Навыки - это "все сложно", или почему среда учит не меньше, чем университет
ChatGPT по материалу "Skill dependencies uncover nested human capital" Moh Hosseinioun ..., Nature Human Behaviour (2025)
Skill dependencies uncover nested human capital
Moh Hosseinioun, Frank Neffke, Letian Zhang & Hyejin Youn, Nature Human Behaviour (2025)
https://www.nature.com/articles/s41562-024-02093-2
Как навыки определяют карьерный успех: новая модель управления человеческим капиталом
С точки зрения руководителя компании или родителя, мечтающего о будущем своего ребёнка, вопрос о том, как обеспечить успешную карьеру и профессиональную реализацию человека, является ключевым. Традиционно ответы на него были связаны с накоплением знаний, получением престижного образования и выбором востребованной профессии. Однако недавнее исследование группы учёных, опубликованное в журнале Nature Human Behaviour, предлагает принципиально новый взгляд на формирование успешной карьеры и развития компетенций.
Исследователи, используя базу из 70 миллионов смен рабочих мест в США, обнаружили, что человеческий капитал формируется не просто за счёт накопления отдельных навыков и знаний, а в виде иерархически выстроенной структуры взаимосвязей между навыками. Суть этого подхода состоит в том, что определённые специфические навыки возможно эффективно развивать только после того, как усвоены более фундаментальные и общие компетенции.
Иерархическая структура навыков
Учёные выделили три типа навыков:
Общие навыки (например, устная речь, логическое мышление) необходимы практически в любой профессии и являются универсальной основой.
Промежуточные навыки — они уже несколько более специализированы, но всё ещё применимы во многих профессиональных контекстах (например, анализ данных, планирование).
Специфические навыки (программирование, переговоры, инженерия) — это наиболее узкие профессиональные умения, которые требуют предварительного освоения ряда общих и промежуточных навыков.
Исследователи наглядно показали, что чем лучше навык встроен в эту общую иерархию (то есть чем выше его «вложенность»), тем выше оказывается заработная плата, тем длительнее и дороже обучение такому навыку и тем ниже риск его автоматизации.
a , b , Иерархия построена путем агрегирования взвешенных направленных зависимостей для всех пар навыков в ее магистральных связях ( a ) и ее полных связях ( b ). Размеры узлов пропорциональны уровням образования и окрашены в соответствии с группами общности навыков, а также встроены в ее образовательный уровень ( ось x ) и локальную центральность достижения ( ось y ). c – e , Достижимость (то есть вероятность прибытия) от каждого навыка к программированию ( c ), переговорам ( d ) и ремонту ( e ) (выделено). Темные оттенки указывают на более высокую вероятность прибытия к фокусному навыку.
В отличие от хорошо вложенного программирования и переговоров, ремонт не полагается преимущественно на общие навыки, что указывает на его невложенную природу.
Как работает вложенность навыков на практике
Примером служит карьера аналитика данных. Сначала сотрудник должен освоить базовые навыки критического мышления и логики. Затем, овладев промежуточными компетенциями – обработкой и визуализацией данных, он получает возможность изучать более узкие, но высокооплачиваемые специфические навыки – например, методы прогнозного анализа и алгоритмы машинного обучения.
Таким образом, вложенность навыков создаёт последовательность профессионального развития, где каждый этап становится фундаментом для следующего. Это объясняет, почему даже высокие уровни владения специфическими навыками бесполезны без прочной базы в общих компетенциях.
Циклическое формирование навыков
Исследование показало, что развитие навыков происходит циклически, а не линейно. Сотрудники на протяжении всей карьеры возвращаются к совершенствованию общих и промежуточных навыков. Например, специалист по переговорам регулярно возвращается к развитию базовых навыков коммуникации и эмпатии, что позволяет ему достигать новых профессиональных высот.
Возраст 30 лет как поворотный момент
Одним из открытий исследования стал тот факт, что примерно к 30 годам модели развития навыков кардинально меняются. До этого возраста специалисты активно развивают общие и промежуточные навыки, а затем переходят к углубленному развитию узких компетенций. Это часто совпадает с периодом карьерного роста, когда сотрудники переходят на руководящие позиции и должны сочетать профессиональные знания с управленческими компетенциями.
Именно в этом возрасте происходит переход от линейного обучения к более гибким моделям, требующим постоянного обновления базовых и промежуточных навыков на фоне углубления специализации.
Социальные аспекты и неравенство
Исследование выявило связь иерархии навыков с социально-экономическим неравенством. Женщины и представители меньшинств, даже обладая высокими общими навыками, чаще оказываются в профессиях с менее вложенными навыками. Это ограничивает их карьерные перспективы и создаёт устойчивое отставание в доходах.
Влияние среды и воспитания на карьеру
Семейная среда играет ключевую роль в формировании успешных моделей навыков. Родители, которые создают условия для развития базовых навыков своих детей – логики, коммуникации и критического мышления – обеспечивают им фундамент для последующего освоения узких компетенций. Напротив, недостаток этих навыков в детстве затрудняет или полностью блокирует доступ к высокооплачиваемым профессиям во взрослой жизни.
Например, дети, выросшие в семьях, где родители активно поощряли обсуждения и дискуссии, легче осваивают навыки переговоров и публичных выступлений, что впоследствии даёт им конкурентное преимущество.
Стратегии для будущего
Руководители компаний и родители должны понимать, что инвестировать следует не просто в популярные, но в правильно «вложенные» навыки. Это означает, что образовательные программы должны выстраиваться по иерархии – от базовых навыков к более узким, специализированным.
Компании должны создавать комплексные программы обучения, объединяющие развитие общих компетенций с освоением профессиональных инструментов. Например, прежде чем обучать сотрудников новым технологическим инструментам, следует убедиться, что они владеют базовыми навыками анализа и логического мышления.
a – d , Оценка вложенности навыка с его общностью ( a ), риском автоматизации ( b ), важностью ( c ) и значениями уровня ( d ). Общность измеряется как локальная достигающая центральность (LRC), которая указывает количество узлов, достижимых из фокального узла через исходящие ребра (т. е. в направлении зависимости) в сети
Риски автоматизации профессий
Профессии с низкой степенью вложенности навыков, включающие повторяющиеся и рутинные задачи, подвергаются наибольшему риску автоматизации. Роботы и искусственный интеллект легко заменяют работников на таких позициях. В то же время профессии, требующие сложного взаимодействия навыков, включая критическое мышление, креативность, эмпатию и гибкость, более устойчивы к технологическим изменениям.
Например, операторы колл-центров и кассиры теряют свои позиции в пользу автоматизированных систем, в то время как профессии врачей, психотерапевтов, аналитиков и специалистов по управлению персоналом остаются востребованными.
Рекомендации родителям и руководителям компаний по снижению рисков автоматизации
Родителям следует уделять особое внимание развитию у детей устойчивых к автоматизации навыков. Важно поощрять в детях критическое мышление, креативность, эмоциональный интеллект и способность к адаптации. Организация различных видов деятельности, стимулирующих мышление и общение, помогает формировать эти ключевые компетенции.
Руководителям компаний рекомендуется инвестировать в программы обучения сотрудников, охватывающие развитие сложных когнитивных и социальных компетенций. Создание корпоративных тренингов и образовательных проектов, направленных на развитие аналитических способностей, эмоционального интеллекта и творческого подхода, позволит сотрудникам эффективно адаптироваться к изменениям и снизит угрозу замещения их автоматизированными системами.
Рекомендации для образовательной системы
Трансформация школьного и университетского образования должна учитывать вложенность навыков:
Введение учебных программ, построенных по чёткой иерархии: от общих компетенций к узким.
Использование интегрированных курсов, которые сочетают разные уровни навыков, например, обучение программированию вместе с развитием логики и критического мышления.
Создание гибких образовательных траекторий, позволяющих циклически обновлять и развивать компетенции.
Это позволит не только более эффективно готовить молодёжь к карьере, но и существенно сократит социальное неравенство, увеличивая шансы на профессиональный успех для всех слоёв общества.