Рынок бизнес-образования завален курсами в духе «ИИ для финансов за три дня». Пройти такую программу — отличный способ научиться генерировать убытки с невиданной ранее скоростью.

На деле требования к компетенциям меняются иначе. Недавно Wharton и Goldman Sachs разобрали, как алгоритмы трансформируют инвестиционную аналитику. Да, нейросети перемалывают альтернативные данные за секунды и меняют ландшафт конкуренции. Но когда речь заходит о том, кого нанимать и повышать, фокус смещается.

Рынку не нужны операторы чат-ботов. Базовая техническая беглость и грамотность в работе с данными — это теперь гигиенический минимум, как знание английского или умение читать P&L.

Реальную премию к зарплате дает умение задавать правильные вопросы и брать на себя ответственность. Алгоритмы блестяще работают с историей, но пасуют перед рыночной неопределенностью и черными лебедями. Там, где математическая модель не знает ответа, в дело вступает человеческое суждение. Именно этому не учат на массовых вебинарах.

Если вы выбираете программу развития или Executive MBA, смотрите не на модные модули про промпт-инжиниринг. Ищите те, где учат работать с неопределенностью, управлять рисками и критически оценивать вводные. Переход на новый карьерный уровень требует понимания, где заканчивается алгоритм и начинается стратегия.

Посмотрите на свой план развития на этот год. Вы учитесь нажимать на новые кнопки или принимать решения, когда ни одна кнопка не работает? Какие навыки прокачиваете прямо сейчас?

Источник: Knowledge@Wharton

SHIFT Lab