ИИ ломает корпоративную карьерную лестницу

Искусственный интеллект берет на себя все больше задач начального уровня, заставляя организации переосмыслить то, как младшие сотрудники получают опыт и профессиональные навыки, необходимые для перехода на старшие должности, сообщает портал AI Business.

Компании рассчитывают, что ИИ возьмет на себя значительную часть работы, которую раньше выполняли люди. Однако именно в процессе выполнения этих задач сотрудники зачастую и учатся своей профессии.

Проблема становится все более актуальной по мере того, как ИИ начинает выполнять задачи, традиционно поручаемые младшим специалистам. Если ИИ способен справляться с рутинной работой быстрее или дешевле, компаниям может потребоваться меньше персонала для ее выполнения.

Но у работы начального уровня есть и другая цель: она позволяет сотрудникам набраться опыта и развить профессиональные навыки, прежде чем перейти на более высокие должности.

Финансовый директор компании Teikametrics Брайан Бопре посвятил первые десять лет своей карьеры построению финансовых моделей и изучению цифр, лежащих в основе ключевых бизнес-решений. Сегодня, по его словам, значительную часть этой работы может выполнять ИИ. Его беспокоит, что молодые сотрудники могут лишиться того опыта преодоления трудностей, который учил предыдущие поколения распознавать ошибочные решения.

Схожие перемены могут ожидать и сферу кибербезопасности. Опрос сотрудников центров мониторинга и реагирования на инциденты (SOC) Swimlane «The New SOC Career Ladder» показал, что ИИ, вероятно, приведет к сокращению ряда должностей начального уровня в этих подразделениях, одновременно открыв возможности для перехода специалистов на более стратегические позиции.

Это ставит перед работодателями сложную задачу: как готовить сотрудников к выполнению стратегических задач в условиях, когда исчезает работа, ранее обеспечивавшая необходимый для этого опыт?

Навыки работы с ИИ становятся еще одним фактором, разделяющим рабочую силу. Новый опрос PwC «Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026», проведенный среди почти 50 000 работников, показал, что 56% из них относятся к категории, которую компания назвала «машинным отделением» (engine room): это сотрудники, не обладающие специализированными навыками и не продвинувшиеся в изучении ИИ. Лишь половина из них уверена в стабильности своей занятости; кроме того, представители этой группы (одной из четырех, выделенных PwC) реже всего заявляли о готовности к адаптации.

Разрыв может усугубиться из-за различий в оплате труда.

Недавний отчет компании Payscale показал, что 61% работодателей пересматривают должностные инструкции из-за внедрения ИИ, однако менее половины из них заявили, что системы оплаты труда меняются соответствующим образом. Исследователи предупреждают о риске «мины замедленного действия» в вопросе удержания персонала: это может произойти, если компании будут предлагать более высокую зарплату новым сотрудникам с навыками работы с ИИ, не поощряя при этом должным образом действующих сотрудников, которые также осваивают эти компетенции. В совокупности всё это — не просто признаки того, что ИИ меняет характер работы. Эти факты указывают на более фундаментальную проблему для компаний: им придется пересмотреть подходы к профессиональному развитию сотрудников.

Долгие годы корпоративная карьерная лестница строилась на принципе обучения в процессе работы. Начинающие специалисты выполняли задачи начального уровня, приобретали профессиональные навыки и учились принимать решения, постепенно беря на себя всё большую ответственность. Если же ИИ начнет выполнять значительную часть таких задач, компаниям придется искать иные способы обеспечения необходимого опыта.

Некоторые компании уже предпринимают такие попытки. Например, Бопре объединяет в пары опытных сотрудников и новичков, которые лучше владеют инструментами ИИ. Старшие сотрудники объясняют логику принятия решений, а молодые специалисты помогают им работать с технологиями ИИ. Цель такого подхода — сохранить те элементы профессионального обучения, которые могли бы быть утрачены, если бы ИИ просто выдавал готовый результат.

Однако этот переход не произойдет сам собой. Если компании исключат задачи начального уровня, не предложив сотрудникам альтернативных путей обучения, они рискуют лишиться возможностей для подготовки опытных специалистов, которые в конечном счете им понадобятся.