237: Smart start- jak od początku kariery budować swoją wartość rynkową?

I myślę, że już nie muszę to kończyć, bo każdy sobie dokończy sam, co się z tym stało. Te prace teraz przyjmuje AI, dlatego tych offer na entry levels jest mniej. Tak samo firmy też dużo bardziej ostrożnie podchodzą do rekrutacji, jednak już bardziej Niektóre branże rozdysponowują zadania na swoim obecnym zespole aniżeli zatrudniają nowych pracowników, więc to też jest ta korekta po takim popandemicznym boomie. W niektórych branżach szczególnie, bo niektóre branże w pandemii to tam boomu żadnego nie było, jeżeli chodzi o zatrudnienia i wzrost zatrudnień. Natomiast były takie branże, gdzie faktycznie ten wzrost zatrudnień był bardzo widoczny, no i teraz firmy właśnie robią sobie tą korektę, czyli bardziej bazują już na tym zespole, na zasobach ludzkich, które już w tym momencie mają, aniżeli zatrudniając się, no tak.

Czyli jeżeli widzimy, że mamy pracę, która jest po prostu pewnym tematem, Którą może prędzej czy później przejąć AI, to to już jest dla nas taki sygnał, że warto pomyśleć o dodaniu sobie jakiejś kompetencji, o popatrzeniu, co się w ogóle dzieje na rynku pracy, o szukaniu takich możliwości, żeby... Teraz może inaczej, bo też chcę pamiętać o tym, że mówimy do studentów i do osób wchodzących na rynek pracy. Czasami jest też tak, że na początku ma się te powtarzalne zadania, więc też na ten początek rozwoju tej kariery on dość mocno bazuje na tym, że wykonuje się jakąś pracę powtarzalną.

Więc tutaj to, co bym polecała, to właśnie nie utknąć na stanowisku, które właśnie takie główne zadania są tutaj powtarzalne, Bardzo teraz to liczą się takie umiejętności łączone, na przykład właśnie finanse, AI i na przykład biznes. Umieć sobie właśnie przeanalizować dane, rozumieć jak one działają, jak działa AI, jak działa automatyzacja i jak to przekłada się na biznes. Jakby mieć tą szerszą perspektywę tych kompetencji umiejętności takich właśnie łączonych, Bo to też nam dużo ułatwia na rynku pracy.

A druga kwestia to, gdzie też widzę wpływ, to są na przykład wszystkie stanowiska analityczne. Analitycy nie spędzają aż tak dużo czasu na tym, żeby analizować dane, tylko bardziej to jest ta interpretacja. Czyli to już nie jest taka, powiedzmy, ta duchbanina, to już właśnie może spokojnie rodnić się jaj, tylko bardziej to jest analizowanie tych danych i wyciąganie z tego wniosków. Więc tutaj też widzimy, że jest troszeczkę inne podejście do pracy np. analitycznej. Czyli tak trochę się zwiększa znaczenie tego krytycznego myślenia. Krytycznego myślenia, dokładnie. Żeby przeanalizować sobie to, co przygotował już przez nas automat. No tak. No bo to akurat AI nie ma tej zdolności jeszcze. I też podejmowanie potem na podstawie tego decyzji, bo tego też AI nie zrobi za nas.