Перспективы развития ИИ- детекторов в образовании
Вчера обещали продолжение про перспективы ИИ-детекторов при проверке студенческих работ.
Вот они.
Тут выжимка из личных мнений, ссылки на авторитетные источники не даем.
В ближайшие 3–5 лет ситуация, вероятно, будет развиваться по следующему сценарию:
📌Совершенствование инструментов обнаружения. Разработчики будут улучшать алгоритмы детекции ИИ‑текстов, повышая их точность и снижая количество ложных срабатываний. Возможно появление специализированных решений для академической среды.
📌Разработка чётких регламентов. Вузы и Минобр начнут формулировать официальные правила использования ИИ в учебных работах. Например:
разрешать использование ИИ только для сбора и анализа данных;
требовать обязательного указания, какие части работы были созданы с помощью ИИ;
вводить ограничения на объём ИИ‑сгенерированного контента.
📌Интеграция ИИ в образовательный процесс. Вместо тотального запрета вузы будут внедрять обучение навыкам работы с ИИ: как формулировать запросы, проверять достоверность информации, перерабатывать сгенерированные тексты.
📌Изменение формата дипломных работ. Возможно, акцент сместится с традиционного текстового описания на мультимедийные проекты, презентации, прототипы или прикладные исследования, где роль ИИ сложнее подменить самостоятельную работу студента.
📌Развитие альтернативных методов оценки. Наряду с проверкой на ИИ вузы будут активнее использовать устные защиты, портфолио, проектные задания и другие формы аттестации, которые лучше демонстрируют реальные компетенции выпускника.
📌Международное сотрудничество. Будут разрабатываться единые стандарты и рекомендации по использованию ИИ в образовании на уровне международных организаций (ЮНЕСКО, ОЭСР и др.).
📌Повышение квалификации преподавателей. Вузы начнут организовывать (и уже организовывают) курсы и тренинги для преподавателей и сотрудников, чтобы они лучше понимали принципы работы ИИ и могли корректно оценивать работы студентов с учётом новых реалий.
В общем, считаем, что оптимальный путь - это поиск баланса: создание чётких правил, совершенствование технологий проверки и обучение студентов и преподавателей грамотному использованию ИИ как инструмента для улучшения образовательного опыта, а не читерства.
#ИИ #AI #ЦифроваяГрамотность #ИИкомпетенции #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
Вчера обещали продолжение про перспективы ИИ-детекторов при проверке студенческих работ.
Вот они.
Тут выжимка из личных мнений, ссылки на авторитетные источники не даем.
В ближайшие 3–5 лет ситуация, вероятно, будет развиваться по следующему сценарию:
📌Совершенствование инструментов обнаружения. Разработчики будут улучшать алгоритмы детекции ИИ‑текстов, повышая их точность и снижая количество ложных срабатываний. Возможно появление специализированных решений для академической среды.
📌Разработка чётких регламентов. Вузы и Минобр начнут формулировать официальные правила использования ИИ в учебных работах. Например:
разрешать использование ИИ только для сбора и анализа данных;
требовать обязательного указания, какие части работы были созданы с помощью ИИ;
вводить ограничения на объём ИИ‑сгенерированного контента.
📌Интеграция ИИ в образовательный процесс. Вместо тотального запрета вузы будут внедрять обучение навыкам работы с ИИ: как формулировать запросы, проверять достоверность информации, перерабатывать сгенерированные тексты.
📌Изменение формата дипломных работ. Возможно, акцент сместится с традиционного текстового описания на мультимедийные проекты, презентации, прототипы или прикладные исследования, где роль ИИ сложнее подменить самостоятельную работу студента.
📌Развитие альтернативных методов оценки. Наряду с проверкой на ИИ вузы будут активнее использовать устные защиты, портфолио, проектные задания и другие формы аттестации, которые лучше демонстрируют реальные компетенции выпускника.
📌Международное сотрудничество. Будут разрабатываться единые стандарты и рекомендации по использованию ИИ в образовании на уровне международных организаций (ЮНЕСКО, ОЭСР и др.).
📌Повышение квалификации преподавателей. Вузы начнут организовывать (и уже организовывают) курсы и тренинги для преподавателей и сотрудников, чтобы они лучше понимали принципы работы ИИ и могли корректно оценивать работы студентов с учётом новых реалий.
В общем, считаем, что оптимальный путь - это поиск баланса: создание чётких правил, совершенствование технологий проверки и обучение студентов и преподавателей грамотному использованию ИИ как инструмента для улучшения образовательного опыта, а не читерства.
#ИИ #AI #ЦифроваяГрамотность #ИИкомпетенции #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
Пока у нас небольшой перерыв, связанный с долгими праздниками, хотим поделиться с вами ссылкой на полезный инструмент.
Яндекс.Промптхаб - это сборник промптов под практически любые задачи. Особенно интересны промпты для написания промптов под сложные задачи или те зоны, где вам тяжело определить параметры качества.
Самое главное - это очень результативный и (главное) интересный способ развития своих компетенций по работе с нейросетями. Вы видите, что делают другие, учитесь отличать хорошее от плохого ивсе это из первых рук! Пользуйтесь, пожалуйста!
https://alice.yandex.ru/prompthub
Яндекс.Промптхаб - это сборник промптов под практически любые задачи. Особенно интересны промпты для написания промптов под сложные задачи или те зоны, где вам тяжело определить параметры качества.
Самое главное - это очень результативный и (главное) интересный способ развития своих компетенций по работе с нейросетями. Вы видите, что делают другие, учитесь отличать хорошее от плохого ивсе это из первых рук! Пользуйтесь, пожалуйста!
https://alice.yandex.ru/prompthub
alice.yandex.ru
Промптхаб — место обмена промптами для Алисы AI и других нейросетей
База работающих промптов, курсы и челленджи для нейросетей. Учитесь на кейсах экспертов, делитесь своими решениями и применяйте всё сразу в Алисе AI бесплатно.
ИИ-грамотность для учащихся (и не только)
Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) совместно с Европейской комиссией представили документ «Подготовка учащихся к эпохе ИИ: компетентностная модель ИИ‑грамотности для начального и среднего образования» (Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education).
Документ отвечает на ключевой вопрос: какими знаниями, умениями и пониманием должен обладать школьник, чтобы успешно жить, учиться и принимать решения в мире, где искусственный интеллект (ИИ) интегрирован в поисковые системы, соцсети, образовательные платформы, генерацию контента, рекомендательные сервисы и другие цифровые решения.
Что такое ИИ‑грамотность?
ИИ‑грамотность — это сочетание технических знаний, устойчивых человеческих навыков и ценностных установок, необходимых для жизни в мире, на который оказывает влияние ИИ. Она даёт учащимся возможность:
• взаимодействовать с ИИ;
• использовать его как инструмент для творчества и решения задач;
• осознанно распределять задачи между человеком и машиной;
• участвовать в развитии ИИ‑систем;
• критически оценивать выгоды, риски и этические последствия применения ИИ.
Структура модели
Модель ИИ‑грамотности построена вокруг четырёх ключевых направлений:
📌Взаимодействовать с ИИ — распознавать ИИ в повседневной жизни, понимать его влияние, проверять результаты его работы, оценивать риски и ограничения.
📌Создавать с ИИ — применять ИИ как творческий инструмент, сохраняя при этом человеческое авторство, замысел и ответственность за результат.
📌Управлять ИИ — осознанно определять, какие задачи целесообразно доверить ИИ, а какие должны выполняться человеком.
📌Формировать ИИ — осознавать, что ИИ‑системы создаются людьми, и предлагать способы сделать их более полезными, справедливыми и соответствующими человеческим ценностям.
Каждое направление раскрывается через три блока: знания, навыки и установки.
1. Блок знаний включает 4 группы и 17 содержательных утверждений:
• природа ИИ — 5 утверждений;
• ИИ как отражение человеческих решений и взглядов — 5 утверждений;
• возможности и ограничения ИИ — 4 утверждения;
• роль ИИ в обществе — 3 утверждения.
2. Блок навыков охватывает 7 ключевых навыков:
• критическое мышление;
• сотрудничество;
• креативность;
• решение проблем;
• вычислительное мышление;
• коммуникация;
• самоосознанность и социальная осознанность.
3. Блок установок содержит 6 ценностных установок:
• рефлексивность;
• ответственность;
• любознательность;
• инновационность;
• адаптивность;
• эмпатия.
Компетенции и уровни освоения
Всего модель включает 19 компетенций, распределённых по четырём направлениям:
«Взаимодействовать с ИИ» — 7 компетенций;
«Создавать с ИИ» — 4 компетенции;
«Управлять ИИ» — 4 компетенции;
«Формировать ИИ» — 4 компетенции.
Для каждой компетенции определены три уровня освоения:
1. базовый;
2. средний;
3. продвинутый.
Таким образом, документ описывает 57 индикаторов ожидаемых результатов обучения и предлагает 57 учебных сценариев для классных занятий. При этом уровни не привязаны жёстко к возрасту или классу: авторы подчёркивают, что дети приходят с разным опытом использования ИИ, поэтому подход должен быть гибким.
В документе отсутствует блок, связанный с безопасностью и этикой использования ИИ, и это (на наш взгляд) зоны его ближайшего развития. Тем не менее, кажется, что в свете активных дискуссий по разработке конструкта ИИ-грамотности, опыт европейских коллег должен быть досконально изучен и будет однозначно полезен.
#ИИ #AI #ЦифроваяГрамотность #ИИкомпетенции #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) совместно с Европейской комиссией представили документ «Подготовка учащихся к эпохе ИИ: компетентностная модель ИИ‑грамотности для начального и среднего образования» (Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education).
Документ отвечает на ключевой вопрос: какими знаниями, умениями и пониманием должен обладать школьник, чтобы успешно жить, учиться и принимать решения в мире, где искусственный интеллект (ИИ) интегрирован в поисковые системы, соцсети, образовательные платформы, генерацию контента, рекомендательные сервисы и другие цифровые решения.
Что такое ИИ‑грамотность?
ИИ‑грамотность — это сочетание технических знаний, устойчивых человеческих навыков и ценностных установок, необходимых для жизни в мире, на который оказывает влияние ИИ. Она даёт учащимся возможность:
• взаимодействовать с ИИ;
• использовать его как инструмент для творчества и решения задач;
• осознанно распределять задачи между человеком и машиной;
• участвовать в развитии ИИ‑систем;
• критически оценивать выгоды, риски и этические последствия применения ИИ.
Структура модели
Модель ИИ‑грамотности построена вокруг четырёх ключевых направлений:
📌Взаимодействовать с ИИ — распознавать ИИ в повседневной жизни, понимать его влияние, проверять результаты его работы, оценивать риски и ограничения.
📌Создавать с ИИ — применять ИИ как творческий инструмент, сохраняя при этом человеческое авторство, замысел и ответственность за результат.
📌Управлять ИИ — осознанно определять, какие задачи целесообразно доверить ИИ, а какие должны выполняться человеком.
📌Формировать ИИ — осознавать, что ИИ‑системы создаются людьми, и предлагать способы сделать их более полезными, справедливыми и соответствующими человеческим ценностям.
Каждое направление раскрывается через три блока: знания, навыки и установки.
1. Блок знаний включает 4 группы и 17 содержательных утверждений:
• природа ИИ — 5 утверждений;
• ИИ как отражение человеческих решений и взглядов — 5 утверждений;
• возможности и ограничения ИИ — 4 утверждения;
• роль ИИ в обществе — 3 утверждения.
2. Блок навыков охватывает 7 ключевых навыков:
• критическое мышление;
• сотрудничество;
• креативность;
• решение проблем;
• вычислительное мышление;
• коммуникация;
• самоосознанность и социальная осознанность.
3. Блок установок содержит 6 ценностных установок:
• рефлексивность;
• ответственность;
• любознательность;
• инновационность;
• адаптивность;
• эмпатия.
Компетенции и уровни освоения
Всего модель включает 19 компетенций, распределённых по четырём направлениям:
«Взаимодействовать с ИИ» — 7 компетенций;
«Создавать с ИИ» — 4 компетенции;
«Управлять ИИ» — 4 компетенции;
«Формировать ИИ» — 4 компетенции.
Для каждой компетенции определены три уровня освоения:
1. базовый;
2. средний;
3. продвинутый.
Таким образом, документ описывает 57 индикаторов ожидаемых результатов обучения и предлагает 57 учебных сценариев для классных занятий. При этом уровни не привязаны жёстко к возрасту или классу: авторы подчёркивают, что дети приходят с разным опытом использования ИИ, поэтому подход должен быть гибким.
В документе отсутствует блок, связанный с безопасностью и этикой использования ИИ, и это (на наш взгляд) зоны его ближайшего развития. Тем не менее, кажется, что в свете активных дискуссий по разработке конструкта ИИ-грамотности, опыт европейских коллег должен быть досконально изучен и будет однозначно полезен.
#ИИ #AI #ЦифроваяГрамотность #ИИкомпетенции #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
На колу мочало - начинай сначала
В рамках проектов по консалтингу нам регулярно приходится анализировать подходы к развитию цифровых компетенций. Многолетний опыт показывает: несмотря на эволюцию технологий и методик обучения, ряд системных ошибок сохраняется из года в год — причём даже в компаниях с развитой культурой обучения.
Недавно один из читателей (работник ооочень большой и продвинутой структуры) прислал на обсуждение скрин с ярким примером, который проиллюстрировал одну из нескольких типовых ошибок в формировании портфеля программ развития цифровых компетенций.
В общем, сегодня решили разобрать три самых типовых ошибки, все из личного опыта, и все касаются очень известных флагманов российской экономики.
😱Ошибка 1. Подмена обучения информированием
Вместо развития практических навыков сотрудникам предлагают набор информационных онлайн-курсов или видеороликов на темы «Что такое блокчейн», «Основы ИИ» или «Цифровые технологии в отрасли». Прохождение таких курсов становится формальностью, не влияющей на реальные рабочие процессы.
🎯Как правильно: Информирование о цифровых технологиях ни в коем случае не является развитием цифровой грамотности. Цифровая грамотность - это устоявшаяся конструкция компетенций (повторять тут не будем). И это полноправный член линейки функциональных грамотностей. То есть по выходу из обучения сотрудник должен уметь эффективно и безопасно применять цифровые инструменты, а не знать о них.
😱Ошибка 2. Обучение ради отчётности
Даже крупные организации, позиционирующие себя как цифровые лидеры, нередко запускают программы исключительно для формального закрытия KPI. Например, компания отчитывается, что 100 % персонала прошли курс, но сотрудники продолжают формировать отчетность на слайде вместо внедрённой BI‑системы.
🎯Как правильно: Обучение должно начинаться с доходчивой проблематизации (тут Дэвид Колб за нас уже все придумал) и демонстрации прямой связи между новыми навыками и бизнес‑целями. Сотрудники должны понимать, как полученные знания помогут им решать повседневные задачи, экономить время на рутине, зачем это все и т.п..
😱Ошибка 3. Один размер подходит всем
Компании закупают готовые онлайн‑курсы и назначают их всем сотрудникам без разбора. Это приводит к двум проблемам:
• курсы не учитывают особенности бизнес‑процессов конкретной организации;
• единый уровень сложности не подходит одновременно и новичкам, и продвинутым сотрудникам.
🎯Как правильно:
• Комбинировать форматы обучения: воркшопы, практические марафоны, разбор реальных кейсов компании, привязывать новый инструментарий к реальным бизнес-процессам, показывать как за счет новых инструментов снижаются потери в цепочке;
• внедрять уровневые траектории («начальный», «базовый», «продвинутый»);
• проводить входное тестирование для подбора оптимальной траектории.
Хотя оценить в цифрах потери от неэффективного обучения невероятно сложно, их влияние на общую продуктивность компании несомненно. В период, когда бюджеты на обучение и развитие жёстко контролируются, а нам говорят, что мы затратная функция, приоритет должен отдаваться программам с понятной привязкой к целям организации. Грамотно выстроенное обучение — это не затраты, а инвестиции в ключевые компетенции, которые дают измеримый результат и окупаются в краткосрочной перспективе.
#ЦифроваяГрамотность #Цифра #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
В рамках проектов по консалтингу нам регулярно приходится анализировать подходы к развитию цифровых компетенций. Многолетний опыт показывает: несмотря на эволюцию технологий и методик обучения, ряд системных ошибок сохраняется из года в год — причём даже в компаниях с развитой культурой обучения.
Недавно один из читателей (работник ооочень большой и продвинутой структуры) прислал на обсуждение скрин с ярким примером, который проиллюстрировал одну из нескольких типовых ошибок в формировании портфеля программ развития цифровых компетенций.
В общем, сегодня решили разобрать три самых типовых ошибки, все из личного опыта, и все касаются очень известных флагманов российской экономики.
😱Ошибка 1. Подмена обучения информированием
Вместо развития практических навыков сотрудникам предлагают набор информационных онлайн-курсов или видеороликов на темы «Что такое блокчейн», «Основы ИИ» или «Цифровые технологии в отрасли». Прохождение таких курсов становится формальностью, не влияющей на реальные рабочие процессы.
🎯Как правильно: Информирование о цифровых технологиях ни в коем случае не является развитием цифровой грамотности. Цифровая грамотность - это устоявшаяся конструкция компетенций (повторять тут не будем). И это полноправный член линейки функциональных грамотностей. То есть по выходу из обучения сотрудник должен уметь эффективно и безопасно применять цифровые инструменты, а не знать о них.
😱Ошибка 2. Обучение ради отчётности
Даже крупные организации, позиционирующие себя как цифровые лидеры, нередко запускают программы исключительно для формального закрытия KPI. Например, компания отчитывается, что 100 % персонала прошли курс, но сотрудники продолжают формировать отчетность на слайде вместо внедрённой BI‑системы.
🎯Как правильно: Обучение должно начинаться с доходчивой проблематизации (тут Дэвид Колб за нас уже все придумал) и демонстрации прямой связи между новыми навыками и бизнес‑целями. Сотрудники должны понимать, как полученные знания помогут им решать повседневные задачи, экономить время на рутине, зачем это все и т.п..
😱Ошибка 3. Один размер подходит всем
Компании закупают готовые онлайн‑курсы и назначают их всем сотрудникам без разбора. Это приводит к двум проблемам:
• курсы не учитывают особенности бизнес‑процессов конкретной организации;
• единый уровень сложности не подходит одновременно и новичкам, и продвинутым сотрудникам.
🎯Как правильно:
• Комбинировать форматы обучения: воркшопы, практические марафоны, разбор реальных кейсов компании, привязывать новый инструментарий к реальным бизнес-процессам, показывать как за счет новых инструментов снижаются потери в цепочке;
• внедрять уровневые траектории («начальный», «базовый», «продвинутый»);
• проводить входное тестирование для подбора оптимальной траектории.
Хотя оценить в цифрах потери от неэффективного обучения невероятно сложно, их влияние на общую продуктивность компании несомненно. В период, когда бюджеты на обучение и развитие жёстко контролируются, а нам говорят, что мы затратная функция, приоритет должен отдаваться программам с понятной привязкой к целям организации. Грамотно выстроенное обучение — это не затраты, а инвестиции в ключевые компетенции, которые дают измеримый результат и окупаются в краткосрочной перспективе.
#ЦифроваяГрамотность #Цифра #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
👌1
Анализ оценки компетенций в рамках проекта «Карьера в ИТ» (КИТ)
В нынешних условиях развития рынка независимая оценка компетенций IT-специалистов становится всё более востребованной. Однако создание универсального подхода, который бы устроил всех работодателей, представляется практически невыполнимой задачей. Каждый работодатель имеет свои критерии и стандарты оценки, что создаёт определённую путаницу на рынке труда - кто миддл, кто сеньор, и как их развивать - фактический царь-вопрос для многих бизнесов.
Именно поэтому появление новых инструментов оценки вызывает живой интерес у профессионального сообщества. Специалисты внимательно следят за развитием различных методик и платформ, которые могут предложить более объективный и стандартизированный подход к оценке IT-компетенций.
В условиях отсутствия единого стандарта любая новая инициатива в этой области приобретает особую ценность. Профессионалы готовы тестировать и анализировать новые подходы, надеясь найти оптимальное решение для оценки квалификации IT-специалистов. Ну и мы не остаемся в стороне, смотрим, что есть, и публикуем для наших читателей.
Что это за тест?
Формат оценки: комплексное тестирование на онлайн-платформе
Структура теста: 120 вопросов + демо-тестирование (20 вопросов) + партнерское тестирование (до 50 вопросов)
Типы заданий:
• Выбор одного/нескольких правильных ответов
• Сопоставление
• Установление порядка
• Симулятор кода
Какие плюсы удалось выявить:
Объективность: снижает влияние субъективного мнения рекрутера или оценщика.
Стандартизация: все проходят одинаковые задания — удобно сравнивать кандидатов.
Масштабируемость: можно тестировать сотни человек одновременно.
Скорость: автоматическая проверка и генерация отчётов.
Комплексность: оценивает hard и soft skills в одном цикле.
Прогностичность: валидированные методики предсказывают успешность в роли.
Цифровой след: данные можно накапливать и анализировать в динамике.
Теперь о минусах:
Формальность: не всегда отражает реальное поведение в рабочих ситуациях.
Ограниченная глубина: опросники и тесты дают «срез», а не полную картину.
Риск «натаскивания»: кандидаты тренируются на типовых заданиях.
Ложные срабатывания: возможны ошибки интерпретации данных алгоритмами.
Что говорят пользователи?
Отзывы пользователей об оценке КИТ демонстрируют неоднозначную, но в целом положительную оценку инструмента. Начинающие специалисты отмечают полезность тестирования как способа самопроверки и трамплина для трудоустройства, подчеркивая ценность полученного сертификата при поиске первой работы. Опытные разработчики указывают на достаточную объективность оценки базовых знаний, однако отмечают, что для позиций уровня сеньора и выше система может не полностью отражать глубину компетенций. Среди частых замечаний — некоторые формулировки заданий, допускающие двоякое толкование, и недостаточная детализация оценки для специалистов высокого уровня. При этом большинство участников согласны с тем, что КИТ является хорошим базовым инструментом для первичной оценки квалификации и карьерного развития.
#ИТкомпетенции #ЦифровыеКомпетенции #ОценкаПерсонала #DigiComp
DigiComp в Максе
В нынешних условиях развития рынка независимая оценка компетенций IT-специалистов становится всё более востребованной. Однако создание универсального подхода, который бы устроил всех работодателей, представляется практически невыполнимой задачей. Каждый работодатель имеет свои критерии и стандарты оценки, что создаёт определённую путаницу на рынке труда - кто миддл, кто сеньор, и как их развивать - фактический царь-вопрос для многих бизнесов.
Именно поэтому появление новых инструментов оценки вызывает живой интерес у профессионального сообщества. Специалисты внимательно следят за развитием различных методик и платформ, которые могут предложить более объективный и стандартизированный подход к оценке IT-компетенций.
В условиях отсутствия единого стандарта любая новая инициатива в этой области приобретает особую ценность. Профессионалы готовы тестировать и анализировать новые подходы, надеясь найти оптимальное решение для оценки квалификации IT-специалистов. Ну и мы не остаемся в стороне, смотрим, что есть, и публикуем для наших читателей.
Что это за тест?
Формат оценки: комплексное тестирование на онлайн-платформе
Структура теста: 120 вопросов + демо-тестирование (20 вопросов) + партнерское тестирование (до 50 вопросов)
Типы заданий:
• Выбор одного/нескольких правильных ответов
• Сопоставление
• Установление порядка
• Симулятор кода
Какие плюсы удалось выявить:
Объективность: снижает влияние субъективного мнения рекрутера или оценщика.
Стандартизация: все проходят одинаковые задания — удобно сравнивать кандидатов.
Масштабируемость: можно тестировать сотни человек одновременно.
Скорость: автоматическая проверка и генерация отчётов.
Комплексность: оценивает hard и soft skills в одном цикле.
Прогностичность: валидированные методики предсказывают успешность в роли.
Цифровой след: данные можно накапливать и анализировать в динамике.
Теперь о минусах:
Формальность: не всегда отражает реальное поведение в рабочих ситуациях.
Ограниченная глубина: опросники и тесты дают «срез», а не полную картину.
Риск «натаскивания»: кандидаты тренируются на типовых заданиях.
Ложные срабатывания: возможны ошибки интерпретации данных алгоритмами.
Что говорят пользователи?
Отзывы пользователей об оценке КИТ демонстрируют неоднозначную, но в целом положительную оценку инструмента. Начинающие специалисты отмечают полезность тестирования как способа самопроверки и трамплина для трудоустройства, подчеркивая ценность полученного сертификата при поиске первой работы. Опытные разработчики указывают на достаточную объективность оценки базовых знаний, однако отмечают, что для позиций уровня сеньора и выше система может не полностью отражать глубину компетенций. Среди частых замечаний — некоторые формулировки заданий, допускающие двоякое толкование, и недостаточная детализация оценки для специалистов высокого уровня. При этом большинство участников согласны с тем, что КИТ является хорошим базовым инструментом для первичной оценки квалификации и карьерного развития.
#ИТкомпетенции #ЦифровыеКомпетенции #ОценкаПерсонала #DigiComp
DigiComp в Максе
Стоит ли привлекать ИИ к разработке тестов?
Предлагаем к просмотру запись открытой лекции Елены Юрьевны Кардановой — преподавателя программы «Обучение и оценивание как наука». Лекция прошла в рамках Зимней школы для абитуриентов Института Образования Вышки.
В ходе выступления спикер:
📌показала, как технологии ИИ трансформируют процесс создания тестовых заданий;
📌продемонстрировала примеры использования ИИ в исследовательской практике;
📌обозначила главные проблемные зоны — в том числе вопросы обеспечения качества и методической точности, а также опасности, связанные с шаблонной генерацией контента.
https://vkvideo.ru/video-72168138_456240313
Предлагаем к просмотру запись открытой лекции Елены Юрьевны Кардановой — преподавателя программы «Обучение и оценивание как наука». Лекция прошла в рамках Зимней школы для абитуриентов Института Образования Вышки.
В ходе выступления спикер:
📌показала, как технологии ИИ трансформируют процесс создания тестовых заданий;
📌продемонстрировала примеры использования ИИ в исследовательской практике;
📌обозначила главные проблемные зоны — в том числе вопросы обеспечения качества и методической точности, а также опасности, связанные с шаблонной генерацией контента.
https://vkvideo.ru/video-72168138_456240313
VK Видео
Открытая лекция Елены Кардановой «Можно ли доверить генерацию тестов ИИ? Опыт, риски и иллюзии». 05.02.2026
Открытая лекция Елены Кардановой «Можно ли доверить генерацию тестов ИИ? Опыт, риски и иллюзии». 05.02.2026 На лекции в рамках Профильной зимней школы для абитуриентов Института образования-2026 обсудили, как ИИ меняет подход к созданию тестовых заданий…
👏1
Руководитель, усиленный ИИ
Какое-то время назад на одной из конференций кое-кто из наших админов выступал с рассказом о классификации работников и руководителей, которую выкатил Джош Берсин в статье People Management in the Age of AI: The Rise of the Supermanager (2025).
Речь там шла о том, что из-за ускорения технологического прогресса многие организационные структуры и процессы управления просто не рассчитаны на такую скорость изменений. Именно поэтому на первый план выходят руководители, способные связать технологический прорыв с потребностями людей и бизнеса.
Суперменеджер по Берсину — это не просто менеджер, который использует технологии для рутинных задач, а лидер, который переосмысливает саму работу с помощью ИИ. Берсин подчёркивает, что такие руководители применяют искусственный интеллект не для того, чтобы просто контролировать сотрудников, а чтобы вместе с командой адаптировать, экспериментировать и перепроектировать рабочие процессы.
Вот какие черты и навыки он выделял у таких лидеров:
📌Создают культуру экспериментов. Поощряют команду пробовать новые подходы, тестировать ИИ-инструменты и учиться на ошибках.
📌Дают автономию. Наделяют подчинённых полномочиями, чтобы те могли самостоятельно применять ИИ для решения задач и развития.
📌Используют ИИ для персонализации. Помогают членам команды выстраивать индивидуальные траектории развития с помощью технологий.
📌Делают акцент на прозрачности. Открытость в том, как и зачем внедряются ИИ-решения, повышает доверие и вовлечённость.
📌Фокусируются на развитии навыков. Активно способствуют тому, чтобы команда осваивала новые компетенции — как технические, так и мягкие (например, умение критически оценивать выводы ИИ).
Кроме того, Берсин акцентирует внимание на важном нюансе: в эпоху ИИ от руководителей требуется развивать новые лидерские компетенции. В частности, критическое отношение к данным и выдаче моделей ИИ стало ключевым навыком, потому что даже небольшая ошибка или «загрязнение» данных в процессе может привести к масштабным неверным решениям, поэтому лидер должен уметь проверять результаты, а не слепо им доверять.
К чему это все?
В Сберуниверситете недавно прошел форум “Больше чем менеджмент”, на котором Г. О. Греф выступил с лекцией «Переизобретая менеджмент: руководитель, дополненный ИИ». Давайте посмотрим/послушаем.
https://vkvideo.ru/video-184379939_456239892
Какое-то время назад на одной из конференций кое-кто из наших админов выступал с рассказом о классификации работников и руководителей, которую выкатил Джош Берсин в статье People Management in the Age of AI: The Rise of the Supermanager (2025).
Речь там шла о том, что из-за ускорения технологического прогресса многие организационные структуры и процессы управления просто не рассчитаны на такую скорость изменений. Именно поэтому на первый план выходят руководители, способные связать технологический прорыв с потребностями людей и бизнеса.
Суперменеджер по Берсину — это не просто менеджер, который использует технологии для рутинных задач, а лидер, который переосмысливает саму работу с помощью ИИ. Берсин подчёркивает, что такие руководители применяют искусственный интеллект не для того, чтобы просто контролировать сотрудников, а чтобы вместе с командой адаптировать, экспериментировать и перепроектировать рабочие процессы.
Вот какие черты и навыки он выделял у таких лидеров:
📌Создают культуру экспериментов. Поощряют команду пробовать новые подходы, тестировать ИИ-инструменты и учиться на ошибках.
📌Дают автономию. Наделяют подчинённых полномочиями, чтобы те могли самостоятельно применять ИИ для решения задач и развития.
📌Используют ИИ для персонализации. Помогают членам команды выстраивать индивидуальные траектории развития с помощью технологий.
📌Делают акцент на прозрачности. Открытость в том, как и зачем внедряются ИИ-решения, повышает доверие и вовлечённость.
📌Фокусируются на развитии навыков. Активно способствуют тому, чтобы команда осваивала новые компетенции — как технические, так и мягкие (например, умение критически оценивать выводы ИИ).
Кроме того, Берсин акцентирует внимание на важном нюансе: в эпоху ИИ от руководителей требуется развивать новые лидерские компетенции. В частности, критическое отношение к данным и выдаче моделей ИИ стало ключевым навыком, потому что даже небольшая ошибка или «загрязнение» данных в процессе может привести к масштабным неверным решениям, поэтому лидер должен уметь проверять результаты, а не слепо им доверять.
К чему это все?
В Сберуниверситете недавно прошел форум “Больше чем менеджмент”, на котором Г. О. Греф выступил с лекцией «Переизобретая менеджмент: руководитель, дополненный ИИ». Давайте посмотрим/послушаем.
https://vkvideo.ru/video-184379939_456239892
🫡1
«Цифровая грамотность для топ‑менеджеров»: а чему на самом деле учили?
По долгу службы и по зову сердца ковырялись в Яндексе в поисках материалов о влиянии цифровой грамотности на инновационное поведение сотрудников. И, вдруг, в выдаче появлятся что-то интересное под названием «Кейс: как обучить топ-менеджмент цифровой грамотности». Ссылка тут же ушла в чатик наших админов. Все в предвкушении полезли читать.
Но не тут-то было! Заголовок обещает про цифровую грамотность, а по факту — про управление цифровой трансформацией. Захотелось раскритиковать (мягко говоря). Спасает этот материал только его возраст. Но это хороший кейс, на примере которого можно показать основные основные ошибки в обучении цифровым компетенциям, о которых был пост выше.
🤔Где здесь связь с цифровой грамотностью? Если под ней иметь в виду умение пользоваться инструментами (настроить отчёт, грамотно составить промпт, разобраться в дашборде), то в программе этого нет. Вместо этого — стратегия, фреймворки, дорожные карты, работа с экспертами. То есть речь не про персональные навыки работы с цифровыми технологиями, а про управленческие компетенции в условиях цифровизации.
🤔Чему учили топ‑менеджеров? По сути, системному подходу к трансформации: как перестраивать бизнес‑процессы, менять бизнес‑модель, управлять изменениями и HR‑трансформацией, работать с технологическими партнёрами. Для крупного бизнеса делали упор на архитектуру трансформации и роли участников, для малого — на трансформацию продукта и модели. Плюс практика: разбор кейсов, проработка своих проблем, домашние задания, которые участники даже переносили внутрь своих компаний в виде мини‑воркшопов. Все очень интересно, но непонятно, где здесь цифровые навыки.
🤔Есть ли польза от такого обучения? Да, но не в смысле «повысили цифровую грамотность», а в смысле «дали управленческий инструментарий для цифровой трансформации». Примеры пользы вполне осязаемые: Unilever применил фреймворк, чтобы расставить приоритеты и найти цифровые решения для болевых точек; другие участники запускали новые направления, формировали проектные команды, выстраивали взаимодействие с технопартнёрами. То есть ценность — в структурировании подхода и снижении рисков при внедрении.
Какие ключевые ошибки можно выделить:
📌Подмена понятий. Называем курс «про цифровую грамотность», но продаём управленческую программу по цифровой трансформации. Это путает аудиторию и размывает смысл термина.
📌Разные мотивации у сегментов. Для малого бизнеса тема трансформации оказалась менее приоритетной, чем финансы и привлечение инвестиций. Значит, либо позиционирование не совпало с реальными потребностями, либо ценность нужно было упаковывать иначе.
📌Риск «фреймворкоцентричности». Много внимания методологии и типовым схемам, но мало про то, как эти схемы реально приживаются в разных культурах компаний и как преодолевать сопротивление.
📌Гибкость ради гибкости. Запись лекций и перенос времени — это удобно, но для управленцев важнее не формат, а релевантность контента и возможность сразу применить его на практике.
📌Недостаточная проработка метрик успеха. В кейсе много про «начали применять» и «разрабатывают дорожные карты», но почти нет измеримых результатов: сколько проектов запущено, какой эффект в деньгах или сроках, сколько изменений реально закрепилось.
В итоге программа получилась полезной, но её стоит называть честно: не «цифровая грамотность для топов», а «управление цифровой трансформацией для руководителей». Тогда и ожидания будут адекватными, и ценность — прозрачной.
#ЦифроваяГрамотность #Цифровизация #ЦифровыеКомпетенции #ЦифроваяТрансформация #ExecutiveMBA
DigiComp в Максе
По долгу службы и по зову сердца ковырялись в Яндексе в поисках материалов о влиянии цифровой грамотности на инновационное поведение сотрудников. И, вдруг, в выдаче появлятся что-то интересное под названием «Кейс: как обучить топ-менеджмент цифровой грамотности». Ссылка тут же ушла в чатик наших админов. Все в предвкушении полезли читать.
Но не тут-то было! Заголовок обещает про цифровую грамотность, а по факту — про управление цифровой трансформацией. Захотелось раскритиковать (мягко говоря). Спасает этот материал только его возраст. Но это хороший кейс, на примере которого можно показать основные основные ошибки в обучении цифровым компетенциям, о которых был пост выше.
🤔Где здесь связь с цифровой грамотностью? Если под ней иметь в виду умение пользоваться инструментами (настроить отчёт, грамотно составить промпт, разобраться в дашборде), то в программе этого нет. Вместо этого — стратегия, фреймворки, дорожные карты, работа с экспертами. То есть речь не про персональные навыки работы с цифровыми технологиями, а про управленческие компетенции в условиях цифровизации.
🤔Чему учили топ‑менеджеров? По сути, системному подходу к трансформации: как перестраивать бизнес‑процессы, менять бизнес‑модель, управлять изменениями и HR‑трансформацией, работать с технологическими партнёрами. Для крупного бизнеса делали упор на архитектуру трансформации и роли участников, для малого — на трансформацию продукта и модели. Плюс практика: разбор кейсов, проработка своих проблем, домашние задания, которые участники даже переносили внутрь своих компаний в виде мини‑воркшопов. Все очень интересно, но непонятно, где здесь цифровые навыки.
🤔Есть ли польза от такого обучения? Да, но не в смысле «повысили цифровую грамотность», а в смысле «дали управленческий инструментарий для цифровой трансформации». Примеры пользы вполне осязаемые: Unilever применил фреймворк, чтобы расставить приоритеты и найти цифровые решения для болевых точек; другие участники запускали новые направления, формировали проектные команды, выстраивали взаимодействие с технопартнёрами. То есть ценность — в структурировании подхода и снижении рисков при внедрении.
Какие ключевые ошибки можно выделить:
📌Подмена понятий. Называем курс «про цифровую грамотность», но продаём управленческую программу по цифровой трансформации. Это путает аудиторию и размывает смысл термина.
📌Разные мотивации у сегментов. Для малого бизнеса тема трансформации оказалась менее приоритетной, чем финансы и привлечение инвестиций. Значит, либо позиционирование не совпало с реальными потребностями, либо ценность нужно было упаковывать иначе.
📌Риск «фреймворкоцентричности». Много внимания методологии и типовым схемам, но мало про то, как эти схемы реально приживаются в разных культурах компаний и как преодолевать сопротивление.
📌Гибкость ради гибкости. Запись лекций и перенос времени — это удобно, но для управленцев важнее не формат, а релевантность контента и возможность сразу применить его на практике.
📌Недостаточная проработка метрик успеха. В кейсе много про «начали применять» и «разрабатывают дорожные карты», но почти нет измеримых результатов: сколько проектов запущено, какой эффект в деньгах или сроках, сколько изменений реально закрепилось.
В итоге программа получилась полезной, но её стоит называть честно: не «цифровая грамотность для топов», а «управление цифровой трансформацией для руководителей». Тогда и ожидания будут адекватными, и ценность — прозрачной.
#ЦифроваяГрамотность #Цифровизация #ЦифровыеКомпетенции #ЦифроваяТрансформация #ExecutiveMBA
DigiComp в Максе
РБК Тренды
Кейс: как обучить топ-менеджмент цифровой грамотности
Зачем крупной компании создавать программу для топ-менеджеров, как ее разрабатывать и с какими сложностями можно столкнуться?
Как цифровая грамотность связана с инновационным поведением сотрудников
А вот так. Цепочка «Цифровая грамотность — практика — инновационное поведение на рабочем месте» объясняет, как умение обращаться с технологиями помогает сотрудникам придумывать и внедрять новые идеи. Её описали и проверили в статье «Digital or Innovative: understanding the Digital Literacy – Practice – Innovative Work Behavior Chain» (South East European Journal of Economics and Business, 2021). Авторы статьи провели эмпирическое исследование с участием 167 человек.
Как это работает:
1️⃣Сначала человек осваивает цифровую грамотность — учится работать с разными технологиями, разбираться в данных, осваивать новые инструменты.
2️⃣Потом применяет эти умения на работе — сотрудники, которые хорошо владеют цифровыми навыками, чаще используют такие инструменты для решения своих задач.
3️⃣На основе этого опыта у человека складывается позитивное отношение к цифровым новинкам. Если он видит, что технологии реально помогают и дают результат, то начинает относиться к ним с интересом и доверием.
4️⃣В итоге это приводит к инновационному поведению: сотрудник сам предлагает новые решения, помогает их продвигать и воплощать в жизнь.
Что важно из выводов исследования:
Цифровая грамотность сама по себе не создаёт инновации, но готовит для них почву. Она работает как катализатор: через практику человек перестаёт бояться новых инструментов, привыкает к ним — и у него появляется желание пробовать и предлагать что‑то новое.
Для компаний эта модель — подсказка, куда направлять усилия. Развивать цифровую грамотность — это не просто учить сотрудников пользоваться программами, а создавать условия, чтобы они активно применяли навыки на практике и не боялись цифровых новшеств.
Кстати говоря, чем-то похоже на цикл Колба - нет?
#ЦифроваяГрамотность #Цифра #ЦифровыеКомпетенции #Инновации #ИнновационноеПоведение #DigiComp
DigiComp в Максе
А вот так. Цепочка «Цифровая грамотность — практика — инновационное поведение на рабочем месте» объясняет, как умение обращаться с технологиями помогает сотрудникам придумывать и внедрять новые идеи. Её описали и проверили в статье «Digital or Innovative: understanding the Digital Literacy – Practice – Innovative Work Behavior Chain» (South East European Journal of Economics and Business, 2021). Авторы статьи провели эмпирическое исследование с участием 167 человек.
Как это работает:
1️⃣Сначала человек осваивает цифровую грамотность — учится работать с разными технологиями, разбираться в данных, осваивать новые инструменты.
2️⃣Потом применяет эти умения на работе — сотрудники, которые хорошо владеют цифровыми навыками, чаще используют такие инструменты для решения своих задач.
3️⃣На основе этого опыта у человека складывается позитивное отношение к цифровым новинкам. Если он видит, что технологии реально помогают и дают результат, то начинает относиться к ним с интересом и доверием.
4️⃣В итоге это приводит к инновационному поведению: сотрудник сам предлагает новые решения, помогает их продвигать и воплощать в жизнь.
Что важно из выводов исследования:
Цифровая грамотность сама по себе не создаёт инновации, но готовит для них почву. Она работает как катализатор: через практику человек перестаёт бояться новых инструментов, привыкает к ним — и у него появляется желание пробовать и предлагать что‑то новое.
Для компаний эта модель — подсказка, куда направлять усилия. Развивать цифровую грамотность — это не просто учить сотрудников пользоваться программами, а создавать условия, чтобы они активно применяли навыки на практике и не боялись цифровых новшеств.
Кстати говоря, чем-то похоже на цикл Колба - нет?
#ЦифроваяГрамотность #Цифра #ЦифровыеКомпетенции #Инновации #ИнновационноеПоведение #DigiComp
DigiComp в Максе
🫡1
Уважаемые коллеги! Наш канал в Максе стал публичным и у него изменилась ссылка. Теперь это https://max.ru/channel_digicomp
Кроме того, будем очень признательны, если вы поделитесь ссылками на наш канал в Телеграме или в Максе со своими друзьями или коллегами.
Надеемся, что вы считаете контент канала DigiComp полезным и интересным!
Кроме того, будем очень признательны, если вы поделитесь ссылками на наш канал в Телеграме или в Максе со своими друзьями или коллегами.
Надеемся, что вы считаете контент канала DigiComp полезным и интересным!
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Размышления 1: Почему обучение не всегда приносит пользу?
Многим из нас, наверняка, приходилось слышать, что обучение - это затратная функция. В смысле не приносит денег в компанию. Этим обосновывается сокращение бюджетов в любые непростые времена (например, сейчас). И вот смотришь иногда на крутые команды: талантливые методологи, надёжные подрядчики, продвинутые платформы, продуманные курсы. Все работает как часы, но по принципу "у самурая нет цели - только путь" - никто не знает, какую задачу решает, обучение генерят ради обучения, процесс ради процесса.
Если начинаешь говорить о целях, ответы часто звучат формально: «надо обучить персонал», «охватить 5 000 сотрудников», «подтянуть цифровую грамотность», «запустить корпоративный университет».
Проблема в том, что само обучение — не цель, а инструмент.
Цель всегда лежит в плоскости бизнеса. Внедряете новую платформу? Обучение должно помочь сотрудникам быстрее её освоить. Формируете кадровый резерв? Программа должна сокращать сроки подготовки руководителей, и, самое главное, - давать новые назначения. Меняете стратегию? Задача обучения — отработать сопротивление, ускорить переход на новые процессы. Нужны миддлы и сеньоры? Требуется комплексная система привлечения, развития (апскиллинга и рескиллинга) и удержания, а не разовый курс у модного подрядчика.
В этом, кажется, и кроется ключевое отличие современного L&D от прежних подходов. Функция обучения больше не сводится к организации курсов — она становится стратегическим партнёром бизнеса.
Поэтому первый вопрос разработчика к заказчику всегда звучит не «Чему учить?», а «Какую задачу решаем и какие эффекты мы ждём?». А от ответов на эти вопросы зависит, какой получится программа — и будет ли от неё реальная польза. А также, будет ли обучение считаться "затратной" функцией, или одной из ключевых в кризисные времена.
DigiComp в Максе
Многим из нас, наверняка, приходилось слышать, что обучение - это затратная функция. В смысле не приносит денег в компанию. Этим обосновывается сокращение бюджетов в любые непростые времена (например, сейчас). И вот смотришь иногда на крутые команды: талантливые методологи, надёжные подрядчики, продвинутые платформы, продуманные курсы. Все работает как часы, но по принципу "у самурая нет цели - только путь" - никто не знает, какую задачу решает, обучение генерят ради обучения, процесс ради процесса.
Если начинаешь говорить о целях, ответы часто звучат формально: «надо обучить персонал», «охватить 5 000 сотрудников», «подтянуть цифровую грамотность», «запустить корпоративный университет».
Проблема в том, что само обучение — не цель, а инструмент.
Цель всегда лежит в плоскости бизнеса. Внедряете новую платформу? Обучение должно помочь сотрудникам быстрее её освоить. Формируете кадровый резерв? Программа должна сокращать сроки подготовки руководителей, и, самое главное, - давать новые назначения. Меняете стратегию? Задача обучения — отработать сопротивление, ускорить переход на новые процессы. Нужны миддлы и сеньоры? Требуется комплексная система привлечения, развития (апскиллинга и рескиллинга) и удержания, а не разовый курс у модного подрядчика.
В этом, кажется, и кроется ключевое отличие современного L&D от прежних подходов. Функция обучения больше не сводится к организации курсов — она становится стратегическим партнёром бизнеса.
Поэтому первый вопрос разработчика к заказчику всегда звучит не «Чему учить?», а «Какую задачу решаем и какие эффекты мы ждём?». А от ответов на эти вопросы зависит, какой получится программа — и будет ли от неё реальная польза. А также, будет ли обучение считаться "затратной" функцией, или одной из ключевых в кризисные времена.
DigiComp в Максе
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
👍1
«Цифровое со‑знание» в ОМК: сильные ходы и белые пятна
Так как нам понравилось выискивать кейсы по развитиию цифровых компетенций и писать на них критические отклики, продолжаем. Сегодня у нас кейс ОМК по развитию цифровой грамотности. Кстати говоря, это хороший пример того, как крупная промышленная компания может системно подойти к обучению сотрудников. Программа «Цифровое со‑знание» грамотно диагностировала проблемы: удалённый/гибридный формат работы, информационная безопасность, новые технологии и автоматизация действительно требуют от персонала новых компетенций. Особенно ценно, что авторы проекта не просто запустили курсы, а проработали барьеры: нехватку времени, отсутствие рабочего места, сопротивление изменениям.
Сильные стороны кейса — в продуманной архитектуре: цели выстроены по уровням (знания → навыки → мышление), форматы адаптированы под разные аудитории, а каналы коммуникации закрывают все сегменты сотрудников. Микромодули по 15–20 минут, памятки, аватар‑наставник, «метроролики» и даже отсылки к кино — это не просто креатив, а работа с мотивацией и тревогой перед новым. Плюс — связь обучения с карьерными перспективами: прохождение курсов учитывается при внутреннем найме.
Но есть и вопросы. Во‑первых, сомнительно утверждение, что молодёжь до 30 лет «априори» владеет нужными цифровыми навыками - исследования показывают, что это не совсем так. Во‑вторых, добровольный формат оставляет за бортом тех, кто в обучении нуждается больше всего - люди с низкой квалификацией зачастую не могут осознать необходимость в развитии своих компетенций. В‑третьих, в кейсе почти нет измеримых результатов: кроме числа участников, не видно, как программа реально повлияла на работу — снизились ли ошибки, ускорилось ли внедрение новых систем, повысилась ли производительность.
Наконец, третий уровень — развитие цифрового мышления — требует чёткой модели реализации. Если не продумать механизмы сбора, оценки и внедрения идей сотрудников, этот уровень рискует остаться красивой формулировкой. И правильнее это делать вместе с коллегами, которые занимаются развитием системы береждивого производства в компании.
В целом, кейс ОМК — хороший пример «как начать» в крупной промышленной компании. Но для устойчивого эффекта ему не хватает жёстких метрик, обязательной базы по критическим темам и более глубокой проработки перехода от навыков к реальному инновационному поведению на рабочих местах.
#ЦифроваяГрамотность #Цифра #ЦифровыеКомпетенции #Инновации #ИнновационноеПоведение #DigiComp
DigiComp в Максе
Так как нам понравилось выискивать кейсы по развитиию цифровых компетенций и писать на них критические отклики, продолжаем. Сегодня у нас кейс ОМК по развитию цифровой грамотности. Кстати говоря, это хороший пример того, как крупная промышленная компания может системно подойти к обучению сотрудников. Программа «Цифровое со‑знание» грамотно диагностировала проблемы: удалённый/гибридный формат работы, информационная безопасность, новые технологии и автоматизация действительно требуют от персонала новых компетенций. Особенно ценно, что авторы проекта не просто запустили курсы, а проработали барьеры: нехватку времени, отсутствие рабочего места, сопротивление изменениям.
Сильные стороны кейса — в продуманной архитектуре: цели выстроены по уровням (знания → навыки → мышление), форматы адаптированы под разные аудитории, а каналы коммуникации закрывают все сегменты сотрудников. Микромодули по 15–20 минут, памятки, аватар‑наставник, «метроролики» и даже отсылки к кино — это не просто креатив, а работа с мотивацией и тревогой перед новым. Плюс — связь обучения с карьерными перспективами: прохождение курсов учитывается при внутреннем найме.
Но есть и вопросы. Во‑первых, сомнительно утверждение, что молодёжь до 30 лет «априори» владеет нужными цифровыми навыками - исследования показывают, что это не совсем так. Во‑вторых, добровольный формат оставляет за бортом тех, кто в обучении нуждается больше всего - люди с низкой квалификацией зачастую не могут осознать необходимость в развитии своих компетенций. В‑третьих, в кейсе почти нет измеримых результатов: кроме числа участников, не видно, как программа реально повлияла на работу — снизились ли ошибки, ускорилось ли внедрение новых систем, повысилась ли производительность.
Наконец, третий уровень — развитие цифрового мышления — требует чёткой модели реализации. Если не продумать механизмы сбора, оценки и внедрения идей сотрудников, этот уровень рискует остаться красивой формулировкой. И правильнее это делать вместе с коллегами, которые занимаются развитием системы береждивого производства в компании.
В целом, кейс ОМК — хороший пример «как начать» в крупной промышленной компании. Но для устойчивого эффекта ему не хватает жёстких метрик, обязательной базы по критическим темам и более глубокой проработки перехода от навыков к реальному инновационному поведению на рабочих местах.
#ЦифроваяГрамотность #Цифра #ЦифровыеКомпетенции #Инновации #ИнновационноеПоведение #DigiComp
DigiComp в Максе
blog.websoft.ru
«Цифровое со-знание»: кейс Объединённой металлургической компании
В Объединённой металлургической компании для развития цифровой грамотности сотрудников запустили программу «Цифровое со-знание». Именно «с...
👍1
Цифровые компетенции лидера
Сегодня, когда удалённая работа и цифровые инструменты стали нормой, от руководителей требуется особый набор навыков. Особенно важно понимать, как цифровые компетенции лидера связаны с инновационным поведением коллектива. Разбирая взаимосвязи между цифровыми компетенциями работников и инновационным поведением, удалось напасть на исследование «Navigating Through the Digital Workplace: Measuring Leader Digital Competence» (op ’t Roodt et al., 2025) — оно стало одним из ключевых в данной сфере. В нём предложена концепция Leader Digital Competence (LDC) и шкала цифровых компетенций лидера. По сути - это решение проблемы отсутствия единого подхода к определению критически важных цифровых навыков руководителя.
Шкала LDC включает три измерения:
📌Digital Interaction (цифровое взаимодействие) — умение выстраивать цифровую коммуникацию: ставить задачи, фиксировать договорённости, давать обратную связь.
📌Digital Openness (цифровая открытость) — готовность принимать новые технологии, тестировать инструменты и транслировать эту установку команде.
📌Digital Role Modeling (цифровая ролевая модель) — демонстрация разумного использования цифровых инструментов и формирование культуры цифрового поведения в команде.
Валидация шкалы проводилась на международных выборках с применением методов проверки сходимости, дискриминантной, критериальной и инкрементальной валидности, а также оценки внутренней согласованности. Итог — надёжная 10‑пунктовая шкала, позволяющая выявлять сильные стороны и зоны роста лидеров.
На практике такая оценка помогает компаниям планировать обучение и повышать эффективность команды. Например, при низком уровне Цифрового взаимодействия внедряют тренинги по цифровой коммуникации с разбором кейсов, а затем повторно замеряют показатели, чтобы отследить динамику.
А что в России?
В России цифровые компетенции лидеров чаще оценивают комплексно: через ассессмент‑центры с цифровыми кейсами, тесты на цифровую грамотность, метод 360 градусов, а также HR‑аналитику и данные корпоративных систем (скорость реакции на задачи, качество постановки целей, вовлечённость в новые инструменты). Такой подход даёт сбалансированную картину — сочетает субъективные и объективные метрики. Есть также оценка Digital Agility от RosExpert - там, кстати, были интересные результаты на выборке в несколько тысяч российских руководителей (поищем релиз на эту тему и сделаем пост).
#ЦифровоеЛидерство #Цифра #ЦифровыеКомпетенции #Инновации #ИнновационноеПоведение #DigiComp
DigiComp в Максе
Сегодня, когда удалённая работа и цифровые инструменты стали нормой, от руководителей требуется особый набор навыков. Особенно важно понимать, как цифровые компетенции лидера связаны с инновационным поведением коллектива. Разбирая взаимосвязи между цифровыми компетенциями работников и инновационным поведением, удалось напасть на исследование «Navigating Through the Digital Workplace: Measuring Leader Digital Competence» (op ’t Roodt et al., 2025) — оно стало одним из ключевых в данной сфере. В нём предложена концепция Leader Digital Competence (LDC) и шкала цифровых компетенций лидера. По сути - это решение проблемы отсутствия единого подхода к определению критически важных цифровых навыков руководителя.
Шкала LDC включает три измерения:
📌Digital Interaction (цифровое взаимодействие) — умение выстраивать цифровую коммуникацию: ставить задачи, фиксировать договорённости, давать обратную связь.
📌Digital Openness (цифровая открытость) — готовность принимать новые технологии, тестировать инструменты и транслировать эту установку команде.
📌Digital Role Modeling (цифровая ролевая модель) — демонстрация разумного использования цифровых инструментов и формирование культуры цифрового поведения в команде.
Валидация шкалы проводилась на международных выборках с применением методов проверки сходимости, дискриминантной, критериальной и инкрементальной валидности, а также оценки внутренней согласованности. Итог — надёжная 10‑пунктовая шкала, позволяющая выявлять сильные стороны и зоны роста лидеров.
На практике такая оценка помогает компаниям планировать обучение и повышать эффективность команды. Например, при низком уровне Цифрового взаимодействия внедряют тренинги по цифровой коммуникации с разбором кейсов, а затем повторно замеряют показатели, чтобы отследить динамику.
А что в России?
В России цифровые компетенции лидеров чаще оценивают комплексно: через ассессмент‑центры с цифровыми кейсами, тесты на цифровую грамотность, метод 360 градусов, а также HR‑аналитику и данные корпоративных систем (скорость реакции на задачи, качество постановки целей, вовлечённость в новые инструменты). Такой подход даёт сбалансированную картину — сочетает субъективные и объективные метрики. Есть также оценка Digital Agility от RosExpert - там, кстати, были интересные результаты на выборке в несколько тысяч российских руководителей (поищем релиз на эту тему и сделаем пост).
#ЦифровоеЛидерство #Цифра #ЦифровыеКомпетенции #Инновации #ИнновационноеПоведение #DigiComp
DigiComp в Максе
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
👍2
Вайб-кодинг на вершине хайпа
Сегодня из каждого утюга (натурально) звучит что-то про таинственный вайб-кодинг, который оптимизирует все и в который умеют все, кроме читателей постов или слушателей подкастов (то есть нас с вами). Магия и алхимия всегда были интересными для человечества.
Вдохновившись усталостью от вайб-кодинга в утюгах (простите), мы решили разобрать, какие компетенции необходимы, чтобы применять этот метод быстрого прототипирования (вот так мы это определим).
Хочется отметить, что для эффективного вайб‑кодинга нужен комплекс навыков — часть из них традиционна для разработки, часть специфична для работы с ИИ. Вот что у нас получилось:
📌Промпт‑инжиниринг. Важно чётко формулировать задачи: давать контекст, ограничения и критерии успеха (например, не «сделай лендинг», а детально описывать стек, функционал и стиль).
📌Критическое мышление и анализ кода. Сгенерированный код нередко требует доработки: нужно выявлять ошибки, уязвимости и неоптимальные решения, тестировать на крайних случаях.
📌Базовые знания разработки. Понимание алгоритмов, структур данных, паттернов, работы с БД, API, Git и технологий (веб/бэкенд) помогает оценивать результат работы ИИ.
📌Декомпозиция задач. Разбиение большой задачи на этапы делает взаимодействие с ИИ управляемым.
📌Понимание процессов разработки и DevOps. Знание CI/CD, деплоя и жизненного цикла кода упрощает встраивание сгенерированных фрагментов в проект.
📌Безопасная разработка. Нужно проверять код на уязвимости, искать секреты (токены, ключи), избегать передачи конфиденциальных данных ИИ и не использовать устаревшие библиотеки.
📌Коммуникация и работа в команде. Чёткое объяснение задач и аргументация решений важны при интеграции ИИ‑кода в общий проект.
📌Владение инструментами. Полезно уверенно пользоваться IDE с ИИ‑помощниками (Cursor, Replit), системами контроля версий и сканерами кода.
Резюмируем
Вайб‑кодинг как метод хорошо подходит для подготовки прототипов, рутины и пет‑проектов, но в сложных коммерческих проектах так работать совсем не получится — там обязательны ручная проверка кода, ревью и строгий контроль качества, плюс должны соблюдаться собственные стандарты написания кода, учитываться положения авторского и смежного права и т.п. и т.д. Так что не все так просто, как говорят нам техно-оптимисты.
#ИИ #AI #ЦифроваяГрамотность #ИИкомпетенции #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
Сегодня из каждого утюга (натурально) звучит что-то про таинственный вайб-кодинг, который оптимизирует все и в который умеют все, кроме читателей постов или слушателей подкастов (то есть нас с вами). Магия и алхимия всегда были интересными для человечества.
Вдохновившись усталостью от вайб-кодинга в утюгах (простите), мы решили разобрать, какие компетенции необходимы, чтобы применять этот метод быстрого прототипирования (вот так мы это определим).
Хочется отметить, что для эффективного вайб‑кодинга нужен комплекс навыков — часть из них традиционна для разработки, часть специфична для работы с ИИ. Вот что у нас получилось:
📌Промпт‑инжиниринг. Важно чётко формулировать задачи: давать контекст, ограничения и критерии успеха (например, не «сделай лендинг», а детально описывать стек, функционал и стиль).
📌Критическое мышление и анализ кода. Сгенерированный код нередко требует доработки: нужно выявлять ошибки, уязвимости и неоптимальные решения, тестировать на крайних случаях.
📌Базовые знания разработки. Понимание алгоритмов, структур данных, паттернов, работы с БД, API, Git и технологий (веб/бэкенд) помогает оценивать результат работы ИИ.
📌Декомпозиция задач. Разбиение большой задачи на этапы делает взаимодействие с ИИ управляемым.
📌Понимание процессов разработки и DevOps. Знание CI/CD, деплоя и жизненного цикла кода упрощает встраивание сгенерированных фрагментов в проект.
📌Безопасная разработка. Нужно проверять код на уязвимости, искать секреты (токены, ключи), избегать передачи конфиденциальных данных ИИ и не использовать устаревшие библиотеки.
📌Коммуникация и работа в команде. Чёткое объяснение задач и аргументация решений важны при интеграции ИИ‑кода в общий проект.
📌Владение инструментами. Полезно уверенно пользоваться IDE с ИИ‑помощниками (Cursor, Replit), системами контроля версий и сканерами кода.
Резюмируем
Вайб‑кодинг как метод хорошо подходит для подготовки прототипов, рутины и пет‑проектов, но в сложных коммерческих проектах так работать совсем не получится — там обязательны ручная проверка кода, ревью и строгий контроль качества, плюс должны соблюдаться собственные стандарты написания кода, учитываться положения авторского и смежного права и т.п. и т.д. Так что не все так просто, как говорят нам техно-оптимисты.
#ИИ #AI #ЦифроваяГрамотность #ИИкомпетенции #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Поговорим об измерении цифровой культуры
В России используется несколько моделей измерения зрелости цифровой культуры: в госсекторе используют отраслевые и ведомственные фреймворки, в консалтинге — адаптации моделей McKinsey, Deloitte и Gartner, а крупные компании нередко разрабатывают собственные методики. При этом модель Capgemini Consulting остаётся одной из самых применимых: она сочетает системность и гибкость и хорошо ложится на задачи трансформации российских компаний.
Из чего состоит модель
В разных материалах Capgemini фигурируют немного разные списки, но суть одна. Модель описывает цифровую культуру как набор из семи (иногда восьми) ключевых атрибутов:
📌Гибкость и адаптивность. Способность быстро реагировать на изменения и подстраиваться под новые условия.
📌Коллаборация. Построение кросс-функциональных команд, чтобы задействовать коллективный опыт сотрудников.
📌Клиентоцентричность. Фокус на клиенте: трансформация клиентского опыта и совместное создание новых решений и продуктов.
📌Принятие решений на основе данных. Использование аналитики и данных для принятия обоснованных бизнес-решений.
📌Digital-First Mindset. Подход, при котором цифровые решения рассматриваются как основной вариант (например, стратегия «мобильность прежде всего», «облако прежде всего»).
📌Инновации. Поощрение поведения, которое поддерживает инновации: готовность к риску, прорывное мышление, поиск новых идей.
📌Открытая культура. Активное партнёрство с внешними партнёрами — поставщиками, стартапами, клиентами.
📌Иногда в расширенных версиях модели добавляют и восьмой элемент — климат обучения и непрерывного развития.
Как это работает на практике
Чаще всего модель используют как инструмент диагностики командной и организационной зрелости элементов цифровой культуры как части корпоративной культуры. С помощью опросов сотрудники оценивают, насколько в их команде проявлены те или иные атрибуты. После сбора данных сравнивают ответы руководства и рядовых сотрудников — так выявляют «разрывы»: где руководство видит цифровую культуру одной, а сотрудники — другой.
На основе результатов строят план развития: выделяют «фронт-раннеров» (те, кто стабильно хорошо показывает себя по всем атрибутам и чьи лидеры успешно транслируют нужное поведение в организации), и планируют шаги по устранению слабых мест.
Несколько важных нюансов
Модель не предлагает жёсткого шаблона — она даёт каркас, который можно адаптировать под специфику бизнеса.
Успех зависит от сочетания подходов «сверху вниз» (видение и поддержка руководства) и «снизу вверх» (вовлечение агентов изменений — сотрудников, которые продвигают новые практики).
Ключевая задача — не просто внедрить технологии, а перестроить мышление: сделать так, чтобы цифровые инструменты и подходы стали естественной частью повседневной работы.
#ЦифроваяКультура #ЦифроваяГрамотность #КорпоративнаяКультура #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
В России используется несколько моделей измерения зрелости цифровой культуры: в госсекторе используют отраслевые и ведомственные фреймворки, в консалтинге — адаптации моделей McKinsey, Deloitte и Gartner, а крупные компании нередко разрабатывают собственные методики. При этом модель Capgemini Consulting остаётся одной из самых применимых: она сочетает системность и гибкость и хорошо ложится на задачи трансформации российских компаний.
Из чего состоит модель
В разных материалах Capgemini фигурируют немного разные списки, но суть одна. Модель описывает цифровую культуру как набор из семи (иногда восьми) ключевых атрибутов:
📌Гибкость и адаптивность. Способность быстро реагировать на изменения и подстраиваться под новые условия.
📌Коллаборация. Построение кросс-функциональных команд, чтобы задействовать коллективный опыт сотрудников.
📌Клиентоцентричность. Фокус на клиенте: трансформация клиентского опыта и совместное создание новых решений и продуктов.
📌Принятие решений на основе данных. Использование аналитики и данных для принятия обоснованных бизнес-решений.
📌Digital-First Mindset. Подход, при котором цифровые решения рассматриваются как основной вариант (например, стратегия «мобильность прежде всего», «облако прежде всего»).
📌Инновации. Поощрение поведения, которое поддерживает инновации: готовность к риску, прорывное мышление, поиск новых идей.
📌Открытая культура. Активное партнёрство с внешними партнёрами — поставщиками, стартапами, клиентами.
📌Иногда в расширенных версиях модели добавляют и восьмой элемент — климат обучения и непрерывного развития.
Как это работает на практике
Чаще всего модель используют как инструмент диагностики командной и организационной зрелости элементов цифровой культуры как части корпоративной культуры. С помощью опросов сотрудники оценивают, насколько в их команде проявлены те или иные атрибуты. После сбора данных сравнивают ответы руководства и рядовых сотрудников — так выявляют «разрывы»: где руководство видит цифровую культуру одной, а сотрудники — другой.
На основе результатов строят план развития: выделяют «фронт-раннеров» (те, кто стабильно хорошо показывает себя по всем атрибутам и чьи лидеры успешно транслируют нужное поведение в организации), и планируют шаги по устранению слабых мест.
Несколько важных нюансов
Модель не предлагает жёсткого шаблона — она даёт каркас, который можно адаптировать под специфику бизнеса.
Успех зависит от сочетания подходов «сверху вниз» (видение и поддержка руководства) и «снизу вверх» (вовлечение агентов изменений — сотрудников, которые продвигают новые практики).
Ключевая задача — не просто внедрить технологии, а перестроить мышление: сделать так, чтобы цифровые инструменты и подходы стали естественной частью повседневной работы.
#ЦифроваяКультура #ЦифроваяГрамотность #КорпоративнаяКультура #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Что такое цифровая культура
И снова здравствуйте! Очень надеемся, что пока мы брали кратковременную паузу в работе, вы скучали и ждали наших публикаций. Продолжим тему цифровой культуры -кто ты, воин? что же это такое?
Цифровая культура — это совокупность ценностей, норм, практик и моделей поведения сотрудников, определяющих, как в организации используют цифровые технологии для достижения бизнес‑целей. Она отражает не просто наличие ИТ‑инструментов, а готовность людей ими пользоваться, учиться новому и менять рабочие процессы. По Джошу Берсину (Josh Bersin), цифровая культура — это «способность организации быстро адаптироваться к новым технологиям и извлекать из них ценность за счёт вовлечённости и компетенций сотрудников». В исследованиях McKinsey подчёркивается, что цифровая культура — ключевой драйвер трансформации: без неё даже самые продвинутые технологии не дают эффекта.
Признаки высокой цифровой культуры
📌Открытость экспериментам и терпимость к ошибкам. Пробуются новые инструменты, неудачи рассматриваются как опыт, а не как провал.
📌Непрерывное обучение и развитие цифровых навыков. Есть программы повышения цифровой грамотности, наставничество, доступ к курсам и внутренним сообществам практики.
📌Данные как основа принятия решений. Решения принимаются на базе метрик и аналитики, а не только на интуиции.
📌Кросс‑функциональное взаимодействие и прозрачность. Команды свободно обмениваются данными и результатами, используют общие цифровые пространства для совместной работы.
📌Лидерство, демонстрирующее цифровые практики. Руководители сами используют новые инструменты и поддерживают цифровую трансформацию.
📌Гибкие процессы и быстрые циклы внедрения. Новые цифровые решения запускаются итерациями, с постоянной обратной связью от пользователей.
Признаки низкой цифровой культуры
🙈Сопротивление изменениям и страх перед новыми технологиями. Сотрудники избегают новых систем, предпочитают привычные ручные процессы.
🙈Формальное отношение к обучению. Курсы проходят «для галочки», без реального применения знаний на практике.
🙈Разрозненность данных и «информационные бункеры». Данные хранятся в изолированных системах, нет единых стандартов обмена информацией.
🙈Отсутствие метрик и оценки цифрового эффекта. Нет KPI, связанных с использованием технологий или улучшением процессов за счёт цифровизации.
🙈Иерархические барьеры и низкая автономия. Решения по внедрению технологий принимаются «сверху», без учёта мнения конечных пользователей.
🙈Длительные согласования и бюрократия. Любые изменения проходят через множество этапов согласований, что замедляет внедрение даже простых цифровых решений.
Парочка примеров из личной практики
В одной из российских технологических корпораций внедрили единый цифровой контур для всех команд: общие репозитории кода, Jupyter‑ноутбуки для аналитики, внутренние вики и чаты для обмена знаниями. Руководители регулярно участвуют в демо‑сессиях, где команды показывают результаты за неделю. Для новичков действует программа «цифровой адаптации» с менторством. В результате время вывода новых функций сократилось на 30 %, а вовлечённость сотрудников в цифровые инициативы выросла. Такой подход соответствует принципам digital‑first культуры, описанным в материалах Deloitte и McKinsey.
А теперь кейс традиционного производственного предприятия. На предприятии внедрили систему электронного документооборота, но сотрудники продолжали распечатывать документы и передавать их в лоточки по старинке. Обучение провели формально, без поддержки на местах. Руководители не использовали систему сами, а KPI не учитывали эффективность цифровых процессов. В итоге система использовалась менее чем на 20 % от возможностей, а сотрудники воспринимали её как дополнительную нагрузку. Это типичный пример разрыва между технологической модернизацией и отсутствием цифровой культуры, о котором часто пишут в исследованиях цифровой зрелости организаций (в том числе в работах по моделям цифровой зрелости Gartner, Capgemini и IDC).
И снова здравствуйте! Очень надеемся, что пока мы брали кратковременную паузу в работе, вы скучали и ждали наших публикаций. Продолжим тему цифровой культуры -
Цифровая культура — это совокупность ценностей, норм, практик и моделей поведения сотрудников, определяющих, как в организации используют цифровые технологии для достижения бизнес‑целей. Она отражает не просто наличие ИТ‑инструментов, а готовность людей ими пользоваться, учиться новому и менять рабочие процессы. По Джошу Берсину (Josh Bersin), цифровая культура — это «способность организации быстро адаптироваться к новым технологиям и извлекать из них ценность за счёт вовлечённости и компетенций сотрудников». В исследованиях McKinsey подчёркивается, что цифровая культура — ключевой драйвер трансформации: без неё даже самые продвинутые технологии не дают эффекта.
Признаки высокой цифровой культуры
📌Открытость экспериментам и терпимость к ошибкам. Пробуются новые инструменты, неудачи рассматриваются как опыт, а не как провал.
📌Непрерывное обучение и развитие цифровых навыков. Есть программы повышения цифровой грамотности, наставничество, доступ к курсам и внутренним сообществам практики.
📌Данные как основа принятия решений. Решения принимаются на базе метрик и аналитики, а не только на интуиции.
📌Кросс‑функциональное взаимодействие и прозрачность. Команды свободно обмениваются данными и результатами, используют общие цифровые пространства для совместной работы.
📌Лидерство, демонстрирующее цифровые практики. Руководители сами используют новые инструменты и поддерживают цифровую трансформацию.
📌Гибкие процессы и быстрые циклы внедрения. Новые цифровые решения запускаются итерациями, с постоянной обратной связью от пользователей.
Признаки низкой цифровой культуры
🙈Сопротивление изменениям и страх перед новыми технологиями. Сотрудники избегают новых систем, предпочитают привычные ручные процессы.
🙈Формальное отношение к обучению. Курсы проходят «для галочки», без реального применения знаний на практике.
🙈Разрозненность данных и «информационные бункеры». Данные хранятся в изолированных системах, нет единых стандартов обмена информацией.
🙈Отсутствие метрик и оценки цифрового эффекта. Нет KPI, связанных с использованием технологий или улучшением процессов за счёт цифровизации.
🙈Иерархические барьеры и низкая автономия. Решения по внедрению технологий принимаются «сверху», без учёта мнения конечных пользователей.
🙈Длительные согласования и бюрократия. Любые изменения проходят через множество этапов согласований, что замедляет внедрение даже простых цифровых решений.
Парочка примеров из личной практики
В одной из российских технологических корпораций внедрили единый цифровой контур для всех команд: общие репозитории кода, Jupyter‑ноутбуки для аналитики, внутренние вики и чаты для обмена знаниями. Руководители регулярно участвуют в демо‑сессиях, где команды показывают результаты за неделю. Для новичков действует программа «цифровой адаптации» с менторством. В результате время вывода новых функций сократилось на 30 %, а вовлечённость сотрудников в цифровые инициативы выросла. Такой подход соответствует принципам digital‑first культуры, описанным в материалах Deloitte и McKinsey.
А теперь кейс традиционного производственного предприятия. На предприятии внедрили систему электронного документооборота, но сотрудники продолжали распечатывать документы и передавать их в лоточки по старинке. Обучение провели формально, без поддержки на местах. Руководители не использовали систему сами, а KPI не учитывали эффективность цифровых процессов. В итоге система использовалась менее чем на 20 % от возможностей, а сотрудники воспринимали её как дополнительную нагрузку. Это типичный пример разрыва между технологической модернизацией и отсутствием цифровой культуры, о котором часто пишут в исследованиях цифровой зрелости организаций (в том числе в работах по моделям цифровой зрелости Gartner, Capgemini и IDC).
Почувствовали разницу? Самая соль здесь в том, что оба примера по факту - из одной и той же компании. Так тоже бывает.
#ЦифроваяКультура #ЦифроваяГрамотность #КорпоративнаяКультура #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
#ЦифроваяКультура #ЦифроваяГрамотность #КорпоративнаяКультура #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Продолжаем про цифровую культуру
Во многих компаниях цифровую культуру по умолчанию «вешают» на ИТ‑подразделение: мол, они внедряют инструменты — им и развивать культуру их использования. Это распространённая ошибка.
Почему возлагать эту задачу только на ИТ — неправильно:
📌Культура — это нормы поведения, а не функционал ПО. ИТ дают инструмент, но привычку работать с данными, пробовать новое и не бояться ошибок формируют лидеры и среда. ИТ не могут «назначить» культуру приказом.
📌Бизнес‑контекст задают владельцы процессов, а не ИТ. Только руководители направлений знают, как технология должна менять реальную работу. Если ИТ будут продвигать инструменты без привязки к бизнес‑целям, их будут использовать формально.
📌Без поддержки топ‑менеджмента любые инициативы гаснут. Если руководители не демонстрируют цифровые практики (не пользуются дашбордами, не проводят встречи в цифровых пространствах), сотрудники считывают сигнал: «это необязательно».
📌Риск «цифрового кастового деления». Когда ИТ становятся «хранителями цифровой грамотности», остальные отделы привыкают к роли пассивных пользователей. В результате культура не становится общей, а остаётся «делом айтишников».
Нашавечная любимая аналогия с бухгалтерией тут также очень уместна: мы же не развиваем бухгалтерскую культуру тем, что заставляем бухгалтеров ходить по отделам и объяснять принцип двойной записи — мол, если на одном счёте прибыло, то на другом убыло. Бухгалтерия даёт методологию и стандарты, контролирует корректность, но следить за тем, чтобы сотрудники вовремя сдавали первичку и понимали базовые правила оформления, — это зона ответственности руководителей подразделений и системы обучения внутри бизнеса. Точно так же цифровая культура — общая задача всей организации, где ИТ — важный, но не единственный участник.
Как правильно развивать цифровую культуру (крупными мазками):
🎯Лидерство как пример. Лидеры публично используют цифровые инструменты: принимают решения на основе дашбордов, ведут дорожные карты в общих системах, показывают, как новые технологии ускоряют работу.
🎯Встраивание в процессы, а не «курсы ради курсов». Обучение привязывают к конкретным задачам: например, не просто «курс по Excel», а «как с помощью сводных таблиц ускорить подготовку еженедельного отчёта».
🎯Микрообучение и поддержка на рабочем месте. Короткие инструкции, чек‑листы, чаты поддержки, наставники в подразделениях — чтобы сотрудник мог быстро получить помощь, когда реально сталкивается с проблемой.
🎯Система метрик и признания. В KPI включают не только внедрение, но и реальное использование инструментов (доля задач в системе, доля отчётов на данных, скорость адаптации новых сотрудников). Плюс — публичное признание тех, кто предлагает улучшения.
🎯Итерации и быстрые победы. Запускают пилоты в отдельных командах, собирают обратную связь, дорабатывают и масштабируют только то, что реально упрощает работу.
Применение цифровых инструментов и технологий в ежедневной работе — это часть корпоративной культуры, потому что культура проявляется в привычках и нормах: как команда договаривается, как принимает решения, как фиксирует договорённости и как измеряет результат. Когда сотрудники по умолчанию используют общие репозитории, обсуждают задачи в трекере, а не в личных сообщениях, и опираются на данные, а не на интуицию, — это уже не «технология», а принятый в компании способ работы. Именно такие устойчивые практики и делают цифровую культуру настоящей, а не формальной.
#ЦифроваяКультура #ЦифроваяГрамотность #КорпоративнаяКультура #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
Во многих компаниях цифровую культуру по умолчанию «вешают» на ИТ‑подразделение: мол, они внедряют инструменты — им и развивать культуру их использования. Это распространённая ошибка.
Почему возлагать эту задачу только на ИТ — неправильно:
📌Культура — это нормы поведения, а не функционал ПО. ИТ дают инструмент, но привычку работать с данными, пробовать новое и не бояться ошибок формируют лидеры и среда. ИТ не могут «назначить» культуру приказом.
📌Бизнес‑контекст задают владельцы процессов, а не ИТ. Только руководители направлений знают, как технология должна менять реальную работу. Если ИТ будут продвигать инструменты без привязки к бизнес‑целям, их будут использовать формально.
📌Без поддержки топ‑менеджмента любые инициативы гаснут. Если руководители не демонстрируют цифровые практики (не пользуются дашбордами, не проводят встречи в цифровых пространствах), сотрудники считывают сигнал: «это необязательно».
📌Риск «цифрового кастового деления». Когда ИТ становятся «хранителями цифровой грамотности», остальные отделы привыкают к роли пассивных пользователей. В результате культура не становится общей, а остаётся «делом айтишников».
Наша
Как правильно развивать цифровую культуру (крупными мазками):
🎯Лидерство как пример. Лидеры публично используют цифровые инструменты: принимают решения на основе дашбордов, ведут дорожные карты в общих системах, показывают, как новые технологии ускоряют работу.
🎯Встраивание в процессы, а не «курсы ради курсов». Обучение привязывают к конкретным задачам: например, не просто «курс по Excel», а «как с помощью сводных таблиц ускорить подготовку еженедельного отчёта».
🎯Микрообучение и поддержка на рабочем месте. Короткие инструкции, чек‑листы, чаты поддержки, наставники в подразделениях — чтобы сотрудник мог быстро получить помощь, когда реально сталкивается с проблемой.
🎯Система метрик и признания. В KPI включают не только внедрение, но и реальное использование инструментов (доля задач в системе, доля отчётов на данных, скорость адаптации новых сотрудников). Плюс — публичное признание тех, кто предлагает улучшения.
🎯Итерации и быстрые победы. Запускают пилоты в отдельных командах, собирают обратную связь, дорабатывают и масштабируют только то, что реально упрощает работу.
Применение цифровых инструментов и технологий в ежедневной работе — это часть корпоративной культуры, потому что культура проявляется в привычках и нормах: как команда договаривается, как принимает решения, как фиксирует договорённости и как измеряет результат. Когда сотрудники по умолчанию используют общие репозитории, обсуждают задачи в трекере, а не в личных сообщениях, и опираются на данные, а не на интуицию, — это уже не «технология», а принятый в компании способ работы. Именно такие устойчивые практики и делают цифровую культуру настоящей, а не формальной.
#ЦифроваяКультура #ЦифроваяГрамотность #КорпоративнаяКультура #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Как обучение помогает внедрять новые инструменты
Снова пост по мотивам рабочих диалогов — на этот раз про то, как легко «похоронить» даже самый крутой цифровой инструмент.
Главная ошибка при внедрении ИИ и других цифровых решений — не изучить реальную рабочую среду пользователей и не поговорить с ними. Если не понимать, где и как сотрудники ежедневно выполняют задачи, инструмент рискует оказаться «где‑то сбоку» — и его просто не будут использовать. Человек не станет ради новой функции переключаться между системами: он останется там, где ему привычно. В итоге приживаемость замедляется, а ожидания от внедрения не оправдываются.
Наглядный пример — кейс Directum. Эффект от пилота стабильно держался только там, где ИИ-ассистента встроили прямо в привычный 1С‑документооборот. А в сценариях, где помощник существовал как отдельное приложение, пользы почти не было. Вывод очевиден: чтобы инструмент использовали системно, он должен быть там, где сотрудник уже работает — в почте, CRM, мессенджере или другой привычной системе.
🔐 Почему встраивание — это не только про удобство
Встраивать инструмент в существующий рабочий контур важно не только из соображений юзабилити. Это ещё и вопрос безопасности и контроля: так проще управлять доступом, отслеживать использование и управлять рисками.
Но даже идеального «места» в интерфейсе недостаточно. Люди разные: у них разный уровень цифровой компетентности. Кто‑то осваивает новый функционал легко, а кому‑то нужна поддержка. Поэтому механику внедрения часто строят вокруг внутренних наставников — тех, кто быстро разбирается в инструменте и помогает остальным. И вот тут к команде внедрения подключается команда обучения.
🤝 Наставник — не помеха, а страховка
Модель с наставниками реально работает. Например, в РУСАЛе при запуске бота для внутренних обращений 90% запросов закрывалось автоматически. При этом живых специалистов не убрали, а перевели на сложные кейсы. В результате NPS вырос до 75%. То есть наставник не конкурирует с инструментом — он страхует команду на переходном этапе и помогает быстрее привыкнуть к новому.
📈 Как понять, что всё идёт по плану
Успех внедрения нельзя оценивать «на глаз». Всегда есть метрики, на которые влияет обучение и изменение рабочих практик. От (грубо) NPS до T2M (time to market). Когда показатели выходят на прогнозные значения — это сигнал, что проект внедрения движется позитивно.
💡 Вывод: цифровая культура в корпоративной среде — это фундамент любого проекта по цифровизации. Она определяет, станет ли новый инструмент реальной частью рабочих процессов или останется «красивой галочкой» в отчёте. Встраивание в привычный контур, поддержка пользователей и измеримые метрики — три кита, на которых держится устойчивый эффект от внедрения цифровых решений.
#ЦифроваяКультура #ЦифроваяГрамотность #КорпоративнаяКультура #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
Снова пост по мотивам рабочих диалогов — на этот раз про то, как легко «похоронить» даже самый крутой цифровой инструмент.
Главная ошибка при внедрении ИИ и других цифровых решений — не изучить реальную рабочую среду пользователей и не поговорить с ними. Если не понимать, где и как сотрудники ежедневно выполняют задачи, инструмент рискует оказаться «где‑то сбоку» — и его просто не будут использовать. Человек не станет ради новой функции переключаться между системами: он останется там, где ему привычно. В итоге приживаемость замедляется, а ожидания от внедрения не оправдываются.
Наглядный пример — кейс Directum. Эффект от пилота стабильно держался только там, где ИИ-ассистента встроили прямо в привычный 1С‑документооборот. А в сценариях, где помощник существовал как отдельное приложение, пользы почти не было. Вывод очевиден: чтобы инструмент использовали системно, он должен быть там, где сотрудник уже работает — в почте, CRM, мессенджере или другой привычной системе.
🔐 Почему встраивание — это не только про удобство
Встраивать инструмент в существующий рабочий контур важно не только из соображений юзабилити. Это ещё и вопрос безопасности и контроля: так проще управлять доступом, отслеживать использование и управлять рисками.
Но даже идеального «места» в интерфейсе недостаточно. Люди разные: у них разный уровень цифровой компетентности. Кто‑то осваивает новый функционал легко, а кому‑то нужна поддержка. Поэтому механику внедрения часто строят вокруг внутренних наставников — тех, кто быстро разбирается в инструменте и помогает остальным. И вот тут к команде внедрения подключается команда обучения.
🤝 Наставник — не помеха, а страховка
Модель с наставниками реально работает. Например, в РУСАЛе при запуске бота для внутренних обращений 90% запросов закрывалось автоматически. При этом живых специалистов не убрали, а перевели на сложные кейсы. В результате NPS вырос до 75%. То есть наставник не конкурирует с инструментом — он страхует команду на переходном этапе и помогает быстрее привыкнуть к новому.
📈 Как понять, что всё идёт по плану
Успех внедрения нельзя оценивать «на глаз». Всегда есть метрики, на которые влияет обучение и изменение рабочих практик. От (грубо) NPS до T2M (time to market). Когда показатели выходят на прогнозные значения — это сигнал, что проект внедрения движется позитивно.
💡 Вывод: цифровая культура в корпоративной среде — это фундамент любого проекта по цифровизации. Она определяет, станет ли новый инструмент реальной частью рабочих процессов или останется «красивой галочкой» в отчёте. Встраивание в привычный контур, поддержка пользователей и измеримые метрики — три кита, на которых держится устойчивый эффект от внедрения цифровых решений.
#ЦифроваяКультура #ЦифроваяГрамотность #КорпоративнаяКультура #ЦифровыеКомпетенции #DigiComp
DigiComp в Максе
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
👍1
Размышления 2: сказка о потерянном времени
На моей предыдущей должности руководитель нередко повторял фразу: «У самурая нет цели — есть только путь». В контексте управления проектами и корпоративного обучения эта установка становилась серьёзной управленческой проблемой. Будучи новым сотрудником, я старался адаптироваться и потому воздерживался от возражений, однако сегодня, оглядываясь назад, испытываю чувство сожаления из‑за времени, потраченного на деятельность без чётко сформулированных результатов. Для меня обучение ради обучения не является приемлемым форматом — приоритетом всегда выступает прикладная ценность и измеримый эффект.
В современной практике корпоративного обучения наблюдается системная проблема, связанная не с самим процессом передачи знаний, а с отсутствием ориентации на бизнес‑результат. В последние годы всё чаще фиксируется типовая ситуация: организации инвестируют значительные средства (в ряде случаев — это несколько миллиардов рублей в год) в развитие персонала. В рамках этих усилий реализуются масштабные инициативы: внедряются LMS‑системы, создаются корпоративные университеты, привлекаются ведущие образовательные провайдеры, формируется обширный пул учебных курсов, обучение охватывают тысячи сотрудников. По истечении года руководство закономерно ставит вопрос о достигнутых изменениях, и именно на этом этапе выявляются существенные расхождения в понимании эффективности.
Во многих организациях до настоящего времени ключевыми метриками результативности обучения выступают количественные показатели: число пройденных курсов, количество участников и суммарная продолжительность учебных часов, или NPS плюс CSI. Однако бизнес‑заказчик приобретает не учебные часы, а конкретные результаты, выраженные в измеримых показателях операционной эффективности:
• сокращение сроков адаптации новых сотрудников;
• количество внутренних назначений при формировании и развитии кадрового резерва;
• ускорение вывода руководителей на целевой уровень эффективности;
• оперативное внедрение новых технологий;
• повышение общей производительности труда;
• удержание высококвалифицированных специалистов;
• обеспечение готовности персонала к реализации обновлённой стратегии компании.
При отсутствии таких результатов наличие сертификатов у сотрудников не имеет практической ценности для бизнеса.
Дополнительным фактором, снижающим эффективность корпоративных образовательных инициатив, является организационная разобщённость функции обучения и бизнес‑подразделений. Отдел L&D концентрируется на проектировании и реализации образовательных программ, в то время как бизнес‑подразделения ориентированы на достижение финансовых показателей, соблюдение сроков реализации проектов, повышение производительности и устранение дефицита компетенций. Пока эти направления функционируют изолированно друг от друга, обучение неизбежно воспринимается как статья расходов, а не как стратегическая инвестиция в развитие компании.
На текущем этапе роль руководителя образовательной функции претерпевает существенную трансформацию. От образованца уже недостаточно требовать исключительно качественной организации учебного процесса — теперь от него ожидается роль стратегического партнёра бизнеса. Ключевой задачей такого руководителя становится выстраивание системы развития персонала таким образом, чтобы она напрямую способствовала достижению ключевых бизнес‑показателей организации.
Именно в этом видится перспективное направление развития корпоративного обучения: не в наращивании объёма образовательного контента, а в обеспечении прозрачной взаимосвязи между развитием сотрудников и улучшением бизнес‑результатов. Эффективность обучения должна подтверждаться объективными данными о том, как изменились ключевые процессы, скорость их реализации и итоговые показатели деятельности компании после завершения образовательных мероприятий.
DigiComp в Максе
На моей предыдущей должности руководитель нередко повторял фразу: «У самурая нет цели — есть только путь». В контексте управления проектами и корпоративного обучения эта установка становилась серьёзной управленческой проблемой. Будучи новым сотрудником, я старался адаптироваться и потому воздерживался от возражений, однако сегодня, оглядываясь назад, испытываю чувство сожаления из‑за времени, потраченного на деятельность без чётко сформулированных результатов. Для меня обучение ради обучения не является приемлемым форматом — приоритетом всегда выступает прикладная ценность и измеримый эффект.
В современной практике корпоративного обучения наблюдается системная проблема, связанная не с самим процессом передачи знаний, а с отсутствием ориентации на бизнес‑результат. В последние годы всё чаще фиксируется типовая ситуация: организации инвестируют значительные средства (в ряде случаев — это несколько миллиардов рублей в год) в развитие персонала. В рамках этих усилий реализуются масштабные инициативы: внедряются LMS‑системы, создаются корпоративные университеты, привлекаются ведущие образовательные провайдеры, формируется обширный пул учебных курсов, обучение охватывают тысячи сотрудников. По истечении года руководство закономерно ставит вопрос о достигнутых изменениях, и именно на этом этапе выявляются существенные расхождения в понимании эффективности.
Во многих организациях до настоящего времени ключевыми метриками результативности обучения выступают количественные показатели: число пройденных курсов, количество участников и суммарная продолжительность учебных часов, или NPS плюс CSI. Однако бизнес‑заказчик приобретает не учебные часы, а конкретные результаты, выраженные в измеримых показателях операционной эффективности:
• сокращение сроков адаптации новых сотрудников;
• количество внутренних назначений при формировании и развитии кадрового резерва;
• ускорение вывода руководителей на целевой уровень эффективности;
• оперативное внедрение новых технологий;
• повышение общей производительности труда;
• удержание высококвалифицированных специалистов;
• обеспечение готовности персонала к реализации обновлённой стратегии компании.
При отсутствии таких результатов наличие сертификатов у сотрудников не имеет практической ценности для бизнеса.
Дополнительным фактором, снижающим эффективность корпоративных образовательных инициатив, является организационная разобщённость функции обучения и бизнес‑подразделений. Отдел L&D концентрируется на проектировании и реализации образовательных программ, в то время как бизнес‑подразделения ориентированы на достижение финансовых показателей, соблюдение сроков реализации проектов, повышение производительности и устранение дефицита компетенций. Пока эти направления функционируют изолированно друг от друга, обучение неизбежно воспринимается как статья расходов, а не как стратегическая инвестиция в развитие компании.
На текущем этапе роль руководителя образовательной функции претерпевает существенную трансформацию. От образованца уже недостаточно требовать исключительно качественной организации учебного процесса — теперь от него ожидается роль стратегического партнёра бизнеса. Ключевой задачей такого руководителя становится выстраивание системы развития персонала таким образом, чтобы она напрямую способствовала достижению ключевых бизнес‑показателей организации.
Именно в этом видится перспективное направление развития корпоративного обучения: не в наращивании объёма образовательного контента, а в обеспечении прозрачной взаимосвязи между развитием сотрудников и улучшением бизнес‑результатов. Эффективность обучения должна подтверждаться объективными данными о том, как изменились ключевые процессы, скорость их реализации и итоговые показатели деятельности компании после завершения образовательных мероприятий.
DigiComp в Максе
MAX
DigiComp || Цифровые компетенции
Канал о цифровых и ИТ‑компетенциях для профессионалов (L&D, T&D, HR).
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp
Клон в Телеграме: https://t.me/digi_comp