Болезнь зуммеров: почему молодежь не может найти работу?
Болезнь зуммеров: почему молодежь не может найти работу?

Болезнь зуммеров: почему молодежь не может найти работу?

В последние годы всё чаще сталкиваюсь с проблемой найма. Устав искать корректных, ответственных и порядочных сотрудников, я начал создавать базу знаний MML1 для своего туристского проекта. До этого всячески сопротивлялся цифровым инструментам, считая, что человек способен работать с клиентом лучше, чем любой алгоритм. Но реальность показала, что без структурированного подхода и внутренней системы сложно управлять командой, особенно если она удалённая.

Сейчас самое слабое звено в моей небольшой компании — это сотрудники по работе с клиентами. Многие из них ценят удалённость, но при этом не понимают, как работает модель. Из телевизора и соцсетей они слышат, что доставщики получают по 100 тысяч в месяц, таксисты — свободный график, а зарплата выше МРОТ в несколько раз. Но это не значит, что такая работа подходит всем. Особенно тем, кто не готов к ответственности и развитию.

Почему зуммеры не хотят работать?

Молодое поколение, которое принято называть зуммерами, часто попадает в ловушку цифрового мира. В голове — только мемы, лайки и сторис. Нет желания учиться, развиваться, изучать профессию. Вместо этого — бесконечный поток информации, который не даёт ни знаний, ни навыков. И вот, имея высшее образование, они не могут работать в режиме многозадачности, не понимают, как взаимодействовать с клиентами, не хотят учиться чему-то новому.

Работодатели, в свою очередь, понимают, что брать таких людей — это рисковать временем и ресурсами. Нужно, чтобы жизнь сама научила их, что такое настоящая работа, какие требования к ней предъявляются. Только тогда они смогут понять, чего хотят, и начнут двигаться в нужном направлении.

Что нужно молодежи, чтобы найти работу?

1. Понимание профессии — прежде чем идти на работу, нужно понимать, что это такое. Например, туризм — это не просто «общение с людьми», а работа с клиентскими запросами, организация отдыха, решение проблем в режиме онлайн и офлайн.

2. Развитие навыков — если нет опыта, нужно его накопить. Практика, стажировка, участие в проектах — всё это поможет стать более конкурентоспособным.

3. Желание учиться — даже если сейчас навыков нет, но есть желание — можно научиться. Это основа любого развития.

4. Отказ от цифрового мусора — пока голова занята только соцсетями и развлечениями, никакая работа не будет интересна и не принесёт результата.

Что говорят сотрудники 35+?

Люди старшего поколения, как правило, уже сформировались. Они знают, чего хотят от жизни, умеют вести диалог, работать в команде и брать на себя ответственность. Они понимают, что без навыков можно начать учиться, а затем оттачивать мастерство. Это делает их более надёжными и ценными для работодателей.

Что делать, если хочешь работать в туризме?

Если ты хочешь попробовать себя в туризме — начни с практики. Попробуй поработать в компании, чтобы понять, что это такое. Если ты любишь общение, помогать людям, организовывать отдых — тогда это твой путь. Если же ты асоциален, боишься диалога — не трать время ни на себя, ни на работодателя. Выбери что-то, что тебе действительно интересно: программирование, алгоритмы, дизайн, маркетинг — вариантов масса.

Что будет, если не развиваться?

Спустя несколько лет, если не развиваться, ты окажешься вне игры. Работа курьером, водителем или горничной всё чаще будет заменена ИИ и роботизированными решениями. Тогда уже не будет шанса вернуться в рынок труда, где ценятся навыки, знания и умение работать в команде.

Заключение

Всем желаю развития в тех направлениях, которые приносят удовольствие. Если ты хочешь работать с людьми — начни с практики. Если хочешь развиваться в цифровом мире — изучай технологии. Главное — не сидеть в Инстаграме и не ждать, что работа сама придет к тебе. Она приходит к тем, кто готов к ней.


  1. Multimodal Machine Learning (MML) — технология в области искусственного интеллекта, которая позволяет обрабатывать несколько типов данных одновременно: текст, изображения, аудио и видео.
    Основная цель MML — улучшить процесс принятия решений за счёт интеграции различных источников данных. Это позволяет системам ИИ делать более обоснованные и точные прогнозы. ↩︎