Развитие искусственного интеллекта заставляет многих специалистов задуматься о будущем своей профессии. Одни опасаются, что нейросети заменят их на рабочем месте, другие спешно осваивают новые сервисы.
Однако умения пользоваться ИИ-инструментами самого по себе недостаточно, чтобы оставаться ценным сотрудником. Эксперт по AI-маркетингу и продвижению в нейросетях Анастасия Акст рассказала «Петербург.Эксперту», что востребованность в новых условиях обеспечивают три группы навыков. Развивать их, считает эксперт, стоит не в отрыве от практики, а на реальных задачах своей профессии.
«Развивать их стоит на задачах своей профессии, где можно оценить качество результата и последствия принятого решения», — отметила эксперт.
Первой группой навыков Анастасия Акст называла критическое мышление в сочетании с профессиональными знаниями.
«Специалисту нужно проверять источники, расчеты и логику ответа нейросети», — пояснила она.
Нейросети действительно склонны допускать ошибки и даже выдавать вымышленные факты за реальные. В качестве примера эксперт приводит ситуацию из маркетинга: ИИ может включить в рекламный текст обещание доставки за сутки. Задача маркетолога — выяснить, сможет ли компания выполнить это обещание во всех регионах, где идет кампания. Покупатель будет рассчитывать на указанный срок, и любая задержка может стоить компании заказа. Обнаружить такую ошибку до запуска рекламы, по словам Анастасии Акст, позволяет только знание продукта и условий продажи.
Вторая группа навыков связана с постановкой задач и коммуникацией. Прежде чем составить запрос к нейросети, по мнению эксперта, необходимо обсудить с заказчиком или коллегами цель, исходные данные, бюджет, сроки и требования к результату. Здесь пригодятся умение задавать вопросы, слушать собеседника и заранее договариваться о том, как будет проверяться готовая работа. Эти договоренности затем становятся частью задания для ИИ.
Наконец, третьей группой Анастасия Акст называла умение осваивать новые инструменты и объективно оценивать их пользу. Проверять новый сервис она посоветовала на повторяющейся рабочей задаче, сравнивая время выполнения, количество ошибок и объем доработок. Иногда, как предупредила эксперт, кажущаяся экономия оборачивается дополнительными затратами.
«Если подготовка отчета ускорилась на час, а дополнительная проверка заняла два, общие затраты времени выросли», — пояснила Анастасия Акст.
Результаты такой работы эксперт порекомендовала фиксировать в профессиональном портфолио. В нем стоит отражать, что изменилось после применения ИИ, как это было измерено и за какие решения отвечал сам специалист. По словам Анастасии Акст, именно такие примеры позволяют работодателю оценить реальную квалификацию сотрудника.
