Что изменит генеративный ИИ в навыках и обучении IT-персонала: анализ McKinsey / Skillbox Media

Содержание:

• Как и почему ГИИ меняет навыки в IT‑индустрии
• Как ГИИ обеспечит переход от ролей к навыкам
• Как изменятся подходы HR и L&D

Как и почему ГИИ меняет навыки в IT‑индустрии

Авторы статьи подчеркивают, что в настоящее время происходит трансформация всего жизненного цикла разработки программного обеспечения в IT-индустрии. Изменения затрагивают каждый этап, начиная с генерации идеи и заканчивая реализацией продукта. На каждом из этих этапов уже внедряются инструменты генеративного искусственного интеллекта (ГИИ), которые эффективно решают задачи, связанные с созданием контента, и значительно ускоряют процесс разработки. В будущем возможности ГИИ будут расширяться: он сможет не только генерировать новые функции для продуктов, но и проводить тестирование, а также разрабатывать прототипы. Это открывает новые горизонты для оптимизации и улучшения качества разработки программного обеспечения.

Несмотря на многочисленные преимущества генеративного искусственного интеллекта (ГИИ), бизнес по-прежнему сталкивается с трудностями в понимании того, как адаптироваться к изменениям, какие навыки развивать и чему обучать сотрудников, отмечают эксперты McKinsey. Очевидно, что обучение потребуется практически всем работникам. Тем не менее, консалтинговая компания рекомендует сосредоточиться на двух основополагающих ролях — инженерах-разработчиках и продакт-менеджерах. Эти профессии окажутся особенно важными в условиях быстрого внедрения технологий ГИИ, поэтому их развитие и обучение станет ключевым фактором успешной трансформации бизнеса.

По мнению экспертов McKinsey, инженерам-разработчикам для эффективной работы с генеративными искусственными интеллектами (ГИИ) необходимо овладеть тремя ключевыми категориями навыков.

Первая категория — это оценка кода, созданного генеративным искусственным интеллектом. На первый взгляд, может показаться, что это простая задача. Однако эксперты утверждают, что оценка кода может оказаться сложной как для начинающих, так и для опытных разработчиков. Умение писать код не всегда подразумевает способность его оценивать. Разработчикам необходимо не только выявлять ошибки, но и обеспечивать высокое качество кода, выявлять потенциальные проблемы и обучать генеративный ИИ в процессе работы. Эффективная оценка кода требует глубокого понимания его структуры, логики и особенностей, что делает этот процесс важным аспектом разработки программного обеспечения в эпоху искусственного интеллекта.

Инженерам необходимо глубоко понять, как обеспечивать обратную связь для генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) и какие виды задач наиболее эффективно способствуют обучению конкретных инструментов. Эксперты подчеркивают важность этого понимания для достижения оптимальных результатов в разработке и внедрении технологий ГИИ.

Вторая категория навыков включает в себя умение комбинировать различные инструменты и модели искусственного интеллекта. Это может проявляться, например, в ситуации, когда прикладной искусственный интеллект применяется для анализа результатов генеративного ИИ. Для успешного выполнения таких задач необходимо обладать навыками выбора подходящих инструментов и их интеграции. Эффективная комбинация технологий позволяет достигать более точных и глубоких результатов, что делает этот навык особенно ценным в сфере разработки и применения ИИ.

Третья категория навыков включает в себя дизайн, что подразумевает более глубокое понимание контекста рабочих задач. Это позволяет не только создавать эстетически привлекательные решения, но и учитывать функциональные требования и потребности пользователей. Глубокое погружение в дизайн помогает оптимизировать рабочие процессы и повышает общую эффективность проекта.

С развитием технологий искусственного интеллекта задачи по кодированию становятся всё более автоматизированными. Это открывает новые возможности для инженеров, позволяя им сосредоточиться на развитии важных навыков, таких как написание пользовательских историй, создание кодовых фреймворков, включая библиотеки кода и программы поддержки, а также понимание бизнес-результатов и предвидение намерений пользователей. Коммуникативные навыки также становятся ключевыми, поскольку инженеры должны эффективно взаимодействовать с командами, руководителями, коллегами и клиентами. Аналитики McKinsey подчеркивают важность этих изменений в контексте современной цифровой экономики, где способность адаптироваться и развивать новые навыки станет основным фактором успеха.

Читайте также:

Погружение в мир литературы открывает множество возможностей для саморазвития и расширения кругозора. Чтение книг обогащает наш внутренний мир, помогает развивать критическое мышление и улучшает коммуникативные навыки. Книги различных жанров, от классики до современных произведений, предлагают уникальные перспективы и идеи, которые могут изменить наш взгляд на жизнь.

Регулярное чтение способствует улучшению памяти и концентрации, а также снижает уровень стресса. Исследования показывают, что даже несколько минут в день, посвященных чтению, могут значительно повысить уровень счастья и удовлетворенности жизнью. Поэтому найдите время для книг и откройте для себя новые горизонты.

В IT-отрасли выявлены сферы с наиболее выраженным дефицитом навыков. В современных условиях рынка труда наблюдается значительная нехватка квалифицированных специалистов в определенных областях. Это создает сложности для компаний, стремящихся к росту и внедрению инновационных технологий. Основные направления, испытывающие нехватку кадров, включают искусственный интеллект, кибербезопасность, разработку программного обеспечения и анализ данных. Увеличение спроса на профессионалов в этих областях подчеркивает необходимость повышения квалификации и обучения новых специалистов, что может способствовать устранению пробелов на рынке труда в IT.

Аналитики McKinsey утверждают, что для продакт-менеджеров ключевые навыки будут эволюционировать в двух основных направлениях. Эти изменения связаны с адаптацией к новым технологиям и требованиям рынка, что делает важным постоянное обновление знаний и умений. Продакт-менеджеры должны быть готовы к освоению новых инструментов и методов работы, чтобы эффективно управлять продуктами и обеспечивать их конкурентоспособность. Понимание потребностей пользователей и способность к аналитическому мышлению станут решающими факторами успешной карьеры в этой сфере.

Первая сфера применения генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) связана с необходимостью освоения новых технических навыков. Хотя традиционно это может казаться задачей не для технических специалистов, важно отметить, что в условиях современного рынка продакт-менеджеры также должны адаптироваться. С ростом возможностей ГИИ в упрощении разработки прототипов и пилотных версий продуктов от продакт-менеджеров требуется не только инициатива, но и активное участие в улучшении результатов. Для этого необходимо базовое знание программирования, чтобы эффективно взаимодействовать с инструментами ГИИ. Кроме того, понимание принципов работы больших языковых моделей становится критически важным для продакт-менеджеров, так как это позволяет им интегрировать различные технологии для создания инновационных решений.

Вторая важная сфера — управление рисками и создание доверия. Для эффективного взаимодействия со стейкхолдерами, командами и пользователями продакт-менеджерам необходимо развивать эмпатию. Это поможет распознавать, где могут возникать проблемы с доверием к генеративному искусственному интеллекту (ГИИ). Некоторые пользователи легко принимают результаты, выданные ИИ, в то время как другие остаются скептичными. В таких условиях стандартный тренинг по использованию новых инструментов на основе ГИИ может оказаться недостаточно эффективным. Продакт-менеджеры должны взять на себя ответственность за преодоление барьеров доверия. Важно, чтобы они научились управлять рисками, регулярно консультируясь с экспертами в этой области и следя за тем, чтобы весь жизненный цикл разработки продукта проходил без сбоев.

Читайте также:

Нетехнические специалисты все чаще осознают необходимость освоения IT-навыков. В современном мире, где технологии проникают во все сферы жизни, наличие базовых знаний в области информационных технологий становится важным конкурентным преимуществом. Умение работать с цифровыми инструментами, понимать основы программирования и использовать различные программные решения открывает новые возможности для карьерного роста и повышения эффективности работы. Освоение IT-навыков помогает не только в профессиональной деятельности, но и в повседневной жизни, что делает этот процесс особенно актуальным для специалистов различных областей.

Как ГИИ обеспечит переход от ролей к навыкам

Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) значительно повышает продуктивность и эффективность команд, что может вызвать ощущение, что команды становятся менее численными. Эксперты предсказывают, что в будущем это действительно может случиться. Однако существует и обратный тренд — возможное увеличение размеров команд. Это связано с тем, что роли, должности и функции в командах будут не столько сокращаться, сколько изменяться непредсказуемым образом. Компании должны быть готовы адаптироваться к новым требованиям и динамике, которые привносит ГИИ, что потребует пересмотра традиционных структур и внедрения новых подходов к совместной работе.

Инженеры-разработчики могут столкнуться с увеличением объема задач, что приведет к пересечению их функций с продакт-менеджерами. Это создает необходимость в новых ролях, таких как продакт-разработчик — специалист, способный не только писать код, но и разрабатывать требования для продукта, создавать прототипы и работать с различными инструментами искусственного интеллекта. Также возникнут новые профессии в области безопасности, проверки и утверждения кода, а также в обучении больших языковых моделей. Эти изменения подчеркивают эволюцию IT-сферы и необходимость адаптации специалистов к новым требованиям рынка.

По мнению экспертов, HR и топ-менеджменту предстоит адаптироваться к новым вызовам и требованиям рынка труда. Это включает в себя необходимость внедрения инновационных подходов к управлению персоналом, что позволит эффективно справляться с изменениями в бизнес-среде. Важно акцентировать внимание на развитии корпоративной культуры, поддержке инициатив сотрудников и внедрении современных технологий для оптимизации процессов. Кроме того, ключевым аспектом станет привлечение и удержание талантливых специалистов, что требует стратегического планирования и активного участия руководства в формировании привлекательного имиджа компании.

• более гибкого подхода к пониманию навыков, которые формируют ту или иную роль;
• стандартизации — понимания, какие именно инструменты и, соответственно, навыки потребуются компании;
• управления рисками — у сотрудников должно быть чёткое руководство и понимание, с какими рисками в работе с ИИ они сталкиваются и чего именно от них ждут.

Как изменятся подходы HR и L&D

Эксперты McKinsey подчеркивают, что ключевые изменения в области управления человеческими ресурсами будут сосредоточены на стратегическом планировании и развитии обучающих программ. Эти аспекты становятся все более важными для повышения эффективности работы HR-отделов и адаптации к быстро меняющимся условиям рынка. Инвестиции в стратегическое планирование и обучение помогут организациям не только оптимизировать внутренние процессы, но и обеспечить устойчивый рост и конкурентоспособность.

Ключевой вызов для HR-лидеров, а также для отдела обучения, заключается в том, что искусственный интеллект не просто заменяет отдельные должности, а трансформирует конкретные рабочие задачи, характерные для этих ролей. Поэтому стратегическое планирование должно основываться на навыках сотрудников. Для достижения этой цели необходимо создать обширную базу знаний о навыках, классифицировать их и структурировать в единую иерархию. Авторы статьи подчеркивают, что HR не сможет справиться с этой задачей самостоятельно; ему потребуется поддержка со стороны топ-менеджмента и внутренних лидеров, включая разработчиков. Эффективное управление навыками сотрудников обеспечит компании конкурентные преимущества в условиях быстро меняющегося рынка труда.

Эксперты McKinsey подчеркивают, что для того чтобы навыки сотрудников приносили пользу, компаниям следует рассматривать их как данные, а не как статичные документы. Это означает, что необходимо проводить анализ этих данных, регулярно их обновлять и на основе полученной информации принимать важные бизнес-решения. Такой подход позволит оптимизировать управление талантами и повысить эффективность работы команды.

Специалисты отмечают, что компания успешно использует искусственный интеллект для создания базы и иерархии навыков сотрудников. Система на основе ИИ анализирует вакансии, описания должностей, данные от HR и профили на LinkedIn, чтобы выявить необходимые навыки для разных позиций. Каждый сотрудник может сопоставить свой опыт с перечнем требуемых навыков и подтвердить их наличие. В случае успешного подтверждения информация обновляется в рабочем профиле сотрудника и в общей HR-системе. Такой подход обеспечивает более точное соответствие квалификации работников требованиям компании и способствует эффективному управлению кадровыми ресурсами.

Текст переработан для улучшения SEO и дополнен содержанием:

Чтение является неотъемлемой частью развития и самообразования. Оно помогает расширить кругозор, улучшить словарный запас и развить критическое мышление. Книги, статьи и исследования предоставляют уникальные знания, которые могут быть полезны как в личной, так и в профессиональной жизни. Не упустите возможность узнать что-то новое и вдохновиться полезной информацией. Регулярное чтение способствует улучшению концентрации и памяти, а также помогает снизить уровень стресса. Поэтому уделяйте время чтению, выбирая разнообразные источники информации, чтобы обогатить свой внутренний мир и повысить уровень образования.

При общении с поставщиками инструментов для корпоративного обучения на основе искусственного интеллекта важно задать ряд ключевых вопросов. В первую очередь, уточните, какие технологии используются в их решениях и как они помогают адаптировать обучение под нужды сотрудников. Интересуйтесь, как их инструменты собирают и анализируют данные о прогрессе обучающихся, а также как обеспечивается персонализация учебного процесса.

Не забудьте спросить о поддержке различных форматов контента и возможности интеграции с уже существующими системами в вашей компании. Также важно выяснить, какие механизмы используются для оценки эффективности обучения и как поставщик планирует обновлять свои решения в соответствии с новыми тенденциями в области ИИ и обучения.

Дополнительно стоит поинтересоваться о возможностях технической поддержки и обучении для администраторов, а также о масштабируемости решения. Задавая эти вопросы, вы сможете получить полное представление о возможностях поставщика и о том, как его инструменты могут повысить эффективность корпоративного обучения в вашей организации.

В центре любой программы по сохранению и развитию талантов в компании находится обучение. В условиях быстро меняющегося рынка и развития технологий перед HR- и L&D-отделами возникает вопрос о том, какие навыки следует развивать у сотрудников. Эксперты утверждают, что постоянное повышение квалификации, или апскиллинг, является единственным верным ответом. Однако, даже среди новых навыков, необходимых для инженеров-разработчиков, можно заметить, что они не всегда напрямую связаны с их традиционными обязанностями. Это может вызвать у сотрудников сопротивление и опасения по поводу изменений в их профессиональной роли. Для успешного внедрения новых обучающих программ важно учитывать эти аспекты и предоставлять поддержку на всех этапах процесса обучения.

Для решения данной проблемы McKinsey рекомендует обратить внимание на концепцию стажировок (на английском — apprenticing). Это подразумевает, что менее опытные специалисты получают возможность обучаться у более опытных коллег, что способствует их профессиональному росту и развитию навыков. Такой подход позволяет создать эффективную систему передачи знаний и опыта внутри компании, что, в свою очередь, повышает общую квалификацию сотрудников и снижает текучесть кадров.

Стажировка предоставляет возможность практического обучения, способствуя адаптации к изменениям и демонстрируя важные навыки, такие как решение проблем и здравый смысл при оценке качества кода. Для достижения максимальной эффективности стажировки эксперты должны активно участвовать в процессе, а не просто формально отмечать выполнение задач. Их авторитет и институциональные знания играют ключевую роль, позволяя распознавать риски, характерные для конкретной компании. Активное вовлечение наставников в обучение стажеров не только улучшает качество подготовки, но и способствует развитию необходимых для работы в команде навыков.

Эксперты в своей области будут заниматься выполнением задач совместно с младшими коллегами, контролируя их работу и достижения. Они могут выступать в роли менторов и коучей, демонстрируя на собственном примере, как эффективно выполнять задачи, которые ранее не были связаны с их опытом. Это включает в себя умение связывать свою деятельность с бизнес-целями компании и осознание потребностей пользователей продукта. Такой подход способствует развитию команды и повышению качества работы, что в конечном итоге приводит к успешному достижению общих целей.

Для успешного участия сотрудников в стажировках необходимо создать систему мотивации. Авторы статьи рекомендуют интегрировать стажировки в процесс оценки работы сотрудников, а также выделить специализированное время для обучения в рамках рабочего процесса. Это позволит не только повысить интерес к стажировкам, но и улучшить общую квалификацию команды.