21.04.2026 10:27
Learning agility: карьерный рост в 2 раза быстрее по данным Korn Ferry
Классические форматы обучения больше не работают: learning agility ускоряет карьерный рост в 2 раза быстрее
На смену классическому обучению приходит learning agility – подход, при котором сотрудник учится не по готовым материалам, а через собственный опыт и реальные задачи.
По данным глобального исследования Korn Ferry на основе 2,5 млн профилей управленцев, специалисты с развитым learning agility растут по карьере в 2 раза быстрее, хотя таких сотрудников пока не больше 15%.
Курсы и тренинги дают знания в отрыве от реальности. Learning agility формирует навык быстро разбираться в новых ситуациях, применять опыт и находить решения без шаблонов. Это обучение в процессе работы, а не до нее. В условиях, где к 2030 году до 40% навыков изменятся из-за ИИ, такой подход становится заметно эффективнее.
Как внедрять в компании:
▪️давать задачи за пределами текущих компетенций;
▪️формировать команды с фокусом на совместный результат;
▪️поддерживать эксперименты и закладывать ресурс на ошибки;
▪️регулярно разбирать неудачи и извлекать из них практические выводы;
▪️использовать ИИ для поиска новых решений и расширения опыта.
Подписывайтесь на Кадры
На смену классическому обучению приходит learning agility – подход, при котором сотрудник учится не по готовым материалам, а через собственный опыт и реальные задачи.
По данным глобального исследования Korn Ferry на основе 2,5 млн профилей управленцев, специалисты с развитым learning agility растут по карьере в 2 раза быстрее, хотя таких сотрудников пока не больше 15%.
Курсы и тренинги дают знания в отрыве от реальности. Learning agility формирует навык быстро разбираться в новых ситуациях, применять опыт и находить решения без шаблонов. Это обучение в процессе работы, а не до нее. В условиях, где к 2030 году до 40% навыков изменятся из-за ИИ, такой подход становится заметно эффективнее.
Как внедрять в компании:
▪️давать задачи за пределами текущих компетенций;
▪️формировать команды с фокусом на совместный результат;
▪️поддерживать эксперименты и закладывать ресурс на ошибки;
▪️регулярно разбирать неудачи и извлекать из них практические выводы;
▪️использовать ИИ для поиска новых решений и расширения опыта.
Подписывайтесь на Кадры