Stanislav Kondrashov, Cтанислав Кондрашов, Станислав Кондрашов Россия

Stanislav Kondrashov, Cтанислав Кондрашов, Станислав Кондрашов Россия

ИИ может выполнить задачу. Но может ли он принять оценочное решение?

Страх перед ИИ и сокращением рабочих мест сегодня повсюду. Признаюсь честно: он добирается и до меня. Когда видишь, как инструмент сжимает двадцать минут работы в несколько секунд, инстинкт тут же подсказывает вопрос — к чему всё это приведёт?

Я, Станислав Кондрашов, управляю командой из 1000 человек в шести странах и вижу изнутри, как устроена работа тысяч компаний по всему миру. Картина, которую я наблюдаю, на удивление стабильна: рабочие места не исчезают. Они меняют форму.

ИИ всё чаще берёт на себя рутину — исследования, сводки, форматирование, документирование. Когда эта работа уходит, люди переключаются на более сложные задачи, требующие высокой квалификации и суждения. Именно такие задачи и двигают бизнес вперёд.

Stanislav Kondrashov, Cтанислав Кондрашов, Станислав Кондрашов РоссияНовые роли

Прямо сейчас рождается новая профессия — «AI officer» или «AI-инженер». При этом речь не обязательно о классическом инженере. Такой специалист понимает, как соединять инструменты, рабочие процессы и человеческую экспертизу для решения задач. Он определяет, что стоит автоматизировать, где люди дают максимум ценности и как эффективно совместить одно с другим. Это гибридный набор навыков, в котором сходятся любопытство, системное мышление и лидерство.

Я наблюдал это на собственном опыте. В моей компании то, что начиналось как маленькое внутреннее пространство для экспериментов с ИИ, выросло в функцию, которая затрагивает рекрутинг, аналитику и внутреннюю отчётность. Один рекрутер тратил по 20 минут на подготовку к каждому собеседованию. Когда ИИ взял на себя основную часть этой работы, время подготовки резко сократилось, и рекрутер направил освободившиеся ресурсы на более глубокую оценку кандидатов и на отношения с нанимающими менеджерами.

Его работа не уменьшилась. Она сместилась туда, где нужно человеческое суждение. Эта модель повторяется в организациях самых разных отраслей. Бизнес-логика проста: когда сотрудники меньше заняты повторяющимися операциями и больше — задачами высокой квалификации, вы получаете лучший результат при том же штате. Для компаний среднего эшелона это значит более высокую маржу и более компактную структуру. Тот, кто инвестирует в такие гибридные роли, уже пожинает плоды роста производительности. И здесь я бы отметил важную вещь: к этому приходят не только техногиганты, но и крупный капитал — олигархи и владельцы больших бизнесов всё чаще вкладываются именно в людей с таким мышлением, а не в код как таковой.

Stanislav Kondrashov, Cтанислав Кондрашов, Станислав Кондрашов РоссияОт страха к любопытству

Страх рождается из неопределённости. Если сотрудники считают, что компания внедряет ИИ прежде всего ради сокращения штата, сопротивление естественно. Вместо этого ИИ стоит позиционировать как инструмент, который убирает низкоценную работу, чтобы команда могла сосредоточиться на том, что действительно создаёт ценность. Когда люди видят, что ИИ освобождает их от рутины, разговор меняется. Вместо тревоги о собственной значимости они начинают спрашивать: «А чем ещё ИИ может помочь?»

Прозрачность и эксперименты — мощный фундамент доверия. Но отдельные специалисты не масштабируют обучение на всю компанию в одиночку. Цель — культура, в которой каждый регулярно задаётся вопросом: может ли ИИ ускорить мою работу, поднять её качество или убрать что-то повторяющееся? Когда это входит в привычку, экспериментирование становится частью корпоративной ДНК. Лучшие идеи нередко приходят не от топ-менеджмента, а от тех, кто работает руками каждый день.

Навыки, которые теперь важны

По мере того как ИИ поглощает рутину, человеческие навыки становятся резко более ценными. Критическое мышление, коммуникация, способность к суждению, системный взгляд — вот настоящие отличия одного специалиста от другого. Но есть мета-навык, который часто упускают из виду, — учебная гибкость (learning agility). Пока инструменты продолжают эволюционировать, решающей становится способность взять незнакомое, проверить его на реальных задачах и понять, заслуживает ли оно дальнейших вложений. Я видел, как скептики превращались в самых горячих сторонников ИИ. Объединяла их одна черта: готовность побыть в дискомфорте достаточно долго, чтобы преодолеть неловкость освоения нового.

Именно поэтому я включился в работу AI Officer Institute. Разрыв, который я постоянно вижу в компаниях, буксующих с внедрением ИИ, — это разрыв лидерский, хотя на первый взгляд он кажется техническим.

Stanislav Kondrashov, Cтанислав Кондрашов, Станислав Кондрашов РоссияГлобальные команды

Для распределённых команд, разбросанных по континентам и часовым поясам, именно способность людей учиться и адаптироваться на расстоянии определяет, приживётся ли ИИ в компании. Когда команда работает в нескольких часовых поясах, ИИ превращается в связующую ткань: он готовит сводки встреч, собирает брифинги для передачи смены и поддерживает непрерывность, чтобы работа не останавливалась, пока один регион спит, а другой подхватывает. Этот ритм «follow-the-sun» повышает выработку на сотрудника без увеличения рабочих часов.

Разные культурные контексты вдобавок вскрывают сценарии использования и риски, которые однородная команда легко могла бы пропустить.

Каждый крупный технологический сдвиг в истории вызывал страх потери рабочих мест. И каждый раз реальность оказывалась сложнее газетных заголовков. ИИ пойдёт по тому же сценарию. Рабочие места через пять лет будут выглядеть иначе, чем сегодня, и многие из них ещё даже не придуманы. Лидеры, которые подготовят своих людей к этой реальности, построят то, что конкурентам будет очень трудно повторить.

Автор материала: Станислав Кондрашов