Глава 2

Наем. Навыки будущего

Означает ли все это, что в резюме теперь нужно указывать навыки владения ИИ наравне со знанием Microsoft office и Powerpoint? Безусловно. В новой реальности, когда нейросети в разы ускоряют специалиста и повышают его эффективность, владение нейросетями становится ключевым навыком. Но есть важное отличие: чат – не просто инструмент для работы, он помогает быстро осваивать новые навыки, как в компьютерной игре. Сегодня ты игрок первого уровня, а уже завтра ты – Бэтмен, которому под силу тягаться с Суперменом. Говоря простыми словами, он сужает пропасть между специалистами младшего и старшего уровней. И хотя команда, где каждый специалист работает в своеобразном экзоскелете навыков, позволяет бизнесу выходить на новые уровни продуктивности и эффективности, встает вопрос: «А как нанимать людей?»

Признаюсь, на него у меня пока нет четкого ответа. Пожалуй, тут мы подходим к краю технологической сингулярности, где любые предположения больше похожи на гадание на кофейной гуще. На вопрос о том, как нанимать и проводить собеседования, сложно ответить хотя бы потому, что пока совершенно непонятно, какими будут должности в далеком будущем и будут ли они вообще. Вполне возможно, искусственный интеллект, который уже сейчас способен программировать сервисы и придумывать новые продукты, станет автономным игроком. Если сейчас и в ближайшие годы ему будет нужен супервайзер, то еще пять-десять лет – и наступит новая эра, где человек будет играть совершенно новую роль на рабочем месте.

Если допустить, что в ближайшие годы структура офиса не изменится и люди будут ходить на работу, а машины помогать или же забирать на себя лишь часть задач, то, вполне возможно, мы увидим новый этап отбора на собеседованиях. Кандидатов будут проверять на технические навыки владения нейросетями. Буду просить дать поручение нейросети или решить нестандартную задачу за короткий срок, используя инструменты на основе ИИ. Работодатели будут придавать значение адаптивности и обучаемости, отдавая предпочтение кандидатам, способным быстро осваивать новые технологии. Спрос будет на специалистов, которые могут сами проектировать и разрабатывать, например, плагины для ChatGPT для решения тех или иных задач.

На первый план выйдут так называемые гибкие навыки (soft skills): умение общаться, выходить из конфликтных ситуаций и пр. Когда машины возьмут на себя все рутинные задачи, человеку останутся стратегия и креатив. Да и для того, чтобы верно поставить задачу ChatGPT или любому его аналогу, придется подключить немного эмпатии. Вот как сервис объясняет, почему гибкие навыки выйдут на первое место.

Важность мягких навыков объясняется, в первую очередь, потребностью в эффективном сотрудничестве с ИИ. Коммуникативные навыки становятся ключевыми при взаимодействии с технологией, требуя ясного объяснения задач, адаптации к изменяющимся сценариям и понимания контекста.

Также, в условиях автоматизации рутинных задач, возрастает ценность творческого мышления. Люди останутся неотъемлемыми в создании инноваций, предлагании новых идей и решений для сложных проблем, что делает креативные навыки весьма востребованными.

Кроме того, мягкие навыки, такие как эмпатия и межличностное взаимодействие, становятся неотъемлемыми в контексте разнообразных команд и коллективов. Взаимопонимание, способность решать конфликты и эффективно работать в группе становятся фундаментальными, особенно в областях, где требуется координация усилий.

Таким образом, мягкие навыки выступают важным элементом успеха в будущем трудовом мире, где сотрудничество с ИИ, творческое мышление и межличностное взаимодействие становятся определяющими факторами для достижения выдающихся результатов в работе.

Но ключевым навыком в эпоху машин станет способность взять на себя ответственность. Это уже неотъемлемая черта руководителя, но в будущем она станет особенно важной. Почему? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте уйдем в сторону и обратимся к беспилотным автомобилям.

Первые эксперименты по разработке машин, которые могли бы ездить самостоятельно без человека за рулем, были проведены еще в начале XX века. Довольно быстро появились первые прототипы. Это, например, проект Navlab от Университета Карнеги-Меллона 1984 года и проект Mercedes-Benz и Eureka Prometheus Project от Военного университета Мюнхена (Bundeswehr University Munich) в 1987 году. Толчком для формирования индустрии стала серия технологических конкурсов DARPA Grand Challenge для автомобилей-роботов. Не обошлось без поддержки государства (как мы с вами знаем из первой главы, американское правительство всячески стимулировало развитие технологий, в том числе на основе искусственного интеллекта, в течение ХХ века) – правительство финансировало состязание. Хотя в первый год проведения конкурса, 2004, никто из участников не получил заветный миллион долларов США, так как разработки не смогли пройти намеченный маршрут, многие изобретатели продолжали развиваться в этой отрасли. Тут я в первую очередь имею в виду Криса Урмсона, экс-лидера проекта беспилотных авто в Google и основателя собственной технологической компании Aurora. Она до сих пор существует и занимается разработкой беспилотного транспорта. В частности, к 2025 году она планирует выпустить  100 беспилотных грузовиков и начать коммерческие продажи.

К середине 2010-х можно было назвать уже с десяток компаний, которые формировали рынок. В гонке участвовали и российские разработчики. Самый заметный игрок в нише – Яндекс. Компания начала развивать направление в 2017 году. Уже в феврале она показала  испытания автомобиля на базе Toyota Prius на закрытом полигоне. Тогда автомобиль самостоятельно объезжал препятствия и уворачивался от внезапно выезжавших перед ним грузовиков. Компания не раскрывает технических подробностей своей разработки. Известно лишь, что автомобиль ориентируется в пространстве за счет комбинации данных с лидара, радиолокационной станции, камер, систем спутниковой навигации, а также блока инерциальной навигации. К середине 2021 года автопарк Яндекса составлял уже 170 беспилотных автомобилей, а общий пробег по дорогам России, Израиля и США – более 13 млн км. В Morgan Stanley оценивали бизнес холдинга по созданию беспилотных автомобилей в 7 млрд долларов США и отмечали, что он успешно конкурирует в нише с гигантами General Motors и Google.

Последняя начала тестировать беспилотные автомобили в Кремниевой долине в 2009 году, а в ноябре 2022 года представила услуги роботакси. Другая заметная компания Cruise, основанная в Сан-Франциско в 2013 году, начала тестировать свои автомобили на дорогах города в 2015 году и предложила свой первый беспилотный проезд для пассажиров в феврале 2022 года. С тех пор сотни автомобилей без водителей прокатились по улицам Сан-Франциско. В какой-то момент у Waymo в городе было 250 беспилотных автомобилей, а у Cruise – 300 днем и 100 ночью. Жители часто видели, как мимо проезжали автомобили – седаны, оснащенные более чем дюжиной камер и высокотехнологичных датчиков, некоторые из которых вращались на крышах. Мне и самому довелось прокатиться несколько раз на беспилотном автомобиле. Первый раз в Москве – тогда еще работал сервис Tesla Test Drive. Он позволял прокатиться за пару-тройку тысяч рублей по городу. Я тогда проехался по третьему транспортному кольцу, с ужасом наблюдая за тем, как машина входит в повороты, и за проезжающими газелями. Второй раз – в Иннополисе, где я преподаю. Там через приложения Go от компании Яндекс можно вызывать бесплатный, беспилотный автомобиль и прокатиться по городу до нужной локации.

Мое мнение: машины вполне могут уже использоваться в такси и других связанных с логистикой индустриях, но пока это точечные тестовые инициативы. Что мешает массовому внедрению? Вы скажете: деньги. Не совсем. Действительно, технология Яндекса для автоматизированных автомобилей стоит миллионы рублей. Но это значительно дешевле, чем оплата работы водителя такси в течение полугода или года. Фактически кажется, что можно было бы заменить всех водителей и обеспечить серьезный буст бизнеса. На мой взгляд, дело в ответственности. Сейчас водителя Tesla при включенном режиме автопилота просят держать руки на руле. Если он не удерживает руль, машина подаст  сигнал и будет постепенно делать его громче. Впоследствии, если водитель так и не возьмется за руль, система сделает недоступным режим автопилота на несколько дней. Таким образом компания старается снизить потенциальные риски и снять с себя ответственность. И это понятно: искусственный интеллект не может взять ответственность на себя; мысль об этом кажется совершенно абсурдной. Мы можем представить, что изменятся законы и эту сферу будут регулировать иначе. Но в текущих реалиях кажется, что ответственность – то, за что будут ценить человека. Получается, что если говорить о далеком будущем, то предпринимательство и руководящие должности останутся на людях. Они будут запускать продукты, принимать решения и нести риски – это и будет их зоной ответственности.