5 ИИ-навыков, которые работодатели ждут от кандидатов

Когда-то строчка «уверенный пользователь ПК» считалась преимуществом, а сегодня это база. Похожая история происходит с ИИ. Вместе с Яндекс Практикумом рассказываем, какие навыки работы с нейросетями становятся новой профессиональной нормой.

1. Продвинутый промптинг

Просто задавать нейросети вопросы недостаточно. Важно объяснять контекст, определять роль ИИ, предоставлять исходные данные, обозначать ограничения и критерии хорошего результата. Уверенный пользователь должен уметь последовательно направлять модель и добиваться нужного результата. 

Представьте, что вам нужно подготовить письмо клиенту. Можно попросить нейросеть просто «написать письмо» — и получить абстрактный текст. А можно указать, кто адресат, какая цель у сообщения, какой тон нужен, что обязательно стоит упомянуть, а чего лучше избегать. В первом случае, скорее всего, придётся заново объяснять задачу или переписывать письмо самостоятельно. Во втором останется проверить факты и немного отредактировать черновик.

2. Критическое мышление

Нейросеть за секунды выдаёт ответ, но предупреждает, что он может содержать ошибки. Например, рандомные цифры, несуществующие исследования или устаревшие сведения. Поэтому ещё один востребованный навык — не принимать результат на веру. Специалист должен уметь отделять факты от предположений, находить первоисточники, перепроверять расчёты и замечать, где ИИ потерял контекст задачи.

Проверять всё подряд тоже не обязательно — важнее понимать, где цена ошибки особенно высока. Если нейросеть подготовила письмо, достаточно внимательно перечитать текст. Если привела статистику, сослалась на исследование или сделала расчёты, лучше найти первоисточник и убедиться, что данные верны. В конечном счёте за результат отвечает человек, а не модель. 

3. Автоматизация повторяющихся задач

Нейросеть может структурировать заметки после встречи, подготовить шаблоны писем, распределить обращения по категориям, собрать черновик отчёта или помочь обработать большой массив однотипной информации. Если вы умеете находить такие задачи и передавать их ИИ, вас вполне можно назвать королём делегирования — работодатели это ценят.

Чтобы понять, что ещё можно автоматизировать, вспомните свои рабочие процессы. Наверняка среди них есть действия, которые приходится повторять изо дня в день. Их автоматизация освободит время для задач, где нужны опыт и экспертность.

4. Создание и настройка ИИ-агентов

Обычная нейросеть отвечает на отдельный запрос, а ИИ-агент может выполнить целую цепочку действий: собрать информацию, проанализировать её, подготовить результат и передать его в другой сервис. От специалиста требуется умение описать сценарий, разбить большую задачу на этапы, настроить взаимодействие инструментов и предусмотреть ситуации, в которых система должна обратиться к человеку.

Для этого необязательно становиться разработчиком. Многие сценарии можно собрать в готовых сервисах, связав нейросеть с таблицами, документами, почтой или корпоративной базой знаний. Например, HR может настроить агента, который сортирует резюме, приглашает подходящих кандидатов на интервью и готовит письма с обратной связью. А дизайнер — поручить ему собрать информацию о конкурентах, выделить общие визуальные приёмы и подготовить материалы для презентации.

5. Адаптивность в работе с ИИ

Нейросети развиваются настолько быстро, что универсальной инструкции на все случаи не существует. Поэтому работодатели ценят специалистов, которые готовы осваивать новые инструменты, пробовать разные подходы и быстро перестраивать привычные процессы.

Это не значит, что нужно изучать каждый новый сервис сразу после релиза. Гораздо полезнее регулярно тестировать инструменты на своих задачах, сравнивать результаты и забирать в копилку удачные приёмы. Так постепенно станет понятно, какая нейросеть лучше подходит для поиска идей, какая — для анализа информации, а где быстрее и надёжнее справиться без ИИ.