Такие тенденции могут вызывать страх, но бояться тут на самом деле нечего. Любой прогресс призван минимизировать утомительный труд, оставив человеку возможность заниматься созиданием. Нейросети были созданы именно для этого. И программирование тоже не минует чаша сия — стереотипный образ разработчика, который ни с кем не общается, плох в распределении обязанностей и умеет только кодить, в скором времени уйдет в прошлое.

Хотите подготовиться к эпохе перемен? Приходите на онлайн-практикум «Нейросети для жизни и карьеры». Расскажем, как сделать нейросети своим лучшим другом, ассистентом и помощником — как в быту, так и в карьере!

Мягкие и твердые навыки

С конца девяностых навыки начали разделять на две большие категории:

  • твердые или жесткие, hard-skills, хард-скиллы: те специфические знания, которые мы получаем в образовательных учреждениях и на курсах, например, способность написать функцию на Python;
  • мягкие или гибкие, soft-skills, софт-скиллы: те навыки, которым, к сожалению, почти не учат, и которые мы приобретаем сами. Это коммуникация, делегирование обязанностей, креативность, стрессоустойчивость.

Принято считать, что развивать компетенцию в твердых навыках человеку важнее. Система традиционного образования построена на том, чтобы человек их приобрел. Вот доказательство — социологическое исследование от Московской школой управления «Сколково». Вчерашние студенты жалуются на то, что в работе им не хватает именно гибких навыков, в частности, умения вести переговоры, презентовать себя и свой проект, адаптироваться к новому коллективу, критически мыслить и возглавлять команду, ставить личные цели и быть креативными.

Дефицит софт-скиллов — проблема не только российского образования, но и мирового. Проведенное Гарвардским университетом исследование показало нечто похожее. Только 15% успеха специалисты отводят жестким скиллам, тогда как 85% — это следствие хорошо «прокачанных» гибких навыков.

Способность поставить личную цель, грамотно распорядиться временем, умение вести за собой и убеждать, а также работать с информацией, делегировать и смотреть на проблему широко — вот важные задачи, которым не учат в университетах, но которые давно следовало бы развивать.

И казалось бы, при чем тут программирование?

Новая цифровая эра и новый программист

Еще в 2017 году ученый Андрей Карпаты опубликовал статью под названием «Software 2.0». В ней он рассказал о том, каким будет программное обеспечение будущего. И он знал, о чем говорил, потому что Андрей Карпаты — это специалист, сооснователь OpenAI, компании, которая подарила миру ChatGPT. Вклад OpenAI в мир нейросетей сложно переоценить — это буквально флагман искусственного интеллекта в привычном нам виде.

Прежде чем прийти в OpenAI, ученый занимался разработкой искусственного интеллекта автомобилей в компании Tesla.

В статье Карпаты называет классическое программное обеспечение «Software 1.0», тогда как все, созданное с использованием нейросетей, получило имя «Software 2.0». Он пишет: «Software 1.0 — это написанный программистами код. Software 2.0 — это код, который написан путем оптимизации на основе критерия оценки». Классический специалист может написать функцию, но кодер новой эпохи может отдать машине команду написать код и получить результат. Именно это сейчас, спустя семь лет после публикации статьи, происходит с нейросетями.

По его мнению, со временем машины научатся писать более однородный, гибкий и легковстраиваемый код, чем люди.

Сразу возникает вопрос — в какую позицию это ставит специалиста? Человек, по мнению Карпаты, «собирает, очищает, обрабатывает, маркирует, анализирует и визуализирует данные, на основе которых работают нейронные сети». По профессии он становится своего рода тимлидом нейросетей — и тем, кому необходимо важное умение видеть картину целиком, понимать конечную цель, осмыслять архитектуру программного обеспечения и ставить задачи. Нейросети меняют мир, и невозможно представить, чтобы в процессе они не меняли людей, в том числе специалистов и работодателей.

Перечисленные Карпаты навыки относятся к гибким. Скоро работодатели начнут отдавать предпочтение тем «джунам», которые способны к критическому, креативному и образному мышлению, а еще знают нейросети и не боятся их использовать. В приоритете будут люди с хорошо развитыми софт-скиллами — впрочем, как показывает процитированное выше исследование Гарварда, так было всегда, просто теперь это стало очевиднее.