Командные навыки — главный дефицит будущего

К 2031 году успешной станет компания, которая сможет сохранить человеческий капитал в условиях цифровой трансформации, говорится в новом исследовании СберУниверситета. Технологии, считают авторы документа, возьмут на себя рутину, но смыслы, проверка, этика, творчество и человеческие связи останутся за людьми. В этой ситуации образование должно сместить фокус с передачи знаний на развитие способностей учиться, адаптироваться и взаимодействовать. Половина времени, отведенного на развитие, должна проходить в общении с другими людьми, чтобы компенсировать социальную изоляцию, вызванную цифровизацией.

В условиях стремительной цифровизации бизнес стоит перед выбором: рассматривать искусственный интеллект как инструмент сокращения издержек или как рычаг повышения производительности существующих команд. Ответ на этот вопрос однозначен: к 2031 году успешной станет компания, которая сможет сохранить человеческий капитал, говорится в новом исследовании СберУниверситета «Будущее корпоративного образования. Горизонт 2031». В основе документа — моделирование с помощью цифровых двойников 38 футурологов и ученых. В рамках работы были оцифрованы более 50 тыс. страниц трудов, лекций и интервью ведущих мировых ученых.

Главный тезис исследования: технологии не освобождают человека от нагрузки, а меняют ее характер. На смену рутинному исполнению приходят управление ИИ-агентами, проверка результатов их работы и решение нестандартных задач. При этом социальные связи ослабевают, что создает серьезные риски для командной работы. Согласно документу, существует три типа взаимодействия с технологиями, которые сформируют новую архитектуру труда к 2031 году. Так, 50% задач будут выполнять ассистенты по запросу человека, который должен контролировать каждый шаг. Еще 40% задач придется на агентов, способных самостоятельно выполнять цепочки действий. Человек будет ставить цель, задавать рамки и принимать результат. Предиктивные системы возьмут на себя 8% задач: они будут прогнозировать события, а человек — принимать решения.

Полностью самостоятельно ИИ выполнит основную часть работы («ядро» задачи) лишь в 12% случаев. В 54% случаев человек будет делить с ним основную работу. Доля задач, при выполнении которых нужно проверять и принимать результат работы ИИ, вырастет с нынешних 68% до 80%, а доля задач, при которых необходимо задавать агенту правила и границы,— с 18% до 32%. Расчетный потенциал сокращения потребности в кадрах за счет внедрения уже существующих технологий составляет около 15%, говорит руководитель проектного офиса АНО ЦТ Людмила Цой. Рост производительности труда позволит одному специалисту выполнять объем работы, который раньше требовал участия нескольких человек. «На горизонте десяти лет это может привести к относительно массовому высвобождению работников рутинного и некреативного интеллектуального труда, усилению разрыва в доходах и сокращению среднего класса. Масштаб последствий будет зависеть от скорости трансформации профессий и готовности компаний вкладываться в переобучение»,— уверена эксперт.

В этой ситуации бизнесу не нужны ни вера во всемогущество искусственного интеллекта, ни война с ним — ему необходимо разумное распределение задач между технологией и человеком, полагает вице-президент Корпорации развития бизнеса по корпоративной стратегии Дмитрий Мирошников. ИИ стоит поручать трудоемкую рутину, а сотрудников следует учить грамотно ставить ему задачи, критически оценивать и перепроверять результаты, принимать решения в условиях неопределенности.

Внедрение ИИ парадоксальным образом влияет на разные группы навыков специалистов, говорится в исследовании. Если востребованность когнитивных способностей и навыков управления собой практически не меняется (аналитическое мышление остается критически важным для выполнения 96% задач опытных специалистов), то социальные и управленческие способности теряют значимость. Потребность в социальных навыках снижается на 8,1%, в управленческих — на 6,3%.

Наиболее уязвимой группой оказываются начинающие специалисты. К 2031 году ИИ возьмет на себя 27% их задач по сравнению с 6% в 2026 году. Риск заключается в том, что начинающий специалист лишается возможности набирать опыт на рутинных операциях, но при этом должен проверять результаты работы ИИ, еще не обладая собственной экспертизой. Востребованность умения строить отношения при выполнении их задач снизится на 27%. При этом у руководителей, согласно выводам СберУниверситета, резко возрастет потребность в творческом мышлении (на 21,2%) и саморазвитии (на 14,2%), поскольку типовые решения генерирует ИИ, а человеку остается работа с новым, неопределенным и стратегическим.

Профессиональный опыт накапливается постепенно, начиная с простых операций. «Если их автоматизировать, где молодому сотруднику учиться профессии? Предприятие может выиграть в производительности, а через несколько лет обнаружить, что ему не из кого формировать кадровый резерв»,— добавляет советник гендиректора «Уралхима» Александра Тутова. «Компаниям придется заново выстраивать карьерную лестницу в новой ИИ-реальности, например давать новичку задачу для самостоятельного решения, затем сравнивать его решение с вариантом ИИ и вместе с руководителем разбирать расхождения. Компании, которые продолжат нанимать молодых специалистов и обучать их на реальных проектах в связке с ИИ, через несколько лет получат резерв, которого не будет у конкурентов»,— говорит директор департамента корпоративного обучения Школы управления «Сколково» Денис Конанчук.

Поскольку ИИ берет на себя координацию, поиск информации и часть коммуникаций, у сотрудников становится меньше поводов для живого общения. Это создает риск деградации навыков выстраивания отношений, эмпатии и командного взаимодействия. «Кажется, что технологические возможности выходят на такой уровень, когда радикальным сценарием становится работа и учеба без участия других людей. Но остаться человеком без других людей не получится и не имеет смысла. Так что у нас возникает новый вызов: для того, что раньше возникало естественно,— связей, отношений, чувства команды — теперь потребуется создание специальных условий»,— отмечает проректор по исследованиям и инновациям СберУниверситета Алексей Суханов.

Прогноз о снижении востребованности социальных и управленческих навыков на первый взгляд может показаться неожиданным. «Однако здесь важно различать, насколько часто эти навыки используются в работе и насколько они ценны для бизнеса»,— объясняет куратор центра обучения АО КИВИ Дмитрий Роенко. По его словам, есть важный нюанс: «ИИ уже помогает готовить документы, анализировать большой объем информации и координировать рабочие процессы. В результате сотрудникам действительно может потребоваться меньше взаимодействовать друг с другом при решении повседневных задач, но умение договариваться, разрешать конфликты, выстраивать доверие и работать в команде от этого не станет менее значимым». «Значимые социальные навыки, формирование команд, мотивация, управление конфликтами сохранят и, возможно, даже увеличат свою значимость»,— соглашается гендиректор КРОС Екатерина Мовсесян.

К 2031 году в более сильной позиции окажутся и компании, и сами специалисты, умеющие самостоятельно выстраивать работу с несколькими ИИ-инструментами, выбирать решения для конкретных задач и объединять их в единый рабочий процесс, уверена Мария Лопухина. Для этого уже сегодня нужны методы и системы, помогающие человеку проектировать такое взаимодействие непосредственно в ходе работы, сохраняя понимание общей задачи и ответственность за результат. При этом ИИ сам по себе не делает специалиста компетентнее. Он усиливает уже имеющиеся навыки, поэтому главным преимуществом станет способность человека осмысленно использовать технологии, опираясь на собственные знания и профессиональный опыт.

Старая модель, в соответствии с которой достаточно организовать курсы, а сотрудник будет пассивно учиться, больше не работает. Теперь, говорится в исследовании СберУниверситета, сотрудник сам выбирает цели и маршрут обучения, активно применяя полученные знания на практике. Ключевой фигурой становится руководитель: именно он создает условия для развития, выделяет время на практику, дает задачи для отработки новых навыков и обеспечивает обратную связь, отвечая за итоговый результат развития своей команды. Необходимо проектирование целостной экосистемы обучения, которая интегрирует ИИ-инструменты и обеспечивает эффективное взаимодействие между людьми.

Чтобы компенсировать социальную изоляцию, вызванную цифровизацией, нужна новая модель распределения времени на развитие, говорится в исследовании. Около 50% времени следует уделять взаимодействию с другими людьми — наставниками и коллегами, а также групповой рефлексии, что критически важно для сохранения социальных навыков и передачи неявного знания. Еще 33% нужно отводить работе с искусственным интеллектом: персонализированной практике, использованию тренажеров и получению мгновенной обратной связи. Оставшиеся 17% предназначены для самостоятельной работы, включающей рефлексию, самоанализ и осмысление опыта без внешних подсказок.

Эта модель выглядит наиболее перспективной и с точки зрения экспертов. «Обучение с другими людьми останется важным способом формирования мировоззрения и масштаба мышления. Например, ИИ вряд ли подскажет, как принимать решения в спорных ситуациях, когда задействованы не только логика и факты, но и ценностные установки, убеждения, этика»,— поясняет Денис Конанчук. Приоритетной практикой должна стать рефлексия. «Самостоятельное осмысление опыта я бы не выносил в отдельные 17% времени. Оно станет "фоновым режимом развития": после каждого совещания, переговоров или выполненной задачи руководитель сверяет, чего он ждал, что получилось и что можно сделать по-другому в будущем»,— добавляет эксперт.

Впрочем, не стоит слепо следовать этим пропорциям. «Предложенное соотношение 50/33/17 не стоит применять ко всем компаниям одинаково,— говорит руководитель AI-студии 1331 Мария Лопухина.— Многое зависит от профессии, опыта сотрудников и характера задач». По ее мнению, нужно менять подход, при котором ИИ рассматривается как источник готовых ответов. «Учить человека критически оценивать информацию нужно раньше, чем обучать работе с нейросетями. Иначе мы приучаем людей получать готовые ответы, не задумываясь, насколько им можно доверять»,— указывает Мария Лопухина.

Несмотря на оптимизм технологических лидеров, эксперты предупреждают об ограничениях искусственного интеллекта. «ИИ революционно меняет отрасли, выстроенные вокруг текста: информационные технологии, образование, консалтинг. Но можно ли переносить этот опыт на всю экономику? Не всегда. В промышленности, медицине, госуправлении последствия решений проявляются через месяцы и годы... А ключевые данные реального сектора просто не описаны в текстах, на которых обучены модели»,— предупреждает замдиректора Центра «Цифровая школа госуправления» ВШГУ Президентской академии Петр Отоцкий.

Эксперт также указывает на опасность «галлюцинаций» и иллюзии эффективности. «Эксперименты фиксируют сильный разрыв между ощущаемым и фактическим эффектом: нередко нейросеть замедляет работу, а сотрудники уверены, что ускорились. Цена такой иллюзии высока. ИИ остается безответственным "черным ящиком": весь риск ложится на сотрудника, который принимает результат»,— говорит господин Отоцкий. Искусственный интеллект способен сделать компанию быстрее, но сам по себе не сделает ее умнее, соглашается Дмитрий Мирошников. К 2031 году, по его мнению, преимущество получат компании, которые научатся превращать сэкономленное благодаря технологиям время в развитие сотрудников и улучшение результатов для клиентов.

Есть еще один аспект, который стоит учитывать,— готовность человека отвечать за решения, принятые с использованием ИИ. «С принятием личной ответственности у новых поколений сотрудников возникают все большие сложности. А здесь появляется обезличенная технология, на которую психологически проще переложить последствия ошибки. Когда работаешь с конкретным коллегой, знаешь его профессиональные качества и ограничения, понимаешь, на что можно положиться. С ИИ такой привычной опоры нет. Поэтому компаниям важно заранее определять, кто принимает окончательное решение и отвечает за его последствия. Причем закрепить ответственность в должностной инструкции недостаточно. Ее необходимо воспитывать через самостоятельную работу, право на ошибку и разбор принятых решений»,— полагает Александра Тутова.

«Далеко не все компании рассматривают ИИ как инструмент сокращения персонала. Многие ставят перед собой задачу делать в пять-десять раз больше и быстрее тем же составом команды. Главная экономическая ценность ИИ не в том, чтобы 5 человек стали обходиться компании дешевле, а в том, чтобы те же 5 человек могли обеспечивать результат, для которого раньше требовалось 25»,— полагает владелец ИТ-агентства Gordov Code Ярослав Гордов. При этом главный риск для работодателей заключается не в сокращении рабочих мест — гораздо серьезнее перспектива столкнуться с дефицитом квалифицированных специалистов, которых компании не успели подготовить, предупреждает Александра Тутова. Технологии внедряются быстрее, чем перестраиваются системы подготовки кадров, и последствия этого разрыва бизнес может ощутить уже в ближайшие годы.