Süni intellekt dövründə gənclər təcrübəni harada qazanacaq?
Gənc məzunlardan illərdir eyni iradı eşidirik:
“Hamı təcrübə tələb edir. Bəs heç kim işə götürmürsə, bu təcrübəni harada qazanaq?”
Bu problem süni intellektdən çox əvvəl də var idi. İndi isə vəziyyət bir qədər də mürəkkəbləşir.
Çünki yeni başlayan əməkdaşların vaxtilə öyrənərək gördüyü bir sıra işləri artıq AI alətləri daha sürətli yerinə yetirə bilir: məlumat toplamaq, ilkin araşdırma aparmaq, sadə hesabat hazırlamaq, məlumatları müqayisə etmək, mətnin ilk variantını yazmaq, təqdimat hazırlamaq. Başqa sözlə, peşəyə girişin ilk mərhələlərində görülən işlərin bir hissəsi avtomatlaşır.
Əgər karyeranın ilk pillələrindəki işlərin bir hissəsini AI görürsə, yeni başlayan mütəxəssis növbəti pilləyə necə çatacaq?
Son dövrün üç araşdırması göstərir ki, bu, artıq nəzəri sual deyil. Stanford Digital Economy Lab ABŞ-da milyonlarla əməkdaşın məlumatlarını təhlil edərək ümumi əmək bazarında AI səbəbindən kütləvi iş itkisi qeydə almır. Amma AI təsirinin yüksək olduğu peşələrdə 22–25 yaşlı əməkdaşların məşğulluğunda nəzərəçarpacaq zəifləmə görünür. Əsas fərq də işdə olan gənclərin kütləvi şəkildə ixtisarından yox, yeni başlayanların daha az işə qəbul edilməsindən yaranır. PwC-nin 2026-cı il AI Jobs Barometer hesabatı başqa bir maraqlı tendensiyanı göstərir. ABŞ-da 2,4 milyon başlanğıc səviyyəli vakansiyanın təhlilinə əsasən, AI təsirinin yüksək olduğu sahələrdə junior rollarında artıq daha çox mühakimə yürütmək, liderlik, yaradıcılıq, strateji düşüncə və insanlarla işləmək bacarığı tələb olunur.
Yəni vəzifənin adı hələ də junior ola bilər. Amma işəgötürənin gözləntisi artıq o qədər də junior deyil. Çin üzrə bir milyondan çox AI vakansiyasını əhatə edən araşdırma da oxşar istiqamət göstərir. İşəgötürənlər texniki biliklərlə yanaşı problem həlli, kommunikasiya, koordinasiya və artıq müəyyən iş təcrübəsi tələb edirlər.
Müxtəlif bazarlar, müxtəlif iqtisadi sistemlər, amma oxşar siqnal: AI təkcə işin məzmununu dəyişmir. O, peşəyə necə daxil olduğumuzu da dəyişir.
Təcrübə harada yaranır? Əvvəllər yeni başlayan əməkdaşa daha sadə tapşırıqlar verilirdi. O, məlumat toplayırdı. İlk hesabatını hazırlayırdı. Səhv edirdi. Rəhbəri düzəliş edirdi. Eyni işi ikinci dəfə daha yaxşı görürdü. Bir müddət sonra artıq sadəcə tapşırığı yerinə yetirmirdi — niyə belə etmək lazım olduğunu anlamağa başlayırdı. Peşəkar təcrübə məhz belə formalaşırdı. Bu gün isə həmin ilkin tapşırıqların bir hissəsini texnologiyaya vermək mümkündür. Amma təcrübəni də AI-a ötürmək olmur.
Professional judgment — hansı məlumatın vacib olduğunu anlamaq, konteksti görmək, qərarın nəticəsini əvvəlcədən hiss etmək, səhvi vaxtında tutmaq — yalnız məlumat oxumaqla yaranmır.
Bunun üçün real iş görmək lazımdır.
Təcrübə diplomdan sonra başlamamalıdır
Gənclərə uzun illərdir bir şeyi məsləhət görürəm: iş təcrübəsini diplom aldıqdan sonraya saxlamayın. Universitetin sizi yay təcrübəsinə göndərməsini gözləmək kifayət deyil. Özünüz axtarın. Şirkətlərə yazın. Dövlət qurumlarında təcrübə imkanlarını araşdırın. Ödənişli proqramlara müraciət edin. Ödənişsiz təcrübədən çəkinməyin, əgər həqiqətən öyrənəcəyiniz yer varsa. Könüllü layihələrdə iştirak edin. Real layihəyə qoşulun. Çünki təcrübənin yalnız bir forması yoxdur. Bəzən təcrübə maaş aldığınız işdir. Bəzən bir layihədə iştirakdır. Bəzən isə sadəcə yaxşı mütəxəssisin yanında işləmək, onun necə düşündüyünü görməkdir.
Təşəbbüsün özü də peşəkar kapitaldır.
Eyni universiteti bitirmiş iki gəncin diplomu eyni ola bilər. Amma biri dörd il yalnız dərsə gedib, digəri isə bu müddətdə şirkətlərə yazıb, layihələrdə iştirak edib, təcrübə keçib, iş mühitini görüb. Əmək bazarına daxil olanda onlar artıq eyni namizəd deyillər.
Peşə təhsilində bunu daha yaxşı anlayırıq. Dülgər yalnız nəzəriyyə ilə dülgər olmur.
Elektrik, mexanik, aşpaz da. Onlar işləməlidir. Ustanın yanında dayanmalıdır. Səhv etməlidir. Düzəltməlidir. Materialı, aləti, prosesi hiss etməlidir. Peşə təhsilində praktikanın vacibliyi bizə tam aydındır. Amma ofis işlərində bəzən qəribə şəkildə düşünürük ki, diplom kifayət etməlidir. Əslində fərq o qədər də böyük deyil. Maliyyəçi də real hesabat görməlidir. Marketinq mütəxəssisi real müştəri ilə işləməlidir. HR mütəxəssisi real müsahibə, real işə qəbul, real konflikt görməlidir. Təcrübə yalnız nəzəriyyəni təsdiqləmir. Təcrübə insanın düşünmə tərzini dəyişir.
Bəzən öyrənmək üçün özümüz pul ödəyirik Bəzi sahələrdə bunun başqa bir forması da var.
Məsələn, yaxşı saç ustasının yanında öyrənmək istəyən insan bəzən ustaya özü ödəniş edir. Məqsəd sadəcə texnikanı görmək deyil. Real müştəri ilə necə işlədiyini, problemi necə həll etdiyini, tempini, ünsiyyətini, səhvlərini necə düzəltdiyini görməkdir. Bu yanaşmanı tənqid etmək olar. Amma mən buna ümumilikdə müsbət baxıram — bir şərtlə: insan həqiqətən öyrənirsə. Çünki burada o, işləmək üçün pul ödəmir. O, güclü mütəxəssisin təcrübəsinə çıxış üçün pul ödəyir. Belə yanaşmalar yalnız xidmət və sənət sahələrində yoxdur.
Məsələn, dünyanın tanınmış tibb mərkəzlərində observership və preceptorship proqramları var. Həkimlər başqa mütəxəssislərin işini izləmək, klinik prosesləri öyrənmək, peşəkar mühitdə olmaq üçün özləri ödəniş edirlər. Bu mənada öyrənmək üçün yaxşı mühitə pul ödəmək heç də qəribə fikir deyil. Bəzən karyeranın ilk qazancı maaş olmur. İlk qazanc yaxşı təcrübəyə çıxış olur.
Amma məsuliyyət yalnız gənclərin üzərində deyil
Şirkətlər də burada öz rollarını düşünməlidirlər. Əgər bütün sadə tapşırıqları AI-a verib, sonra yalnız hazır və təcrübəli mütəxəssis axtarsaq, bir neçə ildən sonra başqa problemlə qarşılaşa bilərik:
bəs həmin təcrübəli mütəxəssislər harada yetişəcək? Senior əməkdaş bir gündə yaranmır.
O da vaxtilə junior olub. Ona görə AI tətbiq edən şirkətlərin yalnız “nəyi avtomatlaşdıra bilərik?” sualını verməsi kifayət etməyəcək. Başqa suallar da lazım olacaq:
Hansı işi yeni əməkdaş özü görməlidir ki, düşünməyi öyrənsin?
Harada səhv etmək imkanı olmalıdır?
Harada qərar verməlidir?
Harada öz qərarının nəticəsini görməlidir?
Harada təcrübəli həmkardan geribildirim almalıdır?
Çünki qısa müddətdə effektivliyi artırmaqla yanaşı, gələcək üçün mütəxəssis yetişdirmə mexanizmini də itirə bilərik.
Təcrübənin qiyməti artır, amma təkcə yaş kifayət etmir
Bu araşdırmalardan belə nəticə çıxarmaq asandır: təcrübəli mütəxəssislər qazanacaq, gənclər isə uduzacaq. Məncə, məsələ bu qədər sadə deyil. Yaş peşəkarlığın təminatı deyil. İnsan iyirmi il eyni işi görə bilər və bir gün anlayar ki, həmin işin böyük hissəsi artıq avtomatlaşıb. Ona görə gələcəkdə üstünlük yalnız “çox təcrübəsi olan” insanda olmayacaq. Daha güclü kombinasiya başqa olacaq:
təcrübə + öyrənmək bacarığı + yeni texnologiyalardan istifadə.
Təcrübəli, amma yenilənməyən mütəxəssis də risk altındadır.
Gənc, amma yalnız nəzəri biliklə bazara çıxan namizəd də.
Ən güclü mövqe isə təcrübəni yeniliklə birləşdirə biləndə yaranır.
Və burada məzunların illərdir verdiyi köhnə sual yenidən qarşımıza çıxır:
“Təcrübəni harada qazanaq?”
AI dövründə cavab bəlkə də daha aydındır: təcrübənin diplomdan sonra başlamasını gözləməmək.
Onu tələbəlik illərindən toplamaq. Axtarmaq. Soruşmaq. Öyrənmək üçün bəzən pulsuz işləmək.
Lazım gəldikdə yaxşı ustanın yanında öyrənmək üçün pul ödəmək.
Real işə mümkün qədər tez yaxınlaşmaq. Şirkətlər isə başqa sualı unutmamalıdır:
Əgər gənclərə işi öyrənmək üçün yer verməsək, sabah axtardığımız təcrübəli mütəxəssisləri haradan tapacağıq? Bəlkə də AI dövrünün əmək bazarında ən vacib suallardan biri məhz budur.
Müəllif: Cəmilə Ömərova
