Меморандум Formatta
Онлайн-ассессмент всегда строился на том условии, что оценку проходит сам участник, и до недавнего времени в этом условии не было причин сомневаться. Сегодня участники проходят онлайн-оценку вместе с ИИ, и мы видим это в своих проектах каждую неделю.
Они используют нейросети не только в аналитических упражнениях, где загрузить материалы и получить расчёты и рекомендации от ИИ кажется очевидным решением. В коммуникативных упражнениях происходит ровно то же самое: есть программы, которые работают фоном, слышат вопрос интервьюера, в реальном времени подсказывают участнику, что ответить.
Мы, асессоры, это замечаем всегда: по слогу, по бегающему по экрану взгляду, по заготовленному тексту. За годы работы у нас накопилась слишком большая статистика наблюдений за поведением участников оценки, чтобы такие вещи проходили мимо. Но технических средств, чтобы на 100% подтвердить или опровергнуть использование участником ИИ-помощника, сейчас нет.
При этом ИИ работает по обе стороны оценки. Мы сами используем его каждый день: он структурирует и классифицирует информацию, помогает готовить материалы, ускоряет аналитику. Считать при этом, что участник придёт на процедуру без него, было бы наивно.
Отсюда первый тезис: классический онлайн-ассессмент в прежнем виде умер. Метод не стал хуже, просто мы больше не можем утверждать, что его проходит сам человек, а без этого мы не можем делать надёжные выводы на прежних основаниях.
Что не так с онлайн-ассессментом сегодня
Валидность инструмента оценки отвечает на вопрос, измеряем ли мы этим инструментом то, что собирались измерить. Если мы хотели увидеть, как руководитель сам разбирает ситуацию, расставляет приоритеты и формулирует решение, а он разбирал её вместе с ИИ, то мы получили другой замер: возможно, полезный, но не тот, что заявлен в критериях оценки и на который дальше опирается компания.
Важно не уйти в спор о том, хорошо это или плохо. В реальной работе человек тоже будет пользоваться ИИ, и это довод скорее за то, чтобы такой замер делать. Но делать его нужно осознанно: заранее решить, что мы оцениваем работу вместе с ИИ, и построить процедуру под эту задачу.
А что стоит оценивать?
Стандартные модели компетенций складывались десятилетиями, и почти в каждой есть блок про сбор и систематизацию информации, структурирование, планирование. Стоит спросить себя, насколько эти навыки сегодня отличают сильного руководителя от слабого (и не описываем ли мы работу, которой у менеджера больше нет).
Вперёд выходит критическое мышление, и здесь стоит отдельно остановиться на том, что ИИ не интеллект, а очень большая база данных. Мы не считаем ИИ интеллектом, скорее ассистентом. И если дать ИИ изначально некачественные данные, на выходе будет тот же мусор, просто уверенно разложенный на списки, разделы и подразделы. Человек, который не может усомниться в полученном ответе, становится с ИИ не сильнее, а лишь быстрее ошибается.
Этот сдвиг мы уже видели в исследовании «Слепая зона потенциала» (конец 2025 года, 124 HR-специалиста из 100+ компаний разных отраслей). Мы спрашивали, чего бизнес ждёт от руководителей. В ожиданиях к топ-менеджерам на первом месте оказалось умение действовать в неопределённости (72%), а дальше стратегическое видение (61%), управление изменениями и трансформацией (54%), способность формировать и развивать команды (49%).
Аналитический блок в этот список не вошёл вовсе. Кстати, и по нашим наблюдениям, на оценке руководителей высшего уровня доля использования ИИ заметно ниже. Они обращаются к нему, чтобы структурировать информацию, но не подменяют этим собственные выводы.
При этом в ожиданиях к мидл-менеджерам и линейным руководителям работа с данными держится высоко: её назвали 56% и 55% респондентов соответственно. Но сформулировано это как «принимает решения на основе аналитики», то есть посчитать может машина, а вот решение остаётся человеческим, и оценивать нужно именно его.
От того, что описано в модели компетенций, зависит, кого компания продвинет, кого отберёт в резерв, кому доверит вести бизнес через изменения. Если в основе неактуальные компетенции, компания будет продвигать людей по критериям, не связанным с результатом. Замечают это, когда цена ошибки уже даёт о себе знать, а назначенный руководитель не справляется с новым уровнем задач.
Чего мы делать не будем
Мы не будем запрещать и пугать
Бороться с технологией, которой люди пользуются каждый день, бессмысленно. А запрет действует ровно до того момента, пока участник не поймёт, что проверить его всё равно не смогут.
Мы не будем делать вид, что выиграем гонку технологий
Сейчас мы удерживаем ситуацию техническими средствами: просим участника оставлять включённой камеру и демонстрацию экрана на всём протяжении ассессмента, используем прокторинг. Это даёт эффект, но в основном психологический: человек понимает, что он на виду, а переснять незаметно на телефон сорок страниц буклета и загрузить их в нейросеть непросто.
При этом на любой прокторинг, который отслеживает переходы и скриншоты, рано или поздно появится эффективный способ его обойти.
Что мы предлагаем
Мы сформировали три разных ответа, у каждого своя цена и свои ограничения, а выбор зависит от того, какие решения компания собирается принимать по итогам оценки.
Вернуться в очный формат
Самый прямой путь: собрать людей в аудитории, забрать телефоны, дать задания и наблюдать. Это дорогой способ, его стоимость включает в себя логистику, время участников, работу наблюдателей на площадке.
Но у этого пути есть более весомое ограничение. Упражнения в ассессменте строятся на том, что они похожи на реальные рабочие задачи. А в работе ИИ у людей уже есть, во многих компаниях им пользуются официально. Получается, мы забираем у человека инструмент, с которым он работает каждый день, и смотрим, как он справится без него.
Для тех ролей и компаний, где использование ИИ не предполагается, это целесообразное решение, для остальных — временное и тупиковое вдолгую.
Отказаться от упражнений: психометрика плюс глубинное интервью
Многофакторный опросник с высокой валидностью и надёжностью плюс глубинное интервью работают, потому что ИИ мало чем помогает в таких инструментах. Хороший многофакторный опросник трудно «пройти правильно»: сам участник далеко не всегда понимает, что значит «правильно» именно в этой компании и какие ответы давать, чтобы это «правильно» в опроснике продемонстрировать.
Речь при этом именно о глубинном интервью, которое мы ведём на проектах оценки топ-менеджеров: разговор про карьерный путь, про понимание текущих и будущих задач своей роли, про собственный лидерский стиль, его сильные стороны и ограничения.
В обычном интервью участник, конечно, может пользоваться ИИ-подсказками, когда его просят привести пример на компетенцию. В глубинном интервью пространства для подсказки не так много, а сказанное можно проверить и по внутренней логике разговора, и кросс-чеком с руководителем.
Конечно, это не абсолютная защита: инструменты поддержки в заполнении опросников наверняка скоро появятся (если ещё не). И картина здесь не такая полная, как в очном ассессмент-центре.
Проводить ассессмент, в котором ИИ используется открыто
Это сценарий, в котором ИИ разрешён и заявлен как часть работы.
Он возможен при одном условии: компетенции должны быть актуализированы под совместную работу человека и ИИ. Пока модель компетенций описывает самостоятельное решение задачи, выводы получатся невнятными: непонятно, почему человек не справился (неудачно поставил задачу ИИ-ассистенту, не смог воспользоваться тем, что тот выдал, или дело вообще не в ИИ).
Значит, в модели нужен отдельный критерий: насколько качественно человек работает с ИИ и какой результат получает с его помощью. И одновременно должно остаться то, что отличает сильное решение и стратегию, когда инструмент доступен каждому.
Отсюда требование к проектированию процедуры. В задачах, которые мы даём участнику, нужно заранее развести две вещи: что можно усилить за счёт ИИ-грамотности и что ИИ не усилит вообще. Это разные предметы оценки, и выводы по ним должны быть раздельными — иначе рекомендации получатся такими же смешанными, как и замер.
За столом в такой логике сидят трое: участник, консультант и ИИ-помощник участника. Никто при этом не делает вид, что третьего нет.
Мы работаем по всем трём сценариям, и какой из них компания выбирает, зависит от целей оценки, возможностей и ограничений бизнеса.
Что поменялось у нас уже сейчас
Упражнения стали расходным материалом
Раньше библиотека кейсов могла жить годами, а сейчас материалы утекают в сеть после первого же проекта, и дальше их узнаёт уже и ИИ. Поэтому мы перешли на регулярное обновление, а часть упражнений фактически становится одноразовой. Это делает дороже разработку центра оценки, при этом сама процедура для участника становится короче.
В случае с ассессментами, где допускается использование ИИ участниками, выросли требования к консультантам
На ассессмент такого типа может выходить только тот, кто сам хорошо владеет ИИ и способен иметь суждение о качестве чужой работы с ним, потому что разбирать логику участника, опиравшегося на модель, заметно сложнее, чем оценивать самостоятельное решение.
Мы помогаем компаниям пересобирать модели компетенций под работу, в которой ИИ используется по умолчанию
Разбираем, какие требования потеряли смысл, какие появились, описываем качество работы человека с ассистентом так, чтобы его можно было наблюдать и оценивать.
Что ещё влияет на пересмотр системы онлайн-оценки
Защита интеллектуальной собственности
Упражнения, кейсы, буклеты и опросники — результат работы разработчиков, права на них принадлежат правообладателю, а сами материалы не обнародованы и существуют только внутри процедуры оценки. Участник загружает их в публичный сервис, и инструмент после этого обесценивается для всех, кто будет проходить оценку в дальнейшем. Об этом стоит предупреждать до начала, а не разбираться постфактум.
Неравные условия участников из-за ИИ
Обычно компания оценивает группу (кандидатов в резерв, весь слой линейных руководителей, всех претендентов на программу развития) и по результатам выстраивает рейтинг, а по рейтингу принимает решения: кого продвинуть, кого учить. Рейтинг имеет смысл только тогда, когда все находились в одинаковых условиях.
Сейчас это условие нарушено. В одной группе оказываются те, кто проходил оценку с ИИ, и те, кто проходил её без него, причём часто не по собственному выбору: у кого-то есть корпоративная подписка, у кого-то нет, в одном подразделении ИИ поощряют, в другом запрещают, у кого-то есть возможность оплатить зарубежный сервис, у кого-то нет.
И разница в баллах отражает теперь ещё и разницу в доступе к инструменту, в умении им пользоваться и в понимании, как применить его для нужного результата. Пока всё это не заявлено как предмет оценки, оно влияет на баллы скрыто, и по этой разнице компания принимает решения о дальнейшем карьерном пути.
Таким образом, условия должны быть одинаковыми и объявленными заранее. Либо ИИ не используется никем, и это проверяется. Либо используется всеми, и тогда компания обязана обеспечить доступ каждому участнику.
Резюме: позиция Formatta
- Участники используют ИИ на онлайн-оценке, и это происходит уже сейчас.
- Классический онлайн-ассессмент больше не даёт того замера, который когда-то давал, поэтому надёжные выводы по его результатам делать сложно.
- Гонку с технологиями средствами контроля не выиграть, и прокторинг мы называем временной мерой, а не решением.
- Потребность в оценке при этом никуда не делась: вопрос об эффективности человека в роли остался, меняются лишь критерии эффективности.
- Меняются три вещи: что мы оцениваем, как мы это делаем и какими должны быть сами консультанты по оценке.
- Мы за то, чтобы работать с ИИ открыто: он третий за столом, и все участники процедуры об этом знают.
P.S. Этот меморандум написан вместе с ИИ. Он структурировал наши мысли, раскладывал наши идеи по разделам и сценариям. Мы переписывали, дискутировали друг с другом и ещё раз переписывали. Потому что за результат отвечает не ИИ, а люди, чьи имена стоят под этим текстом.
