Искать работу поможет нейросеть

Искать работу поможет нейросеть

Ученые выяснили, как коронавирус повлиял на рынок труда

Неожиданное влияние пандемии COVID-19 на экономику выявили российские ученые. Вопреки прогнозам пессимистов, внезапно изменивший мир «коронакризис» может вовсе не убить сферы труда и образования, а пустить их по совершенно новому уникальному вектору. Исследователи утверждают: совсем скоро процесс поиска работы изменится до неузнаваемости. Главным хедхантером и помощником в подборе вакансии мечты станет искусственный интеллект, который сможет прогнозировать потребности работодателей на годы вперед и менять прогноз в режиме онлайн, если изменятся обстоятельства.

Фото: pixabay.com

Российские ученые представили новую модель планирования динамики рынка труда, основанную на предвидении. Результаты исследования опубликованы в декабрьском номере журнала Futures. Авторы, экономисты Артур Биджиев и Александр Снегирев, уверены, что в ближайшем будущем границы между системой образования и работодателями сотрутся. На их месте будет сформирована новая единая экосистема, которая будет работать по принципу подготовки именно тех кадров, которые реально нужны не просто в определенном секторе экономике, а на конкретном рабочем месте.

На первый взгляд модель может напоминать советскую систему планов на очередную пятилетку. Но на деле это вовсе не так, поясняет один из авторов исследования Артур Биджиев.

— У стандартной системы планирования скорость реакции — пять лет. Но, например, если специалист IT-сферы выпал из жизни хотя бы на три месяца, например, заболел, он на 60-70 процентов «устаревает» и теряет востребованность на рынке труда, — говорит Артур Биджиев, — При грубом планировании спрос и предложение зачастую не сходятся в одной точке. Всякий раз, когда они не сошлись, мы получаем людей, которые не могут работать по профессии.

Сегодняшнюю систему подготовки кадров как нельзя лучше описывает фраза черной королевы из сказки Льюиса Кэррола: «У нас приходится бежать со всех ног, только чтобы остаться на прежнем месте. А чтобы попасть куда-то еще, бежать надо вдвое быстрее». Ученые сетуют, что вузы готовят вовсе не тех специалистов, которые реально необходимы работодателям. Едва успев взять в руки заветный диплом, новоиспеченный юрист, архитектор или айтишник оказывается уже чем-то вроде устаревшей версии компьютерной программы. То есть пока бедолагу учили профессора по утвержденным Минобрнауки программам, потребности работодателей успели убежать далеко вперед.

— Если вузы выпустили пять миллионов юристов, а по специальности из них устроились на работу только полтора миллиона, мы получаем три с половиной миллиона человек с низким уровнем жизни. Это ведет к девальвации отдельных профессий и системы высшего образования в целом. Люди начинают задумываться, а нужно ли поступать в вуз вообще, если можно пойти в колледж, отучиться на повара и сразу получать высокую зарплату, — говорит Биджиев.

По подсчетам ученых в последние годы, особенно в условиях пандемии коронавируса, рынку труда стала характерна супердинамика: он успевает кардинально поменяться быстрее чем за год.

Отловить эти изменения на старте, чтобы вовремя подстроить под них программы обучения и потоки целевых студентов (кто поедет работать на север, а кто останется в пределах МКАД), на данный момент невозможно. Для этого чиновникам просто не хватает данных. Решить проблему, по мнению ученых, поможет нейросеть.

Благодаря особому программному алгоритму машина научится строить прогнозы и предвидеть, специалисты каких профессий будут востребованы через год, пять лет и даже через неделю. Для этого системе понадобятся огромные массивы данных. Они должны поступать непрерывным потоком в режиме онлайн. Пищей для ума станет информация, которую, как надеются ученые, будут передавать сами работодатели и вузы. В результате нейросеть сама выстроит план подготовки кадров. Причем не для страны вообще — в этом выгодное отличие новой модели от нынешних «дорожных карт» или сборников профессий будущего. В основе системы предвидения будут лежать реальные запросы конкретных компаний, производственных комплексов, агропромышленных холдингов, оборонных предприятий или транспорта. В результате университеты смогут подтянуть свои учебные программы, чтобы выпускать по-настоящему востребованных специалистов, которым не придется забыть о желанной профессии и встать за кассу в фастфуд-кафе. 

Более того, такая нейросеть сможет выстраивать планы не только для конкретных отраслей экономики, но и для отдельных территорий. К примеру, она сможет подсказать, что именно должен уметь и знать инженер-строитель дорог в Краснодарском крае или врач-стоматолог в Забайкалье.

Польза от такой системы будет не только для чиновников, но и для  бизнеса и простых работников. По задумке авторов исследования, машина сможет выстроить человеку индивидуальную траекторию карьерного роста. Программа выступит в роли личного кадровика-консультанта и подскажет именно того работодателя, который лучше всего подойдет конкретному сотруднику и заплатит ему самую высокую зарплату. 

Источник

Похожие записи