Про базу. Успех не в наборе навыков, а в их иерархии Весной у Nature Human Behaviour вышло преинтереснейшее исследование про человеческий капитал, показывающее, что нам не столько нужно набирать знания и "future" скилз, сколько важна последовательность и их "вложенность" друг в друга. Новые навыки не просто взаимодополняют, они взаимозависимы. Ученые проанализировали до 70 млн реальных карьерных траекторий, изучив, как продвинутые навыки зависят от предыдущего освоения более широких навыков и какие последствия это имеет для неравенства в заработной плате и карьерной мобильности на сложных рынках труда. Если ты идешь в сторону "аналитика данных" твоя вложенная матрешка для успеха может выглядеть как: общие навыки (логика, крит.мышление) → промежуточные (визуализация данных) → узкоспециализированные (ML). Чем «вложеннее» навык, тем выше зарплата и ниже риск автоматизации заключают исследователи. Если до 30 мы в основном линейно накапливаем знания, то после 30 преиммущестенно по циклу возвращаемся ко всем слоям иерархии. В этом контексте предсказуемые мысли, чему учить детей, а как экспресс рескиллинги сотрудников это учитывают. А AI поможет с вложенностью или наоборот поляризует такие карьерные страты на макро уровне? Почему-то, кажется, что второе.