Репост из: Нецифровая экономика
Ошибка выжившего: джун
Крупнейшие AI-лаборатории начали нанимать философов. Перед нами необычная карьерная траектория гуманитариев, которые оказываются востребованы в Anthropic, Google DeepMind, Palantir и других лабораториях. Их знания нужны, чтобы учить модели рассуждать, формулировать правила поведения и принимать моральные решения.
Впрочем, неожиданная востребованность философов в построении моральных императивов ИИ-моделей — необычный, но далеко не самый главный тренд изменений на рынке труда в IT.
В марте 2025 года глава Anthropic Дарио Амодеи предполагал, что через 3–6 месяцев ИИ будет писать 90% кода, а ещё через год — практически весь код. Правда, прогноз его не сбылся. Код действительно всё активнее пишут AI-агенты, но само понятие программиста никуда не исчезло. Более того, Anthropic продолжает нанимать исследователей и инженеров, а крупные технологические компании, которые сокращали штаты на фоне внедрения ИИ, начали набирать людей обратно.
Да, предсказания о полном исчезновении профессий могут опережать реальное изменение рынка, но это это не значит, что этот самый рынок не меняется — особенно в разрезе джунских позиций.
ИИ постепенно забирает задачи, которые раньше были способом войти в профессию: написать первый код, собрать ресерч, подготовить документ, провести базовый анализ.
Данные PwC, проанализировавшей более миллиарда вакансий, демонстрируют эту картину. На стартовых позициях, связанных с ИИ, навыки, которые традиционно считались более продвинутыми, встречаются в семь раз чаще. Число таких «усложнённых» стартовых позиций выросло на 35% с 2019 года, тогда как число остальных позиций начального уровня сократилось на 10%. То есть джуну всё чаще предлагают работу, для которой раньше требовались навыки, если не сеньора, то хотя бы мидла.
В конце концов, сеньоры когда-то тоже были джунами. Они брали простые задачи, ошибались, учились на своих ошибках, и постепенно начинали отвечать за более сложные вещи. А вот нынешним джунам остается только учиться на ошибках ИИ.
В июньском исследовании Anthropic 6 из 10 опрошенных считают вероятным серьёзное изменение своих рабочих обязанностей в течение следующего года. При этом больше трети оценивают вероятность потери работы у своего коллеги-джуна в ближайший год выше 60%. А 57% респондентов говорят, что ИИ уже повышает рыночную ценность их навыков.
Таким образом, ИИ делает отдельного опытного специалиста продуктивнее, одновременно уменьшая количество задач, на которых начинающий специалист сможет стать опытным.
Ситуация с наймом философов показывает, что с удешевлением процесса производства результата дорожает способность определить, какой результат вообще нужен. То есть, опять-таки, более высокая экспертиза оказывается востребованной на фоне падения интереса к просто исполнению, присущему начинающей позиции.
Возможно поэтому сейчас возникает риск совершения классической ошибки выжившего. Мы смотрим на специалистов, которые уже построили карьеру, научились работать с ИИ и стали от него только продуктивнее, и делаем вывод, что всё не так страшно. Но мы почти не видим тех, кто должен только войти в профессию. Если простые задачи, на которых раньше учились будущие сеньоры, теперь достаются машинам, проблема может обнаружиться не сегодня, а через несколько лет, когда окажется, что следующего поколения специалистов просто не успели вырастить.
Ну, или продукты будут разрабатывать философы.
Крупнейшие AI-лаборатории начали нанимать философов. Перед нами необычная карьерная траектория гуманитариев, которые оказываются востребованы в Anthropic, Google DeepMind, Palantir и других лабораториях. Их знания нужны, чтобы учить модели рассуждать, формулировать правила поведения и принимать моральные решения.
Впрочем, неожиданная востребованность философов в построении моральных императивов ИИ-моделей — необычный, но далеко не самый главный тренд изменений на рынке труда в IT.
В марте 2025 года глава Anthropic Дарио Амодеи предполагал, что через 3–6 месяцев ИИ будет писать 90% кода, а ещё через год — практически весь код. Правда, прогноз его не сбылся. Код действительно всё активнее пишут AI-агенты, но само понятие программиста никуда не исчезло. Более того, Anthropic продолжает нанимать исследователей и инженеров, а крупные технологические компании, которые сокращали штаты на фоне внедрения ИИ, начали набирать людей обратно.
Да, предсказания о полном исчезновении профессий могут опережать реальное изменение рынка, но это это не значит, что этот самый рынок не меняется — особенно в разрезе джунских позиций.
ИИ постепенно забирает задачи, которые раньше были способом войти в профессию: написать первый код, собрать ресерч, подготовить документ, провести базовый анализ.
Данные PwC, проанализировавшей более миллиарда вакансий, демонстрируют эту картину. На стартовых позициях, связанных с ИИ, навыки, которые традиционно считались более продвинутыми, встречаются в семь раз чаще. Число таких «усложнённых» стартовых позиций выросло на 35% с 2019 года, тогда как число остальных позиций начального уровня сократилось на 10%. То есть джуну всё чаще предлагают работу, для которой раньше требовались навыки, если не сеньора, то хотя бы мидла.
В конце концов, сеньоры когда-то тоже были джунами. Они брали простые задачи, ошибались, учились на своих ошибках, и постепенно начинали отвечать за более сложные вещи. А вот нынешним джунам остается только учиться на ошибках ИИ.
В июньском исследовании Anthropic 6 из 10 опрошенных считают вероятным серьёзное изменение своих рабочих обязанностей в течение следующего года. При этом больше трети оценивают вероятность потери работы у своего коллеги-джуна в ближайший год выше 60%. А 57% респондентов говорят, что ИИ уже повышает рыночную ценность их навыков.
Таким образом, ИИ делает отдельного опытного специалиста продуктивнее, одновременно уменьшая количество задач, на которых начинающий специалист сможет стать опытным.
Ситуация с наймом философов показывает, что с удешевлением процесса производства результата дорожает способность определить, какой результат вообще нужен. То есть, опять-таки, более высокая экспертиза оказывается востребованной на фоне падения интереса к просто исполнению, присущему начинающей позиции.
Возможно поэтому сейчас возникает риск совершения классической ошибки выжившего. Мы смотрим на специалистов, которые уже построили карьеру, научились работать с ИИ и стали от него только продуктивнее, и делаем вывод, что всё не так страшно. Но мы почти не видим тех, кто должен только войти в профессию. Если простые задачи, на которых раньше учились будущие сеньоры, теперь достаются машинам, проблема может обнаружиться не сегодня, а через несколько лет, когда окажется, что следующего поколения специалистов просто не успели вырастить.
Ну, или продукты будут разрабатывать философы.