#опыт_экспертов
Кого и чему учить: как ИИ помогает находить экспертизу сотрудников и планировать развитие
Команда HiveHR рассказывает, как по благодарностям коллег увидеть реальную экспертизу сотрудников, найти будущих наставников и обосновать бюджет на обучение.
HiveHR — сервис на базе ИИ, который анализирует связи внутри компании. Сотрудники благодарят коллег, предлагают идеи и сообщают о проблемах. Система собирает эти сигналы и строит карту: кто на кого опирается, какими навыками обладает и где компания зависит от одного человека.
В статье разбираем, как эти данные помогают решить, кого и чему учить. И где без разговора с сотрудником и руководителем выводы делать рано.
13.10.2026 
Telegram
WhatsApp
ВКонтакте
Twitter (X)
Одноклассники
Содержание
В каждой команде есть люди, к которым идут со сложными вопросами. Но в списки на обучение и в кадровый резерв они попадают не всегда. На это есть две причины.
Дефицит внимания. В среднем на одного HR-специалиста приходится около 60 сотрудников. Плотно взаимодействовать человек может с гораздо меньшим числом людей — примерно с семью. Поэтому большая часть того, кто кому и в чем помогает, проходит мимо HR.
Субъективность оценок. Каждый сотрудник показывает свой участок с выгодной стороны. Это начинается с резюме и продолжается в компании. Экстраверты часто преувеличивают свой вклад. Интроверты, наоборот, стесняются говорить о своих результатах. В итоге картина, которую видит HR и руководитель, заметно отличается от реальной.
Оргструктура и реальные рабочие связи часто не совпадают. Бюджет на развитие распределяют по оргструктуре, поэтому его получают заметные сотрудники, а не те, на ком держится работа.
Чтобы увидеть реальную картину, нужен инструмент, который опирается не на мнения, а на цифровой след естественных взаимодействий. Самый понятный сигнал — за какой помощью к человеку обращаются коллеги и за что его благодарят.
Сигналы сотрудники оставляют в приложении HiveHR или через бота в Slack, Teams, Telegram или WhatsApp. Система получает только адресованные ей сообщения — переписку коллег она не читает.
Каждый тип сигнала рассказывает о человеке свое:
Благодарности показывают хард- и софт-скилы, которые заметили коллеги;
Идеи — области интереса сотрудника;
Проблемы — возможную экспертизу: чтобы увидеть сбой в процессе, нужно его понимать.
Путь от сообщения до компетенции
1. Коллега отправляет благодарность. Например: «Спасибо, что нашел, как подключить тестовый модуль». Благодарность должна быть развернутой.
2. Модель оценивает конкретность. Хорошая благодарность говорит, за что именно спасибо. Сообщение вроде «Выздоравливай!» получает почти нулевой вес и не влияет на профиль.
3. ИИ выделяет навык. Из конкретной благодарности можно извлечь хард-скил, софт-скил или оба. В примере выше это техническая экспертиза и решение проблем.
4. Вес зависит от того, кто благодарит. Мы считаем авторитет по принципу PageRank, как Google ранжирует страницы. Если человека часто благодарят коллеги с высоким авторитетом, его вес растет.
5. Сигналы накапливаются в матрицу компетенций. По каждому сотруднику видно, какие навыки подтверждаются повторяющимися примерами. По матрице можно искать: ввести «лидерство» и получить список людей, у которых оно проявляется.
6. Человек проверяет вывод. Система подсвечивает сигналы, а решение принимают HR, руководитель или CEO.
Одна благодарность — еще не вывод
Разовое «спасибо» не определяет уровень навыка. А отсутствие сигналов не значит, что навыка нет. Примерно в 5−10% случаев картина в системе расходится с тем, как ситуацию видит руководитель. Вот из-за чего так может быть:
Сигналов мало с самого начала. Около 5% сотрудников — глубокие интроверты, и среди них бывают сильные эксперты. Их экспертиза со временем проявится в благодарностях, но на короткой дистанции ее легко недооценить.
Активность резко упала. Если человек полгода активно участвовал и вдруг перестал, это может быть выгорание или трудная жизненная ситуация. Тогда сотруднику нужна поддержка, а не новая программа обучения.
Чтобы данных было достаточно, мы помогаем компании выстроить культуру благодарности. За конкретные сигналы сотрудники получают баллы. Их можно обменять в внутреннем магазине на мерч, сертификат или дополнительный выходной. Чем конкретнее благодарность, тем больше баллов за нее начисляется.
Как использовать в Teachbase. Найденных экспертов можно подключить к обучению коллег. ИИ-методист по короткому брифу соберет из их знаний урок или интерактивный тренажер. Эксперту не придется писать курс с нуля.
Сильный сотрудник не обязательно станет хорошим руководителем. И то, что коллеги часто благодарят его за помощь, еще не доказывает готовность управлять. Помогать с задачей и вести за собой команду — разные роли.
Управленческий потенциал лучше виден по софт-скилам и роли человека в сети связей. Для этого важны две роли в системе. Инфлюенсер — человек, чье мнение ценят и кому доверяют. Брокер связывает отделы и неформальные сообщества и переносит информацию между ними.
Естественные руководители — это инфлюенсеры и брокеры. Хороший признак — руководитель входит в 20% самых авторитетных людей своей команды. Если формальный руководитель не является ни тем ни другим, это не всегда проблема. Но руководитель уровнем выше должен осознавать, почему выбрал именно этого человека.
Как определить трек развития
Решение о треке строится на трех источниках:
1. Проявленные навыки — что показывает матрица компетенций и роль в сети.
2. Требования будущей роли — что нужно уметь руководителю, эксперту или наставнику в вашей компании.
3. Интересы сотрудника — чего хочет сам человек. Его идеи в системе дают первую подсказку, но ответ лучше получить в разговоре.
Разница между первым и вторым пунктом — это и есть потребность в обучении. В HiveHR такой вопрос можно задать ИИ-ассистенту в свободной форме. Например: «Кто может возглавить отдел по внедрению ИИ?» Система предложит кандидатов и объяснит выбор: авторитет в команде, подтвержденные навыки, связи с нужными отделами.
Как использовать в Teachbase. На платформе можно построить карьерные треки — с опорой на модели компетенций. Далее — разработать учебные программы и собрать непосредственные сценарии развития.
Иногда сложные вопросы разных отделов замыкаются на одном специалисте. Для команды это удобно, для бизнеса — риск. Если такого человека переманят, подхватить его задачи будет некому, а поиск замены займет месяцы.
В HiveHR такой перекос показывает индекс уязвимости процессов. Тревожный признак — если, условно, 10% сотрудников держат у себя 90% ключевых компетенций. Насколько перекос серьезен, подскажут три вопроса: есть ли очереди к специалисту, останавливается ли работа в его отсутствие и умеет ли кто-то еще решать эти задачи.
Кого учить, чтобы избежать риска
Тех, кому можно передать его знания, HiveHR находит их по двум признакам: близкий набор компетенций и рабочая связь с экспертом. Из них выбирают дублера, а самые частые вопросы к эксперту включают в адаптацию новичков.
Кто станет наставником
Ближе всего к этой роли брокеры и инфлюенсеры: к ним прислушиваются, и они связывают коллег между собой. Перед назначением стоит спросить, хочет ли человек этим заниматься, и договориться с его руководителем о времени на наставничество.
Уметь делать работу и уметь учить ей — разные навыки. Эксперту может понадобиться научиться раскладывать задачу на шаги, составлять практические задания, давать обратную связь и проверять, справляется ли ученик сам.
Как использовать в Teachbase. На платформе можно выстроить систему наставничества. Экспертам, которых нашел HiveHR, можно сразу назначить готовый курс «Наставничество в компании» — он учит передавать знания. Стажировки идут по чек-листам: они фиксируют, какие операции новичок выполнил и с каким качеством. Наставник видит в отчетах, какие темы вызвали сложности. А руководитель на дашборде — кого из новичков уже можно допустить к самостоятельной работе.
Когда понятно, кого и чему учить, остается вопрос денег. Матрица компетенций помогает перевести его в цифры. Навык можно купить на рынке труда или вырастить внутри команды, и у каждого варианта своя стоимость:
Нанять специалиста
Доучить сотрудника
Основные затраты
Зарплата по рынку, работа рекрутера или внутреннего HR
Стоимость курса и время на обучение
Когда появится результат
После адаптации: от недели для сотрудника склада до полугода для эксперта или менеджера
Сразу после обучения: человек уже знает процессы компании
Дополнительный эффект
Свежий взгляд и опыт других компаний
Лояльность: сотрудник видит, что в него вкладываются
Нанять специалиста
Доучить сотрудника
Основные затраты
Зарплата по рынку, работа рекрутера или внутреннего HR
Стоимость курса и время на обучение
Когда появится результат
После адаптации: от недели для сотрудника склада до полугода для эксперта или менеджера
Сразу после обучения: человек уже знает процессы компании
Дополнительный эффект
Свежий взгляд и опыт других компаний
Лояльность: сотрудник видит, что в него вкладываются
Например, найм специалиста с учетом поиска и адаптации обходится в 1,5 млн рублей. Доучить своего сотрудника стоит курс плюс время на обучение. Два числа легко сравнить. Если разница небольшая, иногда разумнее нанять. Но чаще всего внутренний вариант выигрывает.
Вопрос стал особенно актуальным из-за ИИ. Дизайнеры, разработчики и аналитики с ИИ-инструментами работают быстрее. У них появляется ресурс на новые навыки — и компании выгоднее вложиться в их развитие.
Если выбор сделан в пользу обучения, инсайты нужно превратить в программу. Эту задачу уже закрывает LMS.
Как использовать в Teachbase. Если выбор сделан в пользу обучения, дефицитные навыки из HiveHR становятся темами программы. Курсы можно быстро собрать с помощью ИИ-методиста и назначить тем, кого подсветила система, а результат виден в образовательных дашбордах.
HiveHR помогает найти основания для решения: кого и чему учить. Teachbase помогает организовать это обучение и проверить, что навыки освоены. Вместе инструменты замыкают цикл от сигнала до результата и экономят бизнесу деньги на найме и адаптации сотрудников.
Денис Чавко
Автор
Кофаундер и директор по маркетингу HiveHR.
Эксперт по анализу компетенций и применению AI в развитии сотрудников.
Эксперт по анализу компетенций и применению AI в развитии сотрудников.
