Как оценить способность
работать в неопределенности?

Если для менеджера умением справляться с неопределенностью является одним из ключевых навыков, то как его можно было бы заранее оценить?

Stanford d.school придумали опросник из 20 вопросов. 10 из них оценивают Ambiguity Attitude, и ещё 10 — Ambiguity Actions.

Я эти вопросы перевёл и выложил пдф в комментариях. Кажется этим и правда можно пользоваться. По крайней мере для быстрой поверхностной оценки.

Подробное описание теоретической основы и фреймворка можно прочитать в этой статье: «Assessing the ability to navigate ambiguity: An essential skill for imagining possible futures».

Что там интересного?

1. Они выяснили, что можно уверенно чувствовать себя в неопределённости — и при этом не уметь с ней работать. И наоборот.

То есть это два отдельных психологических свойства. Поэтому они и разделили опросник на Attitude и Actions.

2. Умение работать с неопределенностью можно тренировать. Оно опирается на две ключевых компетенции:

Interpreting what is — эффективный анализ неполной информации и рапознавание неочевидных паттернов.

Envisioning what could be — способность генерировать множество вариантов развития событий.

Обратите внимание, что у d.school есть ещё целая Library of Ambiguity.

Друзья, напоминаю, что на сайте the-future-of-work.ru можно посмотреть актуальные репорты и исследования. Вчера обновили данные за август. Это + 25 документов.

На какие я бы обратил внимание в первую очередь:

1. Рынок искусственного интеллекта России (AIANA)

2. HR-тренды 2026 (Kept)

3. Трансформация профессиональных компетенций под влиянием ИИ: взгляд разработчиков (ВШЭ)

4. The state of AI in 2026: On the road to ROI (McKinsey)

5. AI-First Companies Win the Future (BCG)

Весь список: https://the-future-of-work.ru/reports

Где проходит граница?

Посмотрите какая любопытная статья. Посвящённая одному из ключевых вопросов техно-трудовой повестки: на чём должна строиться методология определения границ между автоматизированным и человеческим?

Авторы предлагают три фактора, почему человек всё ещё важен и нужен в рабочем процессе, даже при таком интенсивном масштабировании возможностей AI:

1. Technical

Человек приносит то, чего пока нет у AI: опыт, контекст, физическое восприятие и сложное движение, специфические способы мышления.

Но мы также видим, что этот фактор очень подвижный. И напрямую зависит от развития технологии. Если AI научится воспроизводить нужную способность или получать тот же результат другим способом, человеческое участие можно убрать.

2. Normative

Деятельность, где участие человека определяется нормативными атрибутами: ответственностью, отношениями, авторством, оценками.

То есть здесь важно не то, может ли AI сделать работу, а какой социальный контекст и обязательства вокруг этой работы возникают.

Соответственно, для полного цикла подобных задач у технологий должен быть социальный и этический статус.

3. Emergence

Есть особый тип работы и задач, где невозможно заранее определить образ результата и критерии оценки. Они раскрываются в процессе, когда человек взаимодействует с промежуточными вариантами, прототипами и альтернативами.

Это ключевая концепция статьи — идея Target Emergence. Где у человека ведущая роль. И её пока никак не автоматизировать.

Target Emergence состоит из Revelation (определение цели), Refinement (уточнение и операционализация) и Constitution (переформулирование цели и критериев успеха).

Вывод такой: машине можно доверить экзекьюшен, но создавать видение и цель — это прерогатива человека.

В комментариях аудио-саммари и оригинал статьи.

→ https://arxiv.org/abs/2607.21547

Макс Родин готовит очередной Resonance. И я очень рекомендую вам обратить внимание на эту возможность. Возможность расширить свои границы осознавания и лидерских талантов.

Я был в прошлом наборе. Мне очень понравилось. Делюсь этой рекомендацией с большим убеждением, что для кого-то Resonance может стать действительно важным и трансформирующим опытом.

Тем более Макс очень классно ведёт группу. Будет и интересная теория, и неожиданная практика.

Единственное, я бы рекомендовал хотя бы немного узнать про Теорию U.

До конца сегодняшнего дня можно оплатить по early bird цене. Подробности тут.