Какие навыки хотят видеть в сотрудниках компании прорывних отраслей

Технологические тренды включают: развитие автономных ИИ-агентов; общее развитие ИИ, включая генеративный и аналитический ИИ; технологии производства специализированных чипов для ИИ-тренировки, инференса, памяти, сетей передачи данных; новые сетевые технологии (Advanced connectivity); гибридные облачные решения; AR/VR; кибербезопасность; квантовые вычисления, автономную робототехнику; автономные транспортные средства; биотехнологии, генную инженерию, синтетическую биологию; спутники, ракеты, космические системы связи и слежения, межпланетную инфраструктуру; возобновляемую энергию, батареи, зеленые технологии.

Отчет также включает в себя оценку потребностей в рабочей силе/STEM талантах для развития этих трендов. McKinsey подошел к оценке талантов следующим образом:

Спрос на таланты: они сначала проанализировали частоту (в %) указания тех или иных навыков, которые компании указывают в своих постах, и показали топ-7 навыков в открытых вакансиях в области тренда, проранжированные от наиболее востребованных к менее востребованным. Количество объявлений о вакансиях получено из собственной Платформы организационных данных McKinsey, которая хранит лицензированные обезличенные данные из публично доступных профессиональных профилей и объявлений о работе. Данные преимущественно собраны из англоязычных стран.

Предложение талантов: а затем посмотрели, как много людей указывают эти навыки в своих резюме, и посчитали, насколько предложение кадров соответствует спросу. Если навыки часто упоминаются в объявлениях, но редко в резюме, это сигнал о дефиците талантов. Так McKinsey построил своего рода карту «разрыва талантов» для каждого тренда: где не хватает специалистов и какие именно навыки нужно развивать.

На основе отчета McK я быстро создал вот такую простую табличку, которая включает в себя:

а) все тренды;

б) топ 3 Tech skills required в каждом из трендов;

в) наличие таких skills у талантов (в % в резюме на позиции в этих отраслях);

г) навык, который наименее представлен в резюме (показан зеленым в предпоследнем столбце) — то есть здесь самый большой разрыв талантов сейчас;

д) навык, который больше всего представлен в резюме (красный цвет в последнем столбце) — здесь перенасыщение людей, которые указали эти навыки при подаче на вакансии в той или иной отрасли.

Я также раскрасил Tech Talent availability:

• если вы видите зеленый цвет в ячейке Excel, то этот навык сейчас в большом нереализованном спросе в этой трендовой отрасли;
• желтый цвет показывает умеренный гэп в талантах, который все равно нужно закрывать;
• оранжевый и красный цвета показывают, что при поиске работы в этой отрасли у вас будет много конкурентов, которые также указали такой же навык, которым вы владеете.

Мне кажется, эта табличка позволяет сделать / визуализировать несколько интересных выводов:

1. Есть универсальные навыки, которые открывают доступ к различным отраслям: знание Python (открывает двери в Agentic AI, AI, Semiconductors, Cloud, Robotics, Quantum), Machine learning (востребован в AI, Agentic AI, Robotics, Bioengineering), общие знания ИИ (Immersive, Quantum, Cybersecurity). Вообще И И — универсальная технология общего назначения, которая востребована сейчас почти в каждой отрасли и бизнес-функции.

2. Есть сферы/тренды, в которых точно есть дефицит талантов — Quantum tech, Immersive reality, Advanced connectivity, Green tech. Наверное, это перспективные отрасли для обучения с точки зрения пока низкой конкуренции талантов.

3. Понимание, как работать с AWS, знание 5G технологий, GPU среди самых дефицитных навыков в отчете в отдельных отраслях. Они имеют <20% охвата в резюме, при этом входят в топ потребностей рынка.

4. В то же время есть навыки, в которых уже достаточно высокая конкуренция, а соответственно вам не будут платить много за ваши уникальные знания: Java, Linux, Prompt Engineering, C++, Data analysis.

5. Также есть отрасли, в которых наверняка начинают искать других специалистов: например, на Bioengineering подается очень много биологов (что понятно); также как на Robotics и Space technologies — специалистов в Manufacturing. Но таких специалистов там уже значительно больше, чем вакансий.

6. Навыки, которые многие люди указывают в отдельных отраслях:

• в биоинженерии — Data analysis (если вы хотите развиваться в этой области, то лучше как минимум указывать биостатистику — таких специалистов еще не так много);
• если хотите заниматься Mobility или Self driving cars, то знайте, что в то время, когда Fleet management все еще востребован для компаний типа Tesla или Waymo, таких специалистов также очень много. Лучше развивать навыки в сфере UX для автономных девайсов.
• для Cybersecurity — риск-менеджеров или Blockchain специалистов тоже уже много, лучше развиваться в сфере Incident response протоколов или Threat intelligence.

Один из ключевых советов в отчете McKinsey — обращать внимание не только на отдельные технологические тренды, но и на их комбинаторную силу. Я также думаю, что именно на пересечении технологий рождаются самые большие прорывы.

Думаю, что студентам STEM специальностей стоит выбирать обучение тем навыкам, которые пока редко встречаются в резюме, но имеют стабильный спрос на рынке с учетом технологических трендов.

Для профессионалов же стратегия может заключаться в комбинировании своих уже имеющихся навыков с теми, которые сейчас в дефиците, чтобы оставаться конкурентоспособными в новых отраслях в будущем.

Читайте также: Завершение эпохи ChatGPT: впереди — ИИ, который учится сам

А университетам и образовательным программам, наверное, пришло время обновить карикулумы в соответствии с технотрендами и целевым образом закрывать «узкие места» на рынке талантов, которые уже четко обозначены, а также начинать строить междисциплинарные программы.

Автор:

Заместитель исполнительного директора Рашкован Владислав

Международный валютный фонд