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: 

1. ИИ-грамотность
   Понимание возможностей и ограничений технологий.
2. Безопасное применение
   Работа с учетом требований безопасности, этики и защиты данных.
3. Прикладной ИИ
   Применение технологий для решения профессиональных задач своей роли.
4. Управление ИИ
   Способность выбирать подходы, выстраивать процессы и управлять применением ИИ. 

Такая модель позволяет видеть не только факт прохождения обучения или сдачи экзамена, но и динамику профессионального развития специалиста. 

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.  

Источник