Один диплом – это хорошо, но уже недостаточно. Профессии меняются, навыки устаревают, подходы к работе трансформируются. Мы живем в мире, где учиться нужно не от случая к случаю, а постоянно. И это не тренд, не прихоть – это новый стандарт. Вопрос не в том, стоит ли развиваться, а в том – есть ли условия для этого: поддержка, среда, инструменты. Иначе обучение не станет системой.
Почему lifelong learning – это не абстракция, а стратегическая необходимость
- Согласно исследованию World Economic Forum, до 50% работников по всему миру к 2027 году потребуют серьезной переподготовки, чтобы оставаться актуальными на своих позициях.
- McKinsey указывает: 60% компаний сталкиваются с дефицитом компетенций, которые еще пять лет назад были неактуальными.
- По данным LinkedIn Learning, компании с устойчивой культурой обучения на 92% успешнее удерживают сотрудников, чем те, где обучение – опциональная активность.
В реальности это означает: если ты не учишься, ты отстаешь. Если компания не вкладывается в развитие команды, она теряет рынок, специалистов и будущее. Все просто. Но при этом большинство специалистов, даже очень талантливых, не могут выстраивать свою траекторию роста в одиночку – им нужны условия, нужна система.
Как выглядят системы, в которых люди растут
Когда обучение не декларируется, а по-настоящему встроено в работу, это чувствуется сразу. Тогда рост идет не по остаточному принципу, а как часть культуры. Специалистам не нужно «выбивать» доступ к курсам или отвоевывать время на развитие. Все уже заложено в системе.
В сильной команде обучение – это не только курсы, но и диагностика, планирование, сопровождение. Это осмысленный процесс: сотрудник понимает, в чем его сильные и слабые стороны, куда он может двигаться и какие шаги нужно сделать. И главное, он не один.
Когда обучение перестает быть «услугой» и становится частью опыта, у человека появляется:
- Доступ к качественным программам.
- Трек развития, который обновляется под реальные изменения в бизнесе и индустрии.
- Поддержка наставников и внутренних экспертов.
- Понимание, как пройденные модули помогут на практике.
Внутри таких систем есть все: soft skills, технические блоки, менеджмент и даже корпоративная MBA – адаптированная под реалии, а не под теоретические модели. Более того, есть персональные планы развития – на 6, 9 или 12 месяцев, которые составляются не «для галочки», а по итогам оценки и диалога с сотрудником. Это – маршрут, по которому реально можно двигаться, а не карта, которую никто не открывает.
Например, мы запустили корпоративную программу MBA. За несколько лет десятки руководителей среднего звена и перспективных специалистов прошли обучение и уже применяют полученные знания в управлении командами, разработке новых продуктовых направлений и реализации масштабных проектов. Это помогло в реализации программы кадрового резерва и вертикальном продвижении ключевых сотрудников.
Чему учить и как развивать команды
Помимо технических навыков специалисты также должны развивать компетенции, позволяющие эффективно справляться с новыми рабочими и личными вызовами:
- Адаптивность к изменениям (adaptability). Успешны будут те компании, кто умеет быстро адаптироваться в условиях постоянных изменений. Один из проверенных подходов – метод, который применяет компания Google: сотрудникам отводится 20% рабочего времени для экспериментирования и освоения новых навыков. Также популярностью пользуется быстрый скиллинг – изучение основ новых направлений за короткий период (1-2 месяца).
- Креативность и дивергентное мышление. Генеративные ИИ-системы будут производить стандартизированный контент, однако «странные» и нетривиальные идеи всегда останутся зоной ответственности человека. Именно поэтому важно развивать дивергентное мышление и применять техники вроде ТРИЗ (Теория решения изобретательских задач) для поиска неочевидных решений и создания «невозможных» комбинаций (например, сочетание биологии и дизайна = направление биоарта).
- Управление сложными системами (системное мышление). Критически важным становится понимание причинно-следственных связей и последствий решений, например, как изменения в энергетике влияют на миграционные потоки. Освоение инструментов прогнозного моделирования и анализа данных становится обязательным.
- Выявление и предотвращение эмоционального выгорания. Важно обучать людей самостоятельно распознавать признаки выгорания, такие как хроническая усталость, апатия или снижение мотивации, и своевременно обращаться за поддержкой.
Новые форматы обучения: глобальные тренды
Сотрудникам требуется контент, который можно потреблять в удобное время, в удобном формате и темпе, соответствующем их индивидуальным особенностям. Поэтому компании ищут и внедряют новые форматы, способные обеспечить максимальную гибкость и результативность. Можно выделить три наиболее заметных тренда, которые формируют будущее корпоративного образования:
- Обучение в стиле Netflix. Это переход от длинных и громоздких образовательных программ к компактным форматам short-form контента. Микро-курсы, короткие видео, интерактивные модули позволяют сотрудникам осваивать новые знания и навыки буквально «на бегу»: во время перерыва, дороги на работу или между задачами. Такой формат не только лучше удерживает внимание, но и легко встраивается в плотный график. Примером служат платформы, которые предлагают серию коротких роликов или интерактивных заданий по ключевым темам – от управления проектами до развития soft skills.
- Обучение через подкасты. Этот формат позволяет сотрудникам получать полезную информацию параллельно с другими активностями: в дороге, на тренировке, во время домашних дел. Его ключевое преимущество – гибкость и возможность выбирать, когда и как потреблять контент. Многие компании выпускают собственные образовательные подкасты или интегрируют в программы внешние ресурсы.
- Использование VR и AR-технологий. Эти технологии позволяют создавать иммерсивные обучающие среды, где сотрудник погружается в ситуацию, максимально приближенную к реальной. VR и AR особенно востребованы в подготовке специалистов в области медицины, промышленной безопасности, сложного оборудования, для адаптации новых сотрудников. Многие лидеры рынка демонстрируют успешные кейсы применения VR/AR для тренингов, в результате которых ускоряется процесс обучения, а усвоение материала улучшается в разы. Например, тренировки в виртуальной среде позволяют безопасно отрабатывать действия в экстренных ситуациях без риска для жизни и здоровья.
Важно не просто использовать тренды, а выстраивать системные программы развития, интегрированные в повседневную работу сотрудников.
Какие технологии помогут в lifelong learning
Непрерывное обучение перестает быть абстрактной концепцией и превращается в конкретный инструмент обеспечения конкурентоспособности компании. Здесь на первый план выходят решения на базе искусственного интеллекта (ИИ), которые помогают компаниям не только фиксировать текущий уровень компетенций, но и прогнозировать будущие потребности, подбирать индивидуальные программы обучения и поддерживать высокий уровень вовлеченности сотрудников в образовательный процесс. Именно такие технологии становятся основой стратегии развития компаний будущего.
1. Skills-трекеры в реальном времени
Позволяют в режиме реального времени формировать непрерывный процесс развития сотрудников без отвлечения их от основных задач. Эти решения работают на базе ИИ и машинного обучения, анализируют данные из рабочих коммуникаций: мессенджеров, почты, систем управления проектами и цифровых платформ. С помощью такой аналитики трекеры выявляют пробелы в компетенциях, отслеживают динамику использования навыков и предлагают релевантные образовательные курсы.
Один из реальных примеров – платформа MyLearning. Она интегрирована с корпоративными системами и помогает сотрудникам получать рекомендации по обучению в зависимости от их текущих проектов, карьерных целей и загруженности. Платформа поддерживает формат микрообучения и подбирает подходящие моменты для коротких образовательных сессий, чтобы обучение органично вписывалось в рабочий график и не приводило к перегрузке.
Такие технологии позволяют компаниям адаптировать обучение под реальные вызовы бизнеса и рынок. Skills-трекеры помогают не только повышать эффективность образовательных программ, но и создавать культуру постоянного развития, где сотрудники чувствуют, что обучение становится естественной частью их профессионального пути.
2. Предсказание skill-gap
Платформы на базе ИИ, предсказывая дефицит навыков, позволяют компаниям переходить от реактивного подхода в обучении к проактивному: не устранять пробелы в компетенциях постфактум, а заранее видеть, какие навыки потребуются сотрудникам в ближайшем будущем.
ИИ-платформы анализируют данные из нескольких источников: внутренние HR-системы, профили сотрудников, карьерные траектории, проектные планы компании, рыночные тренды и внешнюю аналитику по отрасли. На основе этих данных формируются прогнозы по востребованным компетенциям, а также рекомендации по запуску обучающих программ и переквалификации персонала.
Реальный пример – IBM Watson Talent Frameworks, платформа, которая помогает компаниям выявлять будущие потребности в навыках, опираясь на данные об изменениях в технологиях, нормативной базе и бизнес-процессах. Такие решения уже применяются крупными корпорациями в разных отраслях. В промышленности, здравоохранении и финансовом секторе подобные ИИ-системы позволяют заранее готовить персонал к переходу на новые стандарты работы, внедрению цифровых инструментов или появлению новых бизнес-направлений.
3. Персонализированная мотивация
Формальный доступ к курсам уже не гарантирует вовлеченности сотрудников – важно, чтобы обучение соответствовало индивидуальным потребностям и стилю восприятия каждого. Именно эту задачу решают платформы вроде Degreed. Сервис собирает данные о предпочтениях сотрудников – какие форматы контента они выбирают (видео, подкасты, статьи), какие темы их интересуют, как они взаимодействуют с образовательной средой. На основе этой информации платформа выстраивает персонализированные траектории обучения, предлагает релевантные материалы и включает элементы геймификации: виртуальные бейджи, баллы за выполнение курсов, доски почета и дружеские соревнования. Такой подход позволяет повысить не только вовлеченность, но и эффективность образовательного процесса: сотрудники ощущают ценность обучения для своего профессионального роста, а компании получают более мотивированных и подготовленных специалистов.
Компании, которые грамотно внедряют ИИ-технологии в процессы lifelong learning, получают значительное конкурентное преимущество. Именно такой подход позволяет передовым корпорациям сохранять лидерские позиции на рынке и демонстрировать высокие показатели вовлеченности и удовлетворенности сотрудников.
Выводы
Обучение больше не может быть дополнением к работе, это сама работа. В командах, где это поняли, люди не только успевают за рынком – они его опережают. Они чувствуют уверенность, смысл и ценность своего дела.
Также читайте:
Хорошая статья.
В последнее время возникают гибридные модели обучения, использующие ИИ для построения индивидуального учебного плана, и результатом такой технологии становится комфортное и калиброванное под возраст студента "подтягивание" его в нужной области. С одной стороны это позволяет учесть особенности восприятия конкретного человека, с другой - создает предпосылки для бесстрессового обучения в течение всей жизни.
Современное обучение конечно гибкое и гибридное.
Но пожизненное. Как тюремный срок.
Вы не видели - случайно - какие книги, учебники и статьи рекомендует AI при индивидуализации обучения? Какими принципами руководствуется?
Для обычных программ и обычных преподавателей процесс понятен. В случае применения AI - хотелось бы узнать больше.
Здесь можно разделить вопрос на два сценария:
1) предобученный ChatGPT и
2) ChatGPT "из коробки" и остальные ИИ.
В первом случае при платной подписке можно создать кастомизированного бота, который обучен на загруженных в него книгах. Так, на первом этапе делается ряд промптов по литературе, рекомендуемой топовыми колледжами и вузами по миру. Далее эти книги загружаются в память бота, и уже по ним делаются промпты по конкретному треку. Например, "подготовить программу для повышения компетенций junior-разработчика до senior в стеке Python, объем - до 160 часов"
Во втором случае требуется задать промпт по анализу готовых программ на лучших образовательных платформах и сформировать на основе их план обучения с комментариями по его структуре. Такую модель я использовал, когда потребовалось выстроить индивидуальную программу для чтения лекций по управлению капиталом на основе материалов CFI. В результате получился очень внятный план. Конечно, до полноценного учебно-методического комплекса он не дотягивает, но cheap-and-dirty вариант получился неплохим. После небольшой доработки - вполне можно использовать.
Еще ранее мне нужно было подобрать материалы по достаточно узкой эконометрической тематике, в итоге ChatGPT подобрал мне набор исследовательских бумаг на китайском, после чего сформировал индивидуальный "семинар" по повышению компетенций в крайне специфическом сегменте. Отдельных книг по нему не было, но возможность ИИ скомпилировать несколько научных работ и выдать весьма предметный текст меня порадовала очень сильно.
Современные ИИ уже практически не уступают преподавателям-людям, но для контроля "галлюцинирования" в отдельных случаях нужно использовать различные модели. В пределе я использовал три: ChatGPT, DeepSeek, Grok, и в редких случаях разделение итогов шло в формате 2/3. Конечно, без компетенций в предметной области "с нуля" будет сложно разобраться, но для специалистов ИИ дает очень ценные подсказки по выбору трека поиска, в рамках которого уже можно искать дополнительные опубликованные материалы в рецензируемых изданиях.
По итогам такого взаимодействия с ИИ я окончательно убедился, что кастомизированная "прокачка компетенций" по запросу - это реальность сегодняшнего дня. Особенно ценно это в рамках R&D, где имеющиеся вузовские учебники уже существенно могут устареть по сравнению с отчетами ведущих вузов по миру.
В части технической реализации - большинство моделей ИИ являются закрытыми, но DeepSeek раскрыл механику сетей. Я в конкретные детали не погружался, но из готового кода для теста собрал локальную систему ИИ - она заработала, но крайне медленно. Однако, я сделал вывод, что при наличии мощных серверов и желания натренировать ИИ в определенной сфере, это вполне реализуемо. Так, можно на корпоративном уровне собрать все обучающие материалы, инструкции, книги по специальности, и создать учебный конвейер по "прокачиванию" персонала. Результат будет не хуже, чем от работы с Coursera. Словом, весьма обнадеживающе.
Обучение больше не может быть дополнением к работе, это сама работа.
Полностью согласен! С моей частной точки зрения, обучение - это неотьемлимая часть жизни. Без этого - "дальше тишина"! Остановился - значит начинаешь отставать да и сама жизнь теряет вкус. Возможностей масса - от ИИ до, например, курсов МГУ tech-in и зарубежных аналогов. Тут как-то обсуждали, кто и что слушает в моменте (аудиокниги). Интересно, а читают ли люди системно и что? Я ведь почему такое спрашиваю? А вот почему. Опять же, частное мнение!
Тут, например, много про ИИ толкуют, есть кто работает с промт-инженерией, но смутное ошущение у меня, что представления поверхностные - далеко не все смогут сами сделать на основе датасета модель, я ж не буду про бэггинги и бустинги толковать, а хотя бы дерево решений или логистическую регрессию сделать. Ну или хотя бы задачу поставить людям и проверить результаты! Про TenzorFow, keras или neuralnet даже не говорю. А системный анализ! Кто-то может организовать разработку модели системной динамики на Vensim, AnyLogic? Задачу поставить, организовать, оценить? А бизнес-процессы? Говорить про них можно часами, но много ли тех, кто умеет и as-is отрисовать (даже в EPC) на основе старых регламентов и работы в "поле", сделать реинжиниринг (to be) с метриками, согласовать все это и организовать ведение?
Ну и т.д. Поэтому, всегда есть чему учиться! Времени и сил не всегдла хватает.
Спасибо - очень содержательно.
Обычный вопрос к такого рода подходам. Допустим, что есть на свете 10 (или 100) ведущих программ университетского уровня по - только в качестве примера - корпоративным финансам. Могут даваться сами по себе или в рамках каких-то модулей других программ, скажем, MBA. У каждой программы есть преподаватели и список обязательной, дополнительной и рекомендованной литературы, видео и прочего, которые в общем случае не совпадают. И хорошие программы действительно неплохо учат.
Что добавляет применение AI к уже готовым и известным ответам? Почему бы просто не выбрать что-то из существующего и проверенного?
Как Вы правы. И с каждым днём - всё больше.
Вот это - отличный вопрос, который не имеет правильного решения. Теоретически, конечно, можно взять уже готовый курс и использовать его. Многие так и делают, а фактически - это единственное, что остается, когда поступают в ВУЗ. Но в реальности даже в ВУЗе разные преподаватели преподают по-разному, и поскольку это "пакетное предложение" - нельзя из него выбросить "плохие" курсы.
Фундаментальное преимущество ИИ, на мой взгляд, состоит в том, что он позволяет последовательно делать отбор среди лучших программ, и "на выходе" - составить уникальную программу, которая как единое целое отсутствует в реальности, но искусственно может быть реконструирована. Аналогия здесь - глобальная оптимизация учебных планов, либо в более простом варианте - сборная по футболу, состоящая из лучших когда-либо живших игроков.
Бонусом идет способность ИИ упаковывать информацию под конкретный формат обучаемого - с учетом его стилистики, моделей запросов и уровня знания. Да, ИИ не способен формировать новое знание, но он может выстроить "рельсы" по которым сознание студента будет развиваться без возможности свернуть "не туда". Насколько я могу судить, новые поколения ИИ-моделей позволяют очень быстро погружаться в предметные области. В реальной практике лекций это больше походило бы на допрос преподавателя под давлением - не факт, что он бы смог быстро собраться с мыслями, даже если бы и согласился работать в таком формате. ИИ к "допросам" относится лояльно, готов рассматривать проблематику с разных точек зрения и дополнять поисковые выдачи материалами даже на других языках. Мне среди лекторов не встречались владеющие китайским, а в Китае в последнее время идет бум на исследования в разных направлениях. Получается, что наиболее актуальные данные будут выпадать из любой - даже самой лучшей программы, поскольку они просто могут не входить в периметр компетенций методологов ВУЗов. Люди не могут заметить отсутствие того, о чем не имеют представления.
Очень согласен с такой постановкой вопроса. Когда ИИ стало синонимом "набить запрос с клавиатуры", появилось большое количество инженеров, но есть нюанс - "промпт-инженеров". Они могут в жизни не слышать об ошибках I и II родов, нормализации данных, метриках контроля точности в лог. регрессиях (если вообще про такие регрессии слышали).
Разумеется, обсуждать собственно детали калибровки весов и функций активации в нейросетях они не станут, зато с готовностью будут делиться экспертизой, как выдать за свой продукт сплагиаченный материал.
Тема "хайпа" вокруг ИИ стала возможна из-за радикального понижения порога входа в эту индустрию, и многие пытаются теперь примерить на себя роль оракула. До определенного момента это может работать, но когда из ИИ начинают формировать культ - это явление "гуглизма" как религии, но в новом масштабе. Опасность представляет здесь групповая динамика: она может увести группу увлеченных "промпт-инженеров" сильно далеко от решения целевой задачи, но они этого и не заметят.
В моём примере с корпоративными финансам AI не сделает эту работу лучше. Всё уже известно, как в хорошем ресторане с большим и продуманным меню.
Уникальную - возможно. Это просто сделать, если перемешать несколько существующих программ. Но это не реконструкция - оригинал не существовал.
Будет ли она лучше, чем уже обсуждаемые? Сомневаюсь. По ней никто, никого и никогда не учил. И не собирался.
Не все напитки нужно и можно смешивать, хорошие рецепты лучше соблюдать. А действительно хорошие курсы возникают не просто так и не на пустом месте. Вы, как человек, читающий лекции (как я понял), знаете об этом не понаслышке.
Сборная - это не список фамилий и регалий. Люди, никогда не игравшие вместе, сборную не сформируют. Им даже великий вратарь не поможет, если защиту разорвут на части.
Никакие учебники и статьи с примерами не бывают 100% актуальными, это не зависит от языка. Данных чудовищно много, их невозможно учесть в полном объеме.
Хорошие примеры найти не так сложно. Изучать важно в первую очередь то, что актуально всегда, затем - то, что меняется редко и реже, затем - последнее на уже изученную и хорошо вспаханную тему.
Примерно по этим причинам я и задал вопрос выше об AI для индивидуализации обучения. Пытаюсь понять, когда помощь AI для этих целей действительно выходит за рамки возможностей хорошей библиотечной системы, справочной системы университета или продвинутых систем поиска общего назначения.