На этой неделе OECD выпустили интересную интерактивную штуку (оно действительно широко разошлось по экспертным медиа и линкедину) — трекер дефицитных навыков, компетенций и профессий по странам OECD.

Explore occupational, industry and skill imbalances across more than 30 OECD countries. Using a harmonised and objective methodology, this interactive dashboard provides internationally comparable insights into labour market imbalances. Select “By country” to examine labour market imbalances in a specific country, or “Country comparison” to compare patterns across countries.

Я выделил топ-7 самых дефицитных... Industries 1. Education 2. Human health and social work activities 3. Information and communication 4. Professional, scientific and technical activities 5. Financial and insurance activities 6. Public administration, defence and compulsory social security 7. Utilities Occupations 1. Teaching professionals 2. Health professionals 3. ICT professionals 4. Health associates 5. Business and admin. professionals 6. Science and engineering professionals 7. Managers Abilities 1. Verbal abilities 2. Reasoning abilities 3. Attentiveness 4. Perceptual abilities 5. Auditory and speech abilities 6. Quantitative abilities 7. Memory Knowledge 1. Customer and personal service 2. Administration and management 3. Computers and electronics 4. Education and training 5. Mathematics knowledge 6. Administrative 7. Psychology Skills 1. Active listening 2. Critical thinking 3. Monitoring 4. Reading comprehension 5. Speaking 6. Writing 7. Complex problem solving Топ стран по совокупному дефициту 1. Bulgaria 2. Argentina 3. Türkiye 4. Greece 5. Portugal 6. Hungary 7. Lithuania → https://www.oecd.org/en/data/dashboards/skills-for-jobs.html

AIHR открыли сезон прогнозов на следующий год. С очередным перечислением HR-трендов, которые нас вот-вот ждут в 2027.

1. Human-AI collaboration becomes part of everyday work AI постепенно встраивается в привычные процессы. HR важно понимать, какие задачи можно передать AI, где необходим человеческий контроль и какие решения по-прежнему требуют профессиональной экспертизы и ответственности человека. 2. AI shifts from adoption to value Главным становится не количество сотрудников, использующих AI, и даже не сэкономленное время, а влияние ИИ на качество решений, производительность и бизнес-результаты. 3. The race to capture organizational knowledge begins Всё большее значение приобретает способность организаций сохранять глубокую экспертизу: контекст решений, рабочие практики, неформальные знания сотрудников. 4. AI is intensifying a talent paradox Автоматизация позволяет быстрее выполнять сложные задачи, но одновременно создаёт риски растерять способности самостоятельного анализа, поиска решений и накопления опыта. 5. AI is hollowing out entry-level work Автоматизация затрагивает прежде всего типовые задачи, которые традиционно выполняли «младшие» сотрудники. Вместе с ними исчезают возможности для обучения через практику. 6. Trust becomes the infrastructure for work По мере распространения «алгоритмических» решений возрастает роль прозрачности, контроля и ответственности. Особенно это касается HR-процессов, в которых решения напрямую влияют на людей. 7. HR owns more outcomes than decisions От HR всё чаще ожидают измеримого влияния на бизнес, хотя многие решения остаются в зоне ответственности руководителей других функций. Поэтому особое значение приобретают навыки влияния, взаимодействия с бизнесом и способность показывать собственный вклад в общие результаты. 8. Work architecture is expanding the CHRO’s strategic contribution Проектирование всей архитектуры работы в компании становится новой зоной стратегического влияния HR. Это требует более глубокого понимания устройства бизнеса и организационного дизайна. 9. The next-generation HRBP emerges Формируется новое поколение HRBP. Готовых к более сложным задачам: сопровождению руководителей, анализу бизнес-контекста, организационным изменениям и принятию стратегических решений. 10. The market is repricing HR capabilities Одни навыки теряют ценность из-за автоматизации, другие становятся более востребованными. HR-специалистам необходимо отслеживать эти изменения и целенаправленно развивать компетенции, спрос на которые будет расти. 11. HR investment reflects the past, not the future Инвестиции в HR по-прежнему ориентированы на прошлое. Но задачи ближайшего будущего потребуют других подходов. Поэтому программы обучения и развития HR необходимо выстраивать с учётом того, как будет меняться функция в ближайшие годы.

Но я пошёл немного дальше. И для сегодняшнего выступления на HR-конференции Северстали попробовал обобщить ключевые месседжи, которые транслировали тренды AIHR за последние 4 года. Там есть любопытные инсайты. Саша Чигарьков у себя про это написал в канале — почитайте. → https://www.aihr.com/blog/hr-trends

Как вы понимаете, что человек не профи? Это такой забавный момент нынче, ведь у всех есть гугл, чат гпт и дипсик, и теперь все во всем разбираются Но всегда случается провал 😁 Например, у нас все лето делали капремонт крыши. И сегодня чат дома оживился: ремонт заканчивается. На фотках чердаков увидели розовые дорожки и лестницы и стали хихикать над цветом. Тем временем, это всего лишь огнебиозащита, а не завалявшаяся на складе краска нелепого цвета :) Из прошлой жизни пример: когда мне присылают фин модель, я просто по виду понимаю все о руках и голове создателя. А если он еще ляпнул, что «это» – сложное… Нефтяники могут перестать с вами разговаривать после ошибочного ударения в слове добыча А как это работают у вас? :)

💀 ИИ меняет не профессии, а цену задач Команда ИСИЭЗ НИУ ВШЭ изучила оценки более 500 организаций, разрабатывающих ИИ-решения. Респондентов попросили спрогнозировать, как до 2027 года изменится спрос на разные профессиональные компетенции. 🔵Снижение спроса на ввод данных и подготовку документов ожидают 45% организаций, рост — 25% 🔵Для аналитических компетенций картина обратная: 36% прогнозируют рост и 27% — снижение 🔵По программированию рынок почти не определился: 30% ждут снижения, 29% — роста, 34% — стабильности 🔵Спрос на установку и защиту компьютерных систем может вырасти: 38% против 11%, ожидающих снижения 🔵Стратегическое мышление будет востребованнее по мнению 41% респондентов, лидерство и мотивация — по мнению 36% Главная граница проходит не между «профессиями прошлого» и «профессиями будущего», а внутри каждой должности. Задачи, которые легко описать инструкцией, постепенно дешевеют. А способность сформулировать проблему, проверить результат, выбрать приоритет и принять на себя ответственность становится ценнее. Поэтому простой подсчёт сотрудников, прошедших обучение по ИИ, мало говорит о готовности компании к изменениям. Один человек использует нейросеть для ускорения старого процесса, другой — пересобирает сам процесс и высвобождает время команды. Формально навык есть у обоих, но экономический эффект совершенно разный. Для HR это повод пересмотреть профили ролей и планы развития. Важно фиксировать не только инструменты, которыми владеет сотрудник, но и уровень задач, которые он способен решать с их помощью: собрать данные, интерпретировать результат, предложить решение или изменить рабочий процесс. Для сотрудников полезнее развивать не абстрактное «умение работать с ИИ», а связку из трёх элементов: знание своей предметной области, грамотная постановка задачи и критическая проверка ответа. Именно она превращает доступный всем инструмент в профессиональное преимущество. ✅ Вывод ИИ не обесценивает опыт целиком — он убирает доплату за рутину. Устойчивее окажутся не те, кто просто освоил очередной сервис, а те, кто умеет использовать его для решений, за которые бизнес действительно готов платить.

Что лучше покупать бизнес или строить с нуля? А зависит от ваших компетенций. Если вы супергуру, просто лучший из лучших в какой-то нише, то вам имеет смысл покупать бизнес в ЭТОЙ нише. Вы сможете правильно его оценить, вы сможете купить дешёвое и «умирающее» и развить в растущее и процветающее, вы знаете, что и зачем берёте и что будете с этим делать. Фактически, вы берёте актив ценой в 100 рублей, сначала умножаете его на слабые компетенции предыдущего собственника, покупаете за 50, а далее умножаете на свои компетенции и получаете на выходе 100 или даже 150 рублей. Но если ранее вы никогда не занимались этим бизнесом, а точнее, не преуспели в нём ранее УЖЕ, то покупать вам ничего там нельзя. Получается, надо «строить с нуля»? Ну, из двух зол выбираем меньшее. Спасать плохо работающий бизнес сложнее, чем пробовать заново - одно УЖЕ умирает, а новое еще может случайно получиться. А лучше всего пойти на работу в выбранную нишу и учиться-учиться-учиться. И вот когда станете экспертом и гуру, то покупать.

Ну как мы так проебали всю космическую программу? Приезжая на Байконур, в глаза сразу бросается разруха. Заброшенные, ненужные постройки. И одновременно масштаб, в который сложно поверить. Космодрому 70 лет, а он всё ещё один из самых технологичных в мире. Вдумайтесь, его строили без интернета, мессенджеров и таск трекеров! Мы зашли в ангар, где стоит шаттл Буран. Некогда самое сложное инженерное изделие на планете. Единственный космический корабль, который взлетел, облетел Землю и сел сам, без людей, управляемый чем-то вроде ИИ, но в 1988 году!! Это до сих пор одна из самых технологичных машин, даже спустя 35 лет.  Страна распалась через год после запуска. Теперь он стоит бесхозно, пылится. Парадокс в том, что мы не можем построить его заново. Даже сейчас, со всеми нашими знаниями. Кажется можно понять тех, кто в интернетах пишет: «Как мы такое умели и умудрились всё проебать?» Но так пишут только те, кто никогда не управлял ничем сложнее excel’ки. По-другому не могло быть. Представьте у вас компания, 10.000 человек. Вы делаете сложный технологический продукт. И в один день распускаете всю команду, люди расходятся кто куда, здание уходит чужим, документация остаётся на бумажках, которые никто не успел собрать. А потом через 20 лет хотите начать заново. Знания вроде были. Но компетенции и процессы безвозвратно утеряны. Многих людей уже и в живых нет. Вы начинаете не с того же места, а с нуля!! Аналогично у NASA. Высадились на Луну в 69-м, закрыли программу. Сейчас, 55 лет спустя не могут повторить. Могут только облететь. Хотя страна у них та же и деньги есть. Но людей с теми руками и той головой уже нет. На таких примерах в очередной раз понимаешь, что любая компания — прежде всего люди. Команда, ее лидеры. Знания, процессы и стандарты, которые передаются не по воздуху, а от человека к человеку, через пример.  Хороший урок человечеству на память, что технологии не улучшаются сами по себе их двигают вперед конкретные люди. Дерзкие, трудолюбивые. Какими были наши предки.  Ну могли же люди. Можем и мы.