Gartner: 9 ключевых трендов Future of Work для CHRO в 2026

Gartner выкатил свой список Future of Work-трендов на 2026 год. Если упростить — это не про «внедрите ещё один AI-инструмент», а про расширение мандата HR в эпоху человеко-машинной экономики. Давление на рост, иллюзии эффективности ИИ, сдвиг сделки между работником и работодателем — всё это делает HR не сервисной, а системной функцией управления рисками, производительностью и устойчивостью.

1️⃣Сокращения до наступления реальности (RIFs Before Reality)
Компании режут персонал, ожидая отдачи от ИИ, которой ещё нет: лишь 1% увольнений в первой половине 2025 были реально связаны с ростом продуктивности из-за ИИ. CHRO оказываются между ожиданиями CEO и отсутствием фактов. Задача — провести сокращения максимально «человечно» и параллельно запустить talent remix: переосмысление структуры и ролей, а не просто минус ставки.

2️⃣Культурный диссонанс под давлением эффективности
Организации требуют больше — времени, вовлечённости, результата — не предлагая больше взамен. Возникает разрыв между декларируемой культурой и реальностью работы. Итог — «вынужденное удержание»: люди остаются, но демотивированы и портят бренд работодателя. Роль CHRO — честно зафиксировать реальный EVP, без романтизации.

3️⃣Скрытая цена ИИ: ментальная устойчивость сотрудников
ИИ влияет не только на производительность, но и на психику: зависимость, тревожность, деградация навыков. В 2026 HR отвечает за «mental fitness» — умение распознавать негативные эффекты ИИ, предотвращать психологический вред и работать на стыке HR, IT и legal.

4️⃣AI-workslop как главный враг продуктивности
Погоня за быстрыми AI-результатами рождает горы низкокачественной работы. В 2026 лучшие CHRO будут оптимизировать не «время», а «усилие»: направлять ИИ в самые фрикционные и тяжёлые участки работы, а не в красивые, но бесполезные кейсы.

5️⃣Разворот гонки AI-мошенничества в рекрутинге
Кандидаты используют ИИ, компании отвечают ИИ — в итоге процесс перегружен и токсичен, а рекрутинг под давлением сокращений. Выход — вернуть ценность «человеческого контакта»: очные интервью, практические задания, глубокую оценку, дополняя её ИИ, а не заменяя.

6️⃣Корпоративный шпионаж приходит в штатное расписание
Рост ИИ и экономический национализм усиливают риски инсайдерских угроз. HR в 2026 становится частью системы безопасности: работа с мотивацией, поведением, лояльностью и ранними сигналами риска, а не только с «культурой доверия».

7️⃣Переход из tech в рабочие профессии
Часть цифровых специалистов будет уходить в «AI-устойчивые» профессии — рабочие и прикладные. HR предстоит одновременно удерживать ключевых digital-сотрудников и строить новые пайплайны в trades через апскиллинг и партнёрства.

8️⃣Ценность создают не AI-гении, а архитекторы процессов
Навык работы с ИИ сам по себе не даёт роста. Побеждают те, кто умеет переосмысливать процессы целиком. HR нужно смещать фокус найма и развития с «AI-скиллов» на системное мышление, judgement и redesign процессов.

9️⃣Сотрудникам будут платить за их цифровых двойников
Цифровые аватары лучших сотрудников и руководителей — новая реальность. Возникает вопрос: кто владеет знаниями, стилем и поведением человека после его ухода? В 2026 компании начнут пересматривать компенсацию и governance вокруг цифровых двойников.

Сравните с нашими трендами:
HR-тренды 2026: тренды те же, смыслы другие

HR-тренды 2026 - расставляем акценты

HR-приоритеты 2026

Телеграм канал HRTech

​​Рекрутинг в 2026: проблема не в кризисе
Или не в только в нем одном. Этот пост в продолжение серии постов о трендах, см.

HR-приоритеты 2026

Управление эффективностью персонала ≠ оптимизация

Обучение (L&D) в 2026: почему это больше не «поддержка», а инфраструктура трансформации

Рекрутинг (речь не про массовку, простите) с безусловного лидера рейтингов скатился на 10-е – рядом с корпкультурой.
Кризис, вакансий мало, бюджеты режут, всем тяжело. Это правда — и в этом нет ничего нового.Но если остановиться на этом объяснении, мы просто не увидим других персонажей драмы.
Кризис — это фон. А вот сама логика рекрутинга в 2025–2026 ломается по другой причине.

1️⃣Рекрутинг впервые попал под удар сразу трёх сил
Мы имеем уникальную конфигурацию рынка:
🔹вакансий объективно мало,
🔹кандидатов много,
🔹но это совсем не те кандидаты, которых ждёт бизнес.
Каждый из этих факторов по отдельности рынок уже переживал.
Все три одновременно — почти никогда. И именно это делает текущую ситуацию нестандартной.

2️⃣ИИ разрушает сигналы качества
Ещё пару лет назад резюме было сигналом. Плохим, искажённым, но сигналом. Сегодня ИИ сделал идеальные резюме массовыми.
В результате:
🔹внешний профиль кандидата перестал быть маркером качества,
🔹рынок переполнен «хорошо упакованными» несоответствиями,
🔹стоимость ошибки найма резко выросла.
Рекрутинг перестал быть задачей фильтрации — он стал задачей распознавания искажений.

3️⃣Разрыв навыков стал структурной проблемой
Параллельно с этим компании окончательно осознали: на рынке не просто мало людей, а мало нужных скилов.
Даже крупные платформы всё чаще фиксируют не дефицит кандидатов, а разрыв между наличными и требуемыми компетенциями.
Модель «разместили вакансию → пришли подходящие» больше не работает. Не потому, что рынок плохой. А потому, что ожидания бизнеса и реальность разъехались.

4️⃣Корреляции подтверждают сдвиг
В наших данных это видно напрямую:
🔹Адаптация — 0.25
🔹Отбор — 0.20
Это не про «важность HR-функций». Это про то, где бизнес начинает компенсировать сбои рекрутинга. Когда выбор на входе становится ненадёжным, ключевая нагрузка смещается внутрь организации.

5️⃣Адаптация становится точкой контроля ущерба
В 2026 адаптация — это уже не «помочь освоиться». Это ранняя диагностика не fit.
Звучит жёстко, но это взрослая позиция: если мы признаём право на ошибку в найме, то ключевая задача адаптации — выявить эту ошибку как можно раньше.
Наставник больше не просто поддерживает. Он одновременно:
🔹адаптирует,
🔹оценивает,
🔹и принимает решение.
Если сотрудник ушёл через год с ощущением «мы не жалеем» — это неудача системы. Не потому, что его наняли. А потому, что его не отсеяли в первые три месяца.

6️⃣Рекрутинг больше не про привлечение
В текущей конфигурации рынка рекрутинг — это не про поток, бренд и охваты. Это про выбор. Про скорость распознавания ошибок. Про снижение стоимости неверных решений. И именно здесь начинается пересборка всей HR-модели.

В нашей ВК группе одно из последних ярких обсуждений: в одной СЕО предложил ввести для кандидатов двухнедельный тестовый период без оплаты. Коллеги HR взорвались, один я обрадовался: этот кейс как подтверждение тренда – бизнес ищет решение. Пусть не корректно, но ищет. А решение в итоге за нами, HR

В следующих сериях продолжим разбирать тренды. Не переключайте канал, продолжение следует.

Телеграм канал HR-аналитики

Безопасность как бенефит

Feeling Unsafe Getting to Work: проблему благополучия сотрудников больше нельзя игнорировать

Tesco предоставила 300 000 своих сотрудников в Великобритании бесплатный доступ к приложению персональной безопасности, которое помогает чувствовать себя защищённее по дороге на работу и обратно. Поводом стали обращения работников: многие признались, что испытывают тревогу во время поездок, особенно в поздние часы или в незнакомых районах.

Приложение позволяет заранее задать маршрут и способ передвижения, автоматически проверяет состояние пользователя и отправляет сигнал SOS в экстренных ситуациях. Если человек не отвечает, оператор связывается с ним и при необходимости подключает службы помощи.

Инициатива отражает более широкий тренд. По данным исследований, около 60% людей чувствуют себя небезопасно во время ежедневных поездок, а более половины сталкивались с ситуациями, вызывавшими страх или тревогу. Особенно остро проблему ощущают женщины.

Для работодателей это становится фактором реального риска. Тревожность по дороге на работу усиливает стресс и усталость, снижает вовлечённость и продуктивность, а также влияет на удержание сотрудников. Всё больше компаний понимают, что забота о благополучии начинается не в офисе, а в момент выхода человека из дома.

Безопасность вне рабочего места постепенно превращается в новый стандарт корпоративной заботы и конкурентное преимущество на рынке труда.

Как вам такой бенефит для сотрудников?

Телеграм канал HRTech

WEF: четыре будущих рынка труда к 2030 году (AI & Talent)
Всемирный экономический форум (World Economic Forum, ВЭФ) — та самая организация, которая делает Давос и ежегодные глобальные отчёты про экономику, технологии и общество. Это не прогнозы в стиле «так точно будет», а сценарные модели: способ подумать о будущем системно, без иллюзий и хайпа.
В новом отчёте (pdf файл по ссылке) Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030 ВЭФ пытается ответить на простой, но неприятный вопрос:

что реально произойдёт с работой и профессиями в мире ИИ?

Ключевая идея отчёта:
будущее определяется не только тем, насколько быстро развивается ИИ, но и тем, насколько быстро люди и институты учатся с ним жить.
Пересечение двух осей — уровень развития ИИ и готовность рабочей силы — даёт четыре возможных сценария.

1️⃣Supercharged Progress
Экспоненциальный ИИ + высокая готовность людей
ИИ делает скачок, близкий к AGI. Производительность и инновации взрываются. Экономика становится агентной: люди больше не «работают», они управляют портфелями ИИ-агентов.
Что происходит:
🔹Массовое исчезновение профессий, но столь же массовое появление новых.
🔹Человек → архитектор и оркестратор машин.
🔹ИИ — базовая инфраструктура уровня электричества.
🔹ВВП и прибыли компаний растут очень быстро.
Обратная сторона:
🔹социальные институты не успевают;
🔹регуляция и этика постоянно запаздывают;
🔹неравенство растёт, переговорная сила работников падает.
Смысл: технологическая утопия с очень дорогой социальной ценой.

2️⃣The Age of Displacement
Экспоненциальный ИИ + низкая готовность людей
ИИ ускоряется, но общество не успевает переучиться. Бизнес автоматизирует всё, что может, потому что это дешевле и проще, чем развивать людей.
Что происходит:
🔹50–90% задач выполняются машинами.
🔹Массовая безработица, исчезновение карьерных траекторий.
🔹Новые профессии есть, но людей под них нет.
🔹Несколько платформ контролируют вычисления, данные и экономику.
Экономика:
🔹Формально высокая производительность.
🔹Фактически — падение потребления, кризис доверия, политическая нестабильность.
Смысл: технологический прогресс без социальной адаптации превращается в системный кризис.

3️⃣Co-Pilot Economy
Постепенный ИИ + высокая готовность людей
Самый «здоровый» сценарий. ИИ не заменяет человека, а усиливает его. Массовой автоматизации нет, но есть массовая аугментация.
Что происходит:
🔹Human + AI команды становятся нормой.
🔹Рутинные задачи исчезают.
🔹Растёт спрос на:
мышление, коммуникацию, управление, креатив.
🔹К 2030 году обновляется около 40% навыков.
Экономика:
🔹Умеренный, устойчивый рост.
🔹Выравнивание возможностей между регионами.
🔹Инновации через накопление, а не через шок.
Смысл: эволюция вместо революции. ИИ как ко-пилот, а не как замена человека.

4️⃣Stalled Progress
Постепенный ИИ + низкая готовность людей
ИИ есть, но не трансформирует экономику. Нет ни скачка производительности, ни массовой адаптации.
Что происходит:
🔹Автоматизация просто затыкает кадровые дыры.
🔹Большинство профессий «выхолощены», но не исчезли.
🔹Люди уходят в сервисы, платформы, нестабильную занятость.
🔹Растёт ценность ручных и ремесленных профессий.
Экономика:
🔹Фрагментированный рост.
🔹Рост неравенства.
🔹Разочарование в идее «ИИ как источника прогресса».
Смысл: самый опасный сценарий — ожидания были, трансформации нет.

📊Главный вывод отчёта
Будущее рынка труда зависит не от самого ИИ, а от того, как быстро люди, бизнес и государства научатся с ним работать.
ИИ — это множитель. Человеческая готовность — это знак перед числом.


Телеграм канал Рынок труда

HR-компетенции 2030: что нужно, чтобы создавать влияние
Статья от команды Эрика ван Вулпен.
HR всё больше работает на стыке бизнеса, технологий и опыта сотрудников. Мир труда меняется стремительно: глобальная нехватка навыков, демографические сдвиги, ИИ и переосмысление работы требуют новых компетенций. AIHR предлагает T-Shaped HR Competency Model — модель, которая показывает, что нужно знать и уметь HR-профессионалу, чтобы быть успешным в будущем.

✅Основные HR-компетенции (Core Competencies / Базовые компетенции) – навыки для всех HR:
🔹Business Acumen (Деловая проницательность) – понимание бизнеса и стратегическое мышление. Умение интерпретировать внешние тренды, понимать финансовые показатели, работать с клиентами (сотрудниками) и участвовать в создании стратегии.
🔹Data Literacy (Грамотность в работе с данными) – работа с данными для принятия решений. Сюда входит сбор, анализ, перевод данных в понятные инсайты, этичное использование информации и доказательная практика.
🔹Digital Agility (Цифровая гибкость) – владение инструментами, понимание цифровых трендов, защита данных, сотрудничество через цифровые платформы и развитие организационной готовности к цифровой трансформации.
🔹AI Fluency (Свободное владение ИИ) – грамотная работа с искусственным интеллектом. Использование AI для улучшения HR-процессов, ответственное применение, интеграция ИИ в работу и поддержка коллег в освоении технологий.
🔹People Advocacy (Защита интересов людей / человеческий центризм) – забота о людях и культуре. Формирование инклюзивной и продуктивной культуры, поддержка изменений, этика, устойчивость и социальное воздействие.
🔹Execution Excellence (Исключительное выполнение / результативность) – умение реализовывать инициативы. Гибкость и скорость реакции, критическое мышление, сотрудничество, системное понимание бизнеса и фокус на результат.

✅Специализированные HR-компетенции (Specialist Competencies / Специализированные компетенции) – углубленные навыки по роли и контексту:
🔹Awareness and Attraction (Осведомленность и привлечение) – формирование сильного HR-бренда и привлечение талантов.
🔹Business Transformation (Бизнес-трансформация) – организационная эффективность, адаптация структуры и процессов под стратегические приоритеты.
🔹HR Technology & Analytics (Технологии и аналитика в HR) – цифровизация, аналитика, автоматизация и улучшение процессов через технологии.
🔹People Experience & Culture (Опыт сотрудников и культура) – создание вовлекающей и высокопродуктивной культуры, улучшение опыта сотрудников.
🔹People Operations (HR-операции / обеспечение процессов) – надежные, прозрачные и соответствующие закону HR-процессы.
🔹Talent Growth (Развитие талантов) – развитие сотрудников через обучение, карьерное и лидерское развитие.

✅Лидерские компетенции (Leadership Competencies / Лидерские компетенции) – навыки для HR-лидеров:
🔹Strategic Impact (Стратегическое влияние) – определение направления HR, создание измеримой ценности.
🔹Sound Judgment (Обоснованное суждение / здравый смысл) – принятие этичных и обоснованных решений.
🔹Credibility and Trust (Авторитет и доверие) – заслуживание доверия через надежность и последовательность.
🔹Talent Empowerment (Раскрытие потенциала команды) – развитие потенциала команды и вовлеченности сотрудников.
🔹Change Leadership (Лидерство в изменениях) – управление трансформациями с ясностью и гибкостью.
🔹Self-Mastery (Самообладание / личная зрелость) – самосознание, дисциплина и устойчивость для лидерства с аутентичностью.

Для развития этих компетенций HR-профессионалу важно оценить текущие навыки, выбрать приоритетные области через карьерную карту и непрерывно совершенствоваться. HR-команды могут выстраивать обучение целенаправленно, исходя из стратегических целей организации.
Итог: будущее HR – за T-shaped профессионалами, которые объединяют базовые, специализированные и лидерские компетенции, чтобы создавать реальный эффект для сотрудников, бизнеса и общества.

Телеграм канал HRTech

People Analytics может считать ROI — проверенными бизнес-методами

Статья Макса Блумберга, в России он известен меньше Берзина, но в рейтингах чаще выше Джоша.

Два вопроса:

✅Почему не считают ROI, как вы считаете?

✅Можно ли в принципе считать ROI в HR?

В People Analytics до сих пор принято утверждать, что ROI человеческого капитала измерить невозможно. Это ложное убеждение. Маркетинг, финансы, IT и R&D работают с активами не менее сложными и неопределёнными — и при этом считают отдачу, принимая инвестиционные решения. Проблема PA не в отсутствии методов, а в дефиците бизнес-грамотности.

Ниже — пять подходов, которые уже десятилетиями используются в других функциях и полностью применимы в People Analytics.

1️⃣Marketing Mix Modeling — для удержания персонала

Метод позволяет оценивать вклад инициатив при множестве одновременных факторов.

Как это работает:
анализируются временные ряды текучести с учётом зарплат, рынка, смены руководителей, внутренних программ и сезонности.

Пример:

В течение трёх лет в разных подразделениях запускались коучинг для руководителей, корректировки компенсаций и программы карьерного развития — иногда по отдельности, иногда вместе.
Модель показывает: коучинг снизил уход высокопроизводительных сотрудников на 3 п.п., рост зарплат — на 1,7 п.п., рынок труда объяснил колебания ещё на 0,5 п.п.
ROI считается через сохранённую продуктивность и снижение стоимости замещения ключевых ролей.

2️⃣Сценарный анализ — для качества найма

Финансы никогда не считают ROI одной цифрой — и PA не должен.

Как это работает:
строятся базовый, позитивный и негативный сценарии с вероятностями и чувствительностью к ключевым допущениям.

Пример:

Компания обсуждает внедрение углублённой оценки инженеров.
Base-сценарий: снижение time-to-productivity на 20% даёт +$45 000 маржи на сотрудника.
Upside: снижение текучести новичков на 15% и рост производительности на 30%.
Downside: эффект всего 10% и замедление найма.
Даже в негативном сценарии проект остаётся положительным, ожидаемая ценность — $4–5 млн в год.

3️⃣Total Cost of Ownership — для HR-технологий

IT давно считает не «цену системы», а стоимость владения.

Как это работает:
учитываются лицензии, внедрение, время сотрудников, падение продуктивности и упущенные возможности.

Пример:

Новая платформа управления талантами стоит $2 млн внедрения и $800 тыс. лицензий в год.
Дополнительно:
— 4 000 часов HR и менеджеров на миграцию данных
— два месяца снижения продуктивности рекрутинга
— задержка закрытия вакансий и потеря выручки
Пятилетний TCO — почти $10 млн. Любой разговор про ROI возможен только после этого расчёта.

4️⃣Портфельный подход — для обучения и развития

R&D давно принял, что не все инвестиции окупаются.

Как это работает:
бюджет делится на поддерживающие, операционные и стратегические инициативы, оценивается портфель в целом.

Пример:

70% бюджета уходит на обязательные навыки, 20% — на технический апскиллинг, 10% — на лидерские программы.
Две инициативы не дали эффекта, одна изменила управляемость команд и масштабируемость бизнеса. Портфель в плюсе — даже если часть программ «не выстрелила».

5️⃣Throughput Accounting — для поиска узких мест

Операционный менеджмент инвестирует только туда, где ограничен рост.

Как это работает:
ROI считается не от HR-активности, а от разблокированной выручки.

Пример:

SaaS-компания упирается не в спрос, а в скорость разработки.
Найм 10 senior-инженеров за $2 млн увеличивает продуктовую скорость на 40% и позволяет реализовать $15 млн выручки, которую продажи уже могли принести.
ROI — кратный, хотя формально это «затраты на персонал».

🎯Главное

People Analytics не нужен идеальный эксперимент.
Нужны понимание бизнес-модели, экономики продуктивности и ограничений роста.

Пока PA требует доказательств уровня научной лаборатории, бизнес принимает решения на основе направленных оценок.
Методы есть. Примеры есть.
Не хватает только одного — умения считать людей как бизнес-актив.

Телеграм канал HRTech

Х5 переходит на бесконтактный найм с помощью искусственного интеллекта.
Новость с сайта X5 (это не реклама)

Х5 переходит на бесконтактный найм с помощью искусственного интеллекта. Цифровой рекрутёр сам находит кандидата, анализирует резюме, проводит первичное интервью и даёт рекомендации по приёму. Первым сотрудником, трудоустроенным через алгоритм, стала кандидат из Пензы.
Сейчас нейросеть уже закрывает более 20% офисных вакансий в пилотном подразделении и до 85% повышает качество отбора резюме. С помощью ИИ уже наняты специалисты по охране труда, контрольно ревизионной работе, кадровому сопровождению, а также сотрудники контактного центра.
ИИ-рекрутёр анализирует и подбирает под вакансию размещенные резюме, помечает CV, созданные с помощью ИИ, полностью самостоятельно связывается и общается с людьми в течение всего процесса подбора. Общение почти невозможно отличить от общения с живым человеком. ИИ-рекрутёр сохраняет контекст, уместно использует эмодзи и вовремя даёт обратную связь. Система анализирует поведение человека во время собеседования, его ответы, лексику и интонации, соответствие кандидата вакансии. Решение о приёме остаётся за нанимающим менеджером.
Раньше технология помогала HR-специалистам точечно. Теперь ИИ закрывает почти весь цикл: скоринг резюме, первичное интервью и оценку, назначение встреч. Обработка откликов идёт круглосуточно с учётом часовых поясов и географии кандидатов. По итогам пилота воронка найма в подразделении выросла в два раза.
Сегодня лишь около 5% компаний в России системно используют ИИ для подбора кандидатов. Переход к автономной работе ИИ-рекрутера в Х5 — новый этап цифровизации для всего российского бизнеса. В 2026 году компания планирует масштабировать бесконтактный найм во всех торговых и бизнес-единицах, чтобы повысить операционную эффективность.

Как вы относитесь к такому? У меня чисто технические вопросы:
🔹помечает CV, созданные с помощью ИИ – зачем?

🔹Система анализирует поведение человека во время собеседования, его ответы, лексику и интонации, соответствие кандидата вакансии. – на чем обучали? И зачем это вообще делается? Если решение за принимающим менеджером?

🔹По итогам пилота воронка найма в подразделении выросла в два раза. – больше кандидатов стали находить или конверсия выше?

Также интересно, пилот - это АБ тест или просто пилот? И какие метрики АБ теста использовали?

Телеграм канал HRTech

Онлайн-образование топчется на месте

По материалам Коммерсанта

Рынок edtech в России входит в фазу стагнации. Итоги 2025 года от Smart Ranking это подтверждают цифрами.

📊 Рынок в целом

Топ-100 edtech-компаний: 154 млрд ₽ выручки

Рост — всего 12%

Для сравнения:
• 2023 — +32%
• 2024 — +19%

➡️ Темпы роста продолжают замедляться

Аналитики связывают это с экономической неопределённостью:

удлинился цикл принятия решения о покупке курсов
резко подорожало привлечение клиентов
снизился спрос на «классические» IT-профессии

🏆 Лидеры рынка (2025)

1️⃣ Синергия

16,1 млрд ₽
+26,3% г/г

Ключевой драйвер — высшее образование

Заметный отрыв от остальных игроков

2️⃣ Skillbox Holding (VK)

12,9 млрд ₽
+5,3%

3️⃣ Skyeng

12,8 млрд ₽
+5,1%

4️⃣ Яндекс Практикум

8,8 млрд ₽
+6,7%

➡️ Топ-3 не меняется, но рост у лидеров — минимальный

📈 Кто выстрелил

«100балльный репетитор»
4,4 млрд ₽
+118,4%

Рост за счёт подготовки к ЕГЭ и ОГЭ

Новый игрок в топ-10

👶 Детское образование

Рост сохраняется, но замедляется:
+22,2% в 2025
+32,6% годом ранее

Школы программирования:
в 2024 — лидеры сегмента (~36% роста)
в 2025 — часть проектов ушла в минус

🎓 Дополнительное профобразование (ДПО)

Рост — всего 6%
Годом ранее — 16,1%

Причины:

высокая ставка и стоимость кредитов
дорогой маркетинг
падение интереса к «обычным» IT-курсам

🤖 Единственный реальный драйвер — ИИ

Машинное обучение и анализ данных: +60% г/г
Курсы по прикладному использованию нейросетей: ~+15%
Курс «Нейросети для маркетолога» (MAED): +360%

В B2B-сегменте:

рост покупок корпоративных курсов у «Яндекс Практикума» — +30%
«навыковые» ИИ-курсы растут в 3 раза быстрее остальных

📌 Итог
Edtech больше не рынок взрывного роста.
Это рынок:

длинных решений
высокой стоимости привлечения
и одного понятного драйвера — ИИ

Все остальные сегменты либо стагнируют, либо медленно сжимаются.

Телеграм канал HRTech

🤖 Nvidia и Alphabet вложились в «говорящих» ИИ‑аватаров для HR. Что это значит для рынка труда
Bloomberg пишет, что Alphabet (через фонд GV) и Nvidia вложились в Synthesia — один из самых заметных стартапов в области генеративного ИИ для корпоративного сектора. Компания привлекла $200 млн при оценке $4 млрд.

Synthesia делает то, что ещё пару лет назад выглядело фантастикой:
«цифровых людей» — видеоаватаров, которые читают текст, ведут презентации и обучают сотрудников.

Но теперь компания идёт дальше.

🔹 Следующий шаг — интерактивные ИИ‑агенты
Не просто аватары по сценарию, а полноценные «говорящие» цифровые сотрудники, которые могут:

обучать продажам,
проводить онбординг,
отвечать на вопросы,
помогать в подборе персонала,
вести диалог в реальном времени.

То есть это уже не инструмент для создания видео, а новый интерфейс взаимодействия внутри компаний.

🔹 Почему это важно для HR
Исполнительный директор Synthesia прямо говорит:
компании испытывают огромную потребность в «повышении квалификации» сотрудников, а автоматизация — единственный масштабируемый способ это делать.

Иными словами:
ИИ‑аватары становятся частью инфраструктуры корпоративного обучения и HR‑процессов.

🔹 Почему Alphabet и Nvidia здесь
Alphabet получает доступ к новому каналу внедрения ИИ в корпоративный сектор.
Nvidia усиливает своё доминирование в инфраструктуре генеративного ИИ.
Synthesia получает ресурсы, чтобы превратить аватаров в полноценных цифровых ассистентов.

🔹 Что это значит для рынка труда
Если раньше ИИ в HR был про автоматизацию рутинных задач, то теперь он начинает замещать часть коммуникаций, которые раньше были строго «человеческими»:

обучение,
инструктаж,
первичные интервью,
ответы на вопросы сотрудников.

Это не «роботы вместо людей», а роботы как новый слой корпоративной коммуникации.

Телеграм канал HRTech

О ситуации с Telegram
Когда вся лента пестрит новостями о блокировке мессенджера, нужно как-то реагировать.
Считаю личные тексты в профессиональном канале признаком дурного тона, но сегодня все же расскажу историю про себя. А вдруг больше не представится шанса.

Я уже попадал в похожую яму с Линкедином. Сейчас мы не помним, но по мне блокировка Линкедин хорошо прошлась: у меня группа была более 40 000 подписчиков, и я собирал по четыре семинара по аналитике в год.

Я несколько лет отдал каналу. Не пользовался запрещенными методами набора аудитории, не участвовал ни в одной папке, не потратил ни копейки на рекламу и раскрутку канала. И теперь меня лишают моего труда.
Я скажу вам правду. Я очень устал. И давайте прямо: после убийства телеграм мне придется с высокой степенью вероятности искать себя в другом месте. Не в HR.
Поэтому для меня вся эта ситуация – точка отсчета моей новой жизни.
Но пока телеграм жив, я буду писать.

P.S. Заметьте, я не прибежал с новостью «мы теперь в Max», как делают другие. Это, пожалуй, о многом говорит

🔥 Четыре уровня зрелости корпоративного обучения в эпоху AI (по Джошу Берзину)

Берзин представил модель зрелости корпоративного обучения в эпоху AI (у него забава такая: любую сущность в HR описывать через четырех уровневую модель). Она показывает, как компании эволюционируют от статичных курсов к динамическому AI-навыковому enablement.

1️⃣ Static Training — Статичное обучение

▪️Статичные обязательные курсы для сотрудников.

▪️Основной фокус: соблюдение правил или освоение новых продуктов.

▪️Простейшая и недорогая форма обучения.

▪️Помогает поддерживать базовые знания, но не развивает навыки глубоко.

▪️Почти 1/3 компаний на этом уровне.

2️⃣ Scaled Learning — Масштабируемое обучение

▪️Разнообразные форматы: видео, аудио, интерактивные пособия, чеклисты.

▪️Сотрудник сам выбирает, что изучать и когда.

▪️Гибко, но система не подсказывает, что именно важно изучить.

▪️Примеры: LinkedIn Learning, Coursera, Skillsoft.

▪️На этом уровне около 46% компаний.

3️⃣ Integrated Development — Интегрированное развитие

▪️Обучение строится вокруг ролей, навыков и карьерных траекторий.

▪️Сложные программы с множеством курсов и материалов.

▪️Сложно поддерживать актуальность: 70% всех навыков устаревают каждый год.

▪️Требуется децентрализованная поддержка: корпоративное L&D создаёт основу, подразделения добавляют локальный контент.

▪️Применяется для новых сотрудников, сертификаций, технических знаний.

Примеры: Cisco, Ericsson.

4️⃣ AI-Native Learning / Dynamic Enablement — ИИ-обучение / Динамическое enablement 🚀

▪️AI объединяет все знания компании: курсы, документы, записи экспертов.

▪️Контент динамически создается и обновляется, классифицируется по навыкам.

▪️Персонализированное обучение: система подстраивается под уровень сотрудника и его запросы.

▪️Обучение встроено в рабочие процессы: чат-боты отвечают на вопросы о клиентах, процессах, продуктах.

▪️Сокращение затрат L&D на 40–50%, ускорение внедрения знаний и инноваций.

Суть: от формального «учимся ради знаний» к enablement — учимся для действий и роста.

💡 Итог: компании на уровне 4 становятся:

🔹в 10 раз более инновационными

🔹в 6 раз чаще превышают финансовые цели

🔹в 16 раз лучше адаптируются к изменениям

AI-навыковое обучение — это не просто курсы быстрее, это новая парадигма развития сотрудников и бизнеса.

Телеграм канал HRTech