Генеративний AI трансформує не лише бізнес, а й саме розуміння людських навичок. Він пише тексти, генерує код, структурує дані, і дедалі частіше приймає рішення. Водночас ця хвиля автоматизації не знецінює людину, а робить її ще більш відповідальною за те, що лишається поза межами алгоритму.
У світі, де технічна експертиза дедалі більше делегується машинам, на перший план виходить здатність працювати з невизначеністю, бачити зв’язки між системами, приймати етичні рішення, адаптуватися і навчатися щодня. Це не “м’які навички”, як їх звикли називати. Це - фундамент майбутнього лідерства.
Про те, які компетенції залишаються незамінними навіть у реальності повної цифровізації, розповідає AI-стратегиня Марина Камишева - українська інженерка з досвідом роботи в міжнародних компаніях, де AI вже давно не майбутнє, а щоденна практика.
Не що знати, а як думати: нова ієрархія навичок
“Найбільш критичним стало не знання фреймворків чи синтаксису, а мислення архітектора, - пояснює Марина. - Це здатність об’єднувати інструменти, бачити, як системи взаємодіють, і будувати на цьому рішення.”
На прикладі своїх проєктів вона демонструє, як інженерний підхід перетворюється на стратегічний. У компаніях LegalMation, Sosivio та SearchSmartly Марина не просто писала код, а перебудовувала структуру AI-модулів, проєктувала інтерфейси, які адаптуються до користувача і навчають самі по собі.
Це мислення, що не зосереджене на фрагментах, а оперує цілими системами - від UX до API, від ролі команди до поведінки клієнта.
Мова взаєморозуміння - ключ до багатокультурного лідерства
Ще однією критичною навичкою є комунікація. У глобальному середовищі, де команди розподілені між континентами, саме здатність зрозуміло і точно передати ідею є тим, що визначає ефективність.
“Я навчилась адаптувати комунікацію під різні культури, спрощувати складне для нетехнічних команд, і брати на себе ініціативу - навіть коли не було чіткого технічного завдання”, - розповідає фахівчиня.
Цей досвід вона трансформувала у принцип: не ускладнювати, а перекладати. AI-проєкти, у яких вона брала участь, демонструють, як технічне можна зробити інтуїтивним завдяки мові, архітектурі та логіці.
Етика вибору - як навчитись делегувати, але не втратити контроль
Автоматизація піднімає і питання меж. Що можна довірити машині? А що - лишається винятково людською відповідальністю?
“Етика - це розуміння, де закінчується автоматизація і починається вибір, - каже Марина. - Я часто пояснюю командам: AI не вирішує, він пропонує. Остаточне рішення завжди лишається за нами”.
Саме тому вона вважає критичною навичкою не просто делегування, а вміння відстежити наслідки, переосмислити межі й взяти на себе відповідальність за фінальний крок.
Адаптивність і мікронавчання - нова дисципліна майбутнього
Зміни - це нова константа. Технології, фреймворки, ринки - все оновлюється щодня. Виживають не ті, хто знає “усе”, а ті, хто здатен вчитись швидко і регулярно.
Марина називає це “мікронавчанням”: звичка щодня досліджувати нові патерни, ідеї, рішення. Вона впроваджувала це і в своїх командах шляхом менторства, code review, створення продуктів, які навчають самі по собі.
Інтерфейси, які вона проєктує, містять AI-підказки, інтуїтивну логіку і зворотний зв’язок - як для новачків, так і для просунутих користувачів.
Коли машина пише код, а людина - зміст
У звіті McKinsey про продуктивний потенціал генеративного AI наголошено: автоматизація - це лише інструмент, і справжнє зростання залежить від того, як людина вбудує її в свою структуру мислення. Саме ті, хто здатен поєднати архітектуру технологій із баченням розвитку, формуватимуть наступну економіку.
Марина Камишева - одна з тих фахівчинь, які не бояться делегувати машинами рутину, бо знають, що цінність людського інтелекту полягає у мисленні, у зв’язках, у відповідальності. У здатності бачити не лише “як зробити”, а й “навіщо саме так”.
