Аннотация
Мақалада жасанды интеллекттің (ЖИ), оның ішінде генеративті формаларының жұмыспен қамтудағы құрылымдық өзгерістерге және кәсіби дағдыларға қойылатын талаптарға әсері жан-жақты талданады. AI Index 2025 есебінің деректері мен McKinsey & Company компаниясының халықаралық сауалнамаларына негізделген қайталама талдау нәтижелері ұсынылады және генеративті технологиялардың әртүрлі салаларда таралуы, мамандандырылған ЖИ дағдыларына сұраныстың өзгеруі, сондай-ақ жұмыс берушілердің ЖИ персоналына және кадрларды қайта даярлау ауқымына қатысты болжамдары қарастырылды. 2012–2024 жылдар аралығында Python бағдарламалау тілі, деректерді талдау, процестерді автоматтандыру және бұлттық технологиялар сияқты дағдыларға сұраныстың айтарлықтай артқаны байқалды. 2024 жылы генеративті ЖИ, әсіресе ChatGPT, Large Language Models, Microsoft Copilot және Retrieval Augmented Generation технологияларының жаппай таралуы тіркелді, бұл сәйкесінше жаңа жұмыс орындарының пайда болуымен сипатталды. ЖИ-дің еңбек нарығына әсері тек IT саласымен шектелмей, өнеркәсіп, білім беру, энергетика және ауыл шаруашылығы секілді салаларда да байқалды және бұл салаларда ЖИ технологиялары белсенді енгізілуде, соның нәтижесінде жұмыспен қамту құрылымында айтарлықтай өзгерістер орын алуда. Жұмыс берушілер арасында жүргізілген сауалнамалар автоматтандыруға қатысты алаңдаушылықтың сақталғанына қарамастан, көптеген компаниялар қызметкерлер санын көбейтуді және кадрларды жаппай қайта даярлауды жоспарлап отырғанын көрсетті. Мәселен, қызметкерлердің 20%-дан астамын қайта оқытуды жоспарлаған респонденттердің үлесі 2023 жылғы 38%-дан 2024 жылы 46%-ға дейін артқан. Мақалада макро- және микроэкономикалық деңгейдегі талдаулар ұштастырылған кешенді тәсіл ұсынылады, ол ЖИ технологияларының еңбек нарығына ықпалын ғылыми тұрғыда бағалауға мүмкіндік береді. Зерттеу нәтижелерінің практикалық маңыздылығы – оларды цифрлық экономиканың сын-қатерлеріне бейімделген білім беру жүйесін және еңбек саясатын қалыптастыруда қолдану мүмкіндігінде. Цифрлық инфрақұрылымы қалыптасу кезеңіндегі мемлекет ретінде Қазақстан үшін бұл нәтижелердің бейімделу ерекшеліктеріне назар аударылған.