Подписывайтесь
на канал Вербо в МАХ
Первыми узнавайте о функциях, обновлениях и возможностях диалогового ИИ-тренажёра.
Конвейер лидеров сломан
Как пересобрать кадровый резерв для мира с ИИ
Материал подготовлен на основе выступления Евгении Тихоновой на конференции «ИИ и люди 2026» · 2 июня 2026 · Организаторы: Вербо, ТренингСпэйс и AI-Culture.Pro.
Масштаб проблемы
88% используют ИИ, 6% получают результат
Данные, с которых начала Евгения, известны, но их сочетание пугает. В 2025 году компании инвестировали в ИИ 684 млрд долларов. 88% компаний используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. При этом высокоэффективны (то есть генерируют более 5% прибыли за счёт ИИ и подтверждают его значимую ценность) только 6%. 42% компаний полностью свернули как минимум одну ИИ-инициативу.
Что отличает 6% от остальных? Не технологии — подход:
Что делают 94% компаний
- Покупают технологию
- Обучают людей «кнопкам»
- Надеются, что культура изменится сама
Что делают лидирующие 6%
- Сначала формулируют: что ИИ должен изменить стратегически?
- Определяют: какие модели поведения должны трансформироваться?
- И только потом выбирают технологию под задачу
Результат перевёрнутой последовательности: ~80% бюджетов уходит на технологии, 15% — на обучение, 5% — на культуру. При этом 73% провальных ИИ-проектов не имели согласованных критериев успеха, а 56% теряли поддержку C-level в течение первых шести месяцев (McKinsey AI Investment & Failure Data 2025; Pertama Partners 2026). Существует и разрыв восприятия: руководители убеждены, что сотрудники полны энтузиазма, — сами сотрудники сообщают о растерянности и тревоге (HBR, 2025).
«Первое, что ломается при перевёрнутой последовательности — это конвейер, который взращивает ваших будущих лидеров.»
Евгения Тихонова, Head of Talent Management, Hilti North America. Слайд презентации
Конвейер лидеров
Почему сокращение джунов — медленная катастрофа
Цифры уже видны сейчас:
- 66% крупных компаний сокращают найм на джуниор-позиции (IDC/Deel 2025).
- 91% компаний: роли джунов трансформируются или исчезают.
- -13% — занятость специалистов 22−25 лет в ИИ-подверженных профессиях (Stanford Digital Economy Lab 2025).
- -45% — доля позиций начального уровня по сравнению с пятилетним средним (Harvard Business School, 62M LinkedIn профилей).
- 71% работодателей уже сталкиваются со сложностями при подготовке будущих руководителей из-за исчезновения входных точек обучения.
- 55% работодателей жалеют о части ИИ-обоснованных увольнений (ISE UK 2024−2025).
Почему это катастрофа — не очевидно сразу, но системно неизбежно:
- ИИ хорошо замещает codified knowledge — правила, повторяемые задачи, структурированные данные. Но tacit knowledge — чутьё, контекстное понимание, умение просчитать ситуацию формируется только через практику.
- Рутинные задачи были тренажёром. Убирая их, компания выключает механизм воспроизводства экспертизы.
- Руководители среднего звена учатся управлять на людях. Без команды джунов управленческий мускул не формируется. ИИ-агенты его не тренируют.
«С точки зрения квартальной или годовой отчётности, это блестящее решение. С точки зрения стратегии — медленная катастрофа. Откуда возьмутся ваши новые CEO через десять лет?»
Евгения Тихонова, Head of Talent Management, Hilti North America. Слайд презентации
Модель RAMP
Пересборка всего механизма от входной точки до C-level
Евгения предлагает модель RAMP — Readiness (Готовность), Assessment (Оценка потенциала), Migration (Пересборка ролей), Progression (Измерение прогресса). Нельзя починить одну деталь, нужно пересобрать весь механизм: от входной точки до C-level.
Буква
Блок
Суть
R
Readiness — Готовность
Диагностика организационной и лидерской зрелости. На каком уровне мышления находятся ваши лидеры?
A
Assessment — Оценка потенциала
Переосмысление системы оценки: добавить ось «ИИ-владение» к существующей оценке потенциала.
M
Migration — Пересборка ролей
Перевод джуниор-ролей в зону, где ИИ усиливает сотрудников, а не замещает их.
P
Progression — Прогресс
Как измерять, что изменения работают? KPI здоровья кадрового резерва.
R — Готовность
Уровень мышления лидера определяет его решения
Первый шаг — понять, на каком уровне мышления находятся лидеры организации. Евгения выделяет три уровня:
- Сопротивление — видят ИИ как угрозу из-за недостатка знаний. Избегают темы или блокируют инициативы.
- Формальное соответствие — понимают ИИ, запускают проекты, но не переосмысливают его влияние на бизнес-модель и людей.
- Адаптация и переизобретение — готовы запускать новые инициативы, перестраивать процессы и команды под новую реальность.
Ключевой тезис: когда ИИ подчиняется CTO, он становится IT-проектом. Когда CEO при партнёрстве с CHRO — организационной трансформацией. Линия подчинения определяет результат. Формула: AI + HI = ROI (MIT Sloan Management Review, 2025; SHRM, The AI+HI Project, 2025−2026).
A — Оценка
Матрица талантов с осью ИИ-владения
Существующие системы оценки преемников строятся на потенциале и готовности. Евгения предлагает добавить вторую ось — ИИ-владение. Причём не «умеет ли человек пользоваться ChatGPT», а глубже:
- Ось X — ИИ-владение: использует ИИ, чтобы делать старое быстрее — или чтобы ставить под вопрос, что вообще нужно делать?
- Ось Y — Потенциал / адаптивная способность: не объём знаний, а скорость их обновления. Умение учиться, разучиваться и переучиваться.
Квадрант
Кто это
Что делать
Лидеры трансформации (высокий потенциал + высокое ИИ-владение)
Стратегический резерв. Высокая адаптивность + глубокое AI-владение.
Это ваш приоритет. Беречь, развивать, давать стратегические задачи.
Фокус-группа (высокий потенциал + низкое ИИ-владение)
Высокопотенциальные, готовы учиться, открыты новому.
Назначить менторов из числа ИИ-лидеров. Инвестировать в AI-грамотность.
Технические последователи (низкий потенциал + высокое ИИ-владение)
Узкие специалисты, хорошо разбирающиеся в ИИ.
Задействовать во внедрениях. Использовать как внутренних экспертов и наставников для фокус-группы.
Зона риска (низкий потенциал + низкое ИИ-владение)
Сотрудники, не адаптирующиеся ни по потенциалу, ни по ИИ.
Честная обратная связь, адресная поддержка, оценка готовности к развитию.
«Мы строим кадровый резерв для будущего мира — или для прошлого?»
Евгения Тихонова, Head of Talent Management, Hilti North America. Слайд презентации
M — Миграция
Не сокращайте вход в профессию — переосмыслите его
У компаний есть три варианта действий с джуниор-позициями:
Вариант
Эффект сейчас
Эффект через 5−10 лет
Сократить
Экономия в P&L немедленно
Катастрофа: потеря конвейера лидеров. 55% работодателей уже жалеют.
Переосмыслить — перепридумать вход в профессию для мира с ИИ
Инвестиции сейчас
В долгосрочной перспективе дешевле, чем цикл «сократить — пожалеть — нанять заново».
Мигрировать — переместить людей туда, где они создают ценность
Требует реструктуризации
Сохраняет конвейер, переводит людей из автоматизации в аугментацию.
Три принципа переосмысления джуниор-ролей
- Из автоматизации в аугментацию. Tacit knowledge формируется через присутствие: встречи с клиентами, кросс-функциональные разборы, наблюдение за решениями. Эти точки контакта нужно проектировать осознанно — они не возникают сами.
- От исполнения к валидации. ИИ готовит заключение. Джун валидирует: что не учтено? Какие допущения неявны? Какое решение я рекомендую и почему? Тренируется суждение (tacit knowledge), а не исполнение.
- Обратное менторство. Джуны становятся ИИ-амбассадорами — проводниками новых инструментов для старших коллег. PwC и McKinsey уже формализуют такие структуры.
Кейс Cloudflare: миграция в реальном времени
Cloudflare сократил 20% сотрудников на позициях контролёров (аудит, финансы, комплаенс) и одновременно открыл рекордное количество позиций для создателей и продавцов — нанял 1111 стажёров из ~1 миллиона заявок. Результат: +30% рост выручки.
Логика основана на классификации Питера Друкера (1954): в любой компании есть создатели (производят продукт), продавцы (продают) и контролёры (аудит, финансы, комплаенс). ИИ хорошо замещает контролёров — и плохо замещает создателей и продавцов. Migration — это осознанный выбор: переместить людей туда, где они создают ценность (Matthew Prince, CEO Cloudflare, Wall Street Journal, May 2026).
P — Прогресс
Что не измеряется — не меняется
Евгения предлагает четыре группы метрик для оценки здоровья кадрового резерва:
R — Readiness Score
Распределение лидеров по уровням готовности к ИИ-трансформации.
A — Assessment Coverage
% планов преемственности на ключевые позиции, оценённых по обоим измерениям — потенциал и ИИ-владение.
M — Migration Index
% перепридуманных джуниор-позиций, достаточных для развития сотрудников на более senior-роли.
P — Talent Sustainability
Соотношение внутренних назначений к внешнему найму. Стоимость замещения: внешний найм vs внутреннее продвижение. «Глубина скамейки»: 1 — критично, 2 — минимум, 3 — устойчивый пайплайн.
Ключевой вопрос к командам по итогам выступления — четыре диагностических вопроса, которые Евгения рекомендует задать на этой неделе:
- На каком уровне готовности ваша организация? Ваши лидеры оптимизируют — или переосмысливают?
- Сколько из ваших топ-10 кандидатов на преемственность оценены по обоим измерениям — потенциал и ИИ-владение? Сколько из них — Лидеры трансформации?
- Что происходит с входными точками в вашей организации? Вы сокращаете джуниор-роли или перепридумываете их?
- Какова «глубина скамейки»? Сколько у вас преемников на каждую ключевую позицию, готовых управлять через 3−5+ лет?
«Если эти вопросы вызвали лёгкий дискомфорт — отлично! Этот дискомфорт и есть отправная точка.»
Евгения Тихонова, Head of Talent Management, Hilti North America
Мнение Вербо
Проблема, которую описывает Евгения, системная: без отработки реальных диалогов и управленческих ситуаций tacit knowledge не формируется — ни у джунов, ни у руководителей среднего звена. Вербо создаёт безопасную среду, где этот мускул можно тренировать: диалоговые ИИ-симуляции для отработки управленческих навыков, сложных разговоров, продаж и сервиса. 20+ готовых сценариев, кастомный за одну неделю пилота. От 11 700 руб./мес. при оплате за год.
Часто задаваемые вопросы
RAMP — это фреймворк пересборки кадрового резерва для мира с ИИ, разработанный Евгенией Тихоновой. Аббревиатура: Readiness (Готовность — диагностика зрелости), Assessment (Оценка — переосмысление системы потенциала), Migration (Миграция — пересборка entry-level ролей), Progression (Прогресс — KPI изменений). Предназначен для HRD, директоров по управлению талантами и CEO, которые строят преемственность в условиях ИИ-трансформации.
По данным McKinsey (The State of AI in 2025), 94% компаний начинают с покупки технологии, обучают сотрудников «кнопкам» и надеются, что культура изменится сама. Успешные 6% действуют в обратном порядке: сначала формулируют стратегическую цель и необходимые культурные изменения, а потом выбирают технологию. 73% провальных проектов не имели согласованных критериев успеха.
ИИ хорошо замещает codified knowledge — структурированные, повторяемые задачи. Но tacit knowledge (чутьё, контекст, управленческое суждение) формируется только через практику. Рутинные задачи джунов были тренажёром этого навыка. Без них исчезает механизм воспроизводства экспертизы — и через 10−15 лет компании окажутся без преемников на руководящие позиции. 55% работодателей, уже сокративших джунов, об этом жалеют (ISE UK 2024−2025).
Евгения предлагает добавить к стандартной оценке потенциала вторую ось — ИИ-владение (не «умеет пользоваться ChatGPT», а «использует ИИ, чтобы переосмыслить что нужно делать»). Результат — четыре квадранта: Лидеры трансформации (высокий потенциал + высокое ИИ-владение) — стратегический резерв; Фокус-группа (высокий потенциал + низкое ИИ-владение) — инвестировать в AI-грамотность; Технические последователи (низкий потенциал + высокое ИИ-владение) — использовать как менторов; Зона риска — честная обратная связь.
Cloudflare сократил 20% сотрудников на позициях контролёров (аудит, финансы, комплаенс, которые хорошо автоматизируются) и открыл 1111 стажёрских позиций для создателей и продавцов. Результат — рост выручки на 30%. Логика основана на типологии Питера Друкера: создатели, продавцы, контролёры. ИИ замещает контролёров, но плохо замещает создателей и продавцов. Migration — это осознанный перевод людей туда, где они создают ценность.
Евгения предлагает четыре группы: Readiness Score (распределение лидеров по уровням ИИ-готовности), Assessment Coverage (% преемников, оценённых по потенциалу И по ИИ-владению), Migration Index (% переосмысленных entry-level позиций), Talent Sustainability (соотношение внутренних назначений к внешнему найму и «глубина скамейки»: 1 — критично, 2 — минимум, 3 — устойчивый пайплайн).
Три принципа: (1) Из автоматизации в аугментацию — проектировать точки контакта с клиентами и кросс-функциональными задачами, где формируется tacit knowledge; (2) От исполнения к валидации — джун проверяет выводы ИИ, тренируя суждение, а не исполнение; (3) Обратное менторство — джун становится ИИ-амбассадором для старших коллег. PwC и McKinsey уже формализуют такие структуры.
Tacit knowledge не передаётся через тест или лекцию — только через практику реальных ситуаций. Вербо создаёт безопасную среду для такой практики: диалоговые ИИ-симуляции, где сотрудник отрабатывает управленческие разговоры, сложные переговоры, продажи и сервисные ситуации в режиме живого диалога с ИИ-аватаром. 20+ готовых сценариев, кастомный за одну неделю пилота. От 11 700 руб./мес. при оплате за год.
Запишитесь на демо
Хотите посмотреть, как ТренингСпэйс и Вербо работают вместе — на конкретном управленческом или обучающем кейсе вашей компании? Запишитесь на демо или напишите нам напрямую. Первый месяц — бесплатно.
Материал подготовлен на основе выступления Евгении Тихоновой на конференции «ИИ и люди 2026» · 2 июня 2026 · Организаторы: Вербо, ТренингСпэйс и AI-Culture.Pro.