Сегодня самые востребованные технические специальности связаны с информационными технологиями. По данным Bureau of Labor Statistics, в ближайшее десятилетие спрос на квалифицированных специалистов в области кибербезопасности, Data Science (науки о данных), искусственного интеллекта и многих других IT-направлений будет только расти. Вместе с тем технологические навыки становятся обязательными для всех специальностей. Современным профессионалам, в какой бы отрасли они ни работали, предстоит учиться всю жизнь, и значительная часть этого обучения будет связана с цифровыми навыками.

О том, чему все-таки стоит сейчас учиться, каким будет интернет будущего, заменит ли человека искусственный интеллект, стоит ли учить китайский и что ждет гуманитариев, Forbes Education поговорил с известным IT-евангелистом, профессором Оксфордского университета Григорием Бакуновым.

Интернет появился в конце 1980-х годов. Примерно через 25 лет, в 2006 году, Тим О'Рейли придумал термин "Web 2.0" – тогда концепция только зарождалась. С тех пор прошло чуть меньше 20 лет, значит, вероятно, мы уже достаточно близки к началу истории с Web 3.0.

Когда приходил Web 2.0, люди тоже говорили, что это утопия какая-то: «Вы что, верите, что люди будут всерьез превращаться в журналистов? Неужели кто-то будет сильнее, чем «Washington Post» цениться в этом мире для получения информации?». Или, например, все верили, что телевидение всегда будет главным источником информации. Но оказалось, что есть ютуберы, которые не хуже справляются. Я давно отодвинул скепсис в отношении Web 3.0, потому что, похоже, интернет несет, как течением, в данном направлении.

Это видно на всех уровнях. Давайте, например, посмотрим на разницу в маркетинге. Дело в том, что маркетинг времен 1.0 — это закупка рекламы и надежда на сарафанное радио. Web 2.0 — огромные бюджеты, потраченные на раскрутку в других сервисах Web 2.0: на социальные сети, Youtube, современные поисковики (в частности, SEO). Web 3.0 выглядит совершенно иначе: это раскачка сервиса через ICO, общение в комьюнити-каналах. По крайней мере, сейчас это выглядит так.

Самое важное — «научиться учиться». Нужно приходить к мысли, что человек будет менять профессию (может быть, кардинально) несколько раз за жизнь, ему придется безостановочно обучаться в рамках своей работы. Все базовые знания, которые вы получите при освоении новой профессии, останутся актуальными, но вам придется постоянно тратить много времени на дообучение. Мы в каком-то смысле приходим к опыту врачей: профессиональные медики никогда не заканчивают учиться, так как медицина постоянно развивается. Во многих профессиях уже нет такого, что ты один раз что-то выучил и всю жизнь работаешь. В современном мире вы просто вынуждены постоянно учиться, профессии больше не ограничены ни одной страной, ни одним набором навыков и знаний. 21 век размыл границы между профессиями, теперь изучая одну область ты обязан захыватывать и соседние области знаний.

При этом, есть много исследований, демонстрирующих, что навык учиться в одной области хорошо проецируется на другие. Например, если вы освоили несколько иностранных языков, вам будет легче научиться, в том числе, и программированию.

Если отставить этот метауровень в сторону, то в наше время необходимо научиться общим подходам, пониманию того, чего на самом деле хотят люди: какую информацию ждут, какие проблемы планируют решать, что им нравится, а что отвращает, какие у них ценности, о чем мечтают и чего боятся, и так далее. С таким пониманием можно создавать и реализовывать привлекательные для людей товары и услуги. Ведь технологии меняются, а люди нет.

Кроме того, полезно изучить анализ данных. Это навык, который точно будет востребован в ближайшие 10-15 лет. Человечество проходит сейчас очень интересные ступени развития. От человека, который принимает решения интуитивно, мы переходим к человеку, который принимает решения, опираясь на цифры. Следующий шаг: алгоритмы, которые принимают решения, опираясь на цифры. И тут человек уже не особо нужен – никто сейчас не знает ответа на вопрос, что сделать для того, чтобы не потеряться в этом мире.

Искусственный интеллект не «будущее», а реальность. Мы просто часто его не замечаем. Люди говорят: «Когда же к нам придет этот ваш селф-драйвинг автомобиль, когда же роботы начнут управлять автомобилями?». Но дело в том, что мы все время смотрим на рынок потребительских, личных автомобилей. А самое интересное происходит в совершенно другой области. Например, есть огромное количество автоматизированных складов, в которых ездят тележки-роботы, а человека там вообще нет. Современные поисковые системы — это совершенно точно системы искусственного интеллекта. А теперь подумайте: раньше когда-то, чтобы получить какую-то информацию, вы шли в архив, у специального человека, который занимается поиском по каталогу, заказывали информацию по интересующей теме. Сейчас вы две строчки написали и получили результат. И так практически в каждой области человеческой деятельности. Почти везде произошла замена массового количества бездумных работников на алгоритмы.

Наша задача — не упустить эту гонку, развиваться хотя бы теми же темпами, которыми развивается искусственный интеллект. Сейчас он находится примерно на уровне развития 8-летнего ребенка и ежегодно осваивает пару лет. То есть, через год ему будет около 10 лет, потом 12, а затем начнется самое интересное – «гормональные всплески» и все, что с ними связано.

Исходя из этого, нужно быть готовыми к тому, что уже не получится дать человеку профессию и надеяться, что он будет ею всю жизнь заниматься. И здесь мы возвращаемся к тому, с чего я начал: очень важно научить человека учиться. Это важнейший навык.

Долгое время я разделял парадигму, что «хороший человек — это не профессия». Так вот, в последнее время мы все ближе к позиции, когда хороший человек — профессия. Просто понятие «хорошего человека» довольно сложное. Если раньше я всегда считал, что мне вообще не интересны гибкие навыки сотрудника, а важно, чтобы он код качественно писал, программистом был хорошим, то сейчас я все больше думаю о том, что, к сожалению, soft skills (прим.ред. гибкие навыки) становятся все более и более востребованы. У современных программистов инструментарий настолько улучшается, что понятие «хороший программист» со временем будет истончаться. Все программисты будут, условно, хорошие. Но есть личные качества, которые очень сильно отличают людей: умение работать в команде, правильно донести свою мысль, готовность переспросить и задать вопрос, признать свою неправоту. Такие личные качества, которых чудовищно не хватает.

Если посмотреть на hard skills (прим.ред. жесткие навыки), то кажется, что универсальное правило для IT-индустрии в последнее время одно: получайте то базовое образование, которое вам доступно и не надейтесь на знания, надейтесь на то, что вы получите базу, с помощью которой потом сможете постоянно развиваться в профессии.

В нашей индустрии самое важное — бежать впереди паровоза, то есть, иметь представление о том, что происходит в индустрии хотя бы за пару лет до того, как это станет мейнстримом. Такие знания могут дать только конференции, причем это даже не всегда доклады, а зачастую разговоры в кулуарах.

Если говорить о том небольшом слое людей, которые сами создают технологии (это невероятно интересно!), то от них требуется глубокое погружение в математику. Вам не хватит школьного и даже университетского курса математики, если вы учились не на математической специальности. Это довольно специфические области, связанные с криптографией, с разными частями математического анализа и всего того, что с ними связано. Навык математического мышления приобретается легче, если начинать его развивать с подросткового возраста. Мне было очень сложно, потому что у меня в институте не было математики, я все осваивал самостоятельно в 27 лет.

У нас есть два очень важных полюса: мир разделился на тех, кто общается друг с другом на английском, и тех, кто общается на китайском языке. И это разделение кажется пока зыбким – например, китайские математические статьи публикуются на английском языке. Однако в китайском мире много всего, что мы сейчас не видим и не замечаем в силу незнания языка. К чему я клоню: к тому, что, если в наше время считалось важным учить один иностранный язык (чаще всего, английский), то в будущем, вероятнее всего, нам придется учить несколько иностранных языков.

Гуманитарий — это не профессия. Так же, как математик в чистом виде — уже не профессия. Гуманитарий — это набор каких-то знаний, опыта. Но, например, по моему опыту, большая часть проджект-менеджеров в технических компаниях — люди с гуманитарным образованием. Потому что для этой профессии необходимо умение системно организовывать свою жизнь, а это никак не связано с техническими навыками. Проджект-менеджер — человек, который образует систему, строит рамки, костяк, помогающий остальным частям команды не быть такими расхлябанными, как они привыкли, и пребывать в творческом состоянии ума. Большая часть маркетологов — гуманитарии, им приходится осваивать какую-то часть современной математики, но она довольно простая: изучая графики и цифры, прогнозировать то или иное действие. В целом, для работы маркетологом (не тем, кто просто рекламу закупает, а чуть более творческим) гуманитарные знания подходят больше, потому что позволяют увереннее говорить о том, чего хотят, а чего не хотят люди.

*Принадлежит Meta, признана экстремистской и запрещена в России