Цифровые следы и нарративы: новый инструментарий оценки человеческого потенциала

Сорокин Павел Сергеевич, к.с.н., доцент, заведующий Лабораторией исследований человеческого потенциала и образования Института образования НИУ ВШЭ, и Новикова Вероника Дмитриевна, стажёр-исследователь Лаборатории, выступили на Ясинской (Апрельской) международной научной конференции НИУ ВШЭ с докладом «Инструментальные методы оценки человеческого потенциала в корпоративном контексте: интеграция анализа нереактивных данных и нарративной креативности для измерения трансформационной агентности».

Привычные корпоративные метрики человеческого потенциала — компетенции, знания, показатели здоровья — перестают справляться с задачей: они не позволяют прогнозировать, кто из сотрудников способен внести созидательный вклад в радикальные организационные изменения. Авторы фиксируют «дефицит трансформационной агентности (ТА)» (OECD, 2018; UNDP, 2024) — редкой способности не просто оптимизировать существующие процессы (улучшающая агентность, УА), а генерировать подлинные инновации и перестраивать сами структуры. Кризис усугубляется тем, что система образования продолжает воспроизводить преимущественно УА, а корпоративные инструменты оценки не способны выявить и измерить ТА.

Концепции «динамических способностей», «инновационного поведения» и «трансформационного лидерства» в современной литературе по менеджменту и организационной психологии (Brown et al., 2025; McKelvey, 2010) часто фокусируются на поддержке сложившихся рамок, а не на создании новых. Применение ИИ для оценки человеческого капитала несёт риск замены человеческой креативности алгоритмами (Fletcher, Benveniste, 2025). Наиболее перспективным авторы считают подход, сочетающий технологии и развитие нарративной креативности — способности выстраивать и реализовывать преобразующие видения через работу с историями.

Методологическое ядро доклада — смешанный дизайн исследования. Первый компонент — анализ нереактивных (цифровых) данных: инструменты ИИ и анализа больших данных отслеживают цифровые следы сотрудников (активность в корпоративных системах, паттерны коммуникации, вовлечённость в инновационные проекты), выявляя поведенческие паттерны проактивности. Второй компонент — качественный нарративный анализ: углубленные интервью и анализ кейсов сотрудников и команд, демонстрировавших признаки ТА в период трансформаций (по аналогии с классическими кейсами GE и Intel). Акцент — на классификации нарративов: «поддерживающих» и «бросающих вызов».

Сопоставление количественного и качественного анализа позволило разработать комплексные профили ТА. Подтвердилась ключевая гипотеза: наиболее эффективные носители трансформационной агентности характеризуются не высокими показателями по традиционным метрикам, а способностью генерировать и воплощать «созидательные нарративы» — сочетающие вызов существующему порядку с видением новой реальности. Чисто алгоритмические методы оценки оказались ограничены: ИИ хорошо обрабатывает данные, но не заменяет человеческую способность к нарративному творчеству. Практическая апробация в формате корпоративных мастермайндов подтвердила эффективность подхода как для развития, так и для последующей идентификации сотрудников с высоким потенциалом ТА.

Новизна работы тройная: концептуальная — операционализация трансформационной агентности через сочетание цифровых данных и нарративов; методологическая — оригинальный смешанный метод, интегрирующий ИИ-аналитику с глубинным нарративным подходом; практическая — конкретный инструментарий для HR-аналитики, нацеленный не на эффективных исполнителей, а на «агентов трансформации», способных выводить организацию на новые траектории развития.

Доклад подготовлен в рамках совместных проектов Лаборатории и корпоративных партнёров; исследование поддержано грантом Российского научного фонда № 23-78-10182.