Мы старались

Первого сентября со мной случилась встреча с двумя великолепными леди: Ириной Мушкатиной — MCC-коучем, экспертом по деловой коммуникации и развитию коучинговой культуры — и Екатериной Лапшиной, инвестором, предпринимателем, сооснователем Okko, основателем ERA Capital и сервиса AI-тренажёров GRO.

Не знаю, можно ли придумать более подходящий разговор для первого сентября, чем разговор о том, почему взрослые люди не хотят учиться. Мы собирались обсудить возможный совместный проект, а в результате оказались где-то между корпоративным обучением, долгосрочным мышлением, дисциплиной, псевдоэкспертами, искусственным интеллектом, ограниченностью живого экспертного ресурса, страхом ошибки и одним-единственным словом, которое, кажется, способно объяснить значительную часть наших сложных отношений с развитием, — «стараться».

Это был один из самых интересных разговоров моего года. Из него и выросла эта колонка.

Недавно мне рассказали о сотрудниках, которые научились с помощью AI-ассистентов проходить обязательное корпоративное обучение. Пока компании обсуждают, как встроить искусственный интеллект в образовательный процесс, взрослые люди уже нашли ему более очевидное применение: поручили машине учиться вместо себя.

Первая реакция на такую историю обычно предсказуема. Люди ленивы, не хотят развиваться, саботируют полезные инициативы, а потом удивляются, почему их не повышают и почему рынок труда оказался к ним недостаточно милосерден. Вероятно, всё это иногда правда. Но если взрослый профессионал тратит время и изобретательность на то, чтобы не проходить специально созданное для него обучение, возможно, проблема не только в нём. Возможно, это обучение не имеет никакого отношения к ситуации, в которой он находится, не отвечает ни на один из его вопросов и существует главным образом потому, что кто-то должен отчитаться о количестве обученных сотрудников.

Взрослые вообще редко учатся ради абстрактного развития. Мы любим говорить о lifelong learning, строить образовательные траектории, собирать библиотеки курсов и рисовать красивые модели компетенций, но реальный человек обычно приходит учиться в тот момент, когда у него что-нибудь сломалось. Его не продвигают, руководитель не слышит, команда рассыпается, денег хочется больше, прежняя профессия перестаёт помещать в себя новую жизнь, решение не принимается, а из нескольких возможных будущих ни одно не выглядит достаточно убедительным.

В этот момент человеку не очень интересно развивать стратегическое мышление. Ему нужно понять, что сказать начальнику завтра в одиннадцать утра.

Вероятно, одна из главных ошибок образования для взрослых состоит в том, что оно пытается разговаривать с человеком на уровне компетенции, пока тот живёт на уровне ситуации. Оно предлагает ему системное мышление, управление конфликтами и развитие лидерского потенциала, а он пытается выяснить, почему после последнего разговора с руководителем ему хочется уволиться, ударить кого-нибудь стулом или навсегда выключить уведомления. Между названием курса и реальной жизнью возникает разрыв, который принято заполнять мотивацией: человеку ещё раз объясняют, почему учиться важно, добавляют баллы, рейтинги, дедлайны и напоминания, но не отвечают на единственный вопрос, который сейчас имеет для него значение: что мне делать с тем, что происходит?

Есть особое переходное состояние, в котором старый способ жить или работать уже перестал справляться с реальностью, а нового ещё не существует. Так больше нельзя, иначе человек пока не умеет, возвращаться некуда, двигаться непонятно куда. В этом промежутке он часто ищет не знание в привычном смысле и даже не готовый совет. Ему нужен кто-то или что-то, способное сначала помочь рассмотреть происходящее, затем собрать несколько доступных способов действия и, наконец, безопасно попробовать один из них до того, как реальная жизнь выставит счёт за ошибку.

Потом возникает пространство вариантов. Здесь образовательные системы часто совершают другую ошибку: считают, что чем больше возможностей они покажут, тем свободнее станет человек. Но избыток выбора парализует не хуже его отсутствия. Если на каждое действие приходится ещё семь сценариев, двенадцать диагностик и бесконечное количество альтернативных траекторий, человек довольно быстро теряется в ветвях собственного развития. Ему нужна не карта всех существующих дорог, а достаточно короткий маршрут до следующего осмысленного действия.

И только после этого начинается то, что мы почему-то часто называем практикой, хотя обычно имеем в виду ещё одну порцию информации. Человеку недостаточно узнать, как устроены переговоры. Ему нужно попробовать договориться с собственным руководителем: сформулировать, чего он хочет, предположить, чего хочет другая сторона, встретиться с сопротивлением, изменить аргументацию, проверить возможные ответы и увидеть, в какой момент привычный сценарий снова перехватывает управление. Навык появляется не там, где человек понял правильную мысль, а там, где он несколько раз сделал что-то иначе и смог перенести этот способ действия в следующую ситуацию. Тот же разрыв я постоянно вижу в своей работе в Codenrock Vibe — AI-платформе для оценки и развития сотрудников: можно получить точную диагностику компетенций и собрать подробный план развития, но пока за ними не встаёт регулярное действие, всё это остаётся ещё одним документом о том, каким человек мог бы стать.

Но между пониманием и повторением лежит одна из самых устойчивых человеческих иллюзий: если нам объяснили, как правильно, дальше мы как-нибудь справимся сами. Мы сохраняем упражнение, складываем конспект в папку, обещаем вернуться к материалам на выходных и больше никогда их не открываем. Не потому, что обязательно ленивы или недостаточно хотим измениться. Чтобы самостоятельно вернуться к практике, нужно вспомнить о ней в подходящий момент, найти запись, решить, с чего начать, выдержать отсутствие немедленного результата и повторить всё это ещё несколько раз. На каждом этапе обучение конкурирует с работой, бытовыми задачами, усталостью и сериалом, который не требует от нас становиться улучшенной версией себя.

Рост вообще значительно меньше похож на озарение, чем нам хотелось бы. Он складывается из повторений, на которые приходится тратить время, внимание, деньги и эмоциональные силы. Технология способна сделать эти повторения доступнее, короче и интереснее, вернуть человека к незавершённому действию, дать ему пространство для репетиции. Но она не может полностью отменить дисциплину, как приложение для тренировок не может присесть вместо человека.

Есть и другая причина, по которой взрослые избегают обучения. Для многих из нас оно до сих пор остаётся не исследованием, а экзаменом на собственную состоятельность. Мы не пробуем новый способ — мы стараемся. А у старания есть скрытый договор с реальностью: если я вложила достаточно сил, у меня должно получиться. Когда не получается, я не исследую ошибку и не меняю способ действия, а разочаровываюсь в себе. Значит, плохо старалась, недостаточно хотела, снова не дотянула до той версии себя, которой обещала стать.

За школьным «постарайся» почти всегда следовало не только требование приложить усилие, но и моральная оценка. Хороший человек старается. Если результата нет, вероятно, человек недостаточно хороший. Поэтому взрослая попытка освоить новое быстро обрастает стыдом, ожиданиями и страхом ошибки. Вместо эксперимента получается очередная проверка личности.

Именно здесь искусственный интеллект действительно может оказаться полезен образованию — не как бесконечный генератор объяснений и не как машина, которая избавит человека от необходимости думать, а как пространство повторяемой попытки. Он может дать возможность отрепетировать сложный разговор, проверить решение, разобрать идею, увидеть несколько вариантов и вовремя остановить их размножение. Живой эксперт по-прежнему нужен там, где необходимо заметить то, чего человек сам о себе не видит, выдержать сложный контакт, передать энергию и распознать уникальность ситуации. Но далеко не каждый шаг развития требует оплаченного часа рядом с человеком, который знает больше. Именно на этой дистанции между единичной встречей с экспертом и самостоятельной практикой работают AI-тренажёры GRO: экспертные методологии в них переводят в сценарии, позволяющие разбирать и многократно отрабатывать конкретные ситуации.

При этом AI легко масштабирует не только хорошее обучение, но и любую убедительно сформулированную чушь. Мы уже умеем выбирать экспертов по количеству подписчиков и приводить в компании тех, кого читает знакомый топ-менеджер. Теперь тот же принцип можно спрятать за интерфейсом и выдать за объективную технологию. Поэтому главный вопрос к образовательному AI — не насколько естественно он разговаривает, а на каком знании построен его ответ, чья методология определяет логику разговора и помогает ли она человеку сформировать переиспользуемый способ действия или только выдаёт очередное интеллектуальное обезболивающее.

Способности, которые мы привыкли считать врождёнными — стратегическое мышление, видение, генерация идей, умение принимать решения, — возможно, значительно менее магические, чем нам кажется. Часто за ними стоят распознаваемые операции, доступные фреймворки и многократно повторённые действия. Привилегией оказывается не сам талант, а доступ к людям и средам, в которых эту внутреннюю механику умеют показывать.

И если технология действительно способна что-то демократизировать в образовании, то, возможно, не знание как таковое — его вокруг и без того значительно больше, чем мы можем усвоить, — а право на качественную попытку. Возможность не сразу знать, не сразу уметь, не превращать каждую ошибку в приговор и не ждать, пока очередная красная лампочка загорится настолько ярко, что учиться придётся уже внутри пожара.

Потому что мы и правда очень старались. Но, кажется, пора наконец попробовать.