«Уверенно пользуюсь нейросетями»
Эта строчка теперь есть почти в каждом резюме, которое к нам приходит. За ней не стоит ничего. Это новый «уверенный пользователь ПК» — фраза, которая была у всех и не значила ничего.
Самое смешное, что с другой стороны стола та же пустота. Наниматель спрашивает «а как вы используете ИИ?», слышит «пишу тексты, делаю саммари встреч» и не понимает, хороший это ответ или плохой. Потому что у него самого нет ответа, каким он должен быть для этой роли. Оба участника разговора кивают друг другу и расходятся.
Мне кажется, мы застряли на первом уровне разговора про ИИ и почему-то считаем его финальным. Первый уровень — это «пользуешься или нет». Он бинарный, его легко измерить, поэтому все меряют именно его. И компании отчитываются процентом сотрудников с доступом к моделям, и кандидаты пишут строчку в резюме.
Вот только «пользуюсь» — это не навык. Это факт наличия вкладки в браузере.
Второй уровень — глубина. И он оказывается неудобным, потому что там нет одной общей метрики.
При этом с глубиной есть другая сложность: когда пытаешься её измерять, возникает риск превратить её в формальный показатель. Например, сфокусироваться на количестве использования вместо качества. Поэтому здесь особенно важно не подменять развитие навыка одной цифрой.
Про всё это я думала последние месяцы урывками, а на неделе увидела, что кто-то уже собрал это в систему. Даша Золотухина, HRD Яндекса, выложила гайд по AI-adoption для руководителей с мыслью, что регулярность работы с ИИ как раз не финиш, дальше надо разбираться с глубиной.
В гайде базовый набор ИИ навыков и рабочих сценариев для разных профессий. Вместо общего «пользуйтесь ИИ больше» у человека появляется ответ на вопрос «что значит хорошо владеть ИИ именно в моей профессии». Есть и раздел про то, что имеет смысл измерять, а что легко превращается в бессмысленный KPI — то самое, чего я боюсь.
#рынок
Эта строчка теперь есть почти в каждом резюме, которое к нам приходит. За ней не стоит ничего. Это новый «уверенный пользователь ПК» — фраза, которая была у всех и не значила ничего.
Самое смешное, что с другой стороны стола та же пустота. Наниматель спрашивает «а как вы используете ИИ?», слышит «пишу тексты, делаю саммари встреч» и не понимает, хороший это ответ или плохой. Потому что у него самого нет ответа, каким он должен быть для этой роли. Оба участника разговора кивают друг другу и расходятся.
Мне кажется, мы застряли на первом уровне разговора про ИИ и почему-то считаем его финальным. Первый уровень — это «пользуешься или нет». Он бинарный, его легко измерить, поэтому все меряют именно его. И компании отчитываются процентом сотрудников с доступом к моделям, и кандидаты пишут строчку в резюме.
Вот только «пользуюсь» — это не навык. Это факт наличия вкладки в браузере.
Второй уровень — глубина. И он оказывается неудобным, потому что там нет одной общей метрики.
У юриста, маркетолога и дизайнера ответ на вопрос «что значит хорошо владеть ИИ» будет разный по содержанию, а не по степени. Юристу нужна проверяемость и работа с источником, маркетологу — скорость перебора гипотез, дизайнеру — умение не утонуть в бесконечных вариантах. Это не одно умение с разной интенсивностью, это три разных.
При этом с глубиной есть другая сложность: когда пытаешься её измерять, возникает риск превратить её в формальный показатель. Например, сфокусироваться на количестве использования вместо качества. Поэтому здесь особенно важно не подменять развитие навыка одной цифрой.
Про всё это я думала последние месяцы урывками, а на неделе увидела, что кто-то уже собрал это в систему. Даша Золотухина, HRD Яндекса, выложила гайд по AI-adoption для руководителей с мыслью, что регулярность работы с ИИ как раз не финиш, дальше надо разбираться с глубиной.
В гайде базовый набор ИИ навыков и рабочих сценариев для разных профессий. Вместо общего «пользуйтесь ИИ больше» у человека появляется ответ на вопрос «что значит хорошо владеть ИИ именно в моей профессии». Есть и раздел про то, что имеет смысл измерять, а что легко превращается в бессмысленный KPI — то самое, чего я боюсь.
#рынок