Глобальний огляд навичок ШІ від Lightcast: попит на навички штучного інтелекту у світі праці

Інновації та впровадження технологій штучного інтелекту (ШІ) кардинально змінюють світ праці. Однак, як ці зміни відображаються на глобальних ринках праці? Де ці зміни найбільш очевидні? І які наслідки це має для організацій, які намагаються підготувати свою робочу силу до майбутнього? Глобальний огляд навичок ШІ від Lightcast є інтерактивним дослідженням попиту на навички ШІ в різних ринках праці Америки, Європи, Близького Сходу та Азії, щоб відповісти на ці питання. Дослідження стало можливим завдяки використанню таксономії навичок і професій Lightcast, що дозволяє відстежувати нові тенденції на ринку праці до того, як вони з'являться в офіційній статистиці. Три основні висновки:

1. Покращення робочих місць
   ШІ не замінює робочі місця, а доповнює їх. Плануючи робочу силу, готову до майбутнього, очікується, що ШІ стане звичною частиною більшості професій, а на перший план вийдуть стійкі навички, які відіграватимуть ключову роль у підтримці цього процесу.
   
   

2. Нові кар'єрні шляхи
   Навички ШІ відкривають нові кар'єрні можливості. Важливо визначити, які саме навички ШІ допомагають людям просуватися по кар'єрних сходах, щоб адаптувати програми навчання та підвищення кваліфікації для покращення їх трудової мобільності та продуктивності.
   
   

3. Глобальні центри попиту
   США лідирують за попитом на генеративний ШІ. Виявлення глобальних центрів попиту на навички ШІ є важливим для роботодавців, які хочуть зрозуміти, де знаходити або розташовувати свою робочу силу, готову до майбутнього.
   
   

Попит на навички ШІ
Чи зростає попит на ШІ? Здається, він одночасно і зростає, і стабілізується. Після сповільнення попиту в 2023 році, яке частково було спричинене скороченням набору на технічні посади в великих технологічних компаніях, більшість країн відзначили зростання кількості вакансій, що вимагають навичок ШІ у 2024 році. Попит на навички ШІ найбільший у технічних професіях, і в багатьох країнах кількість вакансій, що вимагають цих навичок, значно зросла за останній рік. Три найбільш затребувані навички ШІ на ринку праці: штучний інтелект, машинне навчання та Apache Spark. На четвертому місці — генеративний ШІ, попит на який різко зріс останніми роками.

Основні висновки:

• У період з 2023 по 2024 рік кількість вакансій, що вимагають ШІ, зросла в США на 20%, а у Великій Британії — на 2%.
  
  

• Сінгапур лідирує за попитом на ШІ в 2024 році з 3,2% вакансій, що вимагають ШІ, за ним йдуть Люксембург (2%) і Гонконг (1,9%). У США 1,8% вакансій зазначають необхідність знань ШІ у 2024 році.
  
  

• Штучний інтелект, машинне навчання та Apache Spark — найпоширеніші навички на ринках праці, що аналізуються. Генеративний ШІ займає четверте місце і значно зріс у попиті за останні два роки.
  
  

ШІ та кар'єра
ШІ, і зокрема генеративний ШІ, наразі не забирає робочі місця, а доповнює завдання. Це свідчить про те, що майбутнє буде більше стосуватися того, як використовувати ці нові технології для покращення людської креативності та продуктивності, ніж про те, як справлятися з роботами, що замінюють людей. Це має важливі наслідки для освітніх установ, лідерів громад та роботодавців. Розмова про підготовку робочої сили до майбутнього стає не стільки про зменшення можливих втрат робочих місць, скільки про підвищення кваліфікації людей, навчаючи їх користуватися інструментами ШІ та доповнюючими стійкими навичками (так званими "м'якими навичками"), щоб покращити їх кар'єрну мобільність і продуктивність.

Попит на навички ШІ відрізняється в залежності від країн, регіонів та підприємств. Наприклад, у США попит на навички ШІ найбільший за кількістю вакансій у Каліфорнії, Техасі та Нью-Йорку, але з точки зору частки вакансій, лідирують округ Колумбія, Делавер та Вашингтон. США займають провідну позицію за попитом на генеративний ШІ на глобальному рівні: якщо подивитися на попит на навички генеративного ШІ, то всі 10 найбільших міст з попитом на ці навички знаходяться в США, а приблизно половина з топ-50 міст теж є американськими. Загалом США домінують у попиті на навички ШІ в багатьох технічних і нетехнічних професіях, але Великобританія та Німеччина також відіграють важливу роль у попиті на ці навички.

Основні висновки:

• Округ Колумбія — штат США з найбільшим попитом на вакансії, що вимагають навичок ШІ (4,4%), за ним йдуть Делавер (3,4%) і Вашингтон (3,3%).
  
  

• Попит на навички генеративного ШІ сильно сконцентрований у США: 10 найбільших гарячих точок попиту на ці навички знаходяться в США. США займають половину місць серед топ-50 гарячих точок, за ними йде Німеччина з 5 гарячими точками.
  
  

• США домінують у попиті на навички ШІ в багатьох технічних і нетехнічних професіях, але попит на ці навички також високий у Великій Британії та Німеччині.
  
  

Як було створено Lightcast Global AI Skills Outlook
Для цього дослідження Lightcast використовувала свою велику базу даних вакансій, зібрану з тисяч сайтів з працевлаштування по всьому світу, що дозволяє отримати майже реальний час для аналізу попиту на навички. Використано таксономії Lightcast, які охоплюють понад 32 000 різних термінів навичок, організованих в 32 категорії та 400 підкатегорій, щоб зрозуміти потреби роботодавців.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Alibaba випустила Qwen3 — відкриту модель, що перевершує OpenAI o1 і DeepSeek R1

Команда Qwen китайського технологічного гіганта Alibaba офіційно представила нову лінійку відкритих мультимодальних LLM-моделей Qwen3, які вважаються одними з найпотужніших серед відкритих рішень і майже досягають рівня продуктивності закритих моделей від OpenAI та Google.

У серію Qwen3 увійшли вісім моделей: шість щільних (dense) і дві з архітектурою Mixture-of-Experts (MoE) — тобто таких, що комбінують декілька спеціалізованих підмоделей. При цьому в процесі обробки запиту активуються лише ті "експерти", які найбільш релевантні. Такий підхід популяризував французький стартап Mistral.

Флагманська модель серії — Qwen3-235B-A22B із 235 мільярдами параметрів — за заявою розробників, перевершує відкриту модель R1 від DeepSeek і навіть o1 від OpenAI за результатами незалежних бенчмарків, зокрема ArenaHard (500 складних питань зі сфери програмування й математики). Її результати майже дорівнюють продуктивності новітньої пропрієтарної моделі Google Gemini 2.5-Pro.

Розширене гібридне мислення

Qwen3 спеціально навчена на підтримку так званого гібридного мислення — можливості перемикання між швидкими відповідями та поглибленими, ресурсоємними логічними розв’язаннями (аналогічно серії "о" від OpenAI). Це дозволяє моделі ефективно відповідати на складні запити в галузях науки, математики, інженерії тощо. Підхід гібридного мислення активно досліджується командами Nous Research та іншими AI-гравцями.

Користувачі можуть активувати «режим мислення» через кнопку на сайті Qwen Chat або командами /think чи /no_think під час локального використання або через API. Це дає гнучкість у виборі — від швидких відповідей до глибокого аналізу.

Доступність і розгортання

Моделі Qwen3 доступні на Hugging Face, ModelScope, Kaggle, GitHub, а також через вебінтерфейс Qwen Chat і мобільні застосунки. Всі версії випущені під відкритою ліцензією Apache 2.0, що дозволяє вільне комерційне використання.

Крім моделі MoE (235B з активними 22B і 30B з активними 3B), Qwen3 включає щільні моделі різного масштабу:
Qwen3-32B, 14B, 8B, 4B, 1.7B і 0.6B — гнучкий набір для різних потреб і ресурсів.

Потужна мультимовність

Qwen3 значно розширила мовну підтримку: тепер це 119 мов і діалектів з усього світу. Це відкриває ширші можливості застосування в глобальному масштабі — від локалізованих продуктів до академічних досліджень.

Архітектура та навчання

У порівнянні з попередником Qwen2.5, обсяг навчального корпусу подвоївся — до 36 трильйонів токенів. Джерела включають вебкраулинг, структурування документів (типу PDF) та синтетичні дані, згенеровані попередніми моделями, орієнтованими на математику й програмування.

Навчання проходило в три етапи пре-тренування та чотири етапи пост-тренувального вдосконалення — саме ці кроки дали змогу реалізувати режим гібридного мислення. Навіть базові щільні моделі Qwen3 перевершують або дорівнюють за продуктивністю набагато більшим моделям Qwen2.5.

Інтеграція моделі можлива через популярні фреймворки SGLang та vLLM (сумісні з API OpenAI). Для локального використання підходять Ollama, LMStudio, MLX, llama.cpp, KTransformers. А для реалізації автономних агентів — Qwen-Agent toolkit, що спрощує виклики інструментів.

Коментар від команди

Інженер з команди Qwen, Junyang Lin, повідомив у X (екс-Twitter), що створення Qwen3 вимагало вирішення ряду технічних викликів — від стабілізації RL-навантаження до збереження якості під час масштабування багатомовності та міждисциплінарності. Команда вже готується до наступного кроку — створення агентів зі здатністю до довгострокового планування в реальному середовищі.

Що це означає для бізнесу

Розробники можуть швидко інтегрувати Qwen3 у свої системи, перенаправивши запити з OpenAI-сумісних API — всього за кілька годин. MoE-моделі з 235B (22B активні) забезпечують GPT-4-рівень продуктивності за вартістю, подібною до щільної 20–30B моделі.

Офіційна підтримка LoRA та QLoRA дає змогу тонко налаштовувати модель локально — без передавання конфіденційних даних стороннім серверам.

Варіативність масштабів (від 0.6B до 32B) робить Qwen3 зручною як для прототипування на ноутбуках, так і для запуску на мульти-GPU-кластерах. Запуск моделі локально дозволяє повний контроль над даними, а MoE-архітектура — мінімізує обсяг активних параметрів, зменшуючи ризики атак під час інференсу.

Ліцензія Apache 2.0 — велика перевага: немає юридичних обмежень на використання. Проте компаніям слід окремо оцінити питання експортного контролю та управління ризиками, пов’язані з тим, що модель створена китайським розробником.

Це також посилює конкуренцію між великими AI-гравцями — як у Китаї (DeepSeek, Tencent, ByteDance), так і у США (OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, Meta та інші). Гнучкість і відкритість Qwen3 — очевидна перевага для тих, хто хоче зменшити витрати та мати свободу у виборі інструментів.

Подальші плани

Команда Qwen не вважає Qwen3 просто оновленням. Це крок у напрямку Штучного Загального Інтелекту (AGI) і навіть Штучного Надінтелекту (ASI) — тобто рівня, який перевершує людські можливості.

У планах:

• збільшення обсягів даних і параметрів,
  
  

• розширення підтримки мультимодальності,
  
  

• подовження контекстного вікна,
  
  

• вдосконалення RL-настроювання з урахуванням зворотного зв’язку від середовища.
  
  

Випуск Qwen3 під відкритою ліцензією — це важливий крок до демократизації передових LLM-рішень. Це нові можливості для дослідників, розробників і компаній, які прагнуть створювати інновації на основі штучного інтелекту.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Штучний суперинтелект: наукова фантастика чи справжня загроза для людства?

Розвиток штучного інтелекту (ШІ) ставить питання про його межі. Ідея створення суперинтелектуального ШІ, що перевищить людський інтелект, зараз вже не лише наукова фантастика. Після появи потужних моделей великих мовних моделей (LLM) компаній, як OpenAI та Google, ця тема стала більш актуальною.

Експерти мають різні думки щодо того, коли і чи взагалі може з'явитися "штучний суперинтелект" (ШСІ), але це вже не здається неймовірним. Якщо він з'явиться, його вплив на людство буде величезним.

Що таке штучний суперинтелект?

Дослідження ШІ традиційно зосереджувались на конкретних можливостях, як-от розуміння мови або візуальний аналіз. Однак кінцева мета — створити більш загальну форму інтелекту, яку люди мають. Це було названо штучним загальним інтелектом (ШЗІ).

Декілька дослідників вважають, що з появою фундаментальних моделей, таких як LLM, ШІ здатен пройти випробування, які раніше були доступні лише людині. І коли ШЗІ буде створений, він може розвинути надлюдські можливості практично у всіх областях.

Чи станеться "вибух інтелекту"?

Ідея "вибуху інтелекту", запропонована Ірвінгом Джоном Гудом в 1965 році, передбачає, що коли машини стануть достатньо розумними, вони швидко перевершать людський інтелект. Технологічна сингулярність, описана Рейєм Курцвейлом, передбачає, що такий момент радикально змінить цивілізацію.

Незважаючи на різні прогнози, серед учених є консенсус, що ШСІ може з'явитися до 2047 року, а, можливо, й раніше.

Наслідки ШСІ для людства

ШСІ матиме колосальний вплив. Деякі експерти, зокрема Даніель Халм, вірять, що такі машини можуть вирішити глобальні проблеми, як енергетика та охорона здоров'я, значно знижуючи витрати. Це звільнить людей від тяжкої роботи, але швидка трансформація може призвести до економічних та соціальних потрясінь.

Одним з головних ризиків є те, що нам буде важко контролювати таку технологію. Халм вважає, що ШІ не буде турбуватись про людей, і можливість того, що надзвичайно розумні машини обернуться проти нас, є реальним ризиком.

Що може стати з ШСІ?

Ідеї про те, що ШІ може стати загрозою, часто можна побачити в науковій фантастиці. Проте, як зазначає філософ Нік Бостром, навіть без явної ворожості до людей, неузгодженість з людськими цінностями може призвести до катастрофічних наслідків. У своїй статті він зазначає, що ШІ може, наприклад, прийняти рішення знищити людство, щоб досягти поставленої мети, якщо це не узгоджується з нашими цінностями.

Роктешель зберігає оптимізм і вважає, що якщо ШІ буде розроблений з етичними принципами, ми зможемо уникнути таких ситуацій. Але Халм наголошує, що традиційні методи узгодження неефективні, і потрібно створювати ШІ з вбудованими моральними інстинктами.

Висновки

Поки багато аспектів розвитку ШІ потребують детальнішого дослідження, одне зрозуміло — ми стоїмо на порозі змін, які можуть радикально змінити наше суспільство. Залишається лише питання, чи зможемо ми керувати цією силою та направити її на користь людства.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Працівники використовують ШІ для уникнення осуду колег: чому людський зв'язок на роботі важливий

У міру того як штучний інтелект стає все потужнішим і поширенішим у робочому середовищі, працівники знаходять нові способи використання технологій для підвищення своєї продуктивності.

У звіті Microsoft «2025: Рік народження компанії нового типу» дослідники прагнули з’ясувати, як саме люди застосовують ШІ на роботі. Одне з питань, яке задали 31 000 співробітників із 31 країни, звучало так:
«Упродовж минулого року для яких завдань ви частіше покладалися на ШІ, а не на колегу?» — розповідає Алексія Камбон, директорка дослідницького підрозділу Microsoft.

Виявилося, що працівники частіше звертаються до ШІ, а не до людей, коли йдеться про пошук інформації, аналіз даних, мозкові штурми та креативне мислення.

Наступне логічне питання, яке поставили в Microsoft, було: «Чому?»

Так, багато хто цінує ШІ за цілодобову доступність і потік ідей на вимогу, але деякі звертаються до нього з більш емоційних причин. Майже п’ята частина респондентів — 17% — визнали, що обирають ШІ, а не колег, через «страх бути засудженими людьми».

Експертка з теми щастя і спікерка TEDx Джессіка Вайс не здивована: для частини людей ШІ починає виконувати функцію людського контакту. Але, за її словами, «на жаль, це не завжди на краще».

Ось чому, на її думку, люди тягнуться до ШІ — і як цього уникнути.

«У нас у всіх є певна соціальна незграбність», — вважає Вайс. За її словами, пандемія лише посилила це явище: попри п’ять років потому, «ми досі відчуваємо соціальне похмілля». Тож не дивно, що дехто боїться осуду з боку колег.

Але спілкування — критично важливе. Навіть на роботі.

«Зв’язок і дружба на робочому місці — це ключ до щастя та задоволення від роботи», — наголошує Вайс.

«ШІ — інструмент, щоб покращити взаємодію, а не замінити її»

Вайс радить зробити хоча б одну спробу комунікації на день:

«Одна взаємодія, одна розмова, одна співпраця — це вже величезна різниця для самопочуття».

ШІ при цьому може бути союзником.

«Використовуйте ШІ, щоб змастити механізм колаборації, але не щоб замінити його повністю»,

— каже вона.

Наприклад, можна запитати у свого улюбленого генеративного інструменту, як почати складну розмову з колегою. Або створити за допомогою ШІ ідеї перед мозковим штурмом — аби дати команді ґрунт для подальшої роботи.

ШІ може бути надзвичайно корисним, підсумовує Вайс, але головне — використовувати його для посилення зв’язків, а не для їх уникнення.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Duolingo замінить працівників штучним інтелектом

Платформа Duolingo поступово відмовиться від контрактних працівників, якщо їхні завдання зможе виконувати штучний інтелект. Про це співзасновник і генеральний директор компанії Луїс фон Ан повідомив у листі до всіх співробітників, який також опублікували на офіційній сторінці Duolingo в LinkedIn.

«Бути AI-first означає, що нам потрібно радикально змінити багато аспектів нашої роботи. Легких змін у системах, створених для людей, буде недостатньо.»

— зазначив фон Ан.

За його словами, компанія вводить низку «конструктивних обмежень»: скорочення співпраці з підрядниками, інтеграцію ШІ в процеси найму й оцінки ефективності, а також обмеження на збільшення штату — нові позиції відкриватимуть лише у випадках, коли команда не зможе автоматизувати роботу.

Водночас CEO наголошує: мова не про заміну команди на ШІ, а про усунення «вузьких місць», щоби співробітники могли зосередитись на креативних завданнях замість рутинних операцій.

«ШІ — це не просто спосіб підвищити продуктивність. Це наш шанс наблизитися до місії компанії. Щоб навчати якісно, нам потрібно створювати величезні обсяги контенту — вручну це не масштабується. Завдяки автоматизації ми можемо забезпечити навчальний контент набагато швидше», — пояснив фон Ан.

За його словами, впровадження ШІ дозволило пришвидшити створення навчальних матеріалів, яке раніше відбувалося вручну і забирало значну частину часу.

«Без ШІ на це пішли б десятиліття. Ми зобов’язані надати ці знання нашим користувачам якомога швидше».

Також завдяки новим технологіям компанія може створювати функції, як-от відеозв’язок, які раніше були технічно недосяжними.

«Вперше в історії ми реально наблизилися до рівня найкращих людських викладачів»

— додав він.

Офіційна заява від Duolingo:

«Ми робимо ставку на ШІ. Це відбувається вже зараз — і зволікання лише сповільнить розвиток. У 2012 році ми повірили в мобільні додатки, коли інші будували лише “супутники” для сайтів. Це принесло нам успіх, включно з нагородою “Додаток року” від Apple у 2013-му.
Зараз історія повторюється — але цього разу ми робимо ставку на штучний інтелект.

ШІ дозволяє нам масштабуватися, втілювати ідеї, які раніше були неможливими, і навчати краще. Але щоб це запрацювало, потрібно змінити не лише інструменти — а й мислення. Частину процесів доведеться будувати з нуля.

Звісно, деякі речі, як-от інтеграція ШІ в наш код, займуть час. Але чекати, поки технологія стане ідеальною, — надто ризиковано. Ми краще діятимемо швидко, іноді жертвуючи дрібними деталями, ніж втратимо момент.

Щоб цей перехід був ефективним, ми запроваджуємо такі кроки:

• поступово відмовимось від контрактної роботи, яку може виконувати ШІ;
  
  

• враховуватимемо використання ШІ під час найму;
  
  

• оцінюватимемо рівень застосування ШІ у внутрішніх performance review;
  
  

• розширюватимемо команди лише в разі неможливості автоматизації;
  
  

• більшість відділів отримають завдання з фундаментального переосмислення своєї роботи.
  
  

Ми залишаємося компанією, яка щиро піклується про своїх людей. Це не про скорочення — це про усунення рутинного навантаження, щоби дати команді максимум простору для креативу.

Ми підтримуватимемо вас навчанням, менторством і новими інструментами. Це зміни — але ми віримо: вони на краще. Для компанії, для користувачів і для кожного Duo в команді».

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело