Два человеческих качества, которые пока не в силах заменить ИИ
Работодатели по всему миру продолжают пересматривать требования к кандидатам на фоне стремительного развития искусственного интеллекта. Автоматизировать можно все больше процессов, но есть черты, которые остаются критически важными именно для людей. Директор по персоналу Canva Дженни Роджерсон уверена: как минимум два качества по‑прежнему остаются вне зоны досягаемости ИИ - искреннее любопытство и готовность выходить за рамки формальных обязанностей.
Эти идеи она озвучила на конференции New Employer Brand Summit в Нью‑Йорке, подчеркнув, что указанные качества становятся определяющими при найме независимо от должности, отдела или стажа кандидата. По её словам, сегодня работодателей интересует не только то, что человек умеет сейчас, но и то, как он будет развиваться завтра и насколько способен адаптироваться к изменениям.
Почему любопытство стало базовой компетенцией
Роджерсон называет любознательность фундаментальным человеческим качеством, которое особенно ценится в эпоху постоянной трансформации. В условиях, когда инструменты, технологии и бизнес‑процессы обновляются почти непрерывно, простое следование инструкциям перестаёт быть достаточным.
Работодателям нужны сотрудники, которые:
- задают вопросы, а не просто выполняют поручения;
- стремятся понять, как и почему работают инструменты, а не только "где нажать";
- самостоятельно ищут информацию о новых технологиях, включая решения на базе ИИ;
- видят изменения не как угрозу, а как возможность научиться чему‑то новому.
Особенно это заметно в контексте искусственного интеллекта: чтобы эффективно использовать ИИ‑инструменты, мало уметь ввести запрос. Важно разбираться в их возможностях и ограничениях, экспериментировать с форматами задач, тестировать разные подходы и делать выводы. Эту исследовательскую установку, по словам Роджерсон, не получится навязать извне - она идёт из внутренней мотивации человека.
Инициативность как маркер зрелости и ценности сотрудника
Второе качество, на котором делает акцент руководитель Canva, - инициативность, или готовность выходить за пределы своего узкого функционала. Речь идёт о людях, которые не ограничиваются строчкой в должностной инструкции, а берут на себя дополнительную ответственность, когда это необходимо для результата команды или компании.
Роджерсон приводит конкретные проявления такой позиции:
- получение дополнительных сертификатов и прохождение курсов без прямого указания руководства;
- освоение смежных навыков, которые помогают лучше понимать бизнес целиком, а не только свою зону;
- участие в проектах за пределами прямой специализации - например, сотрудник из маркетинга помогает команде продукта или наоборот;
- предложение новых идей и решений, даже если это не входило в изначальный план.
Такие сотрудники, по её словам, становятся драйверами изменений. Именно они первыми пробуют новые инструменты, предлагают экспериментальные подходы, помогают остальным адаптироваться. ИИ может выдавать рекомендации на основе данных, но инициатива - это про выбор: взять ли на себя риск, пойти ли в неизвестное, взять ли ответственность за результат.
Контекст: как Canva сама перестраивается под ИИ
Позиция Роджерсон особенно показательна с учётом того, как активно Canva внедряет искусственный интеллект в собственную работу. Компания за последние годы фактически переходит от образа "платформы для дизайна" к формату полноценной AI‑компании. Одним из ключевых шагов стало крупное обновление Canva AI 2.0, которое расширило набор генеративных инструментов для пользователей.
При этом трансформация затронула не только продукт, но и внутренние процессы. В компании регулярно проводят специальные обучающие недели, полностью посвящённые работе с ИИ. В это время сотрудники разных отделов могут тестировать новые нейросетевые инструменты, пробовать встроить их в свои задачи и делиться находками с коллегами.
По словам представителей Canva, именно человеческое любопытство и стремление "пощупать новое" стало решающим фактором успешного внедрения этих технологий. Там, где сотрудники открыты экспериментам и не боятся осваивать непривычные подходы, ИИ быстрее становится реальным помощником, а не модным, но бесполезным приложением.
Почему технические навыки уже не главная "валюта"
Роджерсон не утверждает, что "хардовые" навыки потеряли актуальность. Напротив, базовая профессиональная компетентность остаётся обязательным условием. Однако в эпоху ИИ меняется баланс: многие технические знания можно относительно быстро получить или актуализировать с помощью курсов, тренажёров, тех же нейросетей и внутренних программ обучения.
В то же время:
- невозможно за пару недель "установить" человеку настоящее любопытство;
- трудно формально обучить инициативности, если человек изначально предпочитает строго ограничиваться минимальным набором задач;
- мотивация развиваться и брать на себя больше ответственности не возникает только из‑за чек‑листа или регламента.
Именно поэтому при прочих равных работодатели всё чаще смотрят не только на резюме и портфолио, но и на поведенческие проявления кандидата: какие вопросы он задаёт на собеседовании, как рассказывает о предыдущем опыте, был ли инициатором изменений или просто исполнял поставленные задачи.
Как соискателю показать свой потенциал в эпоху ИИ
На фоне таких сдвигов меняется и стратегия самих кандидатов. Чтобы выделиться среди претендентов, важно не просто перечислить знакомые технологии и программы, а продемонстрировать те самые качества, которые сложнее всего автоматизировать.
Это можно сделать через:
- описания реальных кейсов, где вы сами инициировали изменения или запуск проекта;
- примеры ситуаций, в которых вы осваивали новые инструменты (в том числе ИИ) и улучшали с их помощью процессы;
- рассказ о том, как вы самостоятельно углубляли компетенции: курсы, сертификаты, пет‑проекты, участие во внутренних инициативах;
- акцент на том, какие вопросы вы себе задавали и к каким выводам пришли.
Резюме и сопроводительные письма в этом контексте должны работать не только как перечень навыков, но и как демонстрация подхода к работе: насколько вы готовы учиться, исследовать и брать на себя ответственность.
Как развивать любопытство и инициативность самостоятельно
Хотя Роджерсон говорит, что эти качества трудно "встроить" искусственно, человек может сознательно создать условия для их роста. Практически это выглядит так:
- Привычка задавать дополнительные вопросы к любой задаче: зачем это нужно, какой конечный эффект, как это делалось раньше, можно ли улучшить.
- Регулярное время для самообучения: даже 1-2 часа в неделю на изучение новых инструментов, эксперименты с ИИ‑сервисами, чтение профессиональных материалов.
- Участие в смежных проектах внутри компании - как волонтёр или эксперт, готовый помочь.
- Инициативные мини‑проекты: пилотный запуск нового подхода, тест гипотезы, автоматизация рутины в своей зоне ответственности.
Такие шаги постепенно формируют репутацию человека, который не ждёт указаний, а движет изменения сам. Для работодателя это сигнал, что перед ним не просто исполнитель, а партнёр в развитии бизнеса.
Почему именно эти качества сложно передать ИИ
Современные модели искусственного интеллекта уже умеют генерировать тексты, код, изображения, анализировать данные и помогать в принятии решений. Но их работа строится на обработке массивов информации и предсказании наиболее вероятных вариантов. Подлинное человеческое любопытство включает в себя не только поиск ответов, но и выбор нестандартных вопросов, которые ещё никто не сформулировал.
Аналогично с инициативой: ИИ может подсказать оптимальное действие на основе статистики, но решение "пойти против шаблона", осознанно взять на себя риск, выступить с непопулярной идеей или взять дополнительную ответственность за команду - это область человеческого выбора и ценностей. Именно эти элементы работодатели и стремятся сохранить в командах, усиливая их за счёт технологий, а не заменяя.
Баланс: человек плюс ИИ, а не человек против ИИ
Опыт Canva показывает, что компании, ориентирующиеся на будущее, смотрят не в сторону тотальной замены людей алгоритмами, а к модели сотрудничества. ИИ берёт на себя рутину, помогает ускорить и упростить сложные операции, расширяет творческие возможности. Люди при этом сохраняют ключевую роль: задают направление, принимают непредсказуемые решения, ищут новые смыслы и формируют культуру.
В этой модели особенно ценны сотрудники, которые умеют:
- быстро осваивать новые инструменты, в том числе ИИ‑сервисы;
- критически осмысливать результаты, которые даёт машина;
- предлагать новые сценарии применения технологий;
- вдохновлять коллег пробовать и не бояться ошибок.
И именно поэтому, по оценке Роджерсон, любопытство и инициативность ещё долго будут оставаться теми человеческими качествами, которым нет полноценной замены в мире искусственного интеллекта - независимо от того, насколько быстро он развивается.
