Исследование Сбера: в эпоху ИИ ценность опыта растет быстрее знаний

Исследование Сбера и СберУниверситета показывает, как искусственный интеллект (ИИ) трансформирует практики наставничества и менторства: технологии берут на себя массовые и типовые задачи, а живое взаимодействие человека с человеком становится премиальным форматом.

Практики взаимного развития (P2P — peer-to-peer, «равный равному») — менторство, наставничество, коучинг и другие форматы — становятся одной из ключевых опор развития человека. Их будущее связано не с конкуренцией, а с сотрудничеством человека и технологий, отмечается в исследовании.

По мнению экспертов, в ближайшие годы ИИ будет эффективнее справляться с анализом данных, операционной поддержкой и следованием готовым сценариям. Это освободит специалистов от рутинного контроля стандартов и позволит сосредоточиться на уникальных человеческих компетенциях: работе с неопределённостью, эмпатии, создании смыслов и развитии подлинных человеческих связей.

Исследование основано на глубинных интервью с 32 представителями российских и зарубежных технологических компаний, анализе более 160 мировых источников, форсайт-сессиях с крупнейшими российскими организациями и опросе 559 респондентов. В результате выявлено восемь ключевых трендов.

1. Гиперперсонализация начинается не с ИИ-инструментов, а со сбора данных. Основным барьером остаётся их качество: существующие массивы слабо структурированы для машинной обработки, а сбор новых данных осложняется недоверием пользователей и рисками кибербезопасности. Люди одновременно опасаются избыточного контроля со стороны ИИ и недовольны текущим уровнем персонализации.

2. Готовность технологий опережает готовность людей. Внедрение ИИ сдерживают вопросы этики, безопасности и доверия, а также слабая организация процессов. Ряд сценариев — автоматический сбор данных, цифровые двойники, ИИ-сокурсники — участники исследования оценивают как нежелательные или маловероятные.

3. ИИ меняет роль функции обучения и развития: от поддерживающей функции до драйвера стратегий. Подразделения L&D (learning & development — обучение и развитие) из поддерживающей функции превращаются в стратегического драйвера. Анализ больших массивов данных о развитии сотрудников позволяет выявлять скрытые организационные проблемы и будущие вызовы.

4. Вечный «пилот»: энтузиазм без системной архитектуры тормозит масштабирование ИИ в Р2P. Большинство компаний ограничиваются точечными экспериментами и «ручной эксплуатацией» ИИ. Несмотря на планы сделать ИИ сквозным элементом P2P-практик и следовать принципу private first (приватность прежде всего), отсутствие единой ИТ-архитектуры и правил работы с данными мешает переходу от пилотов к устойчивым решениям.

5. Радикальная демократизация: Р2P-поддержка становится доступна каждому. P2P-помощь становится доступнее. Рост охвата опирается не на расширение штата профессиональных наставников, а на «полупрофессиональное» наставничество при поддержке ИИ. Цифровые двойники, интеллектуальные базы знаний и ИИ-ассистенты позволяют обращаться за поддержкой к любому эксперту и облегчают вход в профессию наставника.

6. Знания дешевеют, опыт дорожает. Технологии обеспечивают непрерывное обучение (lifelong learning) и обучение в рабочем процессе (learning in the flow of work). При этом востребованность традиционных программ снижается, а ценность личного контакта с наставником растёт. Очные форматы становятся пространством для проживания опыта и работы с индивидуальным контекстом.

7. Живой контакт становится премиальным, уступая место ИИ-поддержке. Массовые и типовые запросы переходят в формат AI-to-peer (взаимодействие с ИИ вместо человека). Доля «живого» сопровождения сокращается, но его ценность и готовность платить за него увеличиваются. К человеку обращаются за сложными, эмоционально насыщенными задачами.

8. Новая роль Р2P: от мастера методологии к куратору смыслов. Классические роли коучей, наставников и менторов меняются. ИИ берёт на себя применение методологий, соблюдение стандартов и алгоритмичные процедуры. Специалист по развитию всё больше выступает интерпретатором и фасилитатором, помогая осмыслить и встроить знания в практику.

Исходя из этих трендов эксперты рекомендуют компаниям сосредоточиться на подготовке качественных данных, связать пилотные проекты с целевой ИТ-архитектурой и процессами P2P, управлять ожиданиями стейкхолдеров и строго оценивать результаты экспериментов. Персональные данные пользователей важно рассматривать как стратегический ресурс и развивать те сервисы, за которые люди «голосуют» своим доверием и вовлечённостью.