TGViewer
Embedika | ИТ-решения для бизнеса Embedika | ИТ-решения для бизнеса @embedika · 472 subscribers
Post #1252 155
Как компаниям растить экспертов, если базовые задачи уже делает ИИ

Совсем недавно мы описали эту проблему в материале для «Известий»: ИИ все чаще берет на себя базовые задачи, с которых раньше начинался профессиональный путь молодых специалистов.

Когда в командах появляется ИИ, первым делом автоматизируют то, что проще всего описать инструкцией: поиск информации, первичную проверку, подготовку черновиков, типовые фрагменты кода, сборку отчетов, сравнение данных. Раньше именно на таких задачах чаще всего учились начинающие специалисты. Они разбирались в контексте, видели типовые ошибки, постепенно понимали требования к качеству и набирали опыт через небольшие, но реальные поручения.

Теперь этот этап нельзя оставить прежним. Если молодому специалисту передавать только те задачи, которые оперативно закрывает нейросеть, его роль в команде становится неочевидной. Если сразу подключать к сложным задачам — ему может не хватить базы. Поэтому компаниям придется заново проектировать путь развития младших специалистов.

Что важно менять в процессе найма и адаптации:
➖ оценивать не только знание инструментов, но и способность разбираться в результате, который выдал ИИ;
➖ давать новичкам задачи не на механическое выполнение, а на проверку, уточнение и улучшение готовых вариантов;
➖ закладывать больше времени на разбор решений: почему ответ корректен, где ошибка, что не учтено, какие есть риски;
➖ подключать старших специалистов не только как проверяющих, но и как наставников, которые объясняют профессиональную логику;
➖ создавать учебные кейсы на основе реальных рабочих ситуаций, чтобы новичок видел бизнес-контекст.

В такой модели джуниор перестает быть просто исполнителем рутинных поручений. Его развитие начинается с другого навыка: научиться работать с ИИ, задавать правильные вопросы, проверять выводы, понимать ограничения инструмента и соотносить результат с задачей бизнеса. А роль senior-специалистов становится еще важнее. Они отвечают не только за финальное качество, но и за передачу экспертизы.

Поэтому внедрение ИИ — это также повод пересобрать систему роста внутри команды, чтобы обеспечить устойчивый кадровый резерв в будущем.
  • 👍 4
  • 🔥 2
  • 👏 2
  • 🤔 1
  • 💯 1
More from @embedika
  1. Sep 18, 2026Подборка полезных и интересных материалов Господдержка ИИ-разработчиков, контроль над дейс…
  2. Sep 17, 2026Почему легкие модели обрабатывают большинство запросов к API Мы продолжаем разбирать тренд…
  3. Sep 16, 2026Галлюцинации ни при чем, качество ответа ИИ теряется еще на этапе запроса Шаблонный или не…
  4. Sep 16, 2026Подготовка данных — обязательное условие эффективности корпоративного RAG Контекст в компа…
  5. Sep 11, 2026In-Context Learning — свойство языка, а не только архитектуры трансформера Материал подгот…
  6. Sep 10, 2026Системные ошибки управления в ИТ-проектах и правила, которые помогают их избежать Успех ИТ…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →