Прежде всего, стоит отметить, что многие традиционные навыки, которые раньше были основой для успешной карьеры, становятся менее значительными из-за воздействия интеллектуальных систем. Например, в сферах, связанных с обработкой данных, машинное обучение и алгоритмы предиктивной аналитики начинают выполнять задачи намного быстрее и эффективнее, чем это могли бы сделать люди. Умение работать с таблицами и составлять отчеты в Excel, когда-то считавшееся обязательным, сегодня уже не гарантирует профессиональный успех. Проблема заключается в том, что многие аналитические функции теперь автоматизированы, и люди, не осваивающие новые инструменты и методы анализа, рискуют оказаться за пределами профессии.
Кроме того, устаревают навыки, связанные с обслуживанием клиентов, особенно в контексте рутинных взаимодействий. Автоматизированные системы и чат-боты, основанные на искусственном интеллекте, способны справляться с большинством запросов клиентов на уровне, который когда-то требовал присутствия человека. Этот процесс не только увеличивает скорость реакции на запрос, но и снижает необходимость в большом количестве сотрудников для поддержки клиентов. В результате работники, не обучающиеся современным методам общения и управления клиентами, могут столкнуться с дефицитом рабочих мест в своей области.
К числу отчасти устаревающих навыков также следует отнести базовые знания программирования. С учетом распространения визуального программирования и низкокодовых инструментов, работающих на основе искусственного интеллекта, многим специалистам уже не нужно углубленное знание сложных языков программирования. Например, использование платформ с низким и нулевым кодированием позволяет пользователям создавать сложные приложения без необходимости погружаться в код. Так, человек, который не обновляет свои знания о новом программном обеспечении и функционале, рискует стать ненужным для потенциальных работодателей.
Следует обратить внимание на изменения в области управления проектами. Ранее значимыми были навыки, связанные с жесткой иерархией и строго структурированными методами, такими как каскадная модель. Однако с появлением гибких методик, таких как Agile и Scrum, многие из этих конкретных навыков теряют свою значимость. Необходимость быстрой адаптации и постоянной готовности к изменениям требует от менеджеров проектов не только знания новых методик, но и умения интегрировать в команду автоматизированные решения, которые иногда даже позволяют обходиться без человеческого вмешательства на многих этапах.