Знания дешевеют, опыт — дорожает. Как ИИ меняет правила развития людей

Совместное исследование Сбера и СберУниверситета показывает, как ИИ трансформирует практики наставничества и менторства: технологии берут на себя массовые и типовые задачи, а живое взаимодействие человека с человеком становится премиальным форматом.

Практики взаимного развития (Р2Р) — менторство, наставничество, коучинг и другие — становятся одной из ключевых опор развития человека. При этом их будущее заключается в сотрудничестве, а не в конкуренции человека и технологий, отмечается в совместном исследовании Сбера и СберУниверситета о перспективах развития Р2Р.

По мнению экспертов, искусственный интеллект в обозримой перспективе начнет лучше справляться с такими задачами как: анализ данных, операционную поддержку, соблюдение стандартов и следование готовым сценариям. Это лишит специалиста необходимости следить за соблюдением стандартов и следования сценариям и поможет сфокусироваться на том, что остается уникальной человеческой компетенцией: работе с непредсказуемыми ситуациями, эмпатии, создании смыслов и формировании подлинной человеческой общности.

Исследование, основанное на глубинных интервью с 32 представителями российских и иностранных лидеров технологического рынка, анализе более 160 мировых источников, форсайт-сессий с представителями крупнейших российских компаний и опросе 559 респондентов, выявило восемь ключевых трендов.

• Гиперперсонализация начинается не с ИИ-инструментов, а со сбора данных. Существующие данные в большинстве своем собраны и организованы недостаточно структурировано для машинной обработки, а сбор новых данных затрудняется недоверием пользователей и угрозами кибербезопасности. Люди одновременно опасаются тотального наблюдения со стороны ИИ и выражают разочарование существующим уровнем персонализации.
• Готовность технологий опережает готовность людей. Препятствиями становятся нерешенные вопросы этики, безопасности и доверия, а также недостатки в организации процессов, которые могут быть автоматизированы и делегированы ИИ. Некоторые технологичные сценарии (например, автоматический сбор данных, цифровые двойники, ИИ-сокурсники), связанные с безопасностью, оценены участниками исследования как «нежелательные» или «маловероятные».
• ИИ в P2P меняет роль L&D: от поддерживающей функции до драйвера стратегий. ИИ анализируетмассивы Р2Р-сессий и данных о развитии сотрудников, что позволяет выявлять скрытые организационные проблемы, токсичные паттерны и будущие вызовы. Так L&D превращается в функцию раскрытия не только потенциала сотрудников, но и стратегического потенциала организации как системы.
• Вечный «пилот»: энтузиазм без системной архитектуры тормозит масштабирование ИИ в Р2P. Большинство компаний сегодня находятся в режимах «ручной эксплуатации» и «точечных пилотных проектов», где ИИ в Р2Р внедряют отдельные энтузиасты в HR-командах. При этом компании уже декларируют планы сделать ИИ «сквозным элементом» Р2Р на принципах private first (приватность прежде всего). Но без системной ИТ-архитектуры, единых правил работы с данными и централизованного развития инструментов внедрение ИИ застревает в экспериментальном режиме, потому что отдельные проекты не демонстрируют убедительный успех и лишь снижают доверие к технологиям.
• Радикальная демократизация: Р2P-поддержка становится доступна каждому. Рост охвата P2P в Al-native организациях опирается не на расширение штата профессиональных наставников, а на масштабирование «полупрофессионального» наставничества при поддержке ИИ. Цифровые двойники позволяют пользователям обратиться за базовой поддержкой к любому самому недоступному эксперту, базы знаний на основе ИИ позволяют вести диалог с любыми данными, а ИИ-ассистенты и ИИ-тренеры облегчают вход в профессию P2P.
• Знания дешевеют, опыт дорожает. ИИ дает технологические возможности сделать обучение по-настоящему непрерывным (lifelong learning), интегрированным в рабочий процесс (learning in the flow of work) и доступным 24/7. Знания обесцениваются, снижается востребованность классических программ, сфокусированных на передачу знаний. И одновременно повышается ценность практического и личного контакта с живым наставником. Происходит смещение: ИИ делает знания массовыми и дешевыми, а очные форматы превращаются в дорогой сервис, где основная ценность — не информация, а проживание опыта и работа с индивидуальным контекстом.
• Живой контакт становится премиальным, уступая место ИИ-поддержке. Массовые и типовые запросы автоматизируются и адресуются ИИ — распространяется АI-to-peer-формат. С распространением ИИ доля «живого» Р2Р-сопровождения сокращается, а его ценность и готовность платить за него растет. К человеку идут за сложными, эмоционально и контекстно насыщенными задачами.
• Новая роль Р2P: от мастера методологии к куратору смыслов. Классические Р2Р-роли — коучи, наставники, менторы, консультанты и медиаторы — видоизменяются, делясь частью функций с ИИ-инструментами. ИИ может взять на себя следование правилам, которые могут быть описаны и воспроизведены: применение методологии, соблюдение стандартов, реализация фреймворков, выполнение алгоритмичных действий (периодическая коммуникация) и процедур (структурированное интервью). Р2P-специалисты смещаются к роли интерпретатора и фасилитатора процессов, который помогает осмыслить, адаптировать и встроить знания в практику. Будет расти требование к человеку осознавать свою уникальность и служить ролевой моделью.

Исходя из этих трендов эксперты рекомендуют уделять особое внимание подготовке данных (сбор данных первого порядка и их автоматизированная очистка), систематизировать внедрение ИИ (привязка быстрых «пилотов» к целевой ИТ-архитектуре и P2P-процессам), требовательно относиться к качеству «пилотов» (тестирование, управление ожиданиями стейкхолдеров, процессный менеджмент) и воспринимать персональные данные пользователей как ресурс, который можно инвестировать в продукт (приоритетное развитие тех сервисов, за которые пользователи «голосуют» своими данными).