Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?
Иллюстрация: Shutterstock / Stokkete
В связи с этим всё чаще звучат заявления о необходимости повышения производительности труда, в том числе за счет использования современных технологий, в частности ИИ: нейросетей, больших языковых моделей, робототехники и т. п., «Интернета вещей», Big Data и прочих смежных областей. То, что еще пару десятков лет назад представлялось научной фантастикой, сегодня всё активнее входит в повседневную жизнь.
Но как быстро мы сможем оказаться в мире, где медицинские диагнозы ставит ИИ, пожары тушат дроны, общественным транспортом управляют беспилотные автоматизированные системы, дома возводятся с помощью строительных 3D-принтеров, а люди заняты лишь настройкой и обслуживанием этих систем? И не менее важный вопрос – будет ли в этом мире действительно хорошо?
Роль ИИ в ИТ
Директор департамента разработки ГК «Рексофт» Николай СОКОРНОВ убежден, что ИИ – это часть очередной технологической революции, которую мы переживаем прямо сейчас. ИИ уже присутствует в разных ипостасях во многих проектах, но не надо забывать, что в прессе под ИИ чаще всего понимается генеративный интеллект, так называемые большие языковые модели. Если говорить об этом направлении и компетенции г-на Сокорнова в «Рексофте», то есть о разработке ПО, то обычно речь идет об ассистентах написания программного кода. По его словам, при решении повторяющихся повседневных задач у программиста возникает соблазн запросить кусок кода у ИИ-ассистента или, например, спросить, какой фреймворк удобнее использовать для решения конкретной проблемы. Однако важно помнить, что сгенерированный код требует проверки, особенно если речь идет о дальнейшей коммерческой эксплуатации фрагмента программы. Сегодня именно недоверие к результатам работы остается главным стоп-фактором более глубокого использования «умных» ассистентов при написании кода.
Так, по данным Stack Overflow, только 3% респондентов подтвердили доверие к сгенерированному ИИ-ассистентом коду. Кроме того, из-за шумихи вокруг генеративных моделей часто упускается тот аспект, что в любом ПО крайне важна правильная архитектура решения и его компонентов: именно это на 80% гарантирует успех в дальнейшем развитии системы и ее устойчивости к нагрузкам, но эта задача пока что не под силу ИИ.
В течение 2023-2024 гг. «Рексофт» постоянно проводит эксперименты с языковыми моделями по написанию кода. Так как технология стремительно развивается, на данный момент результаты этих экспериментов существенно качественнее тех, что удавалось получать ранее. Кроме того, в компании изучают сценарии, в которых AI-ассистентов (Artificial Intelligence) можно было бы использовать не только для задач по написанию кода, но и для других специализаций, например бизнес-аналитики.
По наблюдениям партнера ГК «Б1» Юрия ДЕНИСОВА, опыт западных стран указывает на оптимальное соотношение между управлением и использованием данных – 30/70, где первая часть направлена именно на управление данными. Постепенно и в крупных российских компаниях появляется позиция с подчинением напрямую гендиректору – Chief Data Officer (CDO), отвечающий за управление данными. Качественная data-база позволяет осуществлять быстрое прототипирование, проверку гипотез и оптимизацию, разрабатывать и применять ИИ-системы.
По мнению г-на Денисова, на текущий момент корпоративный сегмент очень неравномерно открылся технологиям на базе ИИ. Понимая общие тренды, компании госсектора, предприятия промышленности и энергетики пока с осторожностью подходят к применению такого рода технологий в связи с вопросами информационной безопасности и критичностью любых ошибок и утечек. В авангарде сейчас телеком, FMCG, ретейл и банки: они очень активно проводят тестирования, оценивают эффекты, анализируют ошибки и тиражируют разного рода решения на базе ИИ.
Однако большая часть таких проектов связана либо с бэк-офисными процессами, либо с точечными оптимизациями, которые не оказывают существенного влияния на выручку компаний. Постепенное накопление критической массы знаний в использовании генеративного ИИ позволит изменить саму операционную модель, и это будет уже качественный скачок в применении ИИ — с колоссальным влиянием на финансовые результаты компаний.
Руководитель лаборатории инноваций «НОРБИТ» (ГК «ЛАНИТ») Дмитрий ДЕМИДОВ отмечает, что хотя популярность искусственного интеллекта быстро набирает обороты и инструменты на его основе становятся все более массовыми, их внедрение дорого стоит, а также требует высокого уровня зрелости ИТ-блока в HR. Так что пока это конкурентное преимущество крупного и сверхкрупного бизнеса. «У нас есть доступ к собственным решениям, которые разрабатывает наш AI-департамент, это дает возможность тестировать гипотезы и затем выводить на рынок проверенные решения. Активно задействована система прогнозирования оттока кадров, запущен внутренний чат-бот помощи сотрудникам. Кроме того, мы внедряем Norbit GPT, чтобы добавить в наши продукты больше функций, помогающих пользователям», – рассказывает г-н Демидов.
Директор направления экспертизы платформы «Сфера» (холдинг «Т1») Дмитрий ЧУВИКОВ отмечает, что ИИ активно используется в создании больших языковых моделей (LLM) — например, ChatGPT или российские YandexGPT и GigaChat. В продуктах «Т1» тоже используется ИИ. Так, модуль «Сфера.Знания» – одно из решений платформы производства программного обеспечения «Сфера» – автоматически формирует краткое содержание статьи за счет применения механик NLP. В другой инструмент платформы – «Сфера.Обезличивание данных» – встроен ИИ, который на этапе профилирования осуществляет автоматический поиск и классификацию атрибутов с персональными данными на основе ML-модели. Таким образом, экономится рабочее время тестировщиков, менеджеров тестовых сред и сотрудников службы информационной безопасности по работе с персональными данными.
Нехватка кадров и способы ее преодоления
Для того чтобы внедрять нейросети и роботов, а также роботов с нейросетевым «сознанием», нужны узкоспециализированные и высококлассные специалисты, которых крайне мало на рынке труда. Более того, не хватает даже «середнячков». Проблему кадрового голода разные компании решают похожими способами: расширение возрастного диапазона нанимаемых специалистов, повышение зарплаты, льготы, особые условия труда – лишь некоторые из них.
По мнению генерального директора компании «Fplus Кадровые решения» Ольги БАРЫБИНОЙ, идет настоящая кадровая война. Компании расширяют границы найма всеми возможными способами: перекупают сотрудников друг у друга, запускают программы переобучения, берут под крыло талантливых студентов в вузах и выращивают их под себя, привлекают самозанятых, а для неквалифицированного труда – граждан СНГ, расширяют возрастной диапазон для кандидатов, автоматизируют операции, формируют сильный и узнаваемый HR-бренд. «Мы задействуем широкий диапазон инструментов в зависимости от направлений бизнеса. Например, для розничных магазинов сделали фокус на найме сотрудников без опыта. Помимо этого, сформировали институт подготовки и сопровождения специалистов и обучаем их сами, в том числе в регионах», – поясняет г-жа Барыбина.
Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ») уверен, что решать проблему необходимо общими усилиями бизнеса, вузов и государства. Например, компания НОРБИТ взаимодействует со студенческим сообществом в разных форматах: ярмарки вакансий, собственные программы, лекции и семинары экспертов, хакатоны. Это не только помогает привлекать молодых специалистов, но еще на этапе их становления развивать необходимые ИТ-навыки и навыки командной работы. Действует также программа стажировок, причем примерно половина ребят по ее итогам остаются в компании.
Директор по персоналу компании НОТА (входит в холдинг «Т1») Кристина СОКОЛОВА считает, что сам факт того, что проект касается искусственного интеллекта, нейросетей или роботизации, при грамотном продвижении обязательно привлечет к нему немало специалистов. Нельзя забывать и о выпускниках и студентах: стажировки, открытые школы, хакатоны, профессиональные конкурсы позволяют привлекать в инновационные проекты талантливых ребят, которые могут быть крайне полезны.
Как говорит г-жа Соколова, борьба между ИТ-компаниями за квалифицированных сотрудников идет уже не первый год. Здесь важно предложить рыночную зарплату, привлекательный соцпакет и возможность выстраивать баланс между работой и остальной жизнью. Немало поможет и репутация HR-бренда: если он известен на рынке и уважаем среди соискателей, найти подходящих специалистов будет намного легче. Возможность работать дистанционно по-прежнему остается важным критерием.
Николай СОКОРНОВ (ГК «Рексофт») уверен, что схема решения таких проблем всегда одна – учить тех, кто нужен. Например, в «Рексофте» действует так называемый трек «Гараж» – это объединение, где специалисты группы экспериментируют со всем, что кажется перспективным. Направление генеративного ИИ – одно из самых активных.
Г-н Сокорнов подчеркивает, что кадровую проблему можно и нужно решать не только с помощью привлечения иностранной рабочей силы. Например, все мы помним нашумевший закон об увеличении пенсионного возраста, а также законодательные поправки для облегчения привлечения к труду подростков с шестнадцати лет. Усиливается также интеграция в экономику дополнительных групп населения: лиц с неполной занятостью, ограниченной трудоспособностью и т. п. Это становится возможным за счет массовой цифровизации экономики, облегчения взаимодействия и администрирования, в том числе нестандартных моделей занятости: самозанятости, «удаленки», part-time (например, почасовая оплата для курьеров), совместительства.
Если говорить о компании «Рексофт», то здесь всегда были смешанные команды: возраст, пол, образование, место жительство, особенно со времен пандемии, не имеют значения, важны только профессиональные навыки, готовность и умение работать в команде. «У нас активно практикуется горизонтальный карьерный вектор, когда сотрудники могут пробовать себя не только на проектах из разных сфер экономики, но и сменить направление деятельности. Есть примеры, когда сотрудники отделов HR, продаж, административного блока переходили в разработку, в частности в аналитику, тестирование, управление проектами», – рассказывает г-н Сокорнов.
Юрий ДЕНИСОВ (партнер ГК «Б1») поясняет, что на кадровом рынке наблюдается некоторая инертность, то есть на изменение квалификации требуются время и желание человека. Поэтому в краткосрочной перспективе пока еще сохраняется резерв ИТ-специалистов, которых можно технологически переориентировать.
В то же время большинство крупных компаний уже пришли к пониманию того, что нужно растить кадры под себя, поэтому всё более широко развивают сотрудничество с вузами: курируют факультеты, строят свои кампусы и реализуют различные программы стажировок для студентов. В свою очередь, вузы перезапускают международные программы для привлечения потенциальных студентов из дружественных стран, в том числе дальнего зарубежья (Китай, Индия, страны Латинской Америки). Вполне возможно, на законодательном уровне в перспективе будут создаваться более благоприятные условия для трудовой миграции иностранных выпускников российских вузов или опытных специалистов по дефицитным направлениям.
Г-н Денисов говорит, что есть кейсы, когда компании начинают работать уже со школами. И здесь фокус не на продвижении конкретной организации, а на знакомстве и повышении привлекательности профессии и индустрии в целом, чтобы после окончания школы выпускник пошел на профильный факультет и пополнил рынок труда, например в химической, фармацевтической или ИТ-отрасли.
Производительность труда
Недостаточный рост производительности труда – серьезная проблема во всем мире, однако стимулировать его привычными способами становится все сложнее. Вероятно, именно рост числа проектов, в которых используются современные технологии в области ИИ — нейросетей и робототехники, — может привести к постепенному или, наоборот, резкому повышению производительности труда. Вот что думают об этом наши собеседники.
Николай СОКОРНОВ («Рексофт») уверен, что именно в свете кадровых проблем по-новому рассматриваются задачи по развитию технологий и оценки окупаемости решений автоматизации и роботизации. Например, VR- или AR-очки могут решить проблему с быстрой ориентацией на производстве и оперативной адаптацией новых сотрудников. То же относится и к задаче повышения производительности труда, в том числе за счет реорганизации и оптимизации процессов: ее актуальность дополнительно подпитывается кадровым дефицитом.
Дмитрий ЧУВИКОВ («Т1») тоже отмечает использование робототехники в промышленности: с ее помощью автоматизируются производственные процессы, улучшается качество продукции и наращивается производительность бизнеса. Применима она и в логистических задачах: например, ретейлеры с помощью нее ускоряют доставку и улучшают управление складами. В России такие технологии тоже успешно применяются: например, «Яндекс» уже запустил роботов-доставщиков и беспилотное такси.
Ольга БАРЫБИНА («Fplus Кадровые решения») добавляет, что на повышение производительности труда влияют прозрачная система мотивации и КПЭ (ключевые показатели эффективности, KPI), зрелость руководителей, корпоративная культура, а также то, что сотрудники видят в работе возможности реализации своих талантов.
В свою очередь, Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ») полагает, что, переложив на ИИ часть рутинных операций, можно увеличить производительность. Например, генеративные ИИ способны на 5–10% сократить HR-затраты: их можно применять для анализа резюме и других рутинных функций, они значительно облегчают процессы найма. А высвободившиеся время и силы можно направить на решение комплексных и стратегических задач, с которыми справиться может только человек.
Кристина СОКОЛОВА («НОТА») резюмирует, что производительность труда повышают три фактора: системный подход, эффективный менеджмент и учет ресурсов. Это позволяет заработать максимум при минимальной себестоимости проекта. Оптимальное расходование ресурсов включает в себя также грамотное использование возможностей своих сотрудников. А вот с рутинными задачами, по мнению г-жи Соколовой, помогут технологии: искусственный интеллект, в том числе роботизация и нейросети.
ИИ-проблемы
Новые технологии – это не только плюсы, но и неожиданные риски: например, проблемы контроля и оценки решений, принимаемых ИИ, а также возможный рост безработицы, когда обязанности людей массово начнут выполнять роботы. Отдельного внимания заслуживают проблемы морально-этического характера.
Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ») отмечает, что большие языковые модели часто страдают от «галлюцинаций»: когда у них нет ответа на полученный запрос, они генерируют очень странные комментарии. Здесь помогают дообучение и классификаторы вопросов, а также специальные способы цензурирования. Есть сложности и с оборудованием: ИИ нуждается в дорогом и дефицитном «железе», но специалисты решают это с помощью оптимизации моделей под массовые видеокарты. А вот этические проблемы решаются сложнее, так как сама природа их возникновения гораздо более запутанная. Сейчас главное, что требуется от руководителей и специалистов, – просто не забывать о существовании этих проблем при проектировании систем и их тестировании, подчеркивает г-н Демидов.
Дмитрий ЧУВИКОВ («Т1») на первое место ставит этические проблемы и безопасность: уже сегодня использование ИИ может влиять на приватность данных и безопасность пользователей (дипфейки, мошенничество и т. п.). Вторым пунктом следуют рост безработицы и резкое изменение структуры рынка труда. Дело в том, что автоматизация процессов приводит к уменьшению спроса на некоторые вакансии, как правило, с невысокой квалификацией, это требует быстрой и качественной переподготовки персонала в части сложных компетенций под новые требования рынка. Третье место, по его мнению, занимают непрозрачность и необъяснимость некоторых решений ИИ. Нейронные сети – это «черный ящик», поскольку принимаемые решения не всегда предсказуемы. Проконтролировать и оценить результаты действий ИИ в перспективе, особенно в таких чувствительных областях, как медицина или правосудие, невероятно сложно. Как считает г-н Чувиков, решением амбициозной задачи может послужить имплементация в алгоритм принятия решений ИИ слоя логики – логического ИИ, цель которого – проверять ответы нейросетей, в том числе на соответствие этическим нормам.
Николай СОКОРНОВ («Рексофт») предлагает вернуться к вопросу использования ассистентов по написанию кода. В деятельности профессиональных компаний по разработке ПО это во многом лежит в юридической плоскости. Если языковая модель находится в контуре вендора, то так или иначе происходит передача исходного кода третьему лицу (владельцу модели), что напрямую запрещается любым сервисным контрактом. Таким образом, для соблюдения юридической чистоты модель должна стоять в контуре компании-разработчика, что достаточно затратно и трудоемко, ведь хорошо обученная система – это ресурсы: временные, человеческие и денежные. Такое могут позволить себе только очень крупные компании.
Удаленная работа
В разгар пандемии многие компании перевели сотрудников на удаленный формат работы, однако сегодня часто можно наблюдать обратные процессы. При этом сами сотрудники возвращаться в офис не торопятся, а 40% из них готовы даже снизить свои зарплатные ожидания, а то и вовсе уйти из компании, если их лишат возможности работать удаленно.
Николай СОКОРНОВ («Рексофт») исходит из того, что пандемия и кадровый дефицит закрепили комбинированную модель надолго: проекты разрабатываются коллегами, распределенными по всей стране, а офисы в каждом крупном городе – это нереально, да и не нужно. «Что делаем мы? Во-первых, никого не загоняем в офис, а изначально строим свои процессы под распределенную и удаленную команду, – поясняет он. – Под это заточены все системы и логика взаимодействия, в том числе кадровая. КЭДО, который был внедрен в последние два года, серьезно облегчил взаимодействие и находит положительный отклик у коллег. Вопрос прибытия в офис для подписания документов решен, но если по каким-то причинам команде надо собраться, мы всегда за — для этого у нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Воронеже, Ростове-на-Дону, Нижнем Новгороде, Рязани, Самаре, Саратове, Ижевске».
Одно из главных искушений для тех, кто работает в офисе, – собраться за кофе и быстро что-то обсудить. Естественно, те, кто на удаленке, из этого обсуждения выпадают. Поэтому работа в гибридной команде требует более четкого соблюдения всех процедур, документирования всех этапов и решений в системах и почте. Это позволяет удаленным участникам не чувствовать информационный голод.
Еще один важный элемент создания эффективной гибридной команды – регулярные очные встречи всего коллектива. По мнению г-на Сокорнова, правильнее их проводить не реже раза в квартал. Это позволяет не только усилить командный дух, но и сглаживает разницу в общении с удаленными сотрудниками, понять, как каждый из них чувствует себя в проекте.
Особенность удаленной коммуникации состоит в «срезании» каналов передачи информации. Из такого общения уходит язык жестов, эмоций. Хороший руководитель не только слушает сотрудника или читает его отчеты, а пытается понять его настрой, уловить скрытые проблемы, которые не всегда корректно обсуждать в открытую. Выяснить такие вещи при личной встрече намного проще. Да и сам сотрудник в личной беседе скорее обозначит волнующий его вопрос.
Джуниоры, мидлы и сеньоры
В области разработки ПО джуниорам сегодня довольно сложно найти работу, в то время как очередь за мидлами большая, а еще больше – за сеньорами. Николай СОКОРНОВ («Рексофт») подтверждает, что наиболее востребованы специалисты продвинутого и экспертного уровней – Middle и Senior: они уже обладают достаточным опытом, способны самостоятельно принимать эффективные решения в процессе работы. Условно стаж для компетенции Middle должен составлять от двух лет, для Senior – от четырех. В «Рексофте» системный или бизнес-аналитик уровня Middle должен обладать как минимум двухлетним опытом работы на реальных коммерческих проектах у заказчика.
Что касается начинающих специалистов, то спрос на них меньше. Однако многие компании сегодня заинтересованы в самостоятельном выращивании кадров: с помощью различных стажировок и собственных курсов готовы обучать новичков, подготавливать к работе в требуемом формате и с их помощью закрывать Junior-позиции. В «Рексофте» тоже есть свой тренинг-центр, а также программа сотрудничества с техническими вузами. В частности, в этом году стартует летняя практика для студентов третьего курса и выше сразу по тринадцати направлениям.
Опубликовано 18.06.2024