Наблюдаемая в последнее десятилетие демократизация технологий искусственного интеллекта естественным образом приводит к тому, что базовые ИИ-навыки становятся обязательной составляющей ИТ-компетенций практически для всех категорий специалистов (в том числе далеких от ИТ).
Развитию ИИ-компетенций способствуют многочисленные образовательные инициативы, реализованные в рамках государственных, межгосударственных, отраслевых и корпоративных программ в области развития ИИ. Основная цель – развить ИИ-навыки, критическое мышление и умение безопасно использовать ИИ. Так в Китае под эгидой министерства образования реализуются серьезные образовательные реформы, направленные на встраивание ИИ-технологий в образовательный процесс на всех уровнях образования. В России вводится школьный курс по искусственному интеллекту и информационной безопасности, действует проект Минцифры «Код будущего. ИИ» по обучению основам искусственного интеллекта школьников и студентов СПО, большинство вузов включают в образовательные программы различных направлений подготовки междисциплинарные и специализированные курсы по использованию ИИ, кратно увеличивается количество новых технических направлений подготовки специалистов в области ИИ. Крупные корпорации активно инвестируют в образовательные инициативы с прицелом на формирование специалистов, знакомых со своими экосистемными решениями.
Тем не менее разрыв между востребованными и реально сформированными ИИ-компетенциями остается. Об этом наглядно свидетельствует мировая статистика результативности проектов внедрения ИИ. По разным оценкам от 80% до 95% проектов в области ИИ умирают на стадии пилота или признаются неуспешными. Причина не в плохих моделях и не в отсутствии технических компетенций у команд разработки. ИИ-решения действительно способны приносить существенную пользу организациям. Проблема в неправильной постановке задач, в недооценке рисков, в неумении адекватно перестроить процессы под использование ИИ, в излишнем увлечении продуктивностью в ущерб эффективности.
Нельзя сбрасывать со счетов еще один аспект повсеместного использования ИИ. Генеративный искусственный интеллект порождает иллюзию компетентности, которая вполне может стать серьезным риском для современных организаций. Теперь любой специалист, владея базовыми навыками промптинга, быстро может создать аналитические записки, обзоры, статьи, презентации, не обладая при этом глубоким пониманием сути проблемы, не умея развить идею, защитить или адаптировать результат при изменении условий.
Работодатели отмечают, что в условиях активного внедрения искусственного интеллекта особое внимание следует уделять формированию у выпускников системных навыков работы с ИИ-инструментами. В числе приоритетных компетенций — способность обосновывать рекомендации, анализировать контекст задач, корректировать результаты анализа и выявлять возможные ошибки в работе ИИ-систем.
Как отмечает Морозова Ольга Анатольевна, доцент кафедры «Финансовые технологии» Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, генеративный ИИ является мощнейшим акселератором продуктивности. В условиях, когда знания дешевеют, особенно ценными качествами становятся умение принимать взвешенные решения, критически мыслить и вникать в суть изучаемой проблемы. ИИ не снижают потребность в человеческой компетентности, не подменяет ее, а наоборот, повышает планку требований. Только так использование ИИ может стать по настоящему эффективным.