Компании передают нейросетям задачи, с которых раньше начинали карьеру: типовой договор по образцу, проверку документов по чек-листу, стандартный ответ клиенту. Новичков из-за этого берут реже. Занятость 22—25-летних в профессиях, которые сильнее всего затронул ИИ, отстает на 19% от занятости их ровесников в других профессиях. У опытных работников такого отставания нет. Преимущество стажа при этом сократилось, потому что помнить все регламенты и формулы больше не нужно, и новичку остается догнать старших коллег только в понимании того, как устроена компания.
Какой навык теперь является решающим при найме и почему школа мешает его развить, рассказывает Олег Строкатый, руководитель направления контроля качества Битрикс24.
Почему новичков берут на работу реже
Карьера в интеллектуальной профессии начиналась одинаково. Новичок под присмотром старших повторял то, что до него делали сотни раз: брал типовой документ, менял данные и сверялся с чек-листом. За годы такой работы сотрудник запоминал, как все устроено в компании, и из этих знаний формировался его стаж. Ступеней было две: на нижней повторяют известное, на верхней понимают, как все работает, и создают новое.
Нижнюю ступень компании и передали нейросетям. Текущий штат при этом не сокращают, сдвиг проходит именно на входе: новичков берут реже там, где ИИ выполняет задачи этой ступени самостоятельно, а там, где он только помогает человеку, молодых специалистов берут как прежде. Причина в том, что новичок опирается на записанное знание, на учебники, регламенты и документацию, и все это уже вошло в обучающие данные нейросетей. Опытный работник опирается на знание, которого нигде не записано: особенности и допущения системы, в которой он работает.
Что молодые специалисты получили взамен
Стаж всегда держался на двух вещах: на памяти о том, как все устроено, и на понимании, почему устроено именно так. Первую часть нейросеть закрывает целиком. Помнить двадцать лет содержание каждого регламента и формулу каждого показателя больше не нужно, ответ на такой вопрос человек получает за секунды. На другой вопрос нейросеть не отвечает: почему эта конкретная компания устроена так и что произойдет, если изменить вот это правило.
Остается понимание, и оно формируется благодаря вопросам. Тот, кто с первого дня спрашивает, почему все устроено именно так и какой цели служит, набирает его быстрее. Раньше новичка и опытного специалиста разделяли двадцать лет, за которые накапливались обе составляющие стажа, и знание всех регламентов, формул и прошлых решений перескочить было нельзя. Сейчас эти сведения выдает нейросеть, поэтому специалиста, который понимает устройство компании, новичок, скорее всего, догонит быстрее, чем догоняли раньше, а специалиста, чей стаж держится на одном знании регламентов, может и обогнать. Навык, который решает исход, один, это привычка спрашивать «почему» и «зачем».
Почему привычка задавать вопросы стала редкостью
Спрашивать «почему» умеет любой ребенок задолго до школы. Редкой привычка становится позже, потому что в школе и вузе ученика оценивают по тому, насколько его ответ совпал с ожидаемым. Вопрос «почему так» отнимает время урока и оценки не приносит, вопрос «как можно иначе» рискованнее, потому что ведет к ответу, которого в учебнике нет. Дома действует та же система, только без журнала: ребенка хвалят за пятерку, и он усваивает, что быть хорошим значит соответствовать ожиданиям. За одиннадцать школьных лет и четыре-шесть университетских человек осваивает стратегию, которая работала каждый день: понять, чего от тебя ждут, и выдать ровно это.
Разницу между знанием программы и умением применить его в незнакомой ситуации замеряли в двух крупных международных исследованиях. Программу российские школьники знают лучше почти всех: по математике они заняли в 2019 году шестое место и в четвертом классе среди 58 стран, и в восьмом среди 39, причем из трех измеряемых видов деятельности у восьмиклассников лучше всего развито знание. Но в исследовании, где пятнадцатилетним дают незнакомые практические задачи, та же школьная система дала в 2018 году тридцатое место по математике среди 79 стран и тридцать первое по чтению. В следующих циклах обоих исследований страна не участвовала, поэтому более свежих замеров нет.
Языковую модель обучают похожим способом. Разметчики отмечают, какой ответ хорош, и модель выдает ответы, похожие на отмеченные. Школьник, натренированный на пятерку, делает то же самое. Получается, что пятнадцать лет школа растила человека, чью работу теперь продают по подписке: у отличника есть один ключевой навык, и он перестал быть редким. Тот, кто привык спрашивать «почему», наоборот, получил инструмент, который отвечает на вопросы о записанном знании быстрее любого наставника.
Как это проявляется на собеседовании
Среди выпускников профильных курсов, которые прошли обучение и знают предмет, умеющих думать — единицы, остальные воспроизводят только, то чему их научили. Проверить это можно сложным вопросом, предполагающим рассуждение и . Кандидата спрашивают, зачем компания обрабатывает запросы крупных корпоративных клиентов по особому регламенту. Отвечают почти всегда одинаково: потому что это дорогие клиенты.
Ответ верен наполовину. Вторую половину называют единицы: продуктом у корпоративного клиента пользуются сотни и тысячи сотрудников, и это количество дает компании информацию о том, как продукт используется на самом деле и чего в нем не хватает. Сто мелких клиентов дадут ту же информацию медленнее, и стоит она нередко больше, чем деньги за лицензию.
Оба ответа, полный и половинчатый, дают кандидаты с одинаковой подготовкой: регламент все они видят впервые. Тот, кто отвечает про дорогих клиентов, выбирает самое безопасное объяснение, потому что оно правдоподобно и выражено в деньгах, то есть на языке, который проверяющий обязан принять. На этом он и останавливается, как останавливался в школе, сверив ответ с концом задачника. Разница между кандидатами только в том, продолжают ли они рассуждать после первого правдоподобного ответа.
Тот, кто не останавливается, продолжает рассуждать: чем еще корпоративный клиент отличается от небольшого, у него больше сотрудников, эти сотрудники каждый день работают в продукте, значит, компания получает от них информацию. Впоследствии развиваться в должности такой сотрудник будет быстрее, потому что каждую задачу он будет превращать в вопрос о том, как устроена компания, и ответы будут формировать цельную картину. Это и есть системное мышление, то есть умение видеть, как связаны части системы и что случится с ее результатом, если изменить любую часть.
Два аргумента в защиту ценности стажа
Первый аргумент опирается на накопленный опыт, и данные его подтверждают: у опытных работников разрыва в занятости нет, а там, где ИИ помогает человеку, она даже выросла. Опытный специалист прошел через сотни ситуаций и помнит, что срывалось, как вел себя клиент, чем закончилась похожая сделка. Часть этого записана в базах, в переписке, задачах и обращениях клиентов, и там модель разберется быстрее человека. В базы попадает не все: почему решение приняли именно такое, о чем договорились голосом, что стояло за формальной фразой в письме. Эти детали остаются у того, кто через ситуации прошел.
Поэтому специалиста, который двадцать лет спрашивал «почему», новичок не обгонит, только догонит быстрее, чем было возможно раньше: записанную часть истории ему пересказывает модель, незаписанную он добирает вопросами к коллегам. Специалист, чей стаж держится на знании регламентов и прошлых случаев, с высокой вероятностью окажется следующим кандидатом на замену подпиской.
Второй аргумент касается самой нейросети, которая, по распространенному мнению, ослабляет мышление. Опрос 666 человек показал, что чем чаще человек пользуется ИИ, тем ниже его результат в тесте на критическое мышление, и у молодых участников зависимость от доступа к модели выше. Исследование фиксирует корреляцию, поэтому направление связи из него не следует. Отличник просит у модели готовый ответ и принимает его, а тот, кто привык спрашивать, берет тот же ответ и проверяет, почему он такой и что за ним стоит. Сама модель вопросов «почему» не задает, она лишь отвечает на поставленные, поэтому тот, у кого нет своего вопроса, получает от нее лишь половину ответа.
Что делать молодому специалисту и работодателю
Молодому специалисту помогут три привычки, и курсы для них не нужны.
-
Спрашивать, зачем нужна задача, перед тем как ее делать, и добиваться ответа.
Если ответа нет ни у кого, это тоже ответ, и, возможно, задача не нужна. -
Объяснять, как все устроено и к какому результату ведет.
Что такое маржинальность, подскажет нейросеть. Почему в конкретной компании она именно такая и что с ней случится при изменении одной части системы, придется разобраться самому. Упражнение простое: взять любое правило на работе и найти его вторую половину. -
Ошибаться вслух.
На работе оценок не ставят, неверная гипотеза стоит минуты разговора, а верный ответ, который человек побоялся произнести, не дает ничего.
Работодателю помогут три решения: спрашивать на собеседовании, зачем в компании существует конкретное правило, и слушать, остановится ли кандидат на первом правдоподобном ответе; перестать отбирать по среднему баллу и названию вуза, потому что они измеряют умение соответствовать проверяющему; отвечать, когда новичок спрашивает «зачем», потому что тот, кому дважды не ответили, в третий раз не спросит, и так компания сама превращает людей с редким навыком в исполнителей.
Пока за пятерку хвалят и в школе, и дома, первая работа остается единственным местом, где от привычки угадывать ожидаемое можно отучиться, и это важная задача и для руководителя, и для молодых специалистов.
Источник: Олег Строкатый, руководитель направления контроля качества Битрикс24
