Cilvēciskais vājais posms: kāpēc prasmes ir reālais mākslīgā intelekta ekonomikas dzinējspēks

2026. gada pirmajos mēnešos korporatīvais stāsts par mākslīgo intelektu (MI) ir piedzīvojis fundamentālas pārmaiņas. Izmisīgu eksperimentu ēra, kad uzņēmumi steidzās integrēt jebkuru pieejamo lielo valodas modeli (LLM), ir pāraugusi nosvērtas pārdomu fāzē. Organizācijām izvērtējot savas bilances, ir izveidojusies skaidra likumsakarība: plaisu starp MI līderiem un atpalicējiem nenosaka viņu skaitļošanas klasteru lielums, bet gan viņu darbinieku prasmes.

Mēs esam sasnieguši punktu, kurā programmatūra bieži vien ir spējīgāka par darba plūsmām, kuras tai būtu jāuzlabo. Šī neatbilstība ir "cilvēciskais vājais posms", un tās atrisināšana ir kļuvusi par vissvarīgāko investīciju desmitgades vidus ekonomikai.

Produktivitātes J-līkne

Ekonomisti bieži runā par "produktivitātes J-līkni". Kad parādās transformējoša tehnoloģija, piemēram, elektrība vai internets, produktivitāte bieži vien samazinās vai stagnē, pirms tā sāk strauji augt. Tas notiek tāpēc, ka uzņēmumiem ir jāpārkārto viss darba veids, lai pielāgotos jaunajam rīkam.

2026. gadā mēs redzam, kā tas izpaužas ar MI. Vienkārši nodrošinot darbiniekam piekļuvi sarežģītai aģentu darba plūsmai, automātiski netiek iegūts par 20% lielāks rezultāts. Faktiski bez atbilstošām prasmēm tas var izraisīt "ēnu darbu" — laiku, kas pavadīts, labojot MI halucinācijas vai pārvaldot slikti automatizētus uzdevumus. J-līknes augšupejošā kustība sākas tikai tad, kad darbaspēks attīsta intuīciju, lai zinātu, kad paļauties uz MI un kad piemērot cilvēka uzraudzību.

Vairāk nekā uzvedņu inženierija: MI orķestrēšanas uzplaukums

Pirms diviem gadiem "uzvedņu inženierija" (prompt engineering) tika reklamēta kā nākotnes obligātā prasme. Šodien šāds uzskats šķiet novecojis. Tā kā modeļi ir kļuvuši labāki nodomu un konteksta izpratnē, uzvedņu rakstīšanas tehniskais akts ir kļuvis par ikdienišķu preci.

Tā vietā tirgus tagad pieprasa MI orķestrēšanu. Tā ir spēja izstrādāt daudzpakāpju procesus, kuros MI aģenti un cilvēki nemanāmi nodod uzdevumus viens otram. Tas prasa sistēmiskās domāšanas, nozares zināšanu un datu pratības apvienojumu. Piemēram, mārketinga vadītājs 2026. gadā ne tikai lūdz MI "uzrakstīt kampaņu". Viņam jāspēj revidēt datus, kas baro modeli, novērtēt rezultāta ētisko ietekmi un integrēt MI radošos ieteikumus plašākā stratēģiskā ietvarā.

Prasmju trūkuma cena

Prasmju trūkuma finansiālās sekas kļūst neiespējami ignorēt. Jaunākie nozares ziņojumi liecina, ka gandrīz 60% uzņēmumu MI projektu pašlaik ir apstājušies vai darbojas nepietiekami efektīvi. Galvenais iemesls, ko min tehnoloģiju direktori (CTO), nav tehniska kļūme, bet gan iekšējās kompetences trūkums pārejas vadīšanai.

Ja darbiniekiem trūkst MI pratības, viņi mēdz iedalīties divās bīstamās nometnēs: pārlieku uzticīgie un skeptiķi. Pārlieku uzticīgie deleģē kritisko domāšanu mašīnai, kas noved pie dārgām kļūdām un kaitējuma zīmola reputācijai. Skeptiķi pilnībā ignorē rīkus, neizmantojot efektivitātes pieauguma iespējas. Abas grupas liecina par apmācības trūkumu, nevis pašas tehnoloģijas neveiksmi.

Kā MI pārveido darba devēju pieprasījumu

Darba tirgus uz šo realitāti ir reaģējis ar pavērsienu pretī "noturīgām prasmēm". Lai gan tehniskās programmēšanas prasmes joprojām ir vērtīgas, darba devēji arvien vairāk prioritizē:

• Kritiskā izvērtēšana: spēja pārbaudīt faktus un verificēt mašīnas ģenerēto loģiku.
• Starpdisciplinārā sintēze: atziņu apvienošana no dažādām jomām, kuras MI varētu uztvert izolēti.
• Emocionālā inteliģence: projekta cilvēcisko elementu — empātijas, sarunu vešanas un vadības — pārvaldība, ko MI nevar aizstāt.

Mēs redzam virzību uz darba "kentaura" modeli, kurā veiksmīgākie profesionāļi ir tie, kuri ir iemācījušies auļot kopā ar mašīnu, nevis sacensties ar to.

Ceļa karte investīcijām prasmēs

Uzņēmumiem, kas vēlas mainīt situāciju, turpmākais ceļš prasa vairāk nekā tikai vienreizēju semināru. Tas prasa ilgtspējīgu mācīšanās kultūru. Lūk, kā vadītāji 2026. gadā veiksmīgi pārvar šo plaisu:

1. Auditējiet darba plūsmu, nevis amatu: tā vietā, lai mēģinātu padarīt amata nosaukumu "drošu pret MI", aplūkojiet konkrētus uzdevumus. Identificējiet, kuri uzdevumi ir piemēroti papildināšanai, un apmāciet darbiniekus tieši šīm saskares vietām.
2. Iekšējās mobilitātes programmas: tā vietā, lai algotu dārgus ārējos MI konsultantus, vadošie uzņēmumi pārkvalificē savus nozares ekspertus. Bieži vien ir vieglāk iemācīt pieredzējušam grāmatvedim lietot MI, nekā iemācīt MI ekspertam tiesu grāmatvedības nianses.
3. Atalgojiet eksperimentēšanu: izveidojiet "smilšu kastes" vidi, kurā darbinieki var droši kļūdīties. Ja darbinieki baidīsies, ka MI kļūda maksās viņiem darbu, viņi nekad neattīstīs prasmes, kas nepieciešamas tā efektīvai izmantošanai.
4. Nepārtraukta mikromācīšanās: MI attīstās pārāk ātri ikgadējiem apmācību cikliem. Veiksmīgas organizācijas savos grafikos iekļauj 15 minūšu iknedēļas atjauninājumus, lai neatpaliktu no modeļu uzlabojumiem un jaunu rīku iespējām.

Secinājumi

Dodoties tālāk 2026. gadā, konkurētspējas priekšrocība "MI esamība" izzūd. Tas kļūst par pakalpojumu, kas ir tikpat izplatīts kā ātrgaitas internets vai teksta apstrāde. Reālā konkurētspējas priekšrocība tagad slēpjas cilvēciskajā slānī. Investīcijas prasmēs nav tikai personāla vadības iniciatīva; tās ir fundamentāls izaugsmes dzinējspēks MI laikmetā. Uzņēmumi, kas uzplauks, būs tie, kuri sapratīs, ka visviedākais MI elementos ir cilvēks, kas to izmanto.

Avoti

• World Economic Forum: The Future of Jobs Report
• McKinsey & Company: The Economic Potential of Generative AI
• LinkedIn Learning: 2025 Workplace Learning Report
• MIT Sloan Management Review: The AI Productivity Paradox