Из свежего любопытного. Этой зимой в Nature Human Behaviour, оказывается, вышла любопытная статья Skill dependencies uncover nested human capital.
Авторы проанализировали 70 миллионов смен работы в США в 20 миллионах резюме с 2007 по 2022 с точки зрения повышения и понижения зарплаты и необходимых для этого навыков. Рассмотрены специфические навыки (программирование), промежуточные навыки (математика, ведение переговоров) и универсальные навыки (знание английского, умение выражать свои мысли).
Статью нашел благодаря ее популярному изложению в Harvard Business Review, которое в свою очередь обнаружил благодаря Запискам C3PO.
Она любопытна тем, что топит по сути за то, за что и я:
Мы обнаружили, что те, кто высоко оценивал фундаментальные навыки, с большей вероятностью получали более высокую заработную плату на протяжении всей своей карьеры, переходили на более продвинутые должности, быстрее осваивали специализированные навыки и были более устойчивы к изменениям в отрасли. Наличие и развитие фундаментальных навыков не просто повышало конкурентоспособность работников при приеме на работу начального уровня — они определяли, как далеко они смогут подняться по карьерной лестнице.
По сути речь про тот самый карьерный потолок, о котором я писал в августовском посте "о потолках".
Дальше они пишут про быстрое устаревание навыков в современном мире:
Например, Adobe Flash когда-то был золотым стандартом для интерактивного веб-контента, поддерживавшим целое поколение разработчиков. Но когда Flash был снят с производства и браузеры постепенно отказались от него, востребованными остались только те, кто мог использовать HTML5 и JavaScript. Совсем недавно нишевые технические навыки, такие как проектирование Hadoop и разработка блокчейна, переживали резкие взлеты и падения. В отчете HackerRank о навыках разработчиков за 2025 год Hadoop фигурирует в числе наиболее быстро сокращающихся навыков, а данные LinkedIn показывают, что количество вакансий, связанных с блокчейном, и активность разработчиков упали более чем на 40% всего за один год, поскольку инвестиции и интерес сместились в сторону искусственного интеллекта.
Любопытно, что они толкают и довольно редкую тему "периода полураспада" ("Half-life"), но не знаний, как у меня в леммингах, а актуальности технических навыков:
Такие быстрые циклы уже не редкость. По оценкам исследователей, “период полураспада” технических навыков - время, за которое устаревает половина того, что вы знаете, — сократился примерно с 10 лет в 1980—х годах до четырех лет сегодня и вскоре может упасть ниже двух.
Причем ссылаются на прошлогоднюю статью Форбс ИИ сокращает период полураспада навыков. В леммингах я приводил в пример фронтенд, где стек меняется каждые 5 лет. Если с любимым AI реально будет сокращение до двух лет, это будет сильно конечно (а к тому плавно идет).
Еще оттуда:
В дальнейшей жизни [читай — с возрастом!] гораздо труднее развить фундаментальные навыки. Например, человек, испытывающий трудности с математикой, не сможет свободно владеть ею с помощью нескольких онлайн-уроков; то же самое относится к социальным навыкам, таким как критическое мышление и эмпатия...
Они относят к фундаментальным навыкам критическое мышление, эмпатию и способность работы в команде. Горячо плюсую!
Куча молодых людей уверены, они все критикуют, значит у них развито критическое мышление 😂 Я в свое время всем своим студентам рекомендовал посмотреть отличную вводную лекцию Алексея Каптерева "Критическое мышление: каким аргументам стоит верить". Это (внезапно) не про критику. Это про мышление 😉 Т.е. способность точнее давать веса данным и аргументам, что позволяет лучше принимать решения и синтезировать новые данные (важнейшая тема для науки, особенно в свете кризиса воспроизводимости!). Заметим, что LLM в критическом мышлении пока слабы. 🤷♂️ Даже с ризонингом. 😉 Это следующего порядка абстракция.
Всем более высоких потолков и конкурентоспособности! 😁
Sapienti sat! 😉
@vgcourse
#neuroplasticity