16 марта состоялась встреча «Разговоры в кругу своих», организованная «А-Клубом» и Forbes Young. Темой дискуссии с участием экспертов в сфере искусственного интеллекта Дмитрия Сошникова и Алексея Каширина стала карьера в эпоху нейросетей и чат-ботов. Обсудили, почему в сфере ИИ есть два сезона — лето и зима, как меняется IT-сектор под влиянием искусственного интеллекта, какие профессии сейчас востребованы, а также как молодым людям выбрать специальность в этой отрасли. Forbes Young публикует хайлайты дискуссии
16 марта 2025 года в пространстве «Кибердом» закрытое деловое сообщество Альфа-банка — «А-Клуб» и Forbes Young —провели мероприятие «Разговоры в кругу своих». О том, что важно знать о карьере в эпоху искусственного интеллекта (ИИ) и с чего начать свой путь в мире чат-ботов и нейросетей, как выбрать профессию и какие навыки развивать, говорили:
Дмитрий Сошников — преподаватель и доцент Московского авиационного института и Высшей школы экономики, технический директор лаборатории генеративного ИИ Школы дизайна ВШЭ, бывший ведущий эксперт Microsoft по ИИ;
Алексей Каширин — директор Центра продвинутой аналитики Альфа-банка и руководитель цифровой кафедры в Финансовом университете при правительстве Российской Федерации.
Встречу модерировали ведущие экзистенциального подкаста Forbes «Как жить жизнь? FOMO и YOLO» — продюсер и редактор Forbes Young Маруся Миронова и автор Forbes Young София Аксенова.
Мы собрали основные моменты дискуссии.
Telegram-канал Forbes Young
Просто о сложной картине мира
О сезонности в сфере ИИ
Дмитрий Сошников: Мне кажется, что сезонность очень часто происходила из-за того, что было много ожиданий. То есть в самом начале, например, в 1950-е годы прошлого века предсказывали, что мы сейчас за пять лет создадим мыслящее существо, которое будет жить в компьютере. И потом, как мы видим, почти до сих пор этого сделать не могли. <...> Мы наконец-то смогли создавать модели, которыми легко пользоваться. Я считаю, что основной такой бум вокруг генеративного искусственного интеллекта — то, что появилась наконец не какая-то разработка, которую в лаборатории кто-то может внедрить, а чат-бот, с которым можно беседовать. Вы можете прийти домой и беседовать с ChatGPT, и он вам помогает решать ваши повседневные задачи. Искусственный интеллект сейчас помогает любому человеку без какой-либо квалификации. С этой точки зрения мне кажется, что вот это уже вошло практически в нашу жизнь и оно не должно никуда деться. Оно останется.
Алексей Каширин: Если происходит похолодание, это не повод стопорить развитие технологий в отдельно взятом бизнесе, в отдельно взятой научно-исследовательской лаборатории. <...> Да, в целом волна хайпа спадет, пена растворится, но технологиями будут продолжать заниматься нон-стоп.
Как меняется IT-сектор под влиянием ИИ
Дмитрий Сошников: Простые задачи уже могут решаться искусственным интеллектом. И люди, которые умеют решать простые задачи, к сожалению, с рынка постепенно вымываются. Дело в том, что программирование бывает очень разным. Написать какую-то программу несложную можно легко. Если вы захотите написать какую-нибудь простую игру, написать прототип — это одно, а поддерживать его потом, сделать из него большую систему — это намного сложнее. Для этих задач уже нужны люди. Человек может намного более сложные системы держать в голове, чем модели искусственного интеллекта. Но вот простые задачи, то, что обычно делают начинающие разработчики, их искусственный интеллект решает. И поэтому спроса на начинающих разработчиков становится меньше. Это некая проблема.
Алексей Каширин: Вообще, мне кажется, сейчас главный тренд, запрос рынка — это мультиспециальности. Вот 10 лет назад взошла звезда профессии дата-сайентист (Data Scientist — ученый по данным, исследователь данных. — Forbes Young). Почему? Потому что кто для меня дата-сайентист? В первую голову — это математик. [...] Потому что сначала нужно придумать какой-то математический алгоритм. <...> Дальше, дата-сайентист — это человек, пишущий программный код. <...> В третью очередь, дата-сайентист — это тот, кто понимает в предметной области, то есть для кого он делает свои модели, что они должны в физическом мире вообще выполнять.
Теперь по поводу джунов — джуниор-специалистов, то есть начинающих специалистов. Да, про это много говорят, но мне кажется, что вообще джун — это не какое-то абсолютное измерение, это шкала, это отношение порядка. То есть всегда будут менее опытные джуны, средние по опыту мидлы и самые-самые опытные и, наверное, умеющие сеньоры. Просто в разное время от джунов будут ждать разного. И очевидно, что если сейчас джун приходит на позицию и не имеет какого-то практического опыта взаимодействия с искусственным интеллектом, то ему будет сложно. И это надо точно понимать, поэтому практика сейчас крайне важна.
С точки зрения других профессий, мне кажется, очень будет сейчас востребована история с инженерными профессиями, то есть оптимизация всего этого огромного массива данных, вычислений.
Востребованные профессии в сфере ИИ
Дмитрий Сошников: Основное — это то, что мы сказали, вот этот самый дата-сайентист или люди, связанные с машинным обучением. И здесь нужно понимать, что такой профессии достаточно сложно научиться, потому что вам же нужно решать в ходе обучения какие-то практические задачи, а все задачи для машинного обучения — это очень много данных, которые очень долго обрабатывать. И поэтому надо таким профессиям учиться, наверное, в тех вузах, где есть прямая связь с какой-то компанией. <...> Соответственно, нужно как-то пытаться поближе к реальным кейсам держаться и этим реальным кейсам учиться. Ну и плюс, конечно, нужно понимать, что дата-сайентист — <...> это человек, который все-таки в науку глубоко достаточно погружен (математика, статистика), потому что без этого можно накосячить. Это что касается общего востребованного направления. Конечно, появляются некие такие профессии модные. Везде пишут промпт-инженеры. Промпт-инженер — это человек, который усвоил несколько простых принципов общения с нейросетями. Когда вам говорят, мы вас за неделю выучим на промпт-инженера <...>, нужно к этому очень критически относиться, потому что понятно, что навыков-то там не так много, да и это такой временный хайп.
Ну или вот профессия ИИ-тренера, например, тоже очень интересная. Это люди, которые учат искусственный интеллект. То есть искусственный интеллект, он же сначала учится на всех текстах в интернете, а потом он учится на специально написанных с любовью людьми текстах, вопросах-ответах. И вот от того, насколько качественно [это сделано], зависит, насколько модель действительно хорошая.
И поэтому люди из очень разных профессий (филологи, историки), которые знают свою предметную область и могут сформулировать грамотным хорошим языком свои знания, сейчас очень актуальны. Наверное, года полтора-два назад их активно очень начали все компании искать. Но это тоже непостоянная профессия. Мы же как бы все знания из человека вынем, дальше искусственный интеллект научится и, в общем-то, заменит нас.
Алексей Каширин: Дополню, и здесь вспомню свою мысль про мультиспециальности. И вот как раз-таки стык теории и практики — это очень тонкое место. <...> В России очень хорошее теоретическое образование. Мы привыкли к нему относиться как к данности. Нужно это ценить. Это действительно наше конкурентное преимущество. Посмотрите, кто выигрывает всевозможные международные олимпиады по математике, по искусственному интеллекту. Да, там китайцев много, но и наши тоже вполне себе представлены. Но для того, чтобы как раз-таки готовить этого мультиспециалиста, конечно, нужно добавлять практику. В частности, поэтому в Альфа-банке очень много делаем таких программ. <...> Самое главное здесь, что называется, не навреди, потому что можно дать много практики. Человек на старте будет уже готовым сотрудником и, будучи еще очень молодым человеком, получать большие зарплаты (действительно платят большие зарплаты), но не имея этой теоретической базы, ты очень быстро упрешься в потолок. Ты будешь как раз тем человеком, который в перспективе может быть заменен искусственным интеллектом. А вот если у тебя еще будет эта научная база, а научная база это не просто знание, это умение генерить что-то новое, придумывать то, чего раньше не было, выходить за границы. И вот если у тебя есть этот навык, искусственный интеллект тебя не заменит и ты сможешь дорасти до любых карьерных высот.
Как выбрать профессию в сфере ИИ
Дмитрий Сошников: Мне кажется, самое главное — это все-таки выбирать то, что по душе, потому что вам же всю жизнь этим потом заниматься. <...> Мир очень сильно изменится. И важно сохранить, мне кажется, самое главное чувство — это некое любопытство: «А что же будет дальше?», а не стремление к какой-то стабильности. Раньше человек мог один раз выучиться на какую-то профессию и больше никогда не учиться, на работу ходить всю жизнь. Сейчас так не получится. Мир будет меняться все время. Вам придется все время чему-то учиться новому. Может быть, менять профессию. Одну профессию, другую профессию. И поэтому эту открытость миру желательно, наверное, сохранить. Важно понимать, что действительно фундаментальные знания вы не сможете получить легко, ту же самую математику. Очень мало людей, которые выучили математику, не ходя в университет. Потому что нужна такая усидчивость, которую сложно в человеке индивидуально воспитать. Когда вас уже поставили учиться, там вас заставили, вы поняли, и у вас мозг сформировался нужным образом. Дальше вы можете решать более сложные задачи. Поэтому, наверное, иметь какое-то количество фундаментальных знаний внутри и открытость будущему. И идти туда, куда вам хочется. <...> Подумайте, что вам интересно создавать, что вы можете в мир принести — и в этом направлении идите.
Алексей Каширин: В моем понимании профессия — это не то, что ты делаешь каждый день, а то, что ты сотворяешь в перспективе. То есть та цель, к которой ты идешь. И вот тут, конечно, профессию нужно выбирать по душе. Ты должен дотянуть, ты должен реально понимать, а зачем ты этим занимаешься? А дальше инструментарий подберешь. И я, может быть, слишком много говорю про математику. Понимаю прекрасно, что не для всех это путь номер один. <...> Математический склад ума точно будет востребован, даже если мы сейчас не придумаем, как именно — это точно будет пользоваться спросом. <...> И, например, я своим ребятам дата-сайентистам всегда говорю: «Мы не модели делаем, мы процессы меняем, улучшаем клиентский опыт». <...> Инструменты будут подобраны отдельно, а смысл, зачем это все делать — это, наверное, самое главное при выборе профессии. Ну и последняя мысль здесь: учиться точно надо постоянно.
Какие навыки важно развивать
Дмитрий Сошников: Помимо конкретного навыка технического, который будет все время меняться, которому нужно все время доучиваться, нужна еще какая-то способность вписаться в жизнь вокруг. То есть нетворкинг, тусовка, знакомые, понимание себя. То есть это то, что называется обычно soft skills, мягкие навыки. <...> Обычно чуть-чуть пренебрежительно на них смотрят, потому что это как бы не надо, это не метаанализ, их легко получить. Но это то, что вас в жизни будет отличать и двигать дальше. То, что с вами останется навсегда, какие бы ни были изменения технологий вокруг. Поэтому стоит в себе их развивать. Открытость новому, знакомства с людьми, понимание себя внутри даст вам, соответственно, некую уверенность, что делать и зачем.
Алексей Каширин: Мне кажется, что как раз пренебрежение к soft skills закончилось и маятник, наоборот, качнулся в другую сторону. <...> Важна, безусловно, командная работа, потому что сейчас в основном все проекты, связанные с искусственным интеллектом — они кросс-функциональные, то есть разные команды участвуют, поэтому нужно принимать людей такими, какие они есть. <...> Общаться, умение продавать свои идеи — это тоже дико важно. И подниматься иногда над рутиной, то есть не «Что я делаю?», а опять же — «Зачем?» <...> Для меня hard skills — это кирпичи, soft skills — это раствор. Если ты хочешь построить прочную стенку, тебе нужны и кирпичи, и раствор, очевидно.
И, наверное, такой совет, который я мог бы дать, как еще можно получать знания и полезные какие-то навыки. Сейчас крайне активно развивается тема менторинга. То есть, с одной стороны, вы можете выбрать образец для подражания и читать его книжки и так далее. <...> Если вы видите, что вам нравится этот человек, чего он достиг в жизни, то почитать его мысли может быть полезно. Но прямо сейчас есть действительно возможность выйти на этого живого человека и с ним какой-то диалог завязать. И в России, мне кажется, становится все больше и больше успешных людей, которые готовы быть менторами. Понятно, что этот диалог вы должны подготовить <...> рассказать, зачем ты хочешь стать менти этого самого ментора, о чем ты хочешь с ним поговорить. То есть его как-то тоже этим заинтересовать. Если вы подготовитесь и найдете себе ментора, я считаю, что это [будет] огромный буст для вашей карьеры и ваших профессиональных компетенций.