Лидеров не сгенерируешь: чему высшее образование должно учить в эпоху ИИ

Вузы выпускают студентов, которые из-за ИИ не способны формулировать даже элементарные аналитические вопросы. А работа тем временем усложняется. Откуда в компаниях возьмутся лидеры?

Формальные дипломы и пустые головы

На защите диплома выпускник ведущего вуза стоит перед комиссией. Тема его работы звучит убедительно, оформление соответствует всем требованиям: ссылки проставлены, отступы от краев сделаны, шрифт Times New Roman, 14 кегль. Презентация проходит бодро. Но если задать ему один простой вопрос — «Зачем вы написали этот диплом?» — он, скорее всего, растеряется. А потом неуверенно ответит: «Потому что надо было».

В последние пять лет дипломная защита — неважно, в бакалавриате, магистратуре или аспирантуре — превратилась, во многих случаях, в формальную процедуру, где студенту более важно правильно оформить работу, чем продемонстрировать ее осмысленность. Он точно знает, какой процент оригинальности допустим в «Антиплагиате», но далеко не всегда понимает, в чем практический или теоретический смысл, зачем эта работа вообще нужна.

Из сотни студентов, с которыми я сталкивался на собеседованиях и экзаменах, менее 10% способны отстоять свою точку зрения, да и вообще иметь хоть какую-то обоснованную точку зрения и не бояться ее транслировать и защищать. Именно эти люди в дальнейшем становятся топ-перформерами, потому что в отличие от остальных умеют не только выполнять задачи, но и видеть широкую картину, анализировать причинно-следственные связи, задавать себе вопросы «зачем?», «а что если?» и т.д. Почему так мало таких кандидатов? Потому что система образования на всех уровнях формирует, как правило, совершенно других людей. 

Машина по производству исполнителей

Современная образовательная модель ориентирована на конформизм. В школе ученикам дают четкие алгоритмы: «реши задачу по формуле», «напиши эссе по шаблону» — любые отклонения наказываются. В университете это превращается в «скачай методичку», «собери реферат по материалам из первой страницы Google». Активно развиваются групповые форматы работы: с одной стороны, конечно, хорошо — студенты учатся взаимодействовать друг с другом, но с другой — размывается личная ответственность, девальвируется персональное, отличное от других мнение, компромисс и конформизм становятся поощряемой нормой. Зачастую в групповой дискуссии побеждает самый громкий и наглый, а не самый умный.  В результате ни у кого нет необходимости по-настоящему разбираться в теме — оценка все равно будет общая.

А в последнее время, в дополнение ко всему, процесс обучения стал слишком уж часто сводиться к формуле «спроси ChatGPT».

Что происходит, когда это становится нормой не только в учебе, но и в реальной работе? Свежее исследование Microsoft «The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers» подтвердило, что сотрудники, часто пользующиеся ИИ в работе, демонстрируют более низкий уровень критического мышления. Чрезмерная уверенность в ИИ приводит к снижению качества самостоятельного анализа и критической оценки информации. Исследование Швейцарской бизнес-школы говорит о том, что сильнее всего зависимости от ИИ-инструментов подвержены молодые специалисты в возрасте от 17 до 25 лет. Как результат, они демонстрируют низкие показатели критического мышления по сравнению с более старшими коллегами.

Когда ИИ заменяет анализ и поиск решений, а шаблонные задания формируют мышление по лекалам, то система образования, по большому счету, проваливает свою миссию развить способность мыслить, искать решение, смотря на проблему с разных сторон, анализировать и концептуализировать. Да, закладываются какие-то базовые знания по основным дисциплинам, но что с этим делать потом… только забыть и «спросить ChatGPT». Формируется клиповая, реактивная модель восприятия реальности, где не нужно вообще что-то запоминать и держать в голове — ведь любой ответ всегда под рукой, в любимом смартфоне.  

В то время как образование приучает людей подстраиваться под систему и идти по пути наименьшего сопротивления, рынок труда движется в противоположном направлении. По данным McKinsey, уже к 2030 году около 30% нынешних рабочих мест будут автоматизированы за счет генеративного ИИ. Но чем больше рутинных задач перейдет к алгоритмам, тем выше будет спрос на скиллы, которые машины не могут заменить: критическое мышление, нестандартный анализ, интеллектуальная гибкость. Работодатели уже сегодня говорят о нехватке таких специалистов, а с ростом автоматизации этот разрыв только увеличится. Однако вместо того, чтобы готовить людей, способных адаптироваться к новой реальности, система образования продолжает штамповать тех, кто не привык думать самостоятельно, а ищет готовые ответы.

И вот опять: все новое — это хорошо забытое старое

История показывает, что настоящие интеллектуальные лидеры всегда формировались в среде, где поощряли дискуссии, сомнения и индивидуальное мышление. Можно вспомнить несколько моделей, которые доказали свою эффективность. Одна из них — античная система академий, где обучение строилось на поиске истины через противоречия и споры. В Древней Греции студенты проводили время в личных беседах с наставниками, а не за выполнением механических задач. Целью было не заучивание, а развитие гибкости ума. Другой пример — немецкая университетская модель XIX века, заложенная Вильгельмом фон Гумбольдтом. В отличие от схоластического подхода, основанного на передаче зафиксированных знаний, эта система делала упор на исследовательскую работу, сочетание преподавания и научной деятельности, а также на развитие академической свободы. Немецкие университеты того времени воспитывали мыслителей, а не просто специалистов.

Однако современные тенденции массовой стандартизации образования постепенно сводят обучение к механическому воспроизведению информации. Университеты все чаще ориентируются на «массовый продукт», где личные интеллектуальные достижения отходят на второй план. Образование переходит в формат онлайн-курсов, видео-лекций и стандартизированных программ, которые легко автоматизировать. Живое общение с преподавателями вытесняется цифровыми материалами.

Другими словами, в ближайшие годы очное образование может стать привилегией. Компании начнут целенаправленно искать людей, которые получили знания в среде, поощряющей индивидуальное мышление. Лидеры будущего будут расти не в университетских потоках на 500 человек, а в малых академиях, где главным инструментом обучения станет дискуссия, а не шаблонный набор знаний. Те, кто способен формировать собственный взгляд на вещи, будут обладать конкурентным преимуществом. Возвращение к подходам, напоминающим античные, может стать ключом к подготовке специалистов, востребованных в современном мире.

При этом, совершенно необязательно игнорировать технический прогресс и ИИ, в частности. Уже сейчас технологии ИИ, направленные на индивидуализацию образовательных треков, «упаковку» контента в соответствии с моделью восприятия ученика и прочее, начинают все более активно использоваться. В качестве уже существующих примеров можно привести китайскую платформу для обучения в геймифицированном формате Sqyuirrel AI, реализующую персонифицированный подход к подаче материала на основе анализа темпа обучения, реакции на задачи (мимика, эмоции), характер и тип ошибок. Заявленная эффективность — на 25% выше оценка за семестр. И это только начало…

Рынок труда не может ждать

Если классические участники системы образования не смогут быстро адаптироваться к запросам работодателей, бизнесу придется взять инициативу на себя. Даже если компании не готовы инвестировать в долгосрочные образовательные проекты, им все равно приходится тратить время и деньги на ликвидацию разрыва в навыках и компетенциях. Согласно исследованию Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, в первый год работы выпускников вузов компании вынуждены переобучать почти четверть из них. Чаще всего это происходит в формате наставничества, что свидетельствует о недостаточном соответствии системы высшего образования требованиям рынка труда.

Мы уже видим, как крупный бизнес начинает строить параллельную систему образования — от школьной скамьи до корпоративных университетов. Например, ежегодно около шести тысяч учеников из «ФосАгро-школ» изучают углубленные программы по математике, физике и химии, затем продолжают обучение в профильных вузах и колледжах, а после трудоустраиваются на предприятия компании. А Сбер создал Корпоративный университет, где обучение топ-менеджеров строится на решении реальных бизнес-задач компании. Похожие программы есть у «Росатома», «Газпрома» и других крупных корпораций.

Из международной практики стоит отметить корпоративную академию Apple University, где руководители изучают принципы дизайн-мышления и принятия решений на реальных примерах из истории компании. Google University предлагает курсы по самым актуальным направлениям бизнеса, от управления инновациями до стратегического лидерства. В Amazon работает программа развития лидеров, основанная на ключевых принципах компании и реальных бизнес-вызовах.

Такой подход позволяет, конечно, в какой-то степени решить проблему нехватки квалифицированных кадров, но, конечно, фундаментальное, базовое образование вряд ли сможет заменить — это, все-таки, задача государства. 

Что менять?

Вот несколько ключевых изменений, которые необходимо внедрить в систему образования:

1. Отказ от шаблонных кейсов в пользу комплексных задач с многими переменными и сценариями решений, обсуждение в форматах обязательных дискуссий.
2. Развитие парадоксального мышления, которое подразумевает совмещение противоположных точек зрения, позволяет взглянуть на старые установки по-новому.
3. Увеличение доли фундаментальных знаний, максимальное расширение кругозора — классическое академическое образование.
4. Только очный формат, несмотря на очарование кажущейся эффективностью «цифрового».
5. Использование ИИ для индивидуализации образовательного трека и формата подачи информации, контроля знаний.
6. Внедрение программ менторства действующими CEO и топ-менеджерами крупных компаний базовых образовательных программ университетов, активное использование практического опыта и «взгляда со стороны».
7. Создание совместных лабораторий университетов и корпораций, где студенты решают актуальные стратегические задачи компаний.
8. Обучение критическому использованию ИИ. Вузы должны научить своих студентов воспринимать ИИ как инструмент, дополняющий, а не заменяющий стратегическое мышление.

Если образование не пересмотрит свои принципы, компании и государство, в целом, рискуют остаться без сотрудников, способных решать реальные проблемы. В этом случае уже через одно поколение мы получим мир, где никто не сможет задать вопрос «зачем?».