Выделите текст, чтобы комментировать.
Доработала после факт-чека: убрала спорные обобщения, развела факты PISA и авторские наблюдения Вячеслава, аккуратнее сформулировала перенос на бизнес и сократила места, где вывод звучал как доказанный исследованием.
Школьники показывают худшие результаты PISA. Что это значит для будущих команд
Получить готовый ответ сегодня действительно стало проще.
Можно быстро найти объяснение, получить краткое изложение текста, собрать черновик документа или попросить систему искусственного интеллекта предложить несколько вариантов решения.
И на этом фоне особенно интересно выглядят результаты PISA — Международной программы по оценке образовательных достижений учащихся.
В исследовании 2025 года участвовали более 760 тысяч 15-летних подростков из 91 страны и экономики.
Средние результаты стран Организации экономического сотрудничества и развития оказались самыми низкими за всю историю PISA по чтению, математике и естественным наукам.
Особенно заметно снизились показатели по чтению.
С 2015 по 2025 год средний результат по чтению в странах ОЭСР уменьшился на 28 баллов. Организация оценивает такой разрыв примерно в полтора года обучения.
Можно посмотреть на эти цифры и сказать:
«Школьники стали хуже учиться».
Я бы не торопился с таким выводом.
Мне как предпринимателю здесь интереснее другое.
Что происходит с навыком учиться, когда получить готовый ответ становится всё проще?
Искусственный интеллект здесь не главный виновник
По данным PISA, 46% учащихся стран ОЭСР используют системы искусственного интеллекта для помощи в учёбе хотя бы раз в неделю.
Цифра большая.
Но делать из неё вывод:
«ИИ испортил образование»
— неправильно.
Снижение образовательных результатов началось раньше, чем современные системы искусственного интеллекта стали массово использоваться.
И само исследование не доказывает, что именно использование ИИ стало причиной ухудшения результатов.
Поэтому я бы не спорил с самой технологией.
Интереснее посмотреть на другой риск.
Сегодня человек может получить готовый текст, решение или объяснение намного быстрее, чем раньше.
Но наличие ответа ещё не означает, что человек понял задачу.
Для бизнеса эта разница, на мой взгляд, становится всё важнее.
Руководителю уже недостаточно увидеть готовый документ
Допустим, сотруднику нужно подготовить анализ, отчёт или коммерческое предложение.
Часть этой работы можно выполнить с помощью искусственного интеллекта.
Я не вижу смысла запрещать сам инструмент.
Если он экономит время — хорошо.
Но тогда меняется способ проверки результата.
Я бы спрашивал не только:
«Готово?»
А ещё:
«Какой главный вывод?»
«На каких данных он основан?»
«Что ты проверил самостоятельно?»
«Где видишь слабое место?»
«Какое решение предлагаешь?»
Потому что хороший внешний вид документа теперь всё меньше говорит о глубине работы человека.
Гораздо важнее понять, разобрался ли он в содержании.
Это меняет сам подход к контролю
Здесь я бы разделял две вещи.
Первая — подготовка материала.
Вторая — понимание и решение.
Подготовку всё чаще можно ускорять с помощью технологии.
Но решение по-прежнему должен принимать человек.
Например, искусственный интеллект помог собрать информацию для предложения клиенту.
Хорошо.
Но сотрудник должен понимать:
какие условия предлагаются;
почему названа именно такая цена;
какие обязательства берёт компания;
какие риски есть в этом решении.
Иначе технология сокращает время подготовки, но не повышает качество управления.
Отдельный вопрос — внимание
В PISA 28% учащихся стран ОЭСР сообщили, что на большинстве или всех уроках естественных наук их одноклассники отвлекаются на цифровые устройства.
Это ответы самих школьников, поэтому я бы не превращал эту цифру в диагноз всему поколению.
Но для собственника здесь есть хороший вопрос:
какую рабочую среду мы создаём внутри своей компании?
Можно требовать от сотрудника глубокого анализа.
Но если его работа постоянно разбита между сообщениями, звонками, чатами и несколькими задачами одновременно, качество концентрации может снижаться.
Это уже не вывод PISA.
Это моё управленческое наблюдение.
Сложную задачу человеку проще решить, когда у него есть возможность действительно ею заняться.
Иногда проблема не в том, что сотрудник «не умеет думать».
А в том, что мы сами организовали работу так, что спокойно подумать ему некогда.
Я бы не запрещал ИИ. Я бы менял требования к результату
Для меня вопрос не в том, использовал сотрудник искусственный интеллект или нет.
Вопрос в другом:
понимает ли он то, что получил на выходе?
Поэтому я бы постепенно менял и сами рабочие задания.
Не просто:
«Сделай отчёт».
А:
«Сделай отчёт и назови три вывода».
Не:
«Подготовь предложение».
А:
«Подготовь предложение и объясни, почему считаешь этот вариант лучшим».
Не:
«Найди решение».
А:
«Предложи два варианта и объясни риски каждого».
Так технология остаётся инструментом.
А ответственность за понимание и решение остаётся у человека.
Для бизнеса способность учиться становится всё заметнее
Компания не может нанять людей, которые заранее знают ответы на все будущие вопросы.
Потому что сами вопросы постоянно меняются.
Появляются новые технологии.
Новые требования клиентов.
Новые способы работы.
Поэтому при оценке сотрудника я бы всё больше смотрел не только на объём его знаний.
Мне было бы интересно:
что человек делает, когда сталкивается с задачей, которой раньше не решал?
Он ждёт подробную инструкцию?
Берёт первый попавшийся ответ?
Или способен собрать информацию, проверить её, задать вопросы и сделать собственный вывод?
Вот это для меня и есть один из признаков способности учиться.
И в компании такой навык приходится поддерживать не лозунгами, а способом постановки задач.
Готовый ответ становится доступнее. Понимание — ценнее
Результаты PISA не дают оснований говорить, что новое поколение «разучилось думать».
И они не доказывают, что причиной снижения результатов стал искусственный интеллект.
Но предпринимателю этот инфоповод даёт хороший повод посмотреть на собственную команду.
Если готовый ответ становится получить проще, значит, сам по себе ответ уже меньше говорит о качестве работы.
Нужно смотреть глубже:
понимает ли человек задачу;
умеет ли проверить информацию;
может ли объяснить свой вывод;
способен ли применить его в другой ситуации;
готов ли отвечать за принятое решение.
Вот это я бы сегодня проверял в команде.
Потому что искусственный интеллект действительно может помочь сотруднику работать быстрее.
Но думать за команду собственнику всё равно не получится.
