Deloitte global human capital trends 2026 | Mike Pritula Academy анализ

В 2025 году ландшафт человеческого капитала определялся серией фундаментальных противоречий. Отчет Deloitte «Global Human Capital Trends 2025: Превращение противоречий в триумф» точно зафиксировал это состояние напряжения, в котором оказались лидеры по всему миру.¹ Организации были вынуждены

• балансировать между, казалось бы, взаимоисключающими императивами: необходимостью обеспечить стабильность для сотрудников в условиях, требующих от бизнеса беспрецедентной гибкости (концепция «Stagility»);
• стремлением к расширению прав и возможностей команд при сохранении контроля; и выбором между автоматизацией для эффективности и аугментацией для повышения человеческого потенциала.²

Эти противоречия были не признаком слабости, а неизбежными симптомами начальной, несколько хаотичной фазы адаптации к мощным, но еще не до конца осмысленным технологиям, в первую очередь — к генеративному искусственному интеллекту.

Прогноз на 2026 год указывает на качественный сдвиг. Фокус смещается с управления этими отдельными противоречиями на их разрешение через целенаправленное и глубокое «перепрошивание» (rewiring) всей организации. Речь идет уже не о поиске компромиссов, а о создании новой, целостной операционной модели — симбиотической организации. В этой модели человеческий и машинный интеллект не просто сосуществуют или конкурируют, а вступают в синергетическое партнерство, где каждый усиливает возможности другого, создавая ценность, недостижимую для каждого по отдельности.

Катализатором этого перехода станет взрывное развитие и внедрение агентивного ИИ (Agentic AI). В отличие от генеративного ИИ, который в основном создает контент по запросу, агентивные системы способны автономно планировать, принимать решения и выполнять сложные, многоэтапные задачи, взаимодействуя с цифровой средой.⁵ Это переводит ИИ из роли пассивного ассистента в роль активного участника, а иногда и координатора рабочих процессов.

Данный отчет исследует, как этот фундаментальный сдвиг проявится в ключевых трендах 2026 года. Анализ построен вокруг трех доменов, унаследованных от структуры Deloitte:

• Работа (Work),
• Рабочая сила (Workforce) и Организация и Культура (Organization & Culture).²

В каждом домене будет показано, как тренды и противоречия 2025 года трансформируются в более зрелые и интегрированные парадигмы 2026 года, формируя контуры организации будущего.

Эта таблица представляет собой концептуальную карту отчета, демонстрируя логическую преемственность и эволюцию ключевых идей. Она показывает, как каждая проблема или противоречие, выявленное в 2025 году, находит свое разрешение или интеграцию в прогнозируемых трендах 2026 года, подчеркивая переход от тактического реагирования к стратегическому проектированию.

В 2025 году организации преимущественно занимались оптимизацией существующих рабочих процессов вокруг новых ИИ-инструментов, пытаясь встроить их в привычные рамки. В 2026 году происходит фундаментальный сдвиг: компании начинают перепроектировать работу вместе с ИИ, рассматривая его не как вспомогательный инструмент для повышения эффективности, а как полноценного партнера в создании ценности. Это переход от адаптации к совместному проектированию, где потоки работы, структуры команд и процессы принятия решений изначально создаются для гибридной среды, состоящей из людей и интеллектуальных машин.

Этот тренд является прямым развитием темы 2025 года «ИИ революционизирует работу».1 Если в 2025 году основное внимание было приковано к возможностям генеративного ИИ в создании контента, то в 2026 году на передний план выходит агентивный ИИ. Это следующий эволюционный шаг: автономные системы, способные не просто отвечать на запросы, а самостоятельно планировать, принимать решения и выполнять сложные, многоэтапные рабочие процессы.⁵ Агентивный ИИ становится не просто инструментом, а «виртуальным коллегой» или даже целой «цифровой рабочей силой», способной координировать действия, взаимодействовать с различными программными приложениями и даже управлять другими, более специализированными ИИ-агентами.⁶ PwC метко называет эту технологию «экспоненциальным мультипликатором рабочей силы», подчеркивая ее способность кардинально повышать производительность.⁹

Согласно анализу McKinsey, агентивный ИИ — это система, которая «воспринимает реальность... решает, применяет суждение и выполняет что-то», что в конечном итоге может привести к созданию «цифровой копии всей рабочей силы организации».⁵ Это означает переход от ИИ, который реагирует, к ИИ, который проявляет инициативу. Примеры такого подхода уже начали появляться в 2025 году: в рекрутинге один ИИ-агент может анализировать огромный пул кандидатов, а другой — проводить их скоринг и ранжирование для дальнейшего рассмотрения человеком.⁵ К 2026 году эта практика станет повсеместной и распространится на такие сложные области, как управление цепочками поставок, где ИИ-агенты будут координировать логистику, закупки и прогнозирование спроса; проектный менеджмент, где они будут отслеживать прогресс и распределять ресурсы; и финансовый анализ, где они будут проводить комплексную оценку рисков и готовить отчеты.

Появление агентивного ИИ приведет к формированию совершенно новой организационной прослойки — «цифрового среднего менеджмента». Эти системы возьмут на себя значительную часть функций, которые ранее требовали человеческого контроля, координации и административной работы. В отчете Deloitte за 2025 год отмечалось, что менеджеры тратят почти 40% своего времени на решение текущих проблем и административные задачи, и лишь 13% — на развитие своих сотрудников.⁸ Агентивный ИИ напрямую решает эту проблему. Его основная функция — это именно оркестрация и координация: распределение задач между членами команды (как людьми, так и другими ИИ), мониторинг прогресса выполнения, аллокация ресурсов в реальном времени и обеспечение информационного потока. Это не просто «разгружает» человека-менеджера, но и фундаментально меняет природу управления. Организации создадут целые экосистемы ИИ-агентов, которые возьмут на себя рутинную координацию, позволяя человеческим командам работать более автономно и гибко. Роль человека-менеджера сместится от контролера к стратегу, коучу и специалисту по решению нестандартных, творческих и этически сложных проблем, которые требуют человеческой интуиции и эмпатии.

Этот тренд представляет собой эволюцию концепции «Stagility», предложенной Deloitte в 2025 году.¹ Если в 2025 году это был поиск хрупкого баланса между стабильностью и гибкостью, то в 2026 году «стабильная динамика» становится полноценной операционной моделью, реализованной с помощью технологий и новых организационных принципов. Компании массово переходят от жестких иерархических структур к динамичным, проектно-ориентированным моделям, где команды формируются под конкретные задачи и распускаются по их завершении, а сотрудники постоянно перемещаются между проектами.10

Концепция «Stagility» возникла как ответ на исчезновение традиционных источников стабильности для работников — таких как статичные должностные инструкции, долгосрочные команды и линейные карьерные пути.⁷ В 2026 году эта проблема решается системно. Гибкость (Agility) обеспечивается за счет ИИ-платформ, которые в реальном времени анализируют потребности бизнеса и подбирают оптимальные команды для каждого проекта. Эти платформы учитывают навыки, текущую загрузку, предыдущий опыт и даже стили работы сотрудников, а также могут включать в состав команд необходимых ИИ-агентов. Стабильность (Stability), в свою очередь, исходит не из неизменности структуры, а из прозрачности и последовательности «правил игры». Новыми якорями стабильности становятся:

• Четкие и понятные этические рамки для использования ИИ.
• Объективные и прозрачные критерии оценки вклада в проекты.
• Сильная культура психологической безопасности, которая позволяет людям уверенно и творчески работать в постоянно меняющихся командах.
• Исследования уже показывают, что уплощение иерархий — это не просто тренд, а процесс, который активно меняет состав и ожидания рабочей силы.¹²

Такой переход к адаптивным операционным моделям кардинально меняет роль HR-функции. Из административного центра, занимающегося кадровым делопроизводством и годовыми оценками, HR превращается в стратегический «диспетчерский центр талантов» (Talent Orchestration Hub). Основой его работы становится внутренний рынок талантов (internal talent marketplace) — ИИ-управляемая платформа, которая динамически сопоставляет сотрудников с проектами. Традиционные HR-процессы, такие как найм на конкретную должность или годовая оценка эффективности, теряют свою актуальность в проектно-ориентированной среде. Вместо этого HR-система в реальном времени анализирует, какие навыки требуются для решения текущих бизнес-задач, и находит носителей этих навыков внутри организации. HR-бизнес-партнеры из администраторов превращаются в «брокеров талантов», которые помогают лидерам проектов быстро собирать эффективные команды, а сотрудникам — находить проекты, соответствующие их карьерным целям и планам развития. Это знаменует окончательный переход от управления должностями к оркестрации навыков.

Еще в 2025 году Deloitte указывал на необходимость перехода от измерения продуктивности (количества выполненных задач) к оценке «человеческой производительности» (human performance), которая включает в себя благополучие, инновационность и адаптивность.⁴ В 2026 году эта концепция расширяется и углубляется, трансформируясь в идею «синергетической производительности» (synergistic performance). Фокус смещается с оценки индивидуального вклада, будь то человек или ИИ, на измерение совокупной ценности, созданной их совместной работой.

Данные подтверждают этот сдвиг. Исследование PwC показало, что в отраслях, наиболее активно внедряющих ИИ, рост выручки в расчете на одного сотрудника в три раза выше, чем в отраслях с низким уровнем внедрения.⁹ Это убедительно доказывает, что ИИ — это не просто инструмент для сокращения издержек, а мощный драйвер создания новой ценности и роста. В то же время Gartner предупреждает, что слепой подход «AI-first», ориентированный исключительно на технологию без учета человеческого фактора, может парадоксальным образом снизить производительность из-за увеличения когнитивной нагрузки на сотрудников и сопротивления изменениям.¹¹

Таким образом, в 2026 году компании начнут внедрять новые, более комплексные метрики производительности. Вместо подсчета часов работы или количества закрытых тикетов, они будут измерять:

• Скорость решения сложных, неструктурированных проблем гибридными командами.
• Количество и качество сгенерированных инноваций (новые продукты, улучшенные процессы).
• Измеримое влияние на клиентский опыт и удовлетворенность.
• Способность команды (человек + ИИ) быстро адаптироваться к новым вызовам и рыночным изменениям.

Этот новый подход к производительности означает окончательный закат традиционных систем управления эффективностью (Performance Management). Deloitte уже в 2025 году ставил под сомнение их ценность, утверждая, что для раскрытия человеческого потенциала требуется нечто большее, чем формальный процесс оценки.² В динамичной, проектно-ориентированной среде годовая оценка становится бессмысленной. Ценность создается в синергии, и оценивать человека и ИИ по отдельности — значит упускать из виду самое главное.

На смену старым системам приходят системы управления созданием ценности (Value Creation Management). Они основаны на непрерывном сборе и анализе данных из рабочих платформ (таких как Jira, Slack, GitHub, Teams) для отслеживания потоков создания ценности в реальном времени. Вместо ретроспективного вопроса

• «Достиг ли сотрудник своих KPI?», новая система будет отвечать на вопросы:
• «Какой вклад эта команда, включая ее ИИ-агентов, внесла в продвижение проекта X?»,
• «Какие взаимодействия и коммуникационные паттерны привели к прорывному решению Y?»,
• «Где в процессе возникают узкие места, замедляющие создание ценности?».

Это переход от оценки людей к анализу системы работы, что позволяет не наказывать, а постоянно улучшать процессы для достижения максимальной синергии.

В 2025 году главной задачей было адаптировать существующую рабочую силу к появлению ИИ, в основном через программы переобучения и повышения цифровой грамотности. К 2026 году эта задача становится значительно сложнее и амбициознее. Речь идет уже не об адаптации, а о целенаправленном проектировании новых карьерных траекторий, моделей развития и систем мотивации, которые изначально предполагают глубокий и постоянный симбиоз человека и ИИ на каждом этапе профессионального пути. Организации переходят от реактивного латания пробелов в навыках к проактивному созданию экосистемы талантов, готовой к будущему.

Акцент в развитии талантов смещается с общих «цифровых навыков», таких как умение пользоваться офисными программами, на узкоспециализированные компетенции, необходимые для эффективного симбиоза с продвинутыми ИИ-системами. Это уже не просто владение инструментом, а способность управлять, направлять, критически оценивать и этически контролировать работу автономных интеллектуальных агентов.

Спрос на такие навыки растет экспоненциально. Исследование PwC показало, что в профессиях, подверженных влиянию ИИ, набор требуемых навыков меняется на 66% быстрее, чем в других сферах. Более того, наличие специализированных ИИ-навыков, таких как промпт-инжиниринг или работа с моделями машинного обучения, уже сегодня дает премию к заработной плате в среднем на 56%.⁹ Это свидетельствует о колоссальном дефиците и высокой ценности таких компетенций на рынке.

Ключевыми навыками, которые будут определять ценность специалиста в 2026 году, станут:

• Оркестрация ИИ-агентов: Умение декомпозировать сложную бизнес-задачу на подзадачи, распределять их между несколькими автономными ИИ-агентами, координировать их совместную работу и контролировать конечный результат.
• Интерпретация и верификация: Способность не просто принимать на веру результаты, сгенерированные ИИ, а критически их оценивать, выявлять скрытые предвзятости, логические ошибки и потенциальные «галлюцинации» моделей.
• Этический надзор: Глубокое понимание и практическое применение этических принципов при работе с ИИ. Это включает в себя обеспечение справедливости алгоритмов, защиту данных, прозрачность принимаемых решений и предотвращение дискриминации.
• Синергетический синтез: Умение объединять интуитивные человеческие знания, опыт и контекстное понимание с огромными массивами данных, обработанных ИИ, для принятия более качественных, целостных и мудрых решений.

Поскольку работа все чаще выполняется гибридными командами из людей и ИИ, а эффективность этих команд напрямую зависит от качества взаимодействия между ними ⁶, возникает потребность в новой профессиональной роли. Подобно тому, как с развитием программного обеспечения появились UX/UI-дизайнеры, отвечающие за удобство взаимодействия человека с интерфейсами, в 2026 году появится новая категория специалистов — «дизайнеры взаимодействия с ИИ» (AI Interaction Designers) или «менеджеры по взаимодействию с гибридным интеллектом». Их задачей будет не разработка самих ИИ-моделей, а проектирование эффективных, безопасных и интуитивно понятных процессов совместной работы людей и ИИ-систем. Эти специалисты будут разрабатывать «протоколы общения» с ИИ, обучать сотрудников лучшим практикам взаимодействия, оптимизировать рабочие процессы для максимальной синергии и выступать посредниками между техническими командами и бизнес-пользователями, гарантируя, что технология служит человеку, а не наоборот.

Этот тренд является прямым следствием и углублением проблемы «разрыва в опыте» (experience gap), которую Deloitte выделил как одну из ключевых в 2025 году.1 Автоматизация рутинных задач и сокращение традиционных ролей начального уровня, которые служили «точкой входа» в профессию, создают серьезный парадокс: чтобы получить опыт, нужна работа, но работы, на которой можно безопасно и постепенно получить базовый опыт, становится все меньше.⁸ В 2025 году 66% менеджеров жаловались, что недавние выпускники не готовы к реальной работе из-за нехватки практического опыта, и 73% организаций признавали необходимость создавать больше возможностей для его получения.⁸

В 2026 году передовые организации переходят от констатации проблемы к ее системному решению, внедряя альтернативные пути профессионального развития, которые не зависят от наличия традиционных стартовых позиций:

• Цифровое ученичество (Digital Apprenticeship): Новые сотрудники начинают работать в паре с ИИ-наставником. Этот наставник в реальном времени анализирует их действия, дает подсказки, исправляет ошибки, предлагает релевантные обучающие материалы и помогает быстрее освоить необходимые навыки в контексте реальных рабочих задач.
• Гиперреалистичные симуляции: ИИ используется для создания сложных и динамичных бизнес-симуляций, в которых сотрудники могут безопасно отрабатывать навыки принятия решений, ведения переговоров, управления кризисными ситуациями или запуска новых продуктов. Это позволяет получить ценный опыт без риска для реального бизнеса.
• Проектные ротации на основе навыков: Вместо линейного продвижения по карьерной лестнице сотрудники перемещаются между различными проектами, целенаправленно приобретая недостающие им навыки. ИИ-система карьерного планирования помогает составить индивидуальный план развития и подбирает проекты, которые наилучшим образом способствуют его реализации.¹⁴

Эти изменения приводят к тому, что концепция «карьерной лестницы» окончательно уступает место модели «карьерного портфолио». Ценность сотрудника определяется не его должностью, грейдом или стажем, а уникальным набором подтвержденных навыков и портфолио успешно завершенных проектов. Линейное продвижение «вверх» теряет смысл; вместо этого сотрудники стремятся «расширять» свое портфолио, добавляя в него новый опыт из разнообразных проектов. Это также стимулирует рост «полиработы» (polyworking), когда специалисты одновременно участвуют в нескольких проектах, часто в разных ролях, что позволяет им быстрее развиваться и приносить больше пользы компании.¹⁵ HR и менеджеры в этой новой парадигме выступают в роли карьерных консультантов, помогая сотрудникам формировать такое портфолио, которое соответствует как их личным амбициям, так и стратегическим потребностям организации. Это, в свою очередь, требует полного пересмотра систем вознаграждения, которые должны быть привязаны к набору навыков и реальному вкладу в проекты, а не к формальной должности.

В 2025 году Deloitte призвал организации создать новое ценностное предложение для сотрудника (EVP), адаптированное к эпохе ИИ.1 К 2026 году это новое EVP кристаллизуется вокруг мощной идеи «суперагентности» (Superagency), предложенной McKinsey и сооснователем LinkedIn Рейдом Хоффманом.¹⁶ Суть этого подхода заключается в том, что ценностное предложение строится не на защите сотрудников от ИИ или поиске баланса между работой и технологиями, а на предоставлении им инструментов и возможностей для многократного усиления их собственного интеллекта, креативности и влияния на бизнес.

EVP смещается от традиционного обещания «Мы предоставим вам хороший баланс работы и жизни и стабильную зарплату» к новому, гораздо более амбициозному: «Мы предоставим вам ИИ-суперсилы, чтобы вы могли делать лучшую работу в своей жизни, решать самые сложные задачи и расти экспоненциально как профессионал».

Ключевыми компонентами этого нового, усиленного ИИ ценностного предложения становятся:

• Доступ к передовым ИИ-инструментам: Предоставление сотрудникам не просто стандартных, а лучших в своем классе, кастомизированных ИИ-агентов и платформ, которые дают реальное конкурентное преимущество.
• Культура экспериментов и инноваций: Активное поощрение сотрудников к поиску новых, нестандартных способов использования ИИ для решения бизнес-задач и создания новых продуктов и услуг.
• Фокус на уникально человеческих навыках: Целенаправленные инвестиции в развитие того, что ИИ пока не может заменить: критического мышления, креативности, эмоционального интеллекта, эмпатии и стратегического видения.
• Влияние и автономия: Предоставление сотрудникам значительно большей автономии в принятии решений, поскольку ИИ берет на себя рутинный контроль и микроменеджмент, освобождая человека для стратегической работы.

Этот сдвиг в EVP фундаментально меняет динамику «войны за таланты». Если раньше компании конкурировали в основном за счет уровня заработной платы, бонусов и социального пакета, то в 2026 году главным полем битвы становятся «вычислительные ресурсы» и «качество ИИ-партнеров». Производительность и, как следствие, ценность сотрудника все больше зависят от качества его взаимодействия с ИИ.⁹ Талантливый специалист, оснащенный передовым, специально обученным под задачи компании ИИ-агентом, сможет достичь на порядок больших результатов, чем тот же специалист, использующий общедоступный инструмент. Поэтому при выборе работодателя ключевым фактором для лучших кадров станет предоставляемый им «технологический стек». Кандидаты на собеседованиях будут задавать вопросы:

• «С какими ИИ-моделями я буду работать?»,
• «Насколько глубоко кастомизированы ваши ИИ-агенты под отраслевую специфику?»,
• «Какие вычислительные мощности и объемы данных вы предоставляете для проведения экспериментов?».

Таким образом, ценностное предложение сотрудника становится в значительной степени технологическим предложением, а HR и IT должны работать в тесной связке, чтобы создавать и продвигать его на рынке труда.

По мере того как ИИ становится все более автономным и глубоко интегрированным в ткань организации, так называемые «мягкие» аспекты — культура, лидерство, доверие и человеческие связи — парадоксальным образом становятся «твердыми», критически важными факторами успеха. Технологическая трансформация обречена на провал без параллельной и столь же глубокой трансформации культурной. В 2026 году способность организации построить доверие к своим цифровым системам и укрепить человеческие связи в гибридной среде будет напрямую определять ее жизнестойкость и конкурентоспособность.

По мере масштабирования использования агентивного ИИ, вопросы этики, прозрачности, справедливости и снижения предвзятости перестают быть узкой задачей отдела комплаенса или юридической службы. Они становятся центральным элементом корпоративной культуры, бренда работодателя и основой для построения доверия как внутри, так и снаружи организации.¹⁷ Доверие к тому, как компания разрабатывает и использует ИИ, превращается в один из ее ключевых нематериальных активов.

Опасения, связанные с ИИ, являются главным барьером на пути его внедрения. Исследования показывают, что лидеры больше всего обеспокоены предвзятостью алгоритмов (45% респондентов), конфиденциальностью данных (40%) и отсутствием прозрачности в принятии решений ИИ.¹⁸ Игнорирование этих проблем ведет не только к юридическим и репутационным рискам, но и к внутреннему сопротивлению, подрывающему эффективность любых технологических инициатив.

В 2026 году ведущие компании перейдут от реактивного реагирования на проблемы к проактивному созданию комплексных фреймворков этичного ИИ. Такие фреймворки будут включать в себя несколько обязательных компонентов ²¹:

• Комитеты по этике ИИ (AI Ethics Committees): Межфункциональные команды, включающие представителей HR, юристов, IT, бизнеса и внешних экспертов, которые будут проводить оценку рисков всех новых ИИ-проектов перед их запуском.
• Обязательный человеческий контроль (Human-in-the-loop): Внедрение принципа, согласно которому все критически важные решения, особенно касающиеся людей (найм, продвижение, увольнение), должны проходить обязательную верификацию и утверждаться человеком.
• Прозрачность и объяснимость (Explainable AI, XAI): Обеспечение того, чтобы сотрудники могли получить ясное и понятное объяснение, на каком основании ИИ принял то или иное решение, касающееся их работы, оценки или карьерных перспектив.

Важно отметить, что, как показывают исследования Gartner, активизм самих сотрудников будет играть ключевую роль в формировании и внедрении стандартов ответственного использования ИИ, заставляя компании быть более открытыми и подотчетными.¹¹

Эффективность симбиоза человека и ИИ напрямую зависит от доверия человека к своему ИИ-партнеру. Если сотрудник не доверяет данным, рекомендациям или решениям, предлагаемым ИИ, он не будет их использовать, и все многомиллионные инвестиции в технологию окажутся бесполезными. Это недоверие может быть вызвано непрозрачностью работы «черного ящика», опасениями по поводу предвзятости алгоритмов или страхом, что ИИ используется для тотального контроля и слежки.¹⁸ Поэтому организациям необходимо будет систематически измерять и управлять этим доверием. Это приведет к появлению нового показателя здоровья организации — «Индекса доверия к ИИ» (AI Trust Index). Компании начнут регулярно проводить опросы и использовать аналитические инструменты для оценки уровня доверия сотрудников к используемым ИИ-системам.
Вопросы в таких опросниках будут включать:

• «Насколько вы уверены в справедливости решений, принимаемых ИИ в вашей команде?»,
• «Понимаете ли вы, как ИИ-система приходит к своим выводам?»,
• «Считаете ли вы, что ИИ помогает вам работать лучше, а не просто контролирует вас?».

Низкий индекс будет служить ранним сигналом о серьезных культурных и операционных проблемах, требующих немедленного вмешательства. Этот показатель станет таким же важным для HR и руководства, как сегодня индекс вовлеченности (eNPS) или удовлетворенности сотрудников.

Этот тренд является логическим завершением дискуссии о «переизобретении роли менеджера», начатой Deloitte в 2025 году ⁴, и развивает приоритет Gartner по развитию лидеров.²⁷ В 2026 году роль лидера окончательно трансформируется из «менеджера» (человека, который управляет задачами и контролирует их выполнение) в «оркестратора гибридного интеллекта». Его главная задача — не распределять работу, а создавать и поддерживать среду, в которой люди и ИИ-агенты могут максимально эффективно сотрудничать для достижения общих целей.

В 2025 году исследования показали, что менеджеры перегружены, не готовы к будущему и тратят большую часть времени на административную рутину.⁸ ИИ, особенно агентивный, берет на себя эту рутину, освобождая лидера для выполнения новых, более сложных функций.⁷ Ключевыми компетенциями лидера в 2026 году становятся:

• Создание психологической безопасности: В условиях постоянных технологических изменений, реорганизации команд и неопределенности, лидер должен быть главным источником стабильности, доверия и поддержки для своей команды.
• Коучинг по взаимодействию с ИИ: Лидер должен стать экспертом в том, как эффективно работать с ИИ, и обучать этому свою команду. Это включает в себя навыки правильной постановки задач ИИ, критической интерпретации его результатов и интеграции машинных инсайтов в человеческий процесс принятия решений.
• Стратегическое и системное мышление: Вместо микроменеджмента и контроля выполнения задач, лидер фокусируется на долгосрочных целях, поиске новых возможностей, которые открывает синергия человека и ИИ, и устранении системных барьеров, мешающих эффективной работе гибридных команд.

Анализ McKinsey прямо указывает: «Самый большой барьер на пути к успеху [внедрения ИИ] — это лидерство».¹⁶ Технологии, такие как агентивный ИИ, развиваются экспоненциально, в то время как человеческие привычки и устоявшиеся управленческие модели крайне инертны. Лидеры, привыкшие к иерархии, контролю и директивному стилю управления, будут, даже неосознанно, саботировать переход к более автономным, гибким и основанным на доверии моделям работы, которые необходимы для эпохи симбиоза.

Из этого следует, что успех организационной трансформации в 2026 году на 80% будет зависеть не от IT-отдела, а от HR-функции и ее способности быстро и масштабно переобучить весь управленческий состав. Организации, которые первыми создадут эффективные программы развития для «лидеров гибридных команд», получат решающее конкурентное преимущество. Эти программы должны будут включать не только технические знания о возможностях ИИ, но и глубокую работу с мышлением (mindset), развитие эмоционального интеллекта, навыков коучинга и фасилитации сложных диалогов о будущем работы, этике и роли человека в новой реальности.

Продолжение 👉🏻 Глобальные тренды в области человеческого капитала 2026: Перепрошивка организации для эпохи симбиоза (продолжение)