Прокопеня Виктор Михайлович: не учитесь кодировать, учитесь науке о данных

В Лондоне прекрасно сочетаются мировая финансовая индустрия и развивающийся сектор стартапов, что ставит его в идеальное положение для того, чтобы возглавить следующую волну технологических инноваций, завершая переход к экономике знаний. Однако эта позиция может оказаться под угрозой, поскольку рост технологического сектора идет от приложений и платформ к более сложным системам, от машинного обучения до больших данных, что требует совершенно иных навыков.

Обзор Kalifa 2021 выявил серьезные опасения по поводу нехватки квалифицированных кадров в Великобритании, что может повлиять на позицию Великобритании как лидера в области технологий и финтеха.

В моем собственном секторе, финтех, во время пандемии произошла небольшая трансформация. Такие технологии, как машинное обучение в сфере потребительского кредитования, сыграли решающую роль, поскольку банковские услуги впервые стали почти полностью дистанционными. Автоматизированная поддержка клиентов, предиктивная аналитика, экономически эффективное принятие решений - все эти обновления стали возможны благодаря развитию передовых технологий, для разработки и внедрения которых требуется квалифицированная рабочая сила. Эти инновации опираются на системы, способные быстро усваивать глобальные знания, чтобы адаптировать свои настройки к местным потребностям.

В Обзоре Kalifa 2021 подчеркивается четкая связь между доступом к обучению и успешным ростом бизнеса, особенно в сфере финтеха. Как серийный основатель компаний в Великобритании и за рубежом, я знаю, как трудно бывает создать команду с правильным балансом навыков. Однако проблема, с которой мы часто сталкиваемся, заключается в том, что правительствам трудно сформировать кадры, которые предвосхищают потребности будущего. Политические деятели в развитых странах давно признали, что мы переходим от индустриальной экономики к экономике знаний, но проблема заключается в том, чтобы предсказать, какие навыки потребуются для этого перехода.

Недавно правительство подверглось критике за рекламную кампанию, призывающую способных детей развивать технические навыки. В ней была показана девочка, надевающая балетные туфли, под заголовком "Следующая работа Фатимы может быть в киберпространстве (она просто еще не знает об этом)". Критики утверждали, что мы не должны пренебрегать искусством ради более "экономически полезных" навыков. Однако меня поразил вопрос: что именно представляют собой "кибернетические" навыки, и откуда мы знаем, что они будут полезны через десять лет?

Мое образование связано с финансами, но программирование и так называемые "технические навыки" были тем, чем я занимался на стороне. Я был одним из первых студентов, прошедших продвинутый курс машинного обучения Andrew Ng из Стэнфордского университета на платформе Coursera. С тех пор на курс записалось более четырех миллионов пользователей. Онлайн-курсы могут дополнять традиционное образование, позволяя людям делать шаги в своей карьере и адаптироваться к меняющимся условиям.

В этом есть урок для экономики в целом и стратегии развития навыков в Великобритании. В экономике знаний, основанной на трансформационных технологиях, быстрые изменения могут быстро привести к устареванию навыков и опыта. Это означает, что для всех профессий будет полезно постоянное обучение, реагирование на меняющиеся условия путем развития новых навыков.

Помните Фатиму и ее балетные туфли? В рамках недавнего проекта Google совместно с лондонским хореографом Уэйном МакГрегором работал над проектом по машинному обучению танцев под названием "Живой архив". Если она хочет продвинуться в балете, возможно, ей действительно стоит "научиться писать код". Поскольку новые технологии будут пронизывать экономику знаний, даже тем, кто обладает высокой квалификацией в другой области, потребуется определенное знакомство с технологиями, стимулирующими изменения.

Если стратегия развития навыков в Великобритании должна соответствовать высоким ожиданиям экономики знаний, основанной на технологиях, то все передовое обучение и образование должно включать в себя технологический элемент. Дети должны получить базовые навыки в области математики, решения проблем и компьютерной грамотности. Технологии должны пронизывать все школьные программы - от искусства и драмы до истории и изучения языков.

Конечно, не все навыки можно вырастить на родине. Финтех привлекает в Лондон таланты со всего мира. По оценкам, более 40% сотрудников финтеха в Великобритании составляют иностранцы. Мы не можем позволить себе потерять их и должны продолжать их привлекать. Чем более развит международный рынок высококвалифицированной рабочей силы, тем больше Великобритания может позволить себе рисковать в своей собственной стратегии развития навыков. Высококвалифицированные специалисты из Великобритании смогут лучше найти работу, а британский бизнес сможет найти работников с навыками, необходимыми им в будущем. Чтобы такой рынок работал, к иммиграционной политике следует относиться с осторожностью.

Технологический и финтех-сектор Великобритании ждет светлое будущее. Однако Обзор Kalifa 2021 прав, когда говорит, что "положительные прогнозы роста находятся под угрозой из-за потенциального дефицита навыков. Барьеры охватывают как нехватку навыков внутри страны, так и необходимость беспрепятственного доступа к иностранным талантам". Чтобы устранить эти барьеры, мы должны убедиться, что следующее поколение технических специалистов - это не только программисты, но и эксперты в целом ряде различных областей, работающие в разных сферах экономики и обладающие гибкостью для приобретения новых навыков.

О Викторе Прокопеня

Прокопеня Виктор Михайлович - технологический предприниматель и венчурный инвестор. Он основал компанию Viaden Media, а после ее продажи запустил инвестиционную компанию VP Capital, которая в настоящее время владеет несколькими технологическими предприятиями, включая финтех-компанию Capital.com и криптовалютную биржу Currency.com. Юрист, программист, доктор делового администрирования в области поведенческой экономики в Швейцарской школе бизнеса SBS, Виктор интересуется разработкой искусственного интеллекта, машинным обучением, компьютерным зрением.