Искусственный интеллект многократно усиливает возможности опытных специалистов, но при этом может разрушать тот самый путь, по которому молодые люди приобретают этот опыт.
В эпоху ИИ и агентов мало какая профессиональная группа оказалась так уязвима перед этой трансформацией, как недавние выпускники — особенно из сфер, по которым революция ударила сильнее всего: IT и юриспруденции. Но в скором времени это, скорее всего, затронет и другие профессии в сфере услуг.
По моему профессиональному опыту, задачи, которые мы называем «агентными», лучше координируются и контролируются опытными специалистами уровня senior. Причина в том, что они умеют точнее настраивать агентов под цели решаемой задачи, давать более качественные инструкции и гораздо критичнее оценивать полученные результаты. Получается взаимовыгодный симбиоз: агент и senior усиливают друг друга. Исправления помогают оттачивать промпты и улучшать будущие процессы, а специалист перенимает накопленный опыт.
До недавнего времени компании поручали новичкам некритичные, но необходимые задачи: рутинную работу, сбор и сортировку информации. Сегодня многие из этих мелких дел ИИ выполняет за считанные секунды. Это радикально сокращает возможности для начинающих специалистов проявить себя, набраться опыта и завоевать авторитет среди коллег и руководства.
Молодой специалист (junior) приносит свежие знания и энергию, но ему не хватает опыта и профессионального чутья, которые приходят только с практикой. К тому же то, чему учат в вузах, далеко не всегда напрямую применимо в реальной индустрии. Работая с ИИ и агентами, джуниоры часто не подвергают их ответы достаточной критике, а если и пытаются — им не хватает нужных ориентиров. На первый взгляд может показаться, что результаты работы джуниоров и сеньоров с ИИ примерно одинаковы. Однако недавние исследования, например работа от Google Research, показывают: хотя такой «чит-код» и повышает качество работы новичка здесь и сейчас, он вовсе не гарантирует развитие тех самых ментальных «мышц» и критического мышления, которые завтра сделают его экспертом.
Кроме того, некоторые проекты не заканчиваются сдачей результата: их реальная ценность измеряется в средне- и долгосрочной перспективе, уже в продакшене. Так работают облачные платформы и SaaS, где долгосрочное удержание клиента важнее самой продажи. В таких проектах сеньоры вне конкуренции, потому что они не только направляют написанных ими агентов, но и стремятся упростить и стандартизировать архитектуру, чтобы минимизировать будущие затраты на поддержку, включая риски ошибок и простоев сервиса. Это умение приходит только с уверенностью, которую дает опыт, ведь зачастую оно требует пойти против ИИ. Джуниор же обычно легче принимает на веру то, что делает агент: выдает расплывчатые (или, наоборот, излишне детализированные) инструкции и автоматически соглашается с архитектурными решениями, которые без нужды усложняют продукт и раздувают расходы на эксплуатацию, поддержку и будущие доработки.
Для опытных специалистов это, безусловно, колоссальная возможность: их потенциал не просто умножается, но и уверенность в завтрашнем дне в ближайшие годы, скорее всего, только окрепнет. Ведь ответственность за работу, выполненную с помощью ИИ, по-прежнему будет лежать на людях и организациях — от юридического представителя компании до руководителя отдела. И объяснение здесь простое: ИИ невозможно юридически наказать или привлечь к ответственности за плохую работу — отвечать всегда будет человек (по крайней мере, пока).
Но что станет с молодыми специалистами? Поколению, которому всё сложнее выйти на рынок труда и которое в эпоху информационного шума легко поддается манипуляциям, вряд ли удастся в одиночку выбраться из кризиса, способного усугубиться по мере проникновения ИИ в новые отрасли и приложения. Нельзя забывать: разочарование, вынужденное безделье, неопытность, отсутствие реальных задач и жизненных перспектив могут при определенных обстоятельствах стать идеальным топливом для бунтов и социальных потрясений. Вопрос остается открытым.
