Пока все спорят, кого ИИ оставит без работы, Валентина Бронер, руководительница ML-направления Школы анализа данных «Яндекса», готовит топовых специалистов, которые создают и развивают эту технологию. Она не разделяет иллюзий о всемогуществе нейросетей: за важными ответами идет сначала к себе, а не к алгоритмам — и точно знает, что ИИ-агенты умеют не только помогать, но и жульничать.
Поговорили c Валей о том, как вовремя уйти со стабильной работы ради любимого дела, почему разработчики все чаще думают как продуктовые менеджеры и что помогает оставаться человеком и справляться с выгоранием в эпоху быстрых перемен.
Это действительно очень своеобразный коктейль, который как раз и позволяет двигаться вперед. Смотри: с одной стороны, математическая база дает мне возможность погружаться в контент, разбираться в технических деталях.
С другой — преподавательский и мой собственный студенческий опыт позволяют вовремя встать на место и тех и других, понять их боли. Ведь если разобраться, основная причина любого конфликта в образовании — это чьи-то незакрытые потребности. Понимание этих дефицитов, зачастую скрытых, помогает либо вообще избегать острых углов, либо эффективно их сглаживать.
Что касается менеджерского опыта, он помогает мэтчить разные стороны процесса и брать на себя ответственность за сложные решения, которые классический преподаватель обычно не принимает. Например, расставить приоритеты, закрыть неактуальный курс или, наоборот, оперативно открыть новый. Так что каждая из этих ролей важна, на моей текущей позиции они именно обогащают друг друга.
Вообще, иногда задумываюсь, как правильно называть свою работу: формально понятия вроде «академический менеджер» еще нет, это очень специфический, пока слабо зафиксированный набор компетенций.
Наверное, тут проще всего объяснить на двух примерах из практики. Первый — это организация внутренних встреч для студентов вроде дней открытых дверей или больших организационных собраний. Чисто технически все похоже на классический менеджмент: тайминг, площадка, логистика. Но, в отличие от классических событий, где часто на первом плане оказываются динамика и внешняя картинка, в академической среде все держится на содержании. Задача тут — не просто развлечь аудиторию, а за один вечер разобрать глубинные тревоги студентов, разложить по полочкам учебный процесс и дать чистую пользу. То есть это умение балансировать между формой и сутью.
Второе — это эмпатия. Самый большой блок моей работы завязан на общении со студентами и с преподавателями. Чтобы координировать сотни амбициозных людей, процессы внутри обучения обязаны быть прозрачными, жесткими и стандартизированными. Без дедлайнов и правил система масштабирования просто рухнет. При этом у каждого бывают свои форс-мажоры, выгорания и кризисы.
Настоящий профессионализм академического менеджера — уметь выстроить систему, но вовремя увидеть исключение из правил, остаться чутким и при необходимости пересобрать траекторию под конкретного человека.
Знаешь, недавно я как раз участвовала в публичном диалоге на тему, существует ли талант. Мнения у всех разошлись. Ведь часто талант понимают как природные данные. Но в нашей сфере мы регулярно видим результат упорного труда и тоже принимаем его за талант. Или, наоборот, из-за этого ярлыка можем не заметить скрытые задатки человека.
Я бы предпочла слово «талант» вообще не использовать. Мой опыт показывает, что маркер приложенных усилий в итоге самый важный
Если говорить о том, как на практике разглядеть сильного студента, то проще всего это сделать, конечно, при очном общении, когда ты в постоянном контакте. Тут есть вполне классический показатель — пресловутые «горящие глаза». Но и онлайн это возможно.
Во-первых, смотрю на активность. Ты сразу видишь студентов, которые стремятся сделать чуть больше, чем базово требуется по программе. И делают они это не ради оценки, а потому, что им искренне интересно разобраться максимально глубоко. Второй фактор — содержательные, небанальные вопросы. То есть человек не просто спрашивает ради галочки, он подумал и осознал тему.
Бывает, и довольно часто. Их распознать чуть сложнее, но выдает то, на чем они концентрируются. У нас с университетом «Сириус» есть интенсив: ребята в командах работают над воспроизведением результатов научных статей, которые в какой-то момент изменили тренды в ML. На смене один из студентов просто ходил и очень внимательно всех слушал. Он ничего особо не говорил, никак не заявлял о себе, но было видно, что ему крайне любопытно, что делают соседние команды, он внимательно за всеми наблюдал, изучал рабочий процесс и результаты.
Надо сказать, тихое любопытство очень обращает на себя внимание. У меня нет специальной книжечки, конечно, но на подкорке такие ребята фиксируются. Потом я к ним аккуратно захожу с предложениями — стажировками или темами для дипломов — и смотрю на реакцию
Иногда их буквально за руку привожу к нужному специалисту. И когда получается идеально смэтчить студента и ментора, а студент еще потом и говорит, что это лучший в мире руководитель, я понимаю: моя задача выполнена.
Только в ШАД двухгодичное обучение в прошлом году закончили 315 студентов. А всего с 2007 года наша школа подготовила для индустрии больше 2 тыс. профессионалов. Плюс мы касаемся огромного количества студентов из разных вузов, поскольку активно работаем с классическими учебными заведениями: это и Вышка, и Физтех, и ИТМО, и СПбГУ.
Моя личная позиция в том, что ШАД — это уже давно история не только про сложное образование в области ИИ. Уникальные курсы и экспертиза у нас действительно основа, но ценнее всего оказаться внутри комьюнити, в этой тусовке.
Фраза «найти единомышленников» заезженная, но здесь она подходит максимально. Это среда, где ты растешь, развиваешься, запускаешь стартапы и пишешь статьи вместе с людьми, близкими по духу.
Когда я работала в Томском государственном университете, мой коллега, доктор психологических наук, сказал мне интересную вещь: ребенку для полноценного роста личности нужно, чтобы его окружали минимум 11 значимых взрослых. Через них он видит разные картины мира и разные паттерны реакций. В образовании аналогия очень похожая. Тебе нужны разные преподаватели с разными подходами и разные студенты рядом. Кто-то станет другом, кто-то — компаньоном, кто-то просто пройдет мимо, но все равно оставит след.
И внутри ШАД эта преемственность чувствуется очень сильно. Это работает как спираль: ребята учатся на первом курсе, выпускаются, уходят в индустрию, а через несколько лет возвращаются к нам уже со своими идеями, новыми курсами или помогают проводить вступительные испытания. Этот круговорот и делает школу уникальной.
Факт в том, что не наши выпускники ищут работу, а работа ищет их, даже когда рынок труда штормит. Мы выпускаем ребят с глубочайшей, фундаментальной подготовкой, они максимально востребованы в топовых технологических компаниях как в России, так и по всему миру.
Согласно внутренним исследованиям «Яндекса», каждый четвертый наш выпускник всерьез занимается наукой, а каждый шестой через некоторое время запускает собственный бизнес или технологический стартап. Отличный пример — Анна Вероника Дорогуш с Recraft
Часто от наших студентов я слышу истории в духе: «Я случайно услышал доклад профессора Н. и понял, что мне нужно на Физтех» или «Моя школьная учительница по информатике увидела мой интерес к программированию и начала со мной дополнительно заниматься». То есть в этих рассказах почти всегда фигурирует личность, которая направила в нужный момент в нужном направлении. К сожалению, не всегда такой человек может найтись.
Плюс мешает иллюзия, что можно отучиться один раз и этого хватит.
Мы живем во время, когда совершенствовать навыки нужно всю жизнь. Выигрывают только гибкие умы, готовые непрерывно дообучаться
На самом деле не сильно-то все и изменилось. Преподавательское мастерство — умение методологически разложить материал и адаптироваться под аудиторию — остается таковым, несмотря ни на что. Другое дело, что просто классно рассказывать один и тот же материал сейчас вообще недостаточно. В нашей области скорость развития технологий такая, что тебе нужно постоянно дорабатывать контент под современность.
И тут важно не терять мотивацию, потому что нам в ШАД буквально для каждой новой итерации обучения приходится обновлять от 20 до 100% материалов курса! Это огромная нагрузка, нужно постоянно чувствовать тренды и держать баланс между фундаментальной базой и самым острием индустрии.
Это большой, пока еще подвисший вопрос, над которым сейчас думают все. Как дальше учить? Как проверять знания? Вернуться исключительно к устному формату или разрешить пользоваться ИИ-агентами на каждом этапе?
В ШАД постоянно тестируем разные гипотезы, у нас есть внутреннее разделение. Есть курсы, где использовать ИИ круто и полезно: передать нейросети рутину, генерацию кусков кода, но при этом управлять процессом. Это ведь правда ускоряет работу. Я и сама использую нейросети для рутинных задач — например, когда нужно собрать информацию из разных источников и заполнить какую-нибудь муторную табличку.
Но есть области, где применение ИИ просто обесценивает результат обучения. Там, где нужно суперглубокое понимание, где студент обязан пройти весь путь от а до я сам. Иначе использование нейросети просто сведет работу его собственного мозга к нулю. В учебе не все стоит упрощать.
Прямо ужасно раздражает! Да, ты можешь с помощью агентов быстренько собрать работающий прототип для стартапа, и он будет как-то функционировать. Но от прототипа до рабочего решения — огромный путь.
ИИ уже отлично решает узкие задачи, но все еще недостаточно хорошо кодит с точки зрения архитектуры и читаемости — поддерживать чисто агентский код тяжело. К тому же агенты хитрят: они всегда пытаются обойти ограничения задачи по кратчайшему пути. Например, говоришь агенту: «Напиши код, который пройдет такой-то тест». Агент при этом может поправить тест, а не код, чтобы нарисовать успешный результат!
В общем, выдачу ИИ нужно проверять, думать о безопасности систем и о многом другом. Для этого критически нужен человек, который знает программирование изнутри, умеет заметить ошибку и проконтролировать процесс. Так что тейк о том, что айтишная база больше не нужна, — это опасная иллюзия.
Нет, абсолютно не кажется. Если вспомнить промышленную революцию и автоматизацию производства, конвейер тоже пугал людей. Да, многим пришлось переориентироваться, но продуктивность производства выросла колоссально, и в итоге сейчас без этого жизнь представить невозможно.
Я вижу траекторию так: ИИ‑программирование и вайбкодинг станут некоторой условной базой, калькулятором нашего времени. При этом роль самого разработчика качественно переопределится. Станет критически важным продуктовое мышление
Врачу нужно будет проанализировать большой объем данных для исследования — он с помощью ИИ соберет нужную модель. Бухгалтеру нужно упростить себе жизнь — он настроит систему под себя.
А вот программистам, которые раньше просто получали задачу от руководителя и реализовывали ее, придется разбираться: «А какую проблему бизнеса решает эта задача? Для кого мы это делаем и почему именно так?» Разработчик станет кем-то вроде продакт-менеджера с глубоким знанием кода, который контролирует своих стажеров-агентов. Скорость выполнения задач вырастет, останется больше времени на смыслы — и это очень круто.
Я бы смотрела на это не через противопоставление университетов и компаний, а через то, как правильно устроить их сотрудничество. Индустрия и университеты — это две абсолютно разные сущности, два параллельных социальных института, у них разные задачи. Заменить друг друга они не могут, да и не нужно — мы прекрасно работаем в связке.
Университет в идеальной картине дает человеку простор знаний, критическое мышление и формирование личности. Прекрасный пример — структура «МагоЛего» в магистратуре Вышки, где, помимо профильных предметов, ты можешь изучать астрономию или дизайн. Это потрясающе расширяет кругозор.
Индустрия же — это про практику, про жизнь. Современному академическому образованию в одиночку крайне сложно оперативно почувствовать внешний запрос рынка и быстро в ответ запустить новые актуальные курсы. Крупные компании здесь как раз помогают, у нас достаточное количество данных и ресурсов.
Вопрос очень сложный и важный. Этическая сторона ИИ сегодня — это не просто абстрактные разговоры о добре и зле. Это абсолютно осязаемые вещи: безопасность персональных данных, надежность работы алгоритмов, авторство результатов генеративных моделей.
По сути, основы этики с ИИ не поменялись: нести добро, не распространять ложь, не вредить другим — все это осталось прежним. Просто способов для обмана стало больше, а информация — заметнее, поэтому все чувствуется острее. Плюс границы ответственности размываются
Вот кто автор сгенерированного контента: тот, кто написал промпт, или модель, которая обучалась на всем интернете? Кто ответственен за решения, принятые агентом: разработчик, провайдер, пользователь?
Делать отдельный семинар чисто про мораль сложно, потому что все, что касается этичности, очень легко сводится в холивар — у людей часто расходятся даже базовые понятия. Но обязательно даем студентам информацию про надежность систем, безопасность данных и очень не хотим, чтобы технологии использовались против человека.
Кстати, у студентов ШАД есть свой четкий кодекс чести, который ребята подписывают, поступая в школу. Это правила о том, как мы общаемся друг с другом и как мы живем. Это устав нашего монастыря, если хочешь.
Да, и довольно рано. На старших курсах университета я работала экономистом на одном небольшом наукоемком предприятии в родном Томске. Все получалось, был понятный карьерный трек, можно было расти. Но я не чувствовала драйва — ни от самого процесса, ни от результатов. Пришло четкое понимание, что это совсем не то, чем хочу заниматься в жизни. В итоге я просто уволилась и пошла в аспирантуру к чудесному наставнику, на математический факультет того же университета.
В моменте для людей снаружи это выглядело как абсолютно неграмотный, даже глупый шаг — добровольно уйти со стабильной работы неизвестно куда. Но я тогда сделала осознанную ставку на свое любимое занятие — решать интересные задачи. И ни разу в жизни об этом решении не пожалела.
Самым сложным было уйти из университета в Томске — я там какое-то время преподавала. У меня произошло сильное внутреннее разочарование, разрушение ценностей, а катализатором стала пандемия. Читать лекции и говорить в «черный экран» Zoom было невероятно сложно и неприятно. В этот период вообще не было обратной связи. Никакой. Студенты просто сидели с выключенными экранами. Я же физически не могла проводить занятия кое-как, тратила много сил, а взамен получала тишину.
После этого поняла, что больше не хочу преподавать в классическом формате, мне нужна другая роль. Полгода я была на паузе, а потом пришла в ШАД. Для меня это стало новой точкой отсчета.
В образовании ведь какое главное мерило успеха? Если благодаря твоей работе жизнь хотя бы одного человека стала лучше, значит, все случилось успешно и правильно. В ШАД я это снова почувствовала
Я очень люблю свою работу, поэтому слово «жертва» мне в этом контексте совсем не нравится. Да, я инвестирую в работу много времени, но вижу результат своих вложений и не могу не радоваться этому.
Мне кажется, люди часто путают истинное выгорание с усталостью или отсутствием мотивации. У меня такое тоже случалось
Сейчас оставаться в форме помогают физические упражнения и способность осознавать потребности организма. А еще я пытаюсь научиться отключаться от задач, когда мне это нужно для восстановления. Этот навык у меня пока еще в процессе. (улыбается)
Вот инфошум, пожалуй, самое сложное, с чем я сталкиваюсь. Поток огромный. Тут работает только жесткая приоритизация: на первое место нужно ставить себя и свое здоровье, потом близких, потом рабочие задачи и так далее. Если эта иерархия не нарушается, с шумом можно справляться.
Когда случается перегруз, я просто блокирую лишнее в голове: не удаляюсь из чатов, но на время мьючу какой-то набор информационных каналов, где мое присутствие и быстрый ответ не так уж и значимы. Оставляю включенными только обязательные рабочие чаты.
Из того, что никогда не мьючу, потому что это для души, — Telegram-канал моей знакомой «Винишко под книжку». Она рассказывает про литературу (а я очень люблю читать!) и иногда рекомендует вино под конкретное произведение
Я прекрасно помню времена, когда мы перематывали аудиокассеты обычным карандашом. Это был целый ритуал! Здорово, конечно, что сейчас достаточно ввести нужную песню в поисковую строку приложения — мне нравится реальность, в которой мы живем. Но все-таки так важно делать что-то руками за пределами экранов. Чувствовать себя умом и физически здесь и сейчас.
В общем, мои хобби максимально аналоговые — это не только чтение художественной литературы, но и рукоделие: вышивка, рисование, плетение. Кстати, любовь к книгам мне привил отец: у него была большая домашняя библиотека, он выдавал мне книги в строгой последовательности, а потом мы обязательно садились и подробно обсуждали прочитанное.
Что касается рукоделия, это отличный способ переключиться с размышлений на манипуляции руками. Правда, на вышивку крестом мне не хватает терпения: если ошибся в схеме, приходится распускать большой готовый кусочек, это меня раздражает. Поэтому вышиваю исключительно гладью — она гораздо более терпима к мелким нюансам, ведь хобби для меня — это не про совершенство, а про то, чтобы с удовольствием провести время.
А еще у меня есть большая мечта — найти раритетный деревянный стул или стол и попробовать самой его восстановить. Никогда этого не делала, но очень хочется.
Все очень сильно зависит от человека.
Главный совет: не нужно слепо бежать за тем, что в медиа называют актуальным и перспективным. Это путь к быстрому разочарованию. Куда важнее прийти к тому, к чему лежит душа.
Если говорить про технологии, то подросткам логичнее осваивать то, что сейчас крайне сложно автоматизировать и передать агентам, — идти туда, где нейросети нужно жестко контролировать. Например, классический фронтенд, на мой взгляд, постепенно сольется с направлением дизайна или продукта... Надежнее изучать глубокую базу.
Кстати, мне кажется, из меня со временем получится неплохой профориентолог! (смеется)
Мне повезло: в моем окружении на работе и в жизни очень много глубоко думающих людей, которые постоянно штурмуют самые сложные, неразрешенные вопросы. Поэтому у меня, наверное, сильно смещенная выборка — мне кажется, что обсуждается абсолютно все.
И все же выделю два фундаментальных вызова, над которыми нам всем нужно думать больше. Первый, вполне практический: как эффективно учить и учиться в мире, где большую часть заданий за секунды решает ИИ? Второй вопрос скорее философский: что вообще такое образование в XXI веке — быстрая профессиональная подготовка под конкретный навык компании или нечто гораздо более широкое?
Абсолютно не боюсь. Я убежденный ИИ-оптимист: буду искренне рада, если нейросети заберут горы рутинных, скучных задач. Человеку все равно всегда будет нужен человек. Да и образование как социальный институт никуда не исчезнет, оно просто трансформируется, станет качественно другим.
Ну а если этот фантастический сценарий все-таки наступит и у меня освободится куча времени, первым делом возьму очень длинный, заслуженный отпуск. Отреставрирую-таки свой старый стул. А потом с огромным удовольствием снова пойду учиться чему-то абсолютно новому.
Попасть в роль студента, сидеть на лекциях и открывать целый мир — это потрясающее чувство, которое я бы очень хотела прожить снова
