Глава SuperJob советует сотрудникам прокачивать общение и учиться, чтобы не уступить ИИ
Чучалова: коммуникация, критическое мышление и постоянное обучение укрепляют позиции на рынке труда
Сохранить позиции на рынке труда при развитии ИИ помогут умение общаться с людьми, критическое мышление и постоянное освоение новых профессиональных навыков. Такой набор назвала генеральный директор SuperJob Анастасия Чучалова.

Она отметила, что полностью уберечься от сокращения нельзя, поскольку решения работодателей зависят не только от квалификации сотрудника. Но профессиональная экспертиза, владение ИИ, навык взаимодействия с людьми и готовность учиться укрепляют положение специалиста.
По мере того как ИИ приходит в рабочие процессы, специалисты лучше видят его пределы, рассуждает Чучалова. Нейросети ускоряют работу, однако автоматизировать удаётся не всё, а результаты приходится перепроверять. Свои оценки она дала РИА Новости, отвечая на вопрос, какие компетенции развивать уже сейчас, чтобы застраховаться от сокращений из-за бурного развития ИИ.
Отсюда практический вывод: нужно уметь выбирать инструмент под конкретную задачу, грамотно формулировать запросы и судить о качестве ответов. Знания в своей профессии, критическое мышление и понимание бизнес-процессов не теряют ценности: с ними проще искать нестандартные решения, прогнозировать их последствия и применять ИИ на пользу компании.
Отдельно глава SuperJob подчеркнула коммуникацию. Это переговоры, отношения с клиентами и коллегами, умение отстаивать позицию и работать в команде. Участие человека, по её словам, особенно важно там, где надо учитывать интересы разных людей, улаживать конфликты и отвечать за итог.
Ещё одно ключевое качество — привычка постоянно учиться. Для этого необязательно получать новые дипломы или проходить множество курсов. Достаточно регулярно осваивать инструменты, которые применимы в работе, пробовать их на практике и отслеживать, какие задачи в отрасли уже передают автоматике.
Между прочим. Искусственный интеллект сложился как самостоятельная научная дисциплина в 1956 году благодаря Дартмутскому семинару. Интерес к нему и финансирование резко выросли после 2012 года, когда глубокое обучение превзошло прежние методы ИИ, а затем ещё сильнее после 2017 года, когда появилась архитектура трансформера.