惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园 - 三生石上(FineUI控件)
S
SegmentFault 最新的问题
Jina AI
Jina AI
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
IT之家
IT之家
美团技术团队
V
Visual Studio Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - 叶小钗
有赞技术团队
有赞技术团队
GbyAI
GbyAI
宝玉的分享
宝玉的分享
腾讯CDC
M
MIT News - Artificial intelligence
博客园 - 【当耐特】
Google DeepMind News
Google DeepMind News
月光博客
月光博客
MyScale Blog
MyScale Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
博客园 - 司徒正美
Recent Announcements
Recent Announcements
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
8% компаний измеряют критическое мышление руководителей. ...
Kodolov_Arte · 2026-05-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение2 мин

Охват и читатели5.8K

Мнение

ДАННЫЕ, КОТОРЫЕ СТОИТ ЗНАТЬ

Только 8% российских компаний системно измеряют критическое мышление своих руководителей и сотрудников. По данным исследования 70 российских компаний, 89% используют диагностику при формировании кадрового резерва — но лишь 8% доходят до оценки КМ. Измеряют всё что угодно, кроме того, что напрямую влияет на качество решений.

По прогнозам McKinsey, спрос на высокие когнитивные навыки вырастет к 2030 году на 19% в США и 14% в Европе. Компании, которые не научатся измерять КМ, будут проигрывать тем, кто уже управляет на данных.

ТРИ КЕЙСА — ОДНА ПРИЧИНА

Kodak. Имели цифровую технологию с 1975 года. Топ-команда не верифицировала гипотезу о смене бизнес-модели. Банкротство в 2012 году — $30 млрд потерь.

Nokia. Абсолютный лидер рынка с лучшим продуктом. Менеджмент не проверял допущения о будущем рынка, действовал по паттернам прошлого успеха. Итог — потеря глобального лидерства.

Boeing 737 MAX. Никто не поставил под сомнение технические допущения по системе MCAS. Две катастрофы, многомиллиардные убытки, системный кризис доверия к бренду.

Общий знаменатель: не рынок, не конкуренты — сбой в качестве мышления на уровне принятия решений.

КМ КАК ИЗМЕРИМЫЙ ПАРАМЕТР

Критическое мышление — не абстрактный «мягкий навык». Это конкретные измеримые операции:

  • Анализ информации — разграничение фактов и интерпретаций

  • Выявление допущений — обнаружение скрытых предпосылок в выводах

  • Проверка выводов — соответствует ли вывод входным данным или это «красивая история»

  • Оценка аргументов — взвешивание весомых доводов против эмоциональных

  • Рефлексия — готовность обновить позицию при появлении новых данных

Это поддаётся диагностике. Инструменты для объективной оценки КМ существуют и применяются в российских компаниях уже сейчас.

ЧТО ПОЛУЧАЕТ БИЗНЕС, КОГДА НАЧИНАЕТ ИЗМЕРЯТЬ КМ

  • Снижение ошибок найма на ключевых позициях

  • Объективный кадровый резерв без субъективности и внутренней политики

  • Доказуемый ROI программ обучения — замер «до и после»

  • Метрика КМ в HR-дашборде, связанная с бизнес-результатами

  • Защита от когнитивных искажений до того, как они стоят денег

ВЫВОД

Переход от интуитивной оценки людей к данным — не вопрос технологий. Это вопрос управленческой зрелости.

Компании, которые начинают измерять КМ, перестают управлять вслепую: видят когнитивные риски до того, как те конвертируются в потери, принимают кадровые решения на основе профиля, а не впечатлений, и могут доказать эффективность HR-функции в цифрах.

92% конкурентов этого не делают. Вопрос не в технологиях — инструменты уже существуют. Вопрос в том, когда ваша компания решит перейти из 92% в 8%.