализация) - способность превращать идеи в конкретный результат.

Концепция E-shaped появилась ещё в 2010 году. Задолго до нынешнего бума генеративного ИИ.

Почему об этом снова заговорили?

ИИ меняет требования к специалистам. Особенно, если начинаешь работать в формате timy team. Многие задачи, для которых раньше требовалось участие нескольких человек, теперь можно делегировать ИИ-агентам.

Например, продуктовый специалист может с помощью ИИ исследовать пользователей, анализировать данные, готовить требования и создавать прототипы. Для этого ему не обязательно становиться профессиональным аналитиком, дизайнером и разработчиком.

E-shaped не означает, что каждый должен стать экспертом во всём. Невозможно одинаково глубоко разбираться во множестве областей. Да и не нужно.

Важнее иметь прочную профессиональную основу, развивать смежные компетенции, уметь исследовать новые возможности и оценивать результат своей работы.

Надеюсь, ИИ не обесценит экспертизу, а изменит границы того, что один специалист может делать самостоятельно.

И всё большее значение приобретает не только то, насколько хорошо ты знаешь свою профессию, но и то, насколько эффективно можешь соединять знания из разных областей и превращать их в результат.

А какая модель ближе вам? И что сегодня важнее: глубина экспертизы или способность работать на стыке разных областей?