5 способов подготовиться к влиянию генеративного искусственного интеллекта на ИТ-профессию

Развитие генеративного ИИ часто вызывает страх. Некоторые эксперты полагают, что новые технологии развивают способность выполнять задачи быстрее и эффективнее, чем люди.

Исследования показывают, что технологические лидеры считают, что около 17% рабочих мест в сфере ИТ могут быть потеряны из-за автоматизации. Вопрос о правильности этого соотношения остается спорным, но уже сейчас можно с уверенностью сказать, что роли ИТ-специалистов изменятся навсегда.

Итак, как программисты могут подготовиться к этим изменениям? Пять бизнес-лидеров дают советы.

Развивайте фундаментальные навыки

Найджел Ричардсон, старший вице-президент и директор по информационным технологиям PepsiCo в Европе, отмечает, что хотя ИИ может эффективно писать код, программисты всё ещё востребованы. Он рассматривает рост генеративного ИИ как возможность для ИТ-специалистов.

Это упростит выполнение некоторых рутинных задач.

Он советует ИТ-специалистам сосредоточиться на трёх основных областях: вычислениях, алгоритмах и данных.

Ричардсон также подчеркивает важность изучения основ машинного обучения и безопасного использования данных.

Управление данными — ключевая часть того, что мы делаем.

Для российских ИТ-специалистов эта тема особенно актуальна, ведь роль ИИ в российских компаниях стремительно растёт. По данным «Сбербанка», ИИ активно внедряется в самые разные отрасли, начиная от финансов и заканчивая медициной. Это значит, что спрос на специалистов с глубокими знаниями в этой области будет только увеличиваться.

Станьте универсалом

Ник Грейнджер, корпоративный директор и финансовый директор Переходного управления Северного моря (NSTA), считает, что хорошая техническая подготовка по-прежнему важна, но ИТ-специалистам следует избегать узкой специализации.

Привязанность к одному языку или набору навыков может ограничить карьерные возможности.

Важно иметь навыки адаптации и изучения новых технологий. Он прогнозирует, что появятся новые направления обучения, связанные с генеративным ИИ, что потребует от специалистов гибкости и готовности к обучению.

По данным TAdviser, значительная часть российского рынка ИИ требует от специалистов широких знаний и умения работать с разными технологиями. Поэтому универсалы, которые могут адаптироваться к любым изменениям и работать с различными инструментами, особенно востребованы.

Улучшайте свои мягкие навыки

Кэролайн Каррутерс, генеральный директор консалтинговой компании Carruthers and Jackson, считает ИИ не искусственным интеллектом, а дополненным интеллектом. Она подчеркивает важность сочетания правильных инструментов и людей.

Каррутерс рекомендует ИТ-специалистам быть терпеливыми и готовыми к использованию ИИ для улучшения своих навыков.

Воспринимайте ИИ как помощника, который учится у вас.

Она проводит аналогию с выпускниками: первые ошибки не являются поводом для отказа от них, а требуют времени и помощи в обучении.

В российском контексте это имеет особое значение, поскольку ИИ уже стал неотъемлемой частью рабочих процессов в многих компаниях. Способность взаимодействовать с ИИ и использовать его возможности для повышения эффективности становится ключевым навыком.

В России образовательные платформы, такие как Stepik и GeekBrains, активно внедряют курсы по развитию мягких навыков, необходимых для успешной работы в ИТ-сфере.

Сосредоточьтесь на создании ценности

Крейг Дональд, директор по информационным технологиям Футбольной ассоциации (FA), говорит, что его организация уже изучает влияние ИИ на ИТ-профессию.

Мы проводим испытания с командами разработчиков, исследуя использование ИИ для автоматизации рутинных задач, таких как модульное тестирование.

Это позволяет ИТ-специалистам сосредоточиться на проектах, приносящих реальную пользу клиентам FA, будь то футболисты, менеджеры, администраторы или болельщики.

В России ИИ активно внедряется не только в финансовой сфере, но и в производственной и многих других отраслях. Важно сосредоточиться на проектах, которые приносят максимальную ценность бизнесу и клиентам. Проекты могут включать автоматизацию рутинных процессов, улучшение пользовательского опыта и повышение эффективности бизнес-процессов.

Отточите навыки оперативного проектирования

Энди Мур, директор по данным (CDO) Bentley Motors, говорит, что в быстро меняющемся мире технологий сложно выделиться. Он отмечает, что техническим специалистам следует развивать навыки оперативного проектирования и умение писать хорошие подсказки для генеративного ИИ.

Понимание процесса создания ценности с помощью генеративного ИИ является ключевым.

Успех будет зависеть от того, как ИТ-специалисты используют ИИ для создания ценности.

Для программистов это особенно важно, учитывая рост рынка ИИ в стране. Умение правильно применять ИИ-технологии и интегрировать их в существующие системы становится ключевым фактором успеха в профессии.

Использование нейросетей среди разработчиков в России продолжает стремительно расти. В последние годы внедрение ИИ и машинного обучения стало неотъемлемой частью работы ИТ-специалистов, что подтверждается значительным увеличением использования данных технологий.

Данные использования нейросетей среди разрабов за 2023-2024 годы

По данным различных исследований, в 2023-2024 годах около 60% российских разработчиков активно используют нейросети в своей работе. Этот показатель значительно выше по сравнению с предыдущими периодами. Основные направления использования нейросетей включают:

• Обработка естественного языка (NLP). Применение для автоматизации обработки текста, создания чат-ботов и улучшения систем поиска.
• Компьютерное зрение. Использование в системах распознавания изображений и видео, что особенно актуально для разработки приложений в области безопасности и медицины.
• Рекомендательные системы. Внедрение в e-commerce для улучшения персонализации предложений и повышения уровня продаж.
  
• Анализ данных и предсказательная аналитика. Применение для улучшения бизнес-аналитики и принятия решений.
  

Для сравнения, в 2020-2022 годах использование нейросетей среди разработчиков было на уровне 35-40%. В этот период нейросети чаще всего применялись в следующих областях:

• Основные алгоритмы машинного обучения. Применение для создания базовых моделей классификации и регрессии.
• Анализ изображений. Ограниченное использование в простых задачах распознавания образов и объектов.
  
• Начальные проекты по NLP. Тестирование и внедрение первых проектов по автоматизации обработки текста и создания простых чат-ботов.
  

Причины роста

Основными факторами, способствующими увеличению использования нейросетей в 2023-2024 годах, стали:

Доступность технологий

Расширение доступа к мощным вычислительным ресурсам и инструментам, таким как TensorFlow, PyTorch и другие платформы для машинного обучения.

Повышение квалификации разработчиков

Увеличение числа образовательных программ и курсов, направленных на обучение ИИ и машинному обучению.

Рост инвестиций в ИИ

Значительное увеличение инвестиций в ИИ-проекты со стороны российских компаний и государства.

Успешные кейсы внедрения

Накопление опыта и успешных примеров использования нейросетей в различных отраслях, что стимулирует другие компании внедрять аналогичные решения.

С течением времени все больше и больше разработчиков в России используют нейросети, чтобы улучшить свою работу. В последние несколько лет ИИ всё ещё находились на ранних стадиях использования и тестирования в различных проектах. Но в ближайшие годы они станут мощным инструментом решения всевозможных проблем в мире ИТ.

Развитие искусственного интеллекта в России показывает, как страна осваивает новые технологии и как ее разработчики становятся более квалифицированными. Однако при использовании ИИ (как мы уже поняли – это сильно упрощает работу специалистов) нужно не забывать развивать свои способности.