ИИ меняет подход к найму новичков

Искусственный интеллект трансформирует организационные структуры и кадровый менеджмент.

В лондонском рекламном агентстве Catalyst наблюдается трансформация структуры занятости, обусловленная внедрением технологий искусственного интеллекта (ИИ). Один младший сотрудник теперь способен управлять пятью клиентскими проектами, что ранее требовало участия нескольких специалистов. Инструменты на базе ИИ выполняют функции сбора данных, проведения исследований и генерации первичных текстовых материалов.

Основатель агентства, Тобиас Грин, в интервью CNBC сравнил эту модель с концепцией "обратного Mechanical Turk", где ИИ функционирует в фоновом режиме, а человек выступает в роли финального контролера и презентатора результатов клиентам. Грин подчеркивает, что данная парадигма меняет подход к должностям начального уровня, делая акцент на необходимости освоения навыков управления ИИ и его интеграции в рабочий процесс.

ИИ демонстрирует значительный прогресс в автоматизации рутинных задач, включая исследовательскую деятельность, составление документов, программирование и административные функции, которые традиционно выполнялись младшими сотрудниками в различных отраслях. Это может привести к повышению общей производительности, однако вызывает опасения относительно влияния на карьерный рост и профессиональное развитие молодых специалистов.

Согласно отчету Business Barometer за 2026 год Открытого университета Великобритании, 51% руководителей компаний отметили, что ИИ трансформирует подходы к найму. Около 19% из них сообщили о сокращении набора младших сотрудников, причем 42% указали внедрение ИИ как одну из причин данного решения.

Трансформация структуры занятости

Люси Бомонт, старший вице-президент по глобальным продуктам компании SHL, специализирующейся на оценке талантов, отмечает, что крупные рекрутинговые агентства пересматривают структуру найма, стремясь минимизировать позиции начального уровня. Бомонт утверждает, что традиционная пирамидальная модель организации труда трансформируется в ромбовидную структуру с увеличением числа сотрудников на среднем уровне.

Бомонт подчеркивает, что должности начального уровня выполняют важную функцию тренировочных площадок, где молодые специалисты приобретают опыт, навыки и формируют профессиональные компетенции. Она предупреждает, что отсутствие таких позиций может негативно сказаться на всей карьерной лестнице.

Новые подходы к найму и развитию

Тем не менее, младшие должности не исчезнут полностью. Исследование, проведенное Klarus среди руководителей среднего бизнеса Великобритании и Ирландии, показало, что 45% опрошенных считают, что ИИ способствует повышению эффективности работы младших сотрудников. Почти четверть респондентов отметили создание новых рабочих мест и профессиональных возможностей благодаря ИИ.

В сфере разработки программного обеспечения, по словам Шейлы Флавелл, главного операционного директора FDM Group, инструменты, такие как Claude Code и Codex, позволяют разработчикам контролировать проекты, в которых участвуют как ИИ, так и люди. Флавелл подчеркивает, что навыки взаимодействия с другими людьми становятся ключевыми, и ИИ может стимулировать молодых специалистов к более раннему принятию управленческих функций.

Однако подбор персонала для новых ролей, требующих взаимодействия с ИИ, представляет собой сложную задачу. Бомонт из SHL отмечает, что работодатели все чаще отказываются от найма выпускников на фиксированные должности, предпочитая сотрудников с широким спектром навыков. Это позволяет адаптировать их к различным задачам и ролям.

Бомонт приводит в пример крупный глобальный розничный банк, который ищет сотрудников не только с традиционными техническими навыками, но и с междисциплинарными компетенциями, такими как психология и юриспруденция. Банк считает, что базовые технические навыки могут быть приобретены в процессе обучения, в то время как более сложные когнитивные способности, такие как критическое мышление, требуют предварительного развития.

Чейни Гамильтон, директор исследовательской фирмы Bloor, указывает на проблему принятия решений младшими сотрудниками, которые никогда не выполняли аналогичных задач. Гамильтон подчеркивает, что "черновая работа" исторически служила механизмом накопления контекста и формирования профессиональных суждений. ИИ расширяет возможности младших сотрудников, но не заменяет их способность оценивать качество результатов, которая формируется через опыт и анализ последствий.

Переосмысление роли начального уровня

Гамильтон утверждает, что компании могут рассматривать должности начального уровня как "знакомство с работой", а не как "результат". Это предполагает, что младшие сотрудники должны не только проверять и корректировать результаты, сгенерированные ИИ, но и участвовать в процессе их генерации, что способствует более глубокому пониманию рабочих процессов и формированию профессиональных компетенций.

Подготовлено ТИАП по материалам CNBC.

Понравилась ли Вам статья?