Прочитала три свежих отчёта о трендах и выписала всё, что пригодится для настройки продуктовой «оптики". Отчеты не совсем про образование, но они помогают чувствовать рынок и замечать, как меняется пользователь.
1️⃣. Trend Hunter 2027
- ➖Первое, и это, кажется, наша общая проблема: огромная витрина курсов, профессий и доп. опций. В исследовании 59% покупателей с трудом находят нужный товар, и 39% вообще не понимают, что им нужно. Выбор становится слишком сложным, и что делает мозг? Правильно, не выбирает. Поэтому вкладываться стоит в подбор и сопровождение, а не в расширение каталога.
- ➖Второе: усталость от «оптимизации себя». Чувство вины для многих такой же барьер, как цена (30%). Подозреваю, что риторика «учись или отстанешь» всё чаще работает против покупки. Я и сама устала от напоминаний, что должна пить два литра воды, работать над собой и прорабатывать детские травмы (желательно одновременно). Хочется отстать от себя: я такая, какая есть, и другой быть не хочу.
2️⃣. Global Talent Trends 2026
Этот отчёт построен на анализе опыта работы финансистов. И есть общие вещи, на которые стоит обратить внимание.
- ➖Работодатели стараются: доступ к обучению ИИ за год вырос с 32% до 43%. 82% уверены, что освоят ИИ, и при этом 51% боятся за свою работу (год назад 44%), сильнее всего молодые. Получается, людям нужен не очередной курс по инструментам, а понятная картина карьеры после ИИ. Максим Спиридонов писал об этом на примере дочки-выпускницы.
- ➖52% ждут, что следующий карьерный шаг будет вне компании, 62% планируют сменить роль за два года. Остаться помогают прозрачные пути роста и повышение по заслугам. Так что ROI корпоративного университета можно связать с сокращением текучки, если никто не понимает, зачем ваш отдел нужен компании.
- ➖Тем, кто делает образование для B2B, стоит продавать не только прирост эффективности сотрудника, но и умение выпускников перестраивать рабочие процессы. Учить внутри рабочих задач. Да, это сложно и плохо масштабируется, но, кажется, старые форматы корпоративных тренингов возвращаются.
Чему тогда учить про ИИ?
- ➖Проверять. ИИ упрощает простые задачи и усложняет сложные: роль человека смещается к оценке и поиску тонких ошибок. Вокруг этого и стоит строить задания.
- ➖Думать первым. Я уже писала про «ловушку эффективности»: от точечной помощи ИИ к неспособности работать без него. Нужны задания, где сначала думает человек.
- ➖Не сливать данные. 37% используют для работы личные подписки на чат-ботов, а продуктов про безопасную работу с ИИ всё ещё не хватает.
3️⃣. MIT Technology Review
- ➖Общей безработицы от ИИ пока нет, но страдает вход в профессию, как мы все знаем. Например, с ноября 2022 года занятость 22–25-летних разработчиков упала примерно на 20%, операторов поддержки - почти так же. За последний год рабочих мест для 22–25-летних стало меньше на 2% во всех профессиях. А вот у сиделок на дому занятость выросла во всех возрастах - так что совет от женских пабликов «найти себе деда» приобретает новый смысл, в контексте трудностей с поиском работы.
- ➖Выбор специальности меняется. Набор на компьютерные специальности снизился в 62% вузов, на анализ данных вырос в 37%, на кибербезопасность в 58%.
👆Вместо вывода. Фонд Andreessen Horowitz недавно объявил, что открывает в Сан-Франциско школу - Академию Хоровица - Андриссена. Меня зацепил вопрос из анонса: какие задачи нашей эпохи сравнимы с теми, что когда-то заставляли нас работать на пределе? Ответ авторов: лучшие задания сегодня - это задачи настолько сложные, что без ИИ их не решить. Либо обратные: придумать задачу, которая ИИ пока не по зубам, вместе с её решением (из таких потом собирают наборы данных).
Получается, ИИ в обучении нужен, чтобы ставить задачи, которые раньше студенту поставить было нельзя. А мы пока в основном облегчаем старые.
