Кажется, это одна из самых интересных задач, с которыми мы сейчас работаем. У нас уже описаны модели компетенций для 12 ИТ-ролей. И с учётом того, как быстро AI становится частью ежедневной работы, мы включили в стратегию задачу: для каждой роли определить, какие AI-компетенции действительно важны, и встроить их в существующие модели. Но почти сразу возникает второй, гораздо более сложный вопрос: Как эти компетенции оценивать? Причём не в одном процессе, а сразу в трёх: → найм — как понять уровень AI-компетенций кандидата? → ротация — как оценить готовность сотрудника к новой роли? → грейдап — как определить, соответствует ли уровень владения AI ожиданиям для конкретного уровня роли? И здесь мне особенно интересно не просто добавить в модель очередной блок «AI literacy», а определить наблюдаемые проявления, которые действительно связаны с эффективностью работы конкретного специалиста. Например, для разных ролей это может быть совершенно разный набор ожиданий: от базового промптинга и понимания принципов деловой этики и безопасности данных, до работы с агентами и RAG. Мы уже начали эту работу и сейчас как раз ищем оптимальные подходы к формулировке и оценке AI-компетенций. Буду очень благодарна коллегам за опыт: — Оцениваете ли вы уже AI-компетенции сотрудников? — Для каких ролей? — В каком формате: кейсы, практические задания, интервью, тестирование, наблюдение за рабочими результатами? — Используете ли эти результаты в найме, ротации или оценке уровня? — С какими рисками и ограничениями столкнулись? Буду рада обсудить и обменяться практиками — кажется, сейчас мы все немного учимся этому одновременно 🙂