ИИ уже умеет выдавать результат, который мы привыкли считать признаком сильного мышления. А многие модели компетенций всё ещё описывают мир, которого уже нет.

В июльском исследовании Harvard Business Review руководители говорят о заметном сдвиге: умение пользоваться ИИ быстро перестаёт быть конкурентным преимуществом. Когда одни и те же инструменты доступны всем, работодателя интересует уже не сам факт их использования, а качество результата, который человек получает с их помощью.

И здесь возникает вопрос к моделям компетенций. Откроем почти любую из них. В описании системного мышления или стратегического видения мы, скорее всего, увидим знакомые формулировки: «замечает риски», «рассматривает альтернативы», «предлагает несколько сценариев», «видит связи между разными факторами».

Раньше эти проявления действительно помогали отличить сильного сотрудника от среднего. Ведь чтобы увидеть картину целиком, нужно было самому удержать в голове большой объём информации, разложить его и сопоставить варианты.

Теперь риски, сценарии и даже матрицу с вероятностью и последствиями за несколько минут соберёт ИИ.

Это не значит, что системное мышление больше не нужно. Но фокус меняется. Важен уже не сам факт, что человек предложил десять вариантов, а то:

🟣понял ли он, что именно ему предложили 🟣заметил ли ошибку, которая лежит на поверхности 🟣проверил ли выводы на применимость 🟣смог ли собрать из анализа собственную позицию 🟣готов ли отвечать за принятое решение

ИИ резко поднимает нижнюю планку: качественный анализ становится доступнее даже тем, у кого не самые сильные аналитические навыки. Но людей он не уравнивает окончательно.

Разница проявляется позже — когда нужно решить, чему поверить, что отбросить, какой риск принять и что в итоге делать. Здесь за ИИ уже не спрячешься.

Есть целая группа требований, которой ИИ не помог никак: готовность отвечать за решение, способность вести за собой, умение выдерживать неопределённость и не сворачивать, когда трудно.

Раньше эти качества стояли в моделях рядом с аналитикой, как будто одного порядка. ИИ же выводит их значимость, а также значимость межличностных навыков — на первый план.

Отсюда соблазн: добавить в модель отдельную компетенцию «владение ИИ». Но выглядит так, что это — лишь временное, промежуточное решение, у нас же нет компетенции «владение компьютером», мы просто исходим из того, что человек за ним работает. С ИИ будет так же, и довольно скоро.

Сейчас задача другая: определить, какие качества и модели поведения отличают тех, кто успешен в работе, от тех, кто неуспешен, при условии, что ИИ по умолчанию доступен каждому. Эта задача ведёт к тому, что нас придётся пересобрать критерии. Особенно там, где человек работает с информацией: ищет связи, строит прогнозы, принимает решения на данных.

Мы часто обсуждаем сейчас с нашими клиентами и бизнес-партнерами, а насколько актуально, например, проверять решение бизнес-кейса, если его можно загнать в GPT? И может создаться впечатление, что оценка перестает быть нужной. Но я вижу это так, что дело — не в оценке, а в критериях. До тех пор, пока мы меряем по устаревшим критериям, еще не адаптированным к эпохе ИИ, оценка действительно будет давать ограниченную ценность, и потому основной системный шаг сейчас — переопределить, а что же отличает успешных от неуспешных с ИИ как константным элементом уравнения. Это уже отдельный разговор, и внутри Formatta он сейчас идёт довольно активно.

🩷 VK l MAX l Рассылка в почте