Главная › Статьи › Почему скорость освоения навыков важнее глубины в эпоху ИИ

Почему скорость освоения навыков важнее глубины в эпоху ИИ

В условиях стремительного развития ИИ компании-лидеры делают ставку на быстрое освоение навыков сотрудниками, а не на их глубину. Это ускоряет адаптацию к изменениям и повышает эффективность бизнеса.

Опираясь на исследование консалтинговой компании Josh Bersin Company Адам ДеРоуз описывает  6 компонентов, которые используют в своей стратегии навыков компании-лидеры из разных отраслей:

  • ИИ для роста, а не только для экономии: улучшение клиентского опыта и инноваций;
  • Непрерывные инновации: навыки должны обновляться и развиваться постоянно;
  • Перепроектирование работы: гибкие роли вместо жестких иерархий;
  • Плотность талантов: команды с взаимодополняющими навыками эффективнее;
  • Гибкое управление изменениями: быстрая адаптация к рынку;
  • HR-системы на ИИ: автоматизация подбора и развития талантов.

«Технические навыки быстро меняются, но также и человеческие навыки и навыки межличностного общения — все эти навыки на самом деле меняются довольно быстро», — говорит Кэти Эндерес, глобальный аналитик HR-индустрии и старший вице-президент по исследованиям в компании Josh Bersin. — «Дело не столько в глубине навыков, что, безусловно, важно, сколько в том, что мы называем скоростью навыков: насколько они адаптивны, насколько быстро вы можете перестроиться на новые навыки, на другие навыки».

Почему скорость важнее глубины освоения навыков:

  • Для бизнеса: компании, фокусирующиеся на скорости обучения, показывают лучшие финансовые результаты и инновационность.
  • Для сотрудников: карьера теперь требует постоянного переобучения.
  • Для HR: традиционные системы оценки навыков устарели — нужны гибкие решения на базе ИИ.

Рекомендации, которые помогут вашей рабочей силе быстрее осваивать современные навыки:

  • Внедряйте микрообучение и короткие курсы вместо длительных программ;
  • Создавайте кросс-функциональные команды для обмена опытом;
  • Используйте ИИ-инструменты для прогнозирования востребованных навыков.

Источник: t.me