Руководитель L&D компании «Девелоника» (fabricaOne.AI, акционер — ГК Softline) Анастасия Маркова выступила на III Международном технологическом конгрессе и выставке «Технологии». Эксперт выступала в блоке «Система сертификации» с темой «Актуальность сертификации программ обучения, направленных на развитие ИИ-компетенций: взгляд ИТ-компании в области заказной разработки».
Дискуссия стала хорошей возможностью сопоставить внутренний опыт Девелоники с тем, что происходит на рынке. И главное наблюдение — многие компании приходят к схожему выводу: сертификация должна быть не формальным подтверждением обучения, а инструментом, который снижает неопределенность для работодателя и показывает реальный уровень компетенций специалиста.
Сертификат — это инструмент доверия
Сегодня на рынке множество программ обучения ИИ, и работодателю сложно понять, какие из них действительно формируют необходимые компетенции. Сертификат мог бы стать инструментом доверия: показывать, какие компетенции оценивались, на каком уровне и может ли специалист применять их в реальной работе. Иначе рынок получает много сертификатов, но не больше доверия к ним.
В Девелонике ключевой вопрос был сформулирован так: может ли специалист безопасно, эффективно и ответственно решать рабочие задачи с использованием ИИ?
Что именно сертифицировать?
Еще одна проблема — скорость изменений. Модели и сервисы развиваются, появляются ИИ-агенты, меняются требования заказчиков и внутренние стандарты. Поэтому навык работы с конкретным инструментом может быстро потерять актуальность.
Сертифицировать важно устойчивые компетенции, а не владение конкретными инструментами. Это понимание работы с ИИ, способность работать с ИИ безопасно и ответственно, корректно обращаться с данными, критически оценивать результаты и применять технологии для решения профессиональных задач.
Для заказной разработки это особенно важно: мы работаем с данными заказчиков и отвечаем за результат, поэтому недостаточно научить сотрудника пользоваться определенным инструментом.
От разового экзамена — к треку компетенций
На круглом столе неоднократно говорили о переходе от разового экзамена к непрерывному треку компетенций. Экзамен фиксирует знания в моменте, а работодателю нужен навык, актуальный сегодня.
Так сертификация должна становиться частью процесса: оценка → развитие → практика → подтверждение → следующий уровень.
В этом подходе сертификат — не становится финальной точкой. Он выступает одним из факторов живого, обновляемого профиля компетенций, подтвержденного практикой.
Как к этому пришли в Девелонике
Подход компании сформировался из собственной практики. Сначала в Девелонике разработали курс «Основы искусственного интеллекта» и провели обязательную оценку базовых знаний сотрудников. Реализация показала, что наличие знаний еще не означает их значимого применения в работе.
Тогда команда L&D изменила сам вопрос. Вместо «Чему обучить сотрудников работе с ИИ?» определили: «Какие ИИ-компетенции необходимы сотруднику для выполнения его профессиональной роли?» .
Так появилась логика: компетенция → уровень владения → программа обучения → оценка → применение в работе.
Следующим шагом стало формирование матриц ИИ-компетенций для разных ролей: разработчиков, аналитиков, тестировщиков, специалистов сопровождения и руководителей проектов. Базовые знания остаются общими для всех сотрудников, а профессиональные требования зависят от роли и уровня специалиста.
Практика и безопасность — обязательные элементы
Оценка знаний — только один элемент системы. Тем, кому требуется развитие отдельных компетенций, рекомендуются соответствующие разделы курса. В программе были подготовлены практические задания, проверка знаний и возможность отработки навыков на проектах.
Отдельное внимание компания уделила этике, безопасности и защите данных. Для заказной разработки это принципиально: компания работает с данными заказчиков и несет ответственность за их использование.
Следующий шаг — профиль зрелости ИИ-компетенций
Профиль зрелости специалиста в области ИИ предполагает четыре уровня. Выстроенная таким образом модель позволяет видеть помимо факта прохождения обучения или сдачи экзамена, саму динамику профессионального развития специалиста.
- ИИ-грамотность
Понимание возможностей и ограничений технологий. - Безопасное применение
Работа с учетом требований безопасности, этики и защиты данных. - Прикладной ИИ
Применение технологий для решения профессиональных задач своей роли. - Управление ИИ
Способность выбирать подходы, выстраивать процессы и управлять применением ИИ.
Почему бизнес должен участвовать в формировании стандартов
Следующий вывод эксперта в рамках дискуссии — требования к сертификации должны формироваться при участии бизнеса. Если стандарты создаются без учета реальных задач компаний, они рискуют устаревать быстрее, чем появляются новые требования к компетенциям. В ситуации с ИИ это особенно критично.
Поэтому бизнесу важно участвовать в определении того, что именно имеет смысл оценивать и подтверждать. Это повышает практическую ценность и доверие к сертификации.
В заказной разработке работа проходит на стыке скорости, масштаба и цены ошибки. Заказчики ждут ускорения разработки, тестирования и аналитики, но при этом качество и безопасность должны сохраняться.
Руководитель L&D компании «Девелоника» подчеркнула: при специфике компании недостаточно знать, что сотрудник прошел курс. Важно понимать, что он способен безопасно, эффективно и ответственно применять ИИ в конкретной рабочей ситуации. Потому что сертификат — не финал, а одна из точек в профиле зрелости специалиста. И одна из актуальных задач сегодня для рынка: перестать множить сертификаты, и сформировать систему оценки, которой действительно будут доверять все: сотрудники, работодатели и заказчики.
