Собирала материалы по итогам Давос 2026 для нашей лаборатории оргдизайна и нескольких стратегических мероприятий в феврале. Делюсь самой краткой версией.
1. Человеческий капитал: новая «инфраструктура роста»
WEF фиксирует поворот от разговоров о технологиях к людям как основной инфраструктуре конкурентоспособности (skills, здоровье, доверие, социальная устойчивость).
Демография, зелёный переход и ИИ создают структурный дефицит навыков, поэтому фокус — на инвестировании в человеческий капитал (lifelong learning, здоровье, вовлечённость).
Акцент на национальных skills accelerators и публично‑частных коалициях: государства, корпорации и университеты как единая система подготовки кадров под трансформацию экономики.
Итог: человеческий капитал — системный актив на уровне страны/корпорации, которым нужно управлять как другими видами капитала (финансовым, природным, физическим).
2. Образование
Крупные технологические компании (Accenture, Cisco, IBM, SAP, Salesforce, Dell и др.) берут обязательство поддержать 120 млн работников к 2030 году через доступ к ИИ‑инструментам, обучению и карьерным трекам.
EdTech‑фокус смещается:
- от отдельных онлайн‑курсов к AI‑усиленному обучению (персонализированные траектории, помощники, генерация контента);
- от B2C к B2B2G — корпоративные и государственные программы переподготовки с чёткими KPI по трудоустройству.
Итог: вместо «L&D‑активности» нужна производственная система reskilling/upskilling с измеримой отдачей; edtech‑платформы становятся инфраструктурными партнёрами, спрос — на интеграцию с HR‑системами и skills‑graph, а не «ещё один курс».
3. Будущее занятости и рынка труда
В ближайшие 5 лет около 22% текущих рабочих мест изменятся под влиянием технологий, зелёного перехода и демографии; около 34% задач может быть автоматизировано к 2030 году, при этом ожидается положительный чистый баланс рабочих мест при условии массового переперехода людей.
Панели по развивающимся странам: «демографическое окно» — 1,2 млрд новых работников за 10 лет, конкурирующих за ~400 млн новых рабочих мест; в развитых экономиках — старение, нехватка кадров в индустрии, здравоохранении, инфраструктуре.
Итог: три потока — замещение (автоматизация), трансформация (изменение ролей) и создание новых профессий, а не только сценарии сокращения затрат; для emerging markets фокус на «качественных» рабочих местах и инфраструктуре навыков, для развитых — на удержании и продуктивности сокращающейся рабочей силы.
4. AI & work: от страхов к операционализации
Переход от вопроса «заменит ли ИИ людей?» к «как быстро и ответственно перестроить работу вокруг ИИ».
Бизнес‑лидеры (в т. ч. Big Tech) акцентируют ИИ как драйвер продуктивности и спроса на квалифицированный труд; профсоюзы и НКО говорят о рисках сокращений и усиления контроля.
Обсуждаются политические ответы: налогообложение ИИ‑деятельности для финансирования социальной защиты и обучения, новые форматы социального контракта и коллективных договоров.
Итог: задача не просто «внедрить ИИ», а перепроектировать процессы и роли (work design) с опорой на доверие и прозрачность; ИИ‑стратегия включает моделирование эффектов по задачам и ролям, архитектуру навыков (data literacy, prompt‑навыки, управление ИИ‑системами) и политику этики и участия работников.
@UpScale_club @AHR_CEO
1. Человеческий капитал: новая «инфраструктура роста»
WEF фиксирует поворот от разговоров о технологиях к людям как основной инфраструктуре конкурентоспособности (skills, здоровье, доверие, социальная устойчивость).
Демография, зелёный переход и ИИ создают структурный дефицит навыков, поэтому фокус — на инвестировании в человеческий капитал (lifelong learning, здоровье, вовлечённость).
Акцент на национальных skills accelerators и публично‑частных коалициях: государства, корпорации и университеты как единая система подготовки кадров под трансформацию экономики.
Итог: человеческий капитал — системный актив на уровне страны/корпорации, которым нужно управлять как другими видами капитала (финансовым, природным, физическим).
2. Образование
Крупные технологические компании (Accenture, Cisco, IBM, SAP, Salesforce, Dell и др.) берут обязательство поддержать 120 млн работников к 2030 году через доступ к ИИ‑инструментам, обучению и карьерным трекам.
EdTech‑фокус смещается:
- от отдельных онлайн‑курсов к AI‑усиленному обучению (персонализированные траектории, помощники, генерация контента);
- от B2C к B2B2G — корпоративные и государственные программы переподготовки с чёткими KPI по трудоустройству.
Итог: вместо «L&D‑активности» нужна производственная система reskilling/upskilling с измеримой отдачей; edtech‑платформы становятся инфраструктурными партнёрами, спрос — на интеграцию с HR‑системами и skills‑graph, а не «ещё один курс».
3. Будущее занятости и рынка труда
В ближайшие 5 лет около 22% текущих рабочих мест изменятся под влиянием технологий, зелёного перехода и демографии; около 34% задач может быть автоматизировано к 2030 году, при этом ожидается положительный чистый баланс рабочих мест при условии массового переперехода людей.
Панели по развивающимся странам: «демографическое окно» — 1,2 млрд новых работников за 10 лет, конкурирующих за ~400 млн новых рабочих мест; в развитых экономиках — старение, нехватка кадров в индустрии, здравоохранении, инфраструктуре.
Итог: три потока — замещение (автоматизация), трансформация (изменение ролей) и создание новых профессий, а не только сценарии сокращения затрат; для emerging markets фокус на «качественных» рабочих местах и инфраструктуре навыков, для развитых — на удержании и продуктивности сокращающейся рабочей силы.
4. AI & work: от страхов к операционализации
Переход от вопроса «заменит ли ИИ людей?» к «как быстро и ответственно перестроить работу вокруг ИИ».
Бизнес‑лидеры (в т. ч. Big Tech) акцентируют ИИ как драйвер продуктивности и спроса на квалифицированный труд; профсоюзы и НКО говорят о рисках сокращений и усиления контроля.
Обсуждаются политические ответы: налогообложение ИИ‑деятельности для финансирования социальной защиты и обучения, новые форматы социального контракта и коллективных договоров.
Итог: задача не просто «внедрить ИИ», а перепроектировать процессы и роли (work design) с опорой на доверие и прозрачность; ИИ‑стратегия включает моделирование эффектов по задачам и ролям, архитектуру навыков (data literacy, prompt‑навыки, управление ИИ‑системами) и политику этики и участия работников.
@UpScale_club @AHR_CEO