Мы много лет мечтали освободить молодых специалистов от бессмысленной рутины, и ИИ наконец начал это делать

Теперь выясняется, что часть этой рутины выполняла еще одну и, кажется, самую важную функцию – на ней люди набирали профессиональные повторения или, говоря по-русски, насмотренность.

WSJ описывает проблему термином experience starvation. Молодой юрист постепенно учился видеть слабые места договора после десятков правок, разработчик набирал насмотренность на коде и ошибках, аналитик начинал чувствовать данные после множества таблиц.

Параллельно автоматизация сокращает количество таких повторений, поэтому джуну все раньше приходится оценивать готовый результат ИИ, хотя собственных примеров для сравнения у него еще мало.

То есть возникает довольно неприятный размен. Автоматизация повышает производительность младших сотрудников сегодня, но одновременно сокращает количество практики, из которой через несколько лет должны появиться самостоятельные мидлы и сеньоры.

И теперь вместе с автоматизацией entry-level задач компании вынуждены проектировать и новый путь взросления специалиста: EY использует симуляции сложных разговоров с клиентами и коллегами, Cisco выделяет время на ролевые репетиции продаж, Cognizant запустил для новичков двенадцатинедельный буткемп.

Но в итоге получается довольно парадоксальная история: сначала мы автоматизировали тренировочную часть работы, а теперь отдельно проектируем тренировки, которые ее заменят.

А значит меняется и экономика внедрения ИИ. Считать эффект только через сэкономленные часы не получится, потому что часть экономии придется реинвестировать в наставничество, симуляции, разборы и безопасную практику. Иначе через пару лет легко обнаружить, что людей, которым можно доверить сложные решения, стало меньше.