Доброе понедельничное утро!Тут подвезли
очередную попытку сформулировать, к чему нужно готовиться в связи с тем, что роботы заберут вашу работу (с).
Тем, кто дочитает статью до конца и увидит, где работает и чем занимается автор, станет понятно, почему статья так концентрируется на технологиях. Но, помимо кучи объектов для вдумчивого гуглинга, ради наличия которых авто слегка пожертвовал сюжетной интригой, в статье прослеживается хорошая логика того, о чем стоит думать при прокачивании навыков на будущее.
Во-первых, технологии как таковые никто не отменял. Поскольку пресловутая сингулярность скорее всего будет похожа не на всемогущую сеть Skynet из Терминатора, которая восстала против человечества, а на здоровый стимпанковский Франкенштейн-паровоз, который постоянно ломается и толком не работает без вмешательства человека, то понадобится довольно большое количество людей, которые этот самый «паровоз» настраивают, администрируют, «кормят» данными и так далее. Технологии будут меняться довольно быстро, и поэтому большинство из этих людей окажется в ситуации очень высокой конкуренции, связанной с необходимостью постоянно обновлять специализированные знания и навыки.
В большинстве остальных профессий, которые сейчас проглядывают сквозь туман в хрустальном шаре футурологов, эти самые технологии явным образом тоже есть. Но видны они не только для людей, которые с этими технологиями будут работать непосредственно (например, администратор сетей на блокчейне), но в первую очередь для тех, чью профессию, не относящуюся к технологиям напрямую, они изменят до неузнаваемости (например, юристы в области робототехники, или ИТ-медики). Отдельно стоит поговорить про тех, чьи профессии точно исчезнут – например, профессия нотариуса однозначно будет вытеснена мегатрендом под названием «устранение посредников», одним из проявлений которого как раз являются сети на блокчейне.
Стоит почитать и про то, кто такой data scientist, и почему эта профессия не про данные как таковые, а про то, где их взять и где искать ответы. К вопросу о том, почему так сложно найти дата-сайентистов в HR – людей, способных хотя бы приблизительно разбираться в том, где хранятся данные, знающих HR и обладающих способностью ставить задачи, практически нет – и сколько питонистов и Rщиков не готовь, таких зверей просто так не вырастишь.
Ну и отдельно про богему, которая точно никуда не денется, просто начнет использовать новые технологии в творчестве – с помощью тех самых людей, которые будут эти самые технологии делать руками. Поэтому отдавая ребенка в чисто математическую школу без приличной подготовки в этой вашей гуманитарщине и искусстве, на всякий случай будьте готовы к тому, что лет черед двадцать он станет программировать машину для сортировки речной гальки и выкладывания ее особым узором, которую придумал неоднозначный персонаж в шарфе и берете. Но, как говорится, чем бы дитя не тешилось.