Как в эпоху ИИ поменялись требования к стажерам?

Представьте себе офисное здание будущего. В холле — эскалатор. Но он не движется. Еще вчера карьера молодого специалиста напоминала подъем на эскалаторе: заходишь на нижнюю ступень (сбор данных, подготовка шаблонов, первичная аналитика) и, пока выполняешь скучную рутину, медленно едешь вверх, изучая «кухню» бизнеса и набираясь опыта. Сегодня искусственный интеллект (ИИ) делает эту рутину за секунды. Как теперь забираться наверх?

Мы опросили топ-экспертов рынка (RusPartners, Т2, «Магнит», Сбер) и проанализировали мировые тренды. Добро пожаловать в эпоху, где стажер больше не «руки», а важный сотрудник компании.

Конец эпохи «подай-принеси»

Раньше любая стажировка была про исполнение. «Сделай сводку», «собери таблицу», «найди 10 источников». Это был своеобразный обряд посвящения. Как говорит исполнительный директор консалтинговой компании RusPartners Елена Кудряшова, привычная логика стажировок, построенная вокруг исполнения, перестает работать.

“ИИ и автоматизация забрали значительную часть задач, с которых раньше начиналась карьера. Для бизнеса это означает рост эффективности и снижение затрат. Для системы подготовки молодых специалистов — значимый сдвиг в традиционных практиках адаптации и работы со стажерами”, — рассказала ВЕДам Кудряшова.

ИИ не просто ускоряет процессы, он берет на себя рутину. В международных банках и консалтинге нейросети уже пишут черновики и проводят первичный анализ. А например, в «Магните» разработан корпоративный GPT, который создает коды и работает с таблицами, освобождая время для креатива.

От «делать» к «решать»

Все опрошенные эксперты сходятся в одном – цель стажировки меняется принципиально. Анна Овчинникова, директор по привлечению талантов в Сбере, формулирует это так: происходит переход от исполнения к управлению задачей.

Как это выглядит на практике? Будущий стажер не сидит в Excel шесть часов. Он получает от ИИ уже готовый дашборд с аномалиями.

Раньше поручения от начальника стажеру выглядели примерно так: «Посчитай мне конверсию за март».

Сейчас: «Почему ИИ показал всплеск трафика в регионе Х? Какую гипотезу мы проверим?»

Стажер учится задавать правильные вопросы и проверять «машину». Вячеслав Гришин, руководитель департамента по работе с учебными заведениями и развитию молодежных программ Т2, подчеркивает, что творческая часть теперь заключается в том, чтобы выбрать из предложенных ИИ идей лучшую и упаковать её в нарратив.

“Стажер будет подключаться к задаче уже на этапе интерпретации: проверять гипотезы, сопоставлять данные с бизнес-контекстом, оценивать риски и предлагать варианты дальнейших действий. Творческая и стратегическая часть работы стажера должна будет обязательно включать критическую оценку выводов ИИ, доработку решений и добавление неочевидных идей”, — объяснил ВЕДам Гришин.

В Сбере считают, что ценностью становится способность критически осмыслить результат. Ведь нейросети имеют свойство искажать факты. Если стажер слепо доверится алгоритму, он принесет бизнесу убытки, поэтому критическое мышление становится главным софт-скиллом.

Революция в наставничестве

Роль наставника изменилась: из контролера он превратился в коуча и партнера. В Сбере и крупных международных компаниях формат общения стал другим: вместо редких и формальных отчетов теперь практикуют короткие регулярные встречи. На них обсуждают не только прогресс в работе стажера, но и бизнес-логику каждой задачи: почему выбран именно такой подход и какой результат он даст компании.

“Задача стажера смещается в сторону анализа и интерпретации: понять, почему модель дала именно такой результат, какие факторы повлияли на выводы, где возможны искажения и какие риски остаются за пределами расчётов. Обсуждение с наставником превращается не в проверку выполненной работы, а в диалог о смыслах, выводах и дальнейших шагах”, — рассказала ВЕДам Овчинникова.

Но самый интересный тренд — это реверсивный менторинг, когда стажер учит начальника. По данным Randstad, более половины молодых сотрудников уже используют ИИ в работе, а три четверти — в обучении. В международной практике, например в GE и Siemens, это уже норма. Джуниор показывает наставнику, как промптить ChatGPT, а директор учит джуниора видеть бизнес-контекст.

“Важную роль начинает играть обратное наставничество: молодые специалисты нередко лучше владеют инструментами ИИ, и этот опыт необходимо осознанно включать в совместную работу”, — объясняет Овчинникова.

Почему руками трогать полезно

Главный страх всех опрошенных ВЕДами экспертов выражен в вопросе: не превратятся ли умные стажеры в сотрудников, которые понятия не имеют, как работает бизнес?

Директор департамента по подбору и карьерному сопровождению «Магнита» Юлия Савкина отмечает: стажеров осознанно везут в магазины и на склады. Задача — не просто «увидеть полки», а посмотреть на товар как на объект логистики. Благодаря этому будущий специалист сможет создавать решения, которые действительно работают.

“Мы проводим обучающие встречи-тренинги, вводные лекции и стартовое обучение, где знакомим стажёров со структурой компании, внутренними процессами и стратегическими целями. Погружение в бизнес происходит и за счет посещения магазинов всех наших форматов, чтобы быть ближе к потребителю и понимать его потребности. Даже при использовании ИИ понимание «кухни» остаётся обязательным условием профессионального роста”, — отметила ВЕДам Савкина.

Кроме того, компании внедряют быстрые ротации (стажеры меняют отделы через каждые 2-3 недели) , чтобы специалист видел систему целиком, а также практикуют участие в решении текущих задач. В «Яндексе», например, стажеры сразу вливаются в реальные проекты (ML, разработка роботов-гуманоидов).

Как выжить в новом мире?

Эксперты из RusPartners, Т2 и Сбера вывели формулу для стажера 2026 года.

Чтобы тебя не заменили нейросети, нужно делать то, что не умеют они:

1. Работать над конкретными задачами. Компании дают не учебные кейсы, а поручения для достижения реального бизнес-результата.

2. Управлять промптами. Твой рабочий инструмент — это умение общаться с нейросетями. Попросить ИИ сделать правильно — твоя новая профессия.

3. Сохранять человечность. Эмоциональный интеллект и эмпатия, которых нет у GPT, ценятся в компаниях.

Развитие прикладных навыков выводит на первый план фундаментальный вопрос. Елена Кудряшова отмечает, что сегодня речь идет не просто об ускорении карьеры, а о трансформации профессионального старта. Если ИИ берет на себя рутину, стажеру приходится сразу переходить к аналитике. Главный вызов теперь — научить новичка видеть смыслы и логические связи.

И еще один сдвиг, который уже заметен на рынке: для молодых специалистов наличие ИИ-инструментов в компании становится фактором выбора работодателя. Организация, которая запрещает их использование, рискует проиграть конкуренцию за таланты.