Большую часть жизни человека сопровождает вопрос: кем ты хочешь стать?

Его начинают задавать ещё ребёнку. Потом подросток выбирает профиль, университет, специальность. Предполагается, что где-то существует подходящее ему место: нужно достаточно хорошо разобраться в себе, получить необходимые знания, найти это место и занять его.

В этой модели выбор профессии — одно из главных решений начала жизни. Ошибка стоит дорого, поэтому к выбору советуют подходить серьёзно.

Но что, если сама постановка вопроса постепенно устаревает?

Не потому, что профессии исчезнут. И не потому, что образование перестанет быть нужным.

А потому, что срок жизни экономической возможности может становиться намного короче срока человеческой карьеры.

Хорошая профессия сегодня ничего не обещает о завтра

В разные периоды неожиданно выгодными становятся совершенно разные занятия.

Рост электронной коммерции создаёт огромный спрос на курьеров. Зарплаты растут, вход почти ничего не стоит, и человек без многолетней подготовки внезапно получает доход, сопоставимый с доходами людей, учившихся много лет.

Потом предложение работников растёт, технологии меняются, рынок насыщается — и та же работа перестаёт быть настолько привлекательной.

Приход иностранного производства создаёт другую возможность. В промышленном регионе молодой человек может после школы устроиться на современный завод, обучиться внутри компании и начать зарабатывать раньше сверстника, который следующие пять лет проведёт в университете.

Через несколько лет появляется новая волна.

Сегодня практически школьник может найти в интернете сотню работающих компаний с устаревшими сайтами, с помощью ИИ за несколько часов сделать современный вариант и разослать предложения владельцам. Девяносто семь компаний проигнорируют письмо. Две или три согласятся — и эксперимент окажется прибыльным.

Но и эта возможность не вечна.

Когда тот же приём начнут использовать тысячи людей, цена упадёт. Когда создание нового сайта станет почти автоматическим, исчезнет и само преимущество.

Проблема не в том, что человек выбрал неправильную профессию.

Мир просто изменился.

Поэтому, возможно, мы слишком много думаем о выборе

Представим двух восемнадцатилетних людей и дадим каждому шесть лет.

Первый выбирает профессию.

Он поступает в университет, проходит последовательную программу, сдаёт экзамены и к двадцати четырём годам получает серьёзный объём специализированных знаний и признанный диплом.

Второй не выбирает ничего окончательно.

Он устраивается на одну работу. Через полгода понимает, что она ему не подходит. Пробует другую. Пытается что-то продавать. Проваливается. Осваивает новый инструмент. Делает небольшой проект. Находит первых клиентов. Ниша исчезает. Переходит в другую область. Снова чему-то учится.

К двадцати четырём годам биография первого выглядит понятной.

Биография второго — хаотичной.

Про первого говорят, что он шесть лет инвестировал в своё будущее.

Про второго легко сказать, что он шесть лет не мог определиться.

Но, возможно, они просто накапливали разные виды капитала.

Первый становился всё лучше подготовлен к определённой деятельности.

Второй становился всё лучше подготовлен к необходимости менять деятельность.

Мы хорошо умеем измерять первое. Для второго у нас даже нет общепринятой единицы измерения.

Ошибка тоже производит знание

Если человек два года учился в университете и понял, что хочет заниматься другим, эти два года часто воспринимаются как потеря.

Если он сменил пять работ, это может выглядеть ещё хуже.

Но не всякая неудачная попытка является потерянным временем.

Человек не знает себя заранее.

Он может представлять, что любит программирование, пока не попробует заниматься им восемь часов каждый день. Может считать себя плохим продавцом, пока случайно не окажется в продажах. Может мечтать о большой корпорации и через месяц понять, что не переносит такую среду.

Некоторое знание невозможно получить из книги.

Нельзя прочитать достаточно подробное описание профессии и узнать, понравится ли тебе заниматься ею следующие десять лет.

Для этого нужен эксперимент.

В таком случае человек, попробовавший пять занятий и отказавшийся от четырёх, не обязательно четыре раза потерпел поражение.

Он исключил четыре гипотезы о собственной жизни.

А заодно узнал что-то о рынках, людях, деньгах и собственных способностях.

Рынок может сам становиться учебной программой

У человека, который пытается заработать на создании сайтов для компаний, нет заранее составленного curriculum.

Но очень быстро возникает его функциональный аналог.

Если он не умеет находить потенциальных клиентов — приходится учиться поиску.

Если никто не отвечает на письма — приходится учиться формулировать предложение.

Если клиент заинтересовался, но не покупает — приходится разбираться в продажах.

Если сайт получается плохим — приходится осваивать дизайн и технологии.

Если работа занимает три дня, а конкурент делает её за три часа — приходится осваивать ИИ.

Если клиентов много, а денег всё равно нет — приходится понимать ценообразование.

Никто заранее не решил, что человеку необходимо изучить именно эти темы.

Необходимость возникла раньше знания.

Это противоположная последовательность по сравнению с большей частью формального образования.

Традиционная модель часто выглядит так:

сначала знания → потом поиск места, где они пригодятся.

Экспериментальная:

сначала задача → потом обнаружение недостающего знания → обучение → немедленная проверка.

Вторая модель не отменяет образование. Она меняет момент, в который оно появляется.

Иногда университет лучше проходить не раньше, а позже

Представим человека, который несколько лет пробовал разные занятия и в двадцать один год понял, что хочет проектировать мосты.

Теперь ему действительно нужна серьёзная математика, физика, инженерная подготовка и формальная квалификация.

Он идёт учиться.

Но его ситуация принципиально отличается от ситуации семнадцатилетнего подростка, выбравшего специальность почти вслепую.

Он уже знает, зачем ему эти знания.

Образование перестаёт быть ставкой на неизвестное будущее и становится инструментом для достижения обнаруженной цели.

Это не аргумент против университетов.

Врачей, инженеров, исследователей и множество других специалистов невозможно подготовить несколькими разговорами с ИИ и серией небольших проектов.

Но отсюда не следует, что один и тот же порядок подходит каждому человеку:

сначала выбери профессию → несколько лет готовься → только потом проверь свой выбор реальностью.

Иногда рациональнее может оказаться обратное:

попробуй → обнаружь направление → пойми ограничения → учись тому, без чего дальше действительно не пройти.

ИИ резко снижает стоимость попытки

Раньше экспериментировать было значительно дороже.

Если человек хотел попробовать создать программный продукт, ему требовалось научиться программировать или найти программиста.

Чтобы сделать дизайн — дизайнер.

Чтобы исследовать рынок — время и компетенции.

Чтобы написать коммерческое предложение — ещё один навык.

Поэтому между мыслью «интересно, получится ли?» и реальной проверкой могли находиться месяцы работы и значительные деньги.

ИИ начинает сокращать это расстояние.

Один человек уже способен использовать машину как программиста, исследователя, переводчика, дизайнера, аналитика и помощника по продажам — пусть пока несовершенного.

И это начинает отражаться в реальной экономике.

В 2026 году Stripe сообщает, что доля solo founders среди компаний, создаваемых через Stripe Atlas, достигла исторического максимума. Одновременно растёт число одиночных предпринимателей с необычно высокой выручкой. ИИ не доказывает, что каждый сможет построить успешный бизнес в одиночку, но снижает количество разных специалистов, которые необходимы человеку, чтобы хотя бы проверить идею.

Это принципиальное изменение.

Если раньше неудачный эксперимент мог стоить года и больших денег, завтра некоторые эксперименты могут стоить неделю.

А значит, человек способен позволить себе гораздо больше ошибок.

Но возможность легко перепутать с профессией

Здесь возникает другая ловушка.

Допустим, сегодня создание сайтов с помощью ИИ приносит человеку несколько тысяч долларов в месяц.

Можно сделать вывод:

«Я нашёл профессию».

Но именно это может оказаться ошибкой.

Если вход в нишу стал дешёвым для одного человека, он стал дешёвым и для тысячи его конкурентов.

Сегодняшний высокий доход ничего не гарантирует.

Поэтому ценность конкретной возможности состоит не только в том, сколько на ней удалось заработать.

Она может оставить после себя другое:

человек научился находить клиентов;

понял, как проверять спрос;

научился продавать;

освоил несколько инструментов;

увидел, как быстро копируется преимущество;

научился закрывать неработающий проект;

и главное — получил опыт поиска следующей возможности.

Тогда исчезновение ниши перестаёт быть катастрофой.

Она и не должна была существовать всю жизнь.

Возможно, главным активом становится способность перестраивать самого себя

Мы привыкли описывать человеческий капитал через накопление.

Человек знает математику.

Умеет программировать.

Имеет десять лет опыта в логистике.

Получил медицинское образование.

Но в быстро меняющейся среде появляется другой вид способности:

увидеть → понять → научиться → попробовать → получить обратную связь → перестроиться.

Можно много знать и плохо проходить этот цикл.

А можно иметь относительно небольшое формальное образование, но уметь за несколько месяцев входить в новую область достаточно глубоко, чтобы начать создавать в ней ценность.

Эту способность можно назвать капиталом адаптации.

Это не запас конкретных знаний.

Это способность снова создавать необходимый запас знаний после изменения среды.

И здесь возникает неудобный вопрос к образованию

Исследования рынка труда уже показывают, что диплом и способность выполнять работу — не одно и то же.

Работодатели десятилетиями добавляли требования bachelor's degree даже к вакансиям, содержание которых существенно не менялось. Позже возникло обратное движение — skills-based hiring, при котором часть компаний начала убирать формальные требования к диплому и конкретнее описывать необходимые способности.

Но даже это изменение идёт медленно: объявить отказ от degree requirements значительно проще, чем действительно перестроить найм.

Параллельно OECD в 2026 году отдельно обращает внимание на informal learning — знания и навыки, которые человек приобретает через работу, повседневную деятельность и самостоятельное обучение. Такая форма обучения особенно подходит среде, где требования к навыкам быстро меняются под влиянием цифровизации и ИИ.

Получается странная ситуация.

Экономика всё сильнее требует способности постоянно учиться.

Технологии всё сильнее позволяют учиться непосредственно в момент возникновения необходимости.

Но социальная система по-прежнему очень хорошо умеет распознавать только заранее стандартизированные образовательные траектории.

Возможно, проблема не в том, что формальное образование бесполезно.

Проблема в том, что мы умеем измерять накопленное образование гораздо лучше, чем способность человека продолжать образовывать самого себя.

Готовая траектория одновременно помогает и лишает тренировки

У формального образования есть огромное преимущество.

Оно снимает с человека необходимость постоянно решать, что делать дальше.

Вот предмет.

Вот преподаватель.

Вот материал.

Вот дедлайн.

Вот критерий успеха.

Вот экзамен.

Вот следующий курс.

Для человека, который ещё не способен самостоятельно построить траекторию, это чрезвычайно ценная система.

Но у этого преимущества может существовать обратная сторона.

Пока кто-то другой несколько лет отвечает на вопрос «что тебе делать дальше?», человеку не обязательно учиться отвечать на него самому.

Экспериментальная жизнь вынуждает делать это постоянно:

Что сейчас происходит?

Где появилась возможность?

Почему предыдущая попытка не сработала?

Чего я не умею?

Стоит ли этому учиться?

Может ли ИИ закрыть этот пробел?

Продолжать или бросить?

Что попробовать следующим?

Это тоже обучение.

Просто у него нет диплома.

ИИ может сделать самостоятельность менее элитарной

У экспериментального пути всегда существовала серьёзная проблема.

Он требует самостоятельности.

Не каждый восемнадцатилетний способен сам исследовать рынок, выбрать направление, составить программу обучения, найти клиентов, оценить результат и понять, что делать после неудачи.

Поэтому готовые траектории были не просто ограничением. Они решали реальную проблему.

Но ИИ способен изменить и это.

Человеку больше не обязательно самостоятельно знать, как построить каждый следующий шаг. Он может обсуждать с машиной возможные направления, исследовать неизвестную область, составлять дешёвые эксперименты, разбирать ошибки и быстро получать недостающие объяснения.

ИИ не создаёт любопытство и не заставляет человека действовать.

Но он может снизить интеллектуальную стоимость самостоятельности.

Тогда способность строить собственную траекторию перестаёт быть привилегией небольшого числа людей, которые случайно научились этому сами.

Её тоже можно развивать.

Возможно, мы задаём детям неправильный вопрос

«Кем ты хочешь стать?» — хороший вопрос для мира, в котором ответ остаётся полезным достаточно долго.

Но если человек проживёт восемьдесят лет, а технологии, рынки и способы создавать ценность будут несколько раз радикально меняться за его карьеру, одного ответа может оказаться недостаточно.

Тогда вопрос должен звучать иначе:

Сможешь ли ты понять, кем стать следующим?

Не обязательно предпринимателем.

Не обязательно программистом.

Не обязательно менять профессию каждый год.

Смысл не в постоянном движении ради движения.

Смысл в отсутствии предположения, что однажды найденное место обязано оставаться твоим.

Возможно, человеку будущего придётся несколько раз обнаруживать, где его способности сейчас нужны миру, достраивать недостающее и снова становиться специалистом.

Тогда конечным результатом обучения становится не человек, подготовленный к одной профессии.

Конечным результатом становится человек, способный снова сделать из себя специалиста — столько раз, сколько потребуется.