Мне тут недавно попалось исследование McKinsey 2024 года про ИИ и его влияние на роли в компании. Возможно, AI не просто меняет наши с вами задачи, а где-то стирает старые роли и создает новые. И если посмотреть на скорость роста навыков и качества работы ИИ в динамике, стоит серьезно призадуматься. Дальше, мое резюме про 4 важных архетипа специалистов, на которых будет высокий спрос в ближайшее время:
1. M-shaped оркестратор
Где «M» — от «Multi-domain». Это системный дирижер, который управляет не людьми, а процессами и проектами с помощью AI-агентов. Оркестрируя последних…
- Что делает: управляет контекст-инжинирингом, ставит цель AI-аналитикам, корректирует промпты для AI-копирайтера, согласует с AI-юристом и выпускает вместе с AI-агентами MVP продукт. Его команда — не живые люди в open space, а связка «умных программ» и, возможно, пара T-экспертов (см. ниже).
- Его сверхсила: системное и критическое мышление, AI-грамотность. Он видит, как сцепить разнородные области в одну работающую связку, где 80% работы делают ИИ-агенты. Например: маркетинг, данные, UX, разработка, продукт и финансы.
- Его путь развития: промпт-инжиниринг, контекст-инжиниринг, ИТ-архитектура, no-code/low-code платформы, продакт-менеджмент, AI-операционный цикл, создание и развитие AI-агентов. Цель – создание и оркестрация AI-агентов компании.
2. T-shaped эмпатичный эксперт
Пока AI-агенты обрабатывают и забирают рутину, остаются сложные, нетиповые, этически спорные кейсы и вопросы. Где нет инструкции, нет типовых процессов и чек-листов, а цена ошибки — репутация компании или миллионы. Это зона T-shaped Expert. Кто это? Глубокий специалист (вертикаль буквы «T») с развитыми мягкими навыками, пониманием смежных областей (горизонталь буквы «Т»).
- Что делает: получает эскалацию вопросов, проблем от AI-агентов поддержки, других участников команды. Разбирает кейс, который не смог решить ИИ или опасно, не стоит решать ИИ. Проводит глубокий анализ, где AI или человек нашел аномалию. Обсуждает с командой таких же как он из других областей. Принимает решение, дообучает машину по итогам.
- Его сверхсила: глубокая экспертиза в какой-то области с развитым системным мышлением, коммуникация, управление знаниями, понимание контекст-инжиниринга. Он не только сам решает сложное, но и учит на этом примере AI-агентов, улучшая их на будущее.
- Его путь: углублять свою экспертизу в 2-3 областях. Одновременно развивать навыки системного мышления, коучинга и систематизации знаний — чтобы инсайты можно было встроить в AI-агентов и передать команде. Цель — стать открытым для других центром компетенций и дообучения AI.
3. AI-Augmented Frontline — человеческое лицо компании для клиентов
Это сотрудник расширенной первой линии (поддержка, продажи, операции), у которого хорошо развиты эмпатия, креативность, эмоциональный интеллект. В команде с которым «трудятся» AI-агенты, помогающие рекомендациями, аналитикой, гипотезами возможных решений.
- Что делает? Не отвечает на 100 однотипных чатов, AI-агент делает это за него. Он подключается к 5 самым сложным диалогам, где клиент в ярости, растерян или просит невозможного. Его задача — разрешить конфликт, проявить заботу, принять нестандартное и ценное для компании решение. Он использует ИИ, чтобы учесть при этом всю историю отношений с клиентом в омниканальной CRM, увидеть возможные варианты решений за секунды и сделать человеческий выбор.
- Сверхсила: эмоциональный интеллект, коммуникация и переговоры, управление ИИ-инструментами. Он знает, какой промпт использовать, чтобы получить нужную справку от машины. И какую интонацию выбрать, чтобы успокоить человека напротив.
- Его путь: прокачивать эмоциональный интеллект, навыки переговоров и критического мышления. Одновременно становиться продвинутым пользователем всех корпоративных AI-инструментов, чтобы быть эффективнее, точнее, быстрее. Его цель — гуру клиентского опыта с опорой на данные и аналитику.
4. Медиатор — посредник и переводчик
Это еще одна новая критическая роль по Gartner. Любое масштабное внедрение ИИ в 2025-м упёрлось не в технологии… А во что на ваш взгляд? Да, в сопротивление людей, страх и непонимание. Медиатор — это социально-информационный клей, без которого вся эта сложная система из AI и людей рассыпется.
- Что делает: объясняет команде, почему и как ИИ принял такое странное решение. Переводит запрос CEO «Хотим больше лояльности» в понятную задачу для data-специалистов. Отстаивает этические рамки для AI-архитектора. Разрабатывает риторику для сокращения 25% отдела, чью работу забрал ИИ, без потери мотивации у оставшихся 75%. Не технарь и не гуманитарий в чистом виде. И при этом сразу и технарь и гуманитарий, одновременно.
- Сверхсила: эмоциональный интеллект, коммуникация и переговоры, понимание ИИ-инструментов, бизнес-аналитика. Он знает, какой промпт использовать, чтобы получить нужную справку от машины. И какую интонацию выбрать, чтобы успокоить человека напротив.
- Его путь: «билингво», который говорит на языке бизнеса, человеческих ценностей и одновременно на языке данных + алгоритмов. Следить за технологическими инновациями. Его цель: переводчик и посредник между машиной и человеком, данными в BI и командой.
Кажется, в ближайшие месяцы иерархия «начальник — подчиненный» будет вовсю трещать по швам. Нам всем придется перестраиваться, упрощать, убирать, перестраивать много чего… Учиться управлять машинами и людьми, орекстировать команды из людей и машин. Ценность будет смещается от «много делаю» к «решаю уникальное» или «связываю несвязуемое». А вы что думаете про все это?
Использованы материалы, термины и данные из исследований:
- McKinsey, 2024 — первые 3 архетипа
- Gartner, 2024 — роль AI Mediator
- Deloitte, 2025 — концепция AIQ (Artificial Intelligence Quotient) и гибридных ролей
- MIT Sloan / HBR, 2025 — теория «Bimodal Teams»
- Stanford Human-Centered AI (2024) — эмпирические данные о продуктивности «AI Whisperers»