Университет × Индустрия

Мы учим студента для диплома, рынка труда или будущего, которого еще нет? Есть мысль у Гегеля: чтобы стать собой, человеку нужно признание другого. Мы не рождаемся с готовым «я». Мы собираем себя через отражения: родители, учителя, преподаватели, наставники, работодатели, профессиональное сообщество. Сначала нам говорят: «Ты гуманитарий». «У тебя технический склад ума». «Ты лидер». «Ты не для завода». «Ты будущий инженер». «Ты не потянешь». Иногда это просто слова. А иногда из таких слов потом вырастает целая профессиональная траектория. У меня есть личный пример. В пятом классе учитель русского языка сказала мне, что я не могу знать русский язык на «пять», потому что я татарин… Не потому что я плохо написал диктант. Не потому что не выучил правило. Не потому что не прочитал текст. А потому что «не могу». Одна фраза взрослого человека может стать для ребенка не оценкой, а рамкой. Тем более, если этот учитель потом ведет русский язык и литературу до самого выпуска. Так у меня надолго пропал интерес к этим предметам. Не к языку как таковому и не к литературе как миру смыслов, а к школьному пространству, где меня уже заранее увидели «не тем». Зато точные и естественные науки стали другой территорией. Там было меньше произвола и больше логики: задача решена или не решена, формула работает или нет, эксперимент подтверждается или нет. Там не нужно было доказывать происхождение. Нужно было показывать результат. Это важный урок про профессиональную идентичность. Иногда человек выбирает профессию не только потому, что его куда-то позвали. Иногда – потому что его откуда-то вытолкнули. И вот здесь начинается разговор про университет. Сегодня все много говорят о компетентностном подходе. Правильно говорят. Образование должно быть измеримым, понятным, связанным с результатами. Но есть риск: когда образование превращается только в таблицу компетенций, оно начинает отвечать не на вопрос «каким человеком и профессионалом становится студент?», а на вопрос «в какую ячейку мы это положим?». И тогда появляется странная логика: если качество нельзя быстро измерить, значит, его будто бы нет. А как измерить профессиональную честность? Как описать в образовательном стандарте способность не сломаться от неопределенности? Как поставить зачет по внутренней собранности? Как научить ответственности, если она не всегда красиво раскладывается на индикаторы достижения компетенций? Можно написать в программе: «способен работать в команде». Но команда начинается не с формулировки в документе, а с опыта: когда ты отвечаешь не только за свою часть, но и за общий результат. Можно написать: «обладает критическим мышлением». Но критическое мышление начинается не с методички, а с права задать неудобный вопрос и не быть за это наказанным. Можно написать: «готов к профессиональной деятельности». Но готовность к профессии – это не только набор знаний и навыков. Это момент, когда человек понимает: «Я здесь не случайно. Я понимаю, что делаю, зачем делаю и кому это нужно». Кажется, главный вопрос сегодня звучит так: для чего мы учим студента в университете – для достижения образовательных результатов или для экономики? Мой ответ: ни только для первого, ни только для второго. Если учить только под образовательные результаты, мы рискуем получить аккуратного выпускника с правильно закрытыми компетенциями и слабым пониманием реальной жизни. Если учить только под рынок труда, мы рискуем готовить человека под вчерашнюю вакансию. Потому что рынок меняется быстрее, чем образовательные программы проходят все круги согласований в вузе. Студент встретится не с рынком труда в его сегодняшнем виде. Он встретится с будущим, где профессии размываются, технологии меняют содержание труда, искусственный интеллект забирает часть интеллектуальной рутины, а ценность человека все чаще проявляется не в том, что он «знает», а в том, как он мыслит, действует, выбирает и отвечает. Продолжение в ТГ-канале

Когда HR становится дорогим хобби: 3 ошибки, которые съедают бюджет компании. Недавно РБК разобрал три самые частые ошибки, из-за которых HR превращается не в стратегию, а в дорогую привычку. Делюсь главными мыслями и адаптировал под наш с вами корпоративно-образовательный мир. Ошибка №1. Активности без смысла для бизнеса. Тимбилдинг ради тимбилдинга – это прекрасно. Особенно, если вы давно мечтали собрать 30 инженеров в комнате и заставить их строить башню из спагетти. Но бизнесу важно другое: что изменится после этого? Если HR-программа не привязана к снижению текучести, ускорению адаптации, улучшению производительности или закрытию кадрового дефицита – она превращается в «мы просто сделали что-то хорошее». А хорошее – это прекрасно, но дорого. Ошибка №2. Отсутствие аналитики. Многие HR-инициативы выглядят красиво, но работают как «черный ящик». Сделали? Сделали. А помогло? Кто ж его знает. Не замеряем базовые значения → не можем показать эффект → не можем защитить бюджет. В итоге хорошая инициатива остается «невидимой» – и летит в урезание бюджета быстрее, чем вы успеваете открыть Эксель. Ошибка №3. Избыточные процессы. У любой компании есть ритуалы, появившиеся еще «когда был маленький офис и большой энтузиазм». Но иногда процессы продолжают жить собственной жизнью, хотя давно устарели. Если программа не приносит ценности, то нужно не бояться ее закрыть. HR – не музей традиций. HR – сервисная функция бизнеса. Что делать? Три простых правила, которыми мы сами пользуемся и это экономит деньги, время и нервы: • Связываем HR-инициативы с конкретными бизнес-метриками. Чем быстрее это делаете, тем меньше вопросов у руководства. • Измеряем все, что можно измерить. Даже вовлеченность – это не эмоция, а вполне себе цифра. • Регулярно чистим процессный «хвост». HR-портфель должен быть как свежий отчет – актуальным и понятным. Почему это важно для университетских и молодежных проектам? Для программ по работе с вузами, молодежью и кампусной средой все то же самое: без KPI, без оценки отдачи, без логики «вложили → получили» инициативы быстро превращаются в набор красивых событий. А ведь нужен не «ивент-план», а системная работа по привлечению и развитию молодых специалистов в отрасли.

Почему бизнес и образование опять не сходятся (и как это исправить без очередного «мероприятия» или «мониторинга»). Недавно разбирал одну типичную ситуацию. У одной компании есть все: сильное HR-направление и работа с вузами; десятки партнерств; студенты, практики, стажировки; и параллельно – отдельный контур по ИИ, данным, автоматизации. Казалось бы, идеальная картина, но есть один нюанс. Это все существует параллельно. - HR делает свое. - Цифровые команды – свое. - Вузы – вообще в своей реальности, особенно сейчас... И в итоге возникает классический вопрос: почему при всех этих ресурсах бизнес все равно не получает ни прототипов, ни готовых специалистов? Проблема почти всегда одна и та же: нет механизма перевода задач бизнеса в образовательную среду. Есть задачи повысить качество продукции, оптимизировать процессы и внедрить ИИ, но до студентов они не доходят, а до бизнеса не доходят результаты студентов. В итоге вузы учат «в целом +- про ИИ», бизнесу нужен конкретный результат, HR закрывает вакансии как может, и вроде все по-своему правы. Но система не работает. Вместо этого работает очень простая, но редко реализуемая логика: ЗАДАЧА → КЕЙС → ПРОЕКТ → СТАЖИРОВКА → ПРОТОТИП А именно: - Бизнес формулирует реальную задачу. - Она превращается в кейс (с учетом данных и ограничений). - Студенты решают ее как проект / курсовую / ВКР. - Лучшие – идут в стажировку. - Бизнес получает прототип или гипотезу. И вот тут начинается магия: студенты работают не «в вакууме»; бизнес получает не резюме, а результаты; HR получает не поток кандидатов, а подготовленных людей. Но почему это почти нигде не работает? Потому что в системе не хватает одной роли. Не HR, не преподавателя и даже не дата-сайнтиста. Не хватает «переводчика» между бизнесом и образованием. Того, кто забирает задачи у бизнеса, упаковывает их в образовательный формат, договаривается с вузами, запускает проекты и доводит все до стажировок и найма. Если упростить, то на практике не просто «работа с вузами». Это отдельная функция: портфель бизнес-задач, банк кейсов, студенческие проектные команды, наставники от бизнеса, воронка: проект → стажировка → найм. По сути – фабрика студенческих проектов под задачи компании. Важный момент, что это не про «дешевую разработку силами студентов». Это про ранний отбор сильных, проверку гипотез и формирование кадрового резерва. Если делать правильно, то выигрывают все. Если делать формально, то получаются еще одни «мероприятия с вузами». Чем сложнее компания (производство, ИИ, данные), тем сильнее разрыв между тем, чему учат и тем, что реально нужно. И закрывается он не количеством лекций, а архитектурой взаимодействия. И напоследок, есть простое правило: Образование без задач – это теория, а задачи без студентов – это дефицит кадров. Система появляется только там, где есть связка.

Главный дефицит промышленности — не роботы, а люди, которые понимают систему. На XVI Грушинской социологической конференции принял участие в круглом столе «Будущее инженерных профессий: синергия человека и интеллектуальных систем?» в рамках трека «Человек будущего vs технологии будущего». Сам круглый стол был посвящен тому, как ИИ, автоматизация и роботизация меняют инженерный труд, карьерные траектории и сам образ инженера. Организатор конференции — ВЦИОМ. В описании секции акцент был сделан не только на компетенциях, но и на профессиональной идентичности, карьерных траекториях и перераспределении ответственности между человеком и интеллектуальными системами. И, пожалуй, главный вывод здесь довольно простой: инженер будущего — это не «человек, которому помогает нейросеть». Это человек, который понимает систему целиком. Не только как что-то спроектировать, но и к чему это решение приведет на производстве, в экономике и в жизни людей. Мои тезисы были как раз об этом: роль инженера смещается от исполнителя функции к архитектору технологической реальности. При этом реальность у нас очень земная. На одном из соседних выступлений показали показательный слайд, где среди барьеров для развития промышленной робототехники на первом месте — недостаток квалифицированного персонала, 73% ответов. То есть разговор о роботах снова упирается в людей. Машины становятся умнее, а вопрос кадров только острее. И здесь начинается самое интересное. Мы по привычке обсуждаем инженера через набор навыков: знает ли CAD, умеет ли программировать, работал ли с цифровым двойником. Но этого уже мало, потому что в мире, где часть интеллектуальных операций берет на себя система, резко растет цена не только знаний, но и мышления, ответственности и способности собирать целое из разных частей. Один мой товарищ точно подмечает важную вещь, что старая логика «учеба → профессия» постепенно ломается, знание перестает быть редкостью, а университет теряет монополию на него. На первый план выходит не просто передача информации, а развитие архитектуры