От «игр в ИИ» к структурной перестройке: что происходит в мире — и почему это не рассосется

В первом материале серии мы зафиксировали неудобную для многих мысль: вопрос не в том, внедрять ли ИИ в казахстанскую школу, а в том, как управлять процессом, который уже идет. Но прежде чем говорить «как», стоит ответить на еще более базовый вопрос, который тихо живет в голове у каждого директора, учителя и родителя: а может, все это преувеличено? Может, как и прошлые «революции» — телевидение в классе, интерактивные доски, планшеты — нынешний ажиотаж вокруг ИИ через пару лет уляжется, и школа вернется к привычной жизни?

Этот вопрос — не наивность. Это здоровая осторожность человека, который видел уже не одну волну хайпа. И ответ на него честнее всего начать не со школы, а с того, что происходит в мире за ее стенами. Потому что главное, что нужно понять про ИИ, — школа меняется не потому, что кто-то решил ее осовременить. Она меняется потому, что меняется мир, в который она выпускает детей. И вот этот мир, в отличие от прошлых технологических мод, разворачивается с такой скоростью и в таком масштабе, что «вернуться к привычной жизни» уже не получится.

Чтобы почувствовать температуру момента, достаточно вспомнить, с чего начался 2026 год в технологическом мире. Первые же дни января принесли волну заявлений, которые еще недавно сочли бы фантастикой: разработчики делились историями о том, как новые ИИ-инструменты за час делают работу, на которую раньше уходил год командой инженеров, а самые известные технологические предприниматели всерьез заговорили о том, что человечество входит в «сингулярность» — точку, за которой технологический прогресс становится взрывным и необратимым. Можно относиться к таким словам скептически — в технологической среде любят громкие формулировки. Но за риторикой стоит вполне измеримая реальность.

Начнем с самого скучного на вид, но самого важного по сути графика, который показывают экономисты. На нем две линии. Первая — стоимость вычислений за последние десятилетия. Она падает не плавно, а обвально: то, что стоило целое состояние, сегодня стоит копейки и продолжает дешеветь. Вторая линия — производительность вычислений, число операций в секунду. Она, наоборот, растет по экспоненте, год за годом, без признаков замедления.

Две эти кривые — техническая основа всего разговора. Прошлые «революции» в образовании упирались в физический потолок: телевизор оставался телевизором, планшет — планшетом, их возможности были фиксированы. ИИ устроен иначе. Под ним лежит экспонента, которая делает машины умнее и дешевле буквально каждый год. Именно поэтому то, что казалось фантастикой в 2022-м, стало бытовой реальностью к 2025-му, а то, что сегодня кажется невозможным, с высокой вероятностью станет обыденным к 2028-му.

Из этого следует простой вывод. Если технология подчиняется экспоненте, она не «рассосется» и не «уляжется». Она будет только ускоряться. И стратегия пережидания — «давайте подождем, пока все успокоится» — это стратегия проигрыша, потому что успокаиваться оно не собирается. Как заметил один из самых известных в мире экспертов по ИИ, инвестор и бывший президент Google China Кай-Фу Ли, эта технология изменит мир сильнее, чем что-либо в истории человечества, — сильнее, чем электричество. Можно спорить с масштабом метафоры. Но направление она передает точно.

Тем, кто все еще думает, что разговоры об ИИ — это про будущее, стоит посмотреть на рынок труда 2025 года. Будущее уже началось, просто оно пока неравномерно распределено.

Мировые медиа весь год писали истории, которые еще недавно показались бы выдумкой. Инженер-программист с зарплатой в шесть цифр теряет работу, которую отдали ИИ, рассылает сотни резюме без ответа и идет подрабатывать курьером. Топ-менеджеры с должностями «директор по ИИ» — те самые, кто внедрял автоматизацию, — сами попадают под сокращение. На русскоязычном рынке найма картина та же: число резюме резко пошло вверх, число вакансий — вниз, и линии разошлись как ножницы.

Обратите внимание, по кому ударило в первую очередь. Не по низкоквалифицированному ручному труду, как привыкли думать со времен прошлых волн автоматизации. Удар пришелся по «белым воротничкам» — программистам, аналитикам, менеджерам, то есть ровно по тем профессиям, ради которых дети идут в вуз после школы. Именно по тем траекториям, на которые сегодня нацелена вся логика среднего образования: учись хорошо, поступи на престижную специальность, получи стабильную интеллектуальную работу.

Это и есть первый тревожный звонок для школы. Привычная связка «школа — вуз — профессия», на которой держалось образование последние полвека, начинает рассыпаться не в теории, а на глазах. Школа больше не может обещать ребенку предсказуемое будущее через передачу фиксированного набора знаний, потому что сами профессии, под которые эти знания затачивались, перестают быть предсказуемыми.

Что будет дальше? Честный ответ: никто точно не знает. Но эксперты сходятся на том, что есть три основных сценария развития событий — и для образования важно понимать каждый, потому что готовиться придется ко всем сразу.

Сценарий первый — радикальное и быстрое вытеснение. В этой картине автоматизация идет стремительно. Появляется то, что можно назвать «работой под API»: человек еще нужен, но он выполняет задачи, которые ставит и контролирует алгоритм, — становится, по сути, придатком к системе. А затем и эта прослойка схлопывается, потому что задачи начинают выполнять роботы и программы целиком. Меньшинство, которое создает и контролирует эти системы — «работа над API», — оказывается на коне; большинство остается не у дел. Это самый жесткий из сценариев, и его нельзя сбрасывать со счетов.

Сценарий второй — атака на средние компетенции. Здесь срабатывает то, что экономисты называют поляризацией занятости. Под удар попадают не самые простые и не самые сложные задачи, а именно средние — те самые рутинные интеллектуальные операции, которые легко описать алгоритмом. Простой ручной труд, требующий физической ловкости в неструктурированной среде, какое-то время держится. Творческие и стратегические задачи на верхнем этаже — тоже. А вот середина, где сосредоточена основная масса «нормальной» офисной занятости, вымывается. И что особенно важно для нас: исследования показывают, что под наибольшим риском автоматизации оказывается именно молодежь — те, кто только выходит на рынок труда. То есть сегодняшние школьники.

Сценарий третий — структурная перестройка. Это базовый сценарий, на который ориентируются правительства и инвесторы. Он не катастрофичен и не благостен: одни рабочие места исчезают, другие рождаются, и идет большое перераспределение труда между человеком и машиной. По оценкам Всемирного экономического форума (доклад «Future of Jobs» 2025 года), к 2030 году в мире появятся порядка 170 миллионов новых рабочих мест и одновременно будут вытеснены около 92 миллионов — чистый прирост в 78 миллионов. Растет спрос на аналитиков данных, специалистов по ИИ, по кибербезопасности, по цифровой трансформации. Падает — на тех, чью работу легче всего автоматизировать: операторов ввода данных, бухгалтеров рутинного звена, секретарей, клерков.

Самое важное в этих трех сценариях — не угадать «правильный». Главный вывод как раз обратный: угадать нельзя, и пытаться не нужно. Сценарная неопределенность перестает быть временным состоянием и становится постоянной характеристикой среды. А значит, и образование не может строиться под один заранее известный вариант будущего. Нельзя готовить детей «к профессиям, которые будут востребованы», потому что мы не знаем, какие из них переживут следующие десять лет. Можно готовить только к одному — к способности действовать в условиях, когда правила меняются на ходу. Это разворот на сто восемьдесят градусов от логики, по которой школа работала всегда.

За всеми тремя сценариями стоит один общий сдвиг, и он глубже, чем рынок труда. Меняется сама роль знания в обществе.

Веками знание было дефицитным и драгоценным ресурсом. Доступ к нему давала школа, подтверждал диплом, монетизировала карьера. Вся социальная машина — экзамены, аттестаты, конкурсы, собеседования — была построена вокруг того, чтобы измерить, удостоверить и вознаградить чье-то знание. Это работало, пока знание было трудно добыть.

Искусственный интеллект ломает эту конструкцию в самом основании. Когда любой факт, любое объяснение, любой грамотный текст или работающий код можно получить за секунды, способность воспроизводить знание перестает быть редкостью — а значит, перестает быть ценностью, за которую общество готово платить. Знание превращается в нечто вроде когнитивной инфраструктуры: оно есть у всех, как электричество в розетке. А ценным становится то, что нельзя скачать, — умение задать верный вопрос, выбрать между вариантами, взять на себя ответственность, отличить правду от правдоподобной чепухи, прожить и осмыслить опыт. В первом материале мы назвали это словом «мудрость» и еще вернемся к нему не раз.

Эту мысль остро сформулировал один из коучей, работающих с топ-менеджерами ведущих технологических компаний: ответы теперь можно получить от ИИ, но чтобы ими разумно воспользоваться, нужна мудрость, а мудрость — это умение жить, сплав пережитых ошибок и размышлений, который нельзя обрести наспех и невозможно скопировать. Если знание становится бесплатным и мгновенным, то дефицитным ресурсом оказывается ровно то, что машина дать не может: прожитый, прочувствованный, осмысленный человеческий опыт. И это камень в фундамент будущей школы.

Для школы это означает землетрясение в фундаменте. Если ее главная историческая функция — передавать дефицитное знание — обесценивается, то возникает вопрос, на который придется отвечать честно: а зачем тогда школа вообще? Конкурировать с алгоритмом в выдаче информации она не может и не должна. Значит, ее ценность — в чем-то другом.

Здесь полезно различить две принципиально разные стадии того, как ИИ входит в образование, — и понять, на какой из них мы находимся.

Первую можно назвать стадией «игр в ИИ», и большая часть мира прожила ее в 2023–2025 годах. ИИ на этой стадии — «нашлепка» поверх привычной школы. Та же программа, те же уроки, те же экзамены — просто кое-где добавили чат-бот, кое-где автоматическую проверку, кое-где красивую аналитику. Школа не меняется по сути, она лишь украшается технологией. Это полезный, но поверхностный этап.

Вторая стадия — та, в которую мир входит примерно сейчас, в 2026–2028 годах, — это «структурная перестройка». ИИ перестает быть украшением и становится сквозным процессом, который меняет саму архитектуру обучения. И дело не в одном инструменте, а в целом веере направлений, которые разворачиваются одновременно: адаптивные образовательные траектории, подстраивающиеся под каждого ученика; генерация учебного контента на лету; предиктивная аналитика, предсказывающая, где ребенок споткнется, еще до того, как это случится; проектное обучение в среде равных; обучающие симуляторы и игровые вселенные; наконец, нейронаука и нейротехнологии, заходящие в образование с совершенно новой стороны.

Разница между двумя стадиями принципиальна. На первой можно было относиться к ИИ как к необязательному дополнению — захотел включил, захотел выключил. На второй ИИ становится средой, в которой существует и экономика, и общество, и школа внутри них. Выключить эту среду уже нельзя — можно только осмысленно в ней обустроиться. И именно поэтому стратегия пережидания, с которой мы начали, не работает: пережидать структурную перестройку, оставаясь на стадии «нашлепки», — значит готовить детей к миру, которого уже не будет.

У этого разворота есть следствие, которого боятся больше всего: если ИИ умеет объяснять, проверять и подбирать задания, не означает ли это, что учитель становится не нужен?

Ответ парадоксален: учитель становится нужнее — но в другой роли. Когда знание было дефицитом, главным активом учителя было превосходство в знании: он знал то, чего не знали ученики, и в этом был его авторитет. В мире, где знание доступно каждому через алгоритм, это превосходство обесценивается. Но освобождается место для трех вещей, которые алгоритм не делает и делать не должен.

Первое — мотивация. Заставить ребенка захотеть учиться, зажечь интерес, поддержать в момент, когда опускаются руки, — это работа живого человека, а не программы. Второе — навигация. В мире, где информации бесконечно много и нет надежных маяков, ключевым становится умение проложить маршрут: что важно, а что шум, куда двигаться, чему учиться дальше. Третье — фасилитация. Организовать живое взаимодействие между детьми, научить спорить, договариваться, работать вместе, дружить — этому нельзя научиться у чат-бота.

Показательно, что говорят сами дети. В одном из исследований детского голоса школьники сформулировали свой запрос к учителю предельно просто: «Мы хотим, чтобы учителя уважали нас и стали нашими друзьями». Не «выдавали знания» — уважали и дружили. Это и есть та человеческая роль, которую невозможно автоматизировать и которая в эпоху ИИ становится не периферийной, а центральной. Учитель перестает быть источником знаний и становится мотиватором, навигатором и фасилитатором. Это не понижение статуса профессии — это ее перерождение.

Есть еще один институт, который трещит по швам, — оценка. Вся школьная система оценивания построена на проверке знаний: насколько хорошо ученик воспроизвел то, что должен был усвоить. Но если воспроизвести знание теперь может алгоритм, и сделать это лучше любого школьника, — какой смысл проверять именно это?

Есть старая карикатура, которая безжалостно точно описывает проблему. Звери — обезьяна, слон, рыбка в банке, пингвин, тюлень — выстроены перед экзаменатором, и тот объявляет: «Для справедливости все сдают одинаковый экзамен — залезьте вон на то дерево». Понятно, кто провалится: рыбка и слон, как бы они ни старались, хотя в своей среде они великолепны. Единый экзамен по единому стандарту измеряет не способности ребенка, а его соответствие одной узкой норме.

Исследователи давно показали, что «среднего человека», под которого настроены эти стандарты, попросту не существует. Если измерить любого из нас по множеству параметров, окажется, что мы — «зазубренные профили»: где-то сильно выше среднего, где-то сильно ниже, и почти никто не попадает в «среднее» по всем сразу. Стандартизированная оценка, выравнивающая всех под одну планку, в этой логике теряет смысл. На смену ей идет другое: персональные образовательные траектории, портфолио вместо разовых экзаменов, оценка проектов, аргументации, хода мысли, а не финального ответа, который все равно можно сгенерировать. Оценивать в новом мире нужно не то, что ребенок запомнил, а то, как он думает, как учится и кем становится.

Если собрать все вместе, вырисовывается картина, которая может пугать, а может — вдохновлять, в зависимости от того, как на нее посмотреть.

Мир входит в эпоху, где привычных маяков и ориентиров больше нет. Падение стоимости вычислений запустило процесс, который не остановится. Рынок труда уже трясет, и трясет в первую очередь те профессии, ради которых дети идут в школу и вуз. Никто — ни правительства, ни корпорации, ни эксперты — не знает наверняка, каким будет мир через десять лет. В этом смысле сегодня все оказались в равном положении: и министры, и учителя, и родители, и сами дети как будто разом «пошли в первый класс» — учиться жить в мире, которого еще никто не видел.

И вот здесь кроется хорошая новость. Раз готовых ответов нет ни у кого, выигрывает не тот, у кого больше технологий или денег, а тот, кто быстрее и честнее разберется, что вообще происходит, и выстроит осмысленную траекторию. Казахстан в этом смысле не отстающий — он в равных условиях с остальным миром. И Год цифровизации и искусственного интеллекта — это шанс не догонять чужие решения, а с самого начала задать свои.

Но чтобы задать свои — нужно знать, что думают те, кого это касается напрямую: учителя, родители, директора, методисты и сами ученики. Именно их голоса мы собрали в большом исследовании, о результатах которого — в следующем материале серии. Глобальная картина задает горизонт. А вот как этот горизонт видят из казахстанского класса — разговор отдельный и куда более конкретный.

Материал подготовлен по итогам форсайт-сессий, проведенных осенью 2025 – зимой 2026 годов