Новая роль невозможна без обучения

На фото — провожу хакатон в Сербии по созданию ИИ-агентов.

В последнее время веду несколько курсов по ИИ-агентам, созданию продуктов с ИИ, ИИ-платформам и ИИ-трансформации. Помимо корпоративного обучения, работаю с университетами и партнерскими программами. Поэтому хочу обобщить этот опыт в несколько выводов.

Главный: обучение — это не просто получение навыка, а механизм смены роли. Но какие роли закрепляются на рынке уже сегодня?

Для себя вижу несколько уровней.

Фундаментальный — это машинное обучение, инжиниринг и анализ данных. Люди с такой базой обучают ИИ-модели и собирают для этого данные. Тут в основном работают ML-инженеры, инженеры и аналитики данных, а также дата-сайентисты и исследователи.

Прикладной — это умение создавать ИИ-агентов для автоматизации процессов, разрабатывать продукты с их помощью, а также строить ИИ-платформу для управления агентами. Здесь можно встретить ИИ-продакт-инженеров, ИИ-инженеров по автоматизации, а также ИИ-продактов и ИИ-инженеров по отдельности.

Управленческий — менеджерам нужно понимать, как использовать ИИ для достижения целей: как собирать дашборды для принятия решений, как строить корпоративный интеллект и проверять продуктовые гипотезы. Этот формат подходит для фаундеров, CTO, CAIO и CEO компаний.

Важно: чтобы сменить роль, нужно прожить этот опыт.

Каждая роль требует разного времени на обучение.

Фундаментальный уровень требует базы по математике и информатике и нескольких лет погружения.

На этой основе материал для ИИ-инженеров можно освоить примерно за 3 месяца. Это глубокий курс по основам построения ИИ-платформы и AIOps.

Курсы по созданию ИИ-агентов для автоматизации я часто провожу в формате месячного буткемпа без предварительных технических навыков. Задача — понять процессы, правильно их описать, определить точки автоматизации, роли человека и ИИ-агента, а также управлять изменениями и считать экономические эффекты. Собрать самого агента — уже дело техники.

А тех сотрудников, чьи агенты приносят компании больше всего пользы, награждают статусом ИИ-чемпиона с денежным призом.

Еще один интересный формат — интенсив по ИИ-разработке продуктов. Это недельный спринт для проверки продуктовой гипотезы: в первый день учимся делать ресерч, далее — собирать спецификацию и прототип, а в последующие дни — выпускать MVP, собирать обратную связь, строить дашборд и масштабировать продукт. Об этом писал тут.

Формат 1-Day Sprint полезен фаундерам и C-Level. Здесь за сутки CTO должен собрать продукт, CEO — дашборд с основными показателями, а CAIO — настроить умного ассистента, который работает на этих данных и дает рекомендации. Далее к этому ассистенту можно подключать других агентов от сотрудников и строить целую ИИ-платформу.

Важно, чтобы менеджмент понимал, на что способен ИИ и с какой скоростью теперь должны работать команды.

В этом подходе многие отмечают, что начинают получать удовольствие от работы — вероятно, из-за быстрого результата. Попробуйте сами: думаю, вам тоже понравится такой формат.

И пора перестать делить людей на технарей и гуманитариев. «Технари» начинают лучше понимать потребности пользователя и ценность продукта. И наоборот: люди из самых разных отраслей начинают создавать агентов и быстро тестировать продуктовые гипотезы.

Однако чтобы разрабатывать продукты, готовые к запуску в прод, нужно все-таки быть инженером. Точнее — уметь создавать сложные системы и работать на уровне архитектуры.

Моя мотивация в образовании — снижать порог входа компаний в ИИ-трансформацию. Когда люди сами умеют систематизировать свой бизнес и создавать полезных агентов, это ускоряет трансформацию компании.

Конечно, можно воспользоваться готовыми решениями, но они подходят не под все процессы. Тогда кто-то обратится к подрядчикам по внедрению ИИ или наймет специалистов, а кто-то будет развивать эту функцию внутри.

Обучение — это как раз про развитие. Это новые роли, новые способы организации труда и новая скорость создания ценности.

И чем быстрее компании это поймут, тем быстрее начнут формировать новую экономику.

#кейсы