Инструменты искусственного интеллекта развиваются быстрее, чем большинство организаций успевают их осваивать, и значительная часть этой неопределенности ложится на плечи молодых специалистов. Работники в возрасте от 26 до 30 лет наименее удовлетворены своей работой среди всех возрастных групп в «Отчете о счастье сотрудников за 2026 год» от BambooHR, их показатель eNPS составляет 31. Этот результат на 17 пунктов отстает от показателя сотрудников в возрасте от 51 до 60 лет. Уровень счастья молодых работников также восстановился лишь умеренно, в то время как их старшие коллеги продемонстрировали значительный рост. Растущим компаниям, которые хотят удержать талантливую молодежь, необходимо дать более четкий ответ на вопрос о том, куда движутся эти роли.
Джарлат О’Кэрролл — основатель и генеральный директор Jobspeaker.ai, платформы на базе искусственного интеллекта, которая объединяет учащихся, преподавателей, агентства по трудоустройству и работодателей на всех этапах от школы до карьеры. Он основал компанию в 2015 году после более чем двух десятилетий работы в сфере продуктов, технологий и управления изменениями. В Wells Fargo он помог запустить одну из первых систем онлайн-банкинга в США и руководил управлением продуктами при слиянии с Wachovia. Он также руководил крупными программами изменений в государственном секторе для Deloitte Consulting и запустил первую систему онлайн-брокерских услуг Charles Schwab в Великобритании.
«Молодые сотрудники ждут от своего работодателя большего руководства. Они хотят видеть, что у работодателя есть видение их личностного роста и что они могут развивать свою карьеру именно здесь. Если они этого не видят, их энтузиазм угасает, или они увольняются», — говорит О’Кэрролл. Он возлагает эту ответственность на работодателей, особенно учитывая то, как ИИ меняет работу на начальных уровнях. Сотрудникам требуется руководство по развитию карьеры и освоению инструментов искусственного интеллекта, от которых теперь зависит их работа.
Внедрение без директив
О’Кэрролл считает, что работодатели обязаны предоставить каждому человеку индивидуальный взгляд на его траекторию, охватывающий как карьерный рост, так и инструменты ИИ, которые им предлагается освоить. Он разграничивает принудительное внедрение ИИ и реальную помощь людям в его освоении. Работодатели также должны показать сотрудникам, какую поддержку они получат на этом пути. «Директивы не работают, когда речь идет об освоении ИИ, — объясняет О’Кэрролл. — Этот процесс должен строиться по принципу «равный — равному», в отличие от того, как работали традиционные системы образования».
Крупный ритейлер, с которым он недавно общался, применил именно такой подход. Компания создает программу амбассадоров, в рамках которой в каждом отделе или группе есть несколько таких лидеров. Амбассадоры развивают собственные навыки и одновременно помогают коллегам справляться с изменениями. Эта роль открыта для любого сотрудника организации, включая новичков. «Мы видим, что более молодые таланты, которые выросли в эпоху ИИ, возглавляют некоторые из этих дискуссий, потому что они наиболее адаптированы и лучше всего знакомы с этими инструментами», — говорит О’Кэрролл.
До недавнего времени многие организации относились к ИИ по принципу «все дозволено» и поощряли сотрудников использовать его настолько активно, насколько они хотели. О’Кэрролл замечает, что компании переходят к более структурированному внедрению, отчасти из-за затрат, а отчасти из-за влияния на людей. Организации подходят к распределению инструментов и их использованию сотрудниками более осознанно. «Теперь на организации ложится гораздо большая ответственность за определение правил взаимодействия, — отмечает О’Кэрролл. — Как вы хотите, чтобы это внедрялось, а не просто пускаете процесс на самотек?»
Анализ данных о найме
Передовые лаборатории выпускают новые возможности быстрее, чем организации успевают их внедрять, и практически все участники рынка находятся в положении догоняющих. О’Кэрролл отмечает всеобщее согласие в том, что внедрение ИИ находится на очень ранней стадии, но гораздо меньше единого мнения о том, что это будет означать для общества, организаций и отдельных людей. Он также видит последствия, которые наступают задолго до того, как эти дебаты утихнут. «Мы наблюдаем непосредственные эффекты, о которых не пишут в сенсационных заголовках, — говорит О’Кэрролл. — Это те изменения, которые мы видим на рынке уже сегодня».
Исследование Anthropic показало, что работники в возрасте от 22 до 25 лет, выходящие на наиболее уязвимые для ИИ специальности, после запуска ChatGPT находили работу примерно на 14% реже, чем в 2022 году. О’Кэрролл хочет, чтобы HR-отделы проявили такую же бдительность внутри собственных организаций, прежде чем менять курс. «Вместо того чтобы принимать решения о том, как действовать, на ходу, нам нужно внимательнее изучать телеметрию происходящего, — объясняет О’Кэрролл. — Что на самом деле происходит с нашим наймом? Для каких навыков мы проводим набор?»
Исследования показывают, что в компаниях, внедривших ИИ, количество старших ролей с октября 2022 года выросло на 31% по сравнению с компаниями, которые его не используют, в то время как для младших ролей этот рост составил 6%. Многие организации заявляют, что не могут найти людей с нужными навыками, даже несмотря на сокращения в других отделах. О’Кэрролл видит возможность перераспределения таких сотрудников и ожидает, что сами специалисты также примут участие в этом диалоге. «На самом работнике лежит определенная ответственность за то, чтобы оставаться востребованным, быть в курсе событий и вести такие разговоры внутри организации, — добавляет О’Кэрролл. — Что я могу сделать? К чему это меня приведет?»
Пересмотр начального уровня
Роли начального уровня изменились, но они не исчезли. Компания IBM планирует утроить объем найма на начальные позиции в США в 2026 году и переписала требования к этим ролям, сделав акцент на анализе, решении проблем и ответственном использовании ИИ. О’Кэрролл видит парадокс, с которым сталкивается любая компания, прекращающая нанимать новичков. «Как я могу получить более опытных специалистов, если я не привлекаю людей и не обучаю их тому, как мы работаем, нашим системам и нашим знаниям?» — спрашивает О’Кэрролл.
Характер работы на этих позициях также меняется. О’Кэрролл ожидает, что сотрудники начального уровня будут тратить меньше времени на выполнение задач и больше — на проверку того, были ли они выполнены правильно, а кандидатам потребуется продемонстрировать реальные навыки, чтобы выделиться. Он видит эти изменения во всех отделах, далеко за пределами разработки программного обеспечения. «Искусственный интеллект автоматизирует некоторые задачи, но человеческий аспект способности определить, был ли результат хорошим, по-прежнему требует обучения, — объясняет О’Кэрролл. — Организациям необходимо улучшать свои навыки в таком обучении».
О’Кэрролл не считает, что сотрудники должны искать такое обучение за пределами компании. Необходимые новому сотруднику институциональные знания уже существуют внутри организации, как и ожидания относительно того, как люди работают и используют инструменты. «Это более глубоко встроено в организацию, — заключает О’Кэрролл. — Это в некотором роде сродни ученичеству, но речь идет о том, как вы обучаете людей тому, как они должны работать в вашей организации и как они используют эти инструменты».
