Тони Стоянов — CTO и соучредитель EliseAI
В 2010-х годах tech-компании охотились за узкими специалистами: backend-инженеры, data scientists, системные архитекторы. Когда технологии менялись медленно, это работало отлично. Специалист знал свое дело, быстро доставлял результат и строил карьеру на предсказуемом фундаменте: облачная инфраструктура, очередной JS-фреймворк.
А потом AI стал мейнстримом.
Темп изменений взорвался. Новые технологии появляются и достигают зрелости за несколько месяцев. Вы же не можете нанять человека, который пять лет строит AI-агентов — саму технологию еще нет столько времени. Те, кто процветает сейчас, это не люди с самыми длинными резюме. Это те, кто учится быстро, адаптируется быстро и действует без ожидания команды. И видно это особенно ярко в software engineering — это поле менялось больше всех остальных.
Как AI переписывает правила игры
AI снизил барьер для сложной технической работы. Но одновременно он поднял планку: что теперь считается настоящей экспертизой? По оценкам McKinsey, к 2030 году до 30% рабочего времени в США может быть автоматизировано, и 12 миллионов работников придется сменить профессию. Техническая глубина, конечно, еще важна. Но AI благоволит тем, кто может разобраться по ходу дела.
В нашей компании я вижу это каждый день. Инженеры, которые никогда не писали фронтенд, теперь строят интерфейсы. А frontend-разработчики переходят на backend. Инструменты становятся проще, но проблемы — сложнее, потому что они охватывают много разных дисциплин.
В таких условиях быть отличным в одном — недостаточно. Нужна способность соединять инженерию, продукт и операционку, принимать хорошие решения быстро, даже с неполной информацией.
Но вот забавное: только 1% компаний считают себя по-настоящему опытными в использовании AI. Многие все еще работают по старым структурам — множество уровней согласований, жесткие роли, слепая вера в узких специалистов, которые не могут выйти за свои границы.
Что такое сильный универсал
Сильный универсал — это глубина без потери широты. Он глубоко разбирается в одной-двух областях, но хорошо знаком со многими другими. Дэвид Эпштейн в книге Range пишет: «Люди ходят с информацией всего человечества в кармане, но не знают, как ее интегрировать. Мы не учим людей мыслить и рассуждать». Настоящая экспертиза — это соединение точек, а не сбор фактов.
Лучшие универсалы имеют такие качества:
- Ответственность: полная вина за результат, а не за список задач.
- Мышление с нуля: оспаривать предположения, сосредоточиться на цели, переделать, если нужно.
- Адаптивность: быстро учить новое и гладко переходить между областями.
- Инициатива: действовать без одобрения и подстраиваться при появлении новой информации.
- Soft skills: ясно говорить, выравнивать команды, не забывать о нуждах клиентов.
- Кругозор: решать разные типы задач и извлекать уроки из других контекстов.
Я стараюсь сделать ответственность приоритетом для своих команд. Каждый знает, за что отвечает, как выглядит успех и как это связано с миссией. Совершенство — не цель. Движение вперед — цель.
Принять новое
Фокус на адаптивных созидателей — это все изменило. Это люди с кругозором и любопытством использовать AI-инструменты, чтобы быстро учиться и уверенно действовать.
Если вы созидатель, который чувствует себя комфортно в неопределенности — сейчас ваше время. Era AI награждает любопытство и инициативу больше, чем дипломы. Если вы нанимаете — смотрите в будущее. Люди, которые двинут компанию вперед, может быть, не те, у кого идеальное резюме для этой должности. Это те, кто может вырасти в то, что понадобится компании по мере развития.
Будущее принадлежит универсалам и компаниям, которые им доверяют.
Мир работает по новым правилам — и нужно оставаться в курсе, что происходит в AI и как это влияет на карьеру и бизнес.🔔 Чтобы узнать больше о трансформации AI, развитии навыков и тренде переход от специалистов к универсалам, подпишитесь на мой канал «ProAI» в Telegram!