По данным WEF Future of Jobs Report 2025, к 2030 году 39% ключевых навыков на рынке труда изменятся или устареют. В Казахстане масштаб изменений тоже будет значительным: по данным Министерства труда РК, к 2035 году ИИ повлияет на 44% всех профессий, или примерно на 4 млн работников.
Это не означает, что почти половина профессий исчезнет. Скорее внутри каждой профессии изменится набор задач: часть работы возьмут на себя алгоритмы, а ценность других навыков, наоборот, вырастет.
Поэтому главный вопрос уже не в том, сможет ли ИИ выполнять работу человека. Гораздо полезнее спросить: какие способности будут становиться ценнее по мере того, как технологии берут на себя всё больше рутинных задач?

‍

Что говорят исследования по ИИ-навыкам?

‍

Несколько крупных международных исследований смотрят на будущее работы с разных сторон, но приходят к похожему выводу: преимущество получают специалисты, которые соединяют технологическую грамотность с мышлением, коммуникацией и способностью принимать решения.

‍

1. World Economic Forum: технических навыков недостаточно

‍

В числе наиболее быстро растущих навыков к 2030 году World Economic Forum называет аналитическое мышление, устойчивость и адаптивность, лидерство и социальное влияние, креативное мышление, мотивацию и самосознание, любопытство и обучение на протяжении всей жизни, технологическую грамотность, эмпатию и активное слушание, взаимодействие и командную работу, а также управление талантами.
7 из 10 навыков в этом списке не являются техническими. Они связаны с тем, как человек думает, взаимодействует с другими и адаптируется к изменениям.

‍

2. McKinsey: чем сложнее человеческое суждение, тем труднее его автоматизировать

‍

McKinsey Global Institute выделяет четыре большие группы навыков будущего: когнитивные, цифровые, межличностные и навыки самоуправления.
К первым относятся комплексное решение проблем и критическое мышление, ко вторым - работа с данными и технологиями, к третьим - эмпатия и коммуникация, к четвертым - устойчивость и способность адаптироваться.
По прогнозам McKinsey, к 2030 году спрос на когнитивные навыки высокого порядка вырастет на 8%, на межличностные - на 22%, а на физические навыки снизится на 14%.
Общий принцип довольно простой: чем больше работа требует интерпретации, контекста и человеческого суждения, тем сложнее полностью передать её алгоритму.

‍

3. OECD: ИИ автоматизирует задачи, а не профессии целиком

‍

OECD Skills Outlook предлагает важный способ смотреть на автоматизацию: профессия состоит из множества разных задач, и ИИ воздействует на них по-разному.
В одной и той же работе часть процессов может быть автоматизирована, а другая часть, наоборот, станет важнее. Особенно это касается работы с неопределенностью, сложными решениями, переговорами и ситуациями, где недостаточно просто применить известный алгоритм.
Поэтому линия разделения проходит не столько между «профессиями будущего» и «профессиями прошлого», сколько внутри каждой профессии - между рутиной и задачами, требующими суждения.

‍

4. IMF: выигрывают специалисты с гибридным набором навыков

‍

IMF Staff Discussion Note 2026 также показывает двойной эффект ИИ: технологии могут вытеснять часть рутинной работы, но одновременно создавать новые высококвалифицированные роли.
Среди растущих направлений - продвинутые IT-компетенции, гибридные бизнес-роли и новые социально-административные функции.
Главное преимущество получают специалисты, которые умеют соединять технологические инструменты с пониманием бизнеса, людей и контекста.

‍

Пять групп навыков, которые становятся особенно важными

‍

1. Работа с людьми в условиях неопределенности

‍

Эмпатия, активное слушание, эмоциональный интеллект, переговоры и урегулирование конфликтов становятся особенно важными там, где нет одного очевидно правильного ответа. Алгоритм может обработать историю клиента, найти похожие случаи и предложить стандартное решение. Но реальная ситуация часто выходит за пределы данных.
‍

Представим человека, который обращается в банк после тяжелой личной ситуации. Формально его запрос можно свести к набору параметров. Но понять интонацию, контекст, эмоциональное состояние и предложить решение, которое будет не только эффективным, но и уместным, намного сложнее. Именно здесь человеческое взаимодействие остаётся ключевой частью работы.

‍

2. Комплексное суждение при неполной информации

‍

ИИ особенно силён там, где уже есть данные, понятные критерии и достаточно примеров, но многие важные решения принимаются именно тогда, когда информации недостаточно. Стоит ли запускать продукт сейчас или ждать? Как действовать во время репутационного кризиса? Какой риск допустим? Что важнее в конкретной ситуации: скорость, качество или доверие?
‍

Такие задачи встречаются в управлении, предпринимательстве, медицине, политике и коммуникациях. Здесь мало получить несколько вариантов от ИИ. Нужно понимать последствия, расставлять приоритеты и брать ответственность за выбор.

‍

3. Этическое мышление и работа с ценностями

‍

ИИ способен оптимизировать решение под заданный критерий. Но вопрос о том, какой критерий вообще должен быть главным, остаётся человеческим. Самое эффективное решение не всегда является самым справедливым. Самое прибыльное - не всегда самым ответственным. Самое быстрое - не всегда самым безопасным.
‍

Поэтому по мере распространения ИИ растёт значение людей, способных работать с этическими дилеммами, общественными последствиями и конкурирующими ценностями. Технологии могут помочь увидеть варианты. Ответственность за выбор между ними остаётся у человека.

‍

4. Творчество: не производство контента, а постановка новой задачи

‍

Генеративный ИИ уже умеет создавать изображения, тексты, музыку, код и видео. Поэтому само умение «что-то произвести» становится менее редким. Ценность смещается в другую сторону: придумать, что вообще стоит создавать.
‍

Сильное творчество начинается не с формы, а с вопроса. Как посмотреть на знакомую проблему иначе? Как соединить две области, которые раньше никто не соединял? Как заметить возможность, для которой еще нет готового запроса? ИИ хорошо работает с существующими паттернами. Человеку всё чаще принадлежит роль того, кто решает, какой паттерн стоит нарушить. Эту же мысль сформулировала председатель правления Halyk Bank Умут Шаяхметова на гостевой лекции в inVision U: «Нам нужны те, кто готов бросить вызов технологиям».

‍

5. Способность постоянно учиться и перестраиваться

‍

Возможно, самый универсальный навык будущего - способность быстро осваивать новое и так же быстро отказываться от подходов, которые перестали работать. По данным WEF, 63% работодателей называют разрыв в навыках главным барьером для трансформации бизнеса.
Это означает, что ценность специалиста всё меньше определяется одним набором знаний, полученным в начале карьеры. Гораздо важнее способность несколько раз за профессиональную жизнь осваивать новые инструменты, роли и способы мышления.
‍

В мире быстрых технологических изменений выигрывает не тот, кто однажды выучил «правильный» навык. Выигрывает тот, кто умеет учиться снова.

‍

Что это меняет в образовании?

‍

Если рынок труда меняется настолько быстро, университету недостаточно просто добавить курс по ИИ в существующую программу.
Технологическая грамотность действительно необходима. Но сама по себе она быстро устаревает. Конкретный инструмент, язык программирования или платформа могут измениться ещё до выпуска студента.
Поэтому образование должно одновременно развивать две группы компетенций: умение работать с технологиями и умение делать то, что технологии не могут взять на себя полностью.
‍
Именно вокруг этой логики строится образовательная модель inVision U. Здесь задача не в том, чтобы готовить студентов к одной конкретной версии рынка труда. Задача - дать им инструменты, которые помогут перестраиваться вместе с ним.

‍

Не конкурировать с ИИ, а уметь работать там, где он меняет правила

‍

Исследования WEF, McKinsey, OECD и IMF показывают похожую картину: будущее принадлежит не исключительно «техническим» или исключительно «гуманитарным» специалистам. Наиболее устойчивыми становятся гибридные профессионалы - люди, которые понимают технологии, но умеют делать то, что требует человеческого суждения: работать с людьми, принимать сложные решения, создавать новое и постоянно учиться.
‍

Правильный вопрос поэтому звучит не «какую профессию ИИ никогда не заменит?». Таких гарантий становится всё меньше.
Лучше спросить: каким специалистом нужно стать, чтобы оставаться ценным при любом следующем технологическом сдвиге?
Именно к этому миру inVision U и готовит студентов: не к одному набору инструментов, а к способности осваивать следующие.

‍

info@invisionu.education | +7 771 070 73 70
Кампус: Алматы, ул. Каныша Сатпаева, 22/1, территория Satbayev University.

‍