ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ВНУТРИФИРМЕННОГО ОБУЧЕНИЯ В ИТ-КОМПАНИЯХ: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ЭМПИРИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF CORPORATE TRAINING SYSTEMS IN IT COMPANIES: CONTEMPORARY APPROACHES AND EMPIRICAL FINDINGS

Alexey Podkovalnikov

Graduate student, Moscow International Academy, Russia, Moscow

Аннотация. В статье рассматриваются современные подходы к оценке эффективности внутрифирменного обучения в ИТ-компаниях. Проведён анализ практик и цифровых инструментов, применяемых в ведущих отечественных и международных компаниях. Выявлены зависимости между моделями оценки, уровнем вовлечённости сотрудников и показателями производительности труда.

Abstract. The article explores current approaches to assessing the effectiveness of corporate training in IT companies. It presents an analysis of practices and digital tools used by leading Russian and international firms. The study identifies correlations between evaluation models, employee engagement, and productivity metrics.

Ключевые слова: внутрифирменное обучение; оценка эффективности; цифровые инструменты; модели обучения; ИТ-компании; вовлечённость сотрудников; производительность труда.

Keywords: corporate training; training effectiveness evaluation; digital tools; learning models; it companies; employee engagement; labor productivity.

Введение. В условиях ускоренной цифровизации, роста технологической сложности бизнес-процессов и обострения конкуренции за высококвалифицированные кадры внутрифирменное обучение становится неотъемлемым элементом стратегического управления персоналом в информационно технологических (ИТ) компаниях. Переход к экономике знаний, характеризующийся высокой степенью нестабильности компетенций и быстрым устареванием профессиональных навыков, обуславливает необходимость постоянного развития человеческого капитала внутри организации. В этой связи обучение персонала из категории поддерживающих HR-инструментов  (от англ. Human Resources) трансформируется в критически значимую функцию, способствующую адаптации к инновациям, повышению производительности труда и удержанию ценных специалистов.

Несмотря на возрастающее внимание к вопросам обучения и развития, значительная доля компаний продолжает реализовывать образовательные инициативы без формализованных процедур оценки их результативности. Отсутствие системной оценки эффективности снижает управленческую обоснованность принимаемых решений и препятствует формированию целостной стратегии управления знаниями. Во многих научных исследованиях и прикладной литературе подчёркивается, что без надлежащей системы оценки трудно определить возврат инвестиций в обучение, выявить «узкие места» программ и обосновать необходимость масштабирования успешных практик.

Существуют различные методологические подходы к измерению эффективности обучающих программ. Наиболее широко применяются модель четырех уровней оценки обучения Киркпатрика (reaction, learning, behavior, results), ROI-методология Филлипса (от англ. ROI - Return on Investment), CIPP-модель (от англ. CIPP - Context, Input, Process, Product), а также концепция сбалансированных показателей. Однако их применение в ИТ-сфере требует адаптации с учетом специфики проектной занятости, высокой скорости обновления знаний, гибких методологий управления и цифровых инструментов, обеспечивающих удаленный доступ к обучающим ресурсам.

Целью настоящей статьи является анализ и сравнительная оценка современных подходов к измерению эффективности внутрифирменного обучения в ИТ-компаниях, с акцентом на эмпирические результаты последних лет.

Основная часть. Оценка эффективности внутрифирменного обучения в ИТ-компаниях представляет собой комплексный процесс, направленный на количественное и качественное измерение влияния образовательных мероприятий на развитие компетенций сотрудников, улучшение производительности и достижение стратегических целей организации. В современной практике оценки особое внимание уделяется моделям, объединяющим классические подходы и инструменты цифровой аналитики.

Модель Д. Киркпатрика. Является одной из наиболее признанных предложенная в 1959 году и до сих пор сохраняющая актуальность. Модель включает четыре уровня оценки: реакция участников, усвоение знаний, изменение поведения, бизнес-результаты [2, с. 94]. Применение данной модели позволяет получить многослойное представление об эффекте обучения, но часто ограничивается первыми двумя уровнями из-за трудоёмкости сбора поведенческих и бизнес-данных.

Модель ROI Джека Филлипса. Развивая модель Киркпатрика, Дж. Филлипс дополнил её пятым уровнем — расчётом возврата инвестиций в обучение. Методология ROI предлагает количественную оценку эффективности через соотношение затрат и полученных выгод [1, с. 46]. В условиях ИТ-компаний это позволяет оценить, насколько обучение способствует росту выручки, снижению издержек или уменьшению текучести кадров.

HR-аналитика и основанная на данных (data-driven подход). Современные цифровые технологии позволяют существенно углубить оценочные процедуры. HR-аналитика интегрирует количественные методы анализа с данными о вовлеченности, продуктивности и карьерной траектории сотрудников [4, с. 542]. Использование предиктивной аналитики и машинного обучения даёт возможность не только фиксировать изменения после обучения, но и прогнозировать, какие типы программ дадут максимальную отдачу в будущем.

Предлагаемые уже сегодня инструменты автоматизации оценки:

• SAP SuccessFactors — платформа с интеграцией модулей обучения и аналитики, позволяющая проводить сквозную оценку результатов;
• Cornerstone OnDemand — инструмент, ориентированный на разработку индивидуальных траекторий и оценку компетенций;
• TalentLMS и Moodle — решения с открытым и условно-бесплатным доступом, позволяющие развернуть модульные системы обучения с элементами аналитики;
• Google^* Forms + Power BI/Looker Studio — комбинация инструментов для гибкой настройки опросов и визуализации результатов оценки, популярная в малых и средних ИТ-компаниях [6, с. 25].

Применение этих инструментов позволяет не только автоматизировать сбор данных, но и оперативно интегрировать результаты в систему принятия решений. Выбор конкретного набора решений зависит от масштабов компании, уровня зрелости HR-функции и доступных ресурсов.

Для анализа практического применения систем оценки эффективности внутрифирменного обучения в ИТ-сфере были рассмотрены отчёты трёх значимых компаний: Яндекс, EPAM Systems и Cisco Systems. Выбор обусловлен их репрезентативностью: данные организации отличаются высоким уровнем цифровой зрелости, масштабными программами корпоративного обучения и прозрачной политикой в области публикации HR-данных и L&D-метрик (от англ. L&D  - Learning and Development). В частности, были изучены следующие аспекты:

• Модели оценки эффективности обучения: какие подходы применяются для оценки результатов обучения.
• Инструменты автоматизации оценки: использование LMS (от англ. LMS - Learning Management System), BI-платформ (от англ. BI - Business Intelligence) и других технологий для сбора и анализа данных.
• Статистические показатели: данные о вовлеченности сотрудников, уровне завершения курсов, карьерном росте и других метриках, отражающих эффективность обучения.

Ниже представлена сравнительная таблица ключевых метрик эффективности корпоративного обучения в указанных компаниях.

Таким образом, анализ показателей, почерпнутых в открытой отчётности представленных компаний за 2021-2024 годы, из таблицы 1 для Яндекса,

Таблица 1.

Ключевые метрики эффективности корпоративного обучения

EPAM Systems и Cisco Systems демонстрирует, что применение структурированных моделей оценки эффективности обучения, поддержанных современными инструментами автоматизации, способствует повышению вовлеченности сотрудников, улучшению показателей завершения курсов и положительно влияет на карьерный рост внутри компаний.

Из данных представленных в таблице 2, основанных на открытых до-кладах HR-отделов компаний и инфографики, представленной на корпоратив-ных ресурсах, следует: Cisco, несмотря на наибольшие затраты на обучение (~72 000 ₽ на человека в год), демонстрирует максимальный уровень удовле-творённости (92%) и самую высокую вовлечённость (80%). Это свидетельствует об эффективной интеграции LXP (от англ. LXP  - Learning Experience Platforms) и персонализированного подхода к обучению.

Яндекс с затратами средней величины (~55 000 ₽) показывает близкие результаты: 85% завершения курсов и 90% удовлетворённости — это признак

оптимального баланса между стоимостью и качеством L&D-программ.

Таблица 2.

Зависимость годовых затрат на корпоративное обучение для одного сотрудника компании и показателей его эффективности

EPAM, при наименьших затратах (~48 000 ₽), отстаёт по вовлечённости и завершению курсов, но в пределах нормы. Это может говорить о хорошей операционной эффективности, но возможной нехватке персонализации и адаптации LMS к специфике команд.

Рисунок 1. Результативность: карьерный рост, производительность, текучесть

Проанализировав данные годовой отчётности рассматриваемых выше компаний, представленных на рисунке 1, приходим к выводам:

Cisco лидирует по всем метрикам: +14% внутренней мобильности, –18% текучести. Эти показатели вкупе с высокой вовлечённостью (см. выше) демонстрируют высокую отдачу от вложений в L&D-инфраструктуру, особенно с точки зрения удержания кадров.

Яндекс уверенно занимает второе место: +8% к производительности и –15% текучести, что говорит о стабильной HR-стратегии при умеренных вложениях.

EPAM уступает по всем направлениям, при этом не имеет значительной экономии на обучении, — это может свидетельствовать о недостаточном качестве механизмов оценки и адаптации контента.

Заключение. Модели оценки эффективности внутрифирменного обучения в ИТ-компаниях сегодня становятся неотъемлемой частью систем управления знаниями и человеческим капиталом. Использование систематических подходов — таких как модель Киркпатрика, ROI и современные HR-аналитические инструменты — позволяет превратить обучение из статичной функции в активно управляемый и измеряемый процесс.

Анализ данных о внедрении образовательных систем в Яндекс, EPAM Systems и Cisco Systems подтвердил, что инвестиции в цифровую инфраструктуру, при правильной организации процессов и оценке, дают воспроизводимый эффект на ключевые HR-метрики. При этом стоит отметить, что не существует универсального подхода: результативность зависит от уровня цифровой зрелости компании, масштаба задач и выбранной архитектуры оценки.

К практическими выводами данного исследования для ИТ-компаний  можно отнести необходимость:

• Интегрировать оценку эффективности в L&D-стратегию с привязкой к KPI (от англ. KPI  - Key Performance Indicators) и HR-метрикам;
• Использовать BI- и LMS-инструменты для автоматизации сбора и анализа данных;
• Постепенно переходить от классических LMS к LXP, ориентированным на пользовательский опыт.

Уже в недалёком будущем в условиях дальнейшей цифровизации и персонализации корпоративного обучения особое значение приобретает развитие машинного обучения, технологий искусственного интеллекта и внедрение LXP позволят адаптировать обучение под бизнес-цели. Таким образом, системы оценки становятся не просто инструментом анализа, а важным рычагом стратегического управления человеческим капиталом в ИТ-сфере.

^*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.)