Будущее ассессмент-центра и компетентностного подхода

Я уже предрекал смерть компетентностного подхода (на своем вебинаре Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели), на выступлении журнала Штата и т.п..
Если свести критику к одной фразе, то она выглядит так: машина прогнозирует лучше эксперта / человека.
Собственно, в этом суть технологий Больших Данных
В этом смысле очень интересную статью приводит Евгения Лурье Ложись, БОМБА, или Статистика Лучше Экспертов. Смысл статьи в следующим (цитирую Евгения):

"Любой самы простецкий математический способ объединения отдельных оценок в итоговую (даже банальное среднее) переигрывает консилиум крутых экспертов"

Супер! Это вполне красиво укладывается в ту метафору, которую я задал на тех же выступлениях: я привел пример из книги Большие данные, где рассказывалось о том, что компания Амазон (наш Озон) отказалась от услуг экспертов литературных рецентзентов, которые писали рекомендации для совместных покупок (мы с этим встречаемся, когда после выбора той или иной книги в интернет магазине нам предлагают купить что либо еще). Прогнозы экспертов людей оказались хуже прогнозов машины: математический анализ оказался лучше с т.з. прогноза того, какие книги будут покупать читатели вместе со своим выбором. Машина приносила больше денег Амазону, чем эксперт.
И это нас ждет в компетентностном подходе и ассессмент центре.
А я хотел немного дальше пойти и сказать, что еще нас ждет в ближайшее время (что именно случится с ассессмент центром):

• Роль поведенческих индикаторов возрастет и станет цениться по смысловой нагрузке значительно выше самой компетенции, поскольку поведенческий индикатор и есть базовый поведенческий фактор / потенциальный предиктор, т.е. его значительно проще использовать в анализе
• Сами индикаторы станут бинарными - есть проявление поведения / нет проявление. Это связано с тем, что бинарная переменная в какой то мере поможет избежать искажений оценки экспертом / человеком. В силу математики даже многоуровневые индикаторы дают больше искажения.
• Компетенции будут выдумываться не экспертами, а создаваться на основе математических моделей / анализа - факторного, кластерного. И здесь нас ждут самое вкусные вкусности и сюрпризы для тех, кто любит погружаться в содержательные вещи, а не просто, как я простой цифровой монстр: предсказывает, а что за этим стоит - не важно.
• Изменится само наполнение понятия "поведенческий" индикатор. Вполне допускаю, что измерения будут происходить машинкой (анализ текста). Хотя это дело будущего, поскольку
• Для применения машинного анализа консалтинговые компании должны стать накопителями информации по ассессмент центрам и собирать данные по участникам ассессмент - центров: от социально - демографических характеристик, до будущего специалистов. И это позволит повысить "Святой грааль HR" - прогностичную валидность.
• Роль эксперта человека сведется к минимуму при интерпретации результатов, эксперт останется, видимо, только как фиксатор поведения оцениваемого. При этом процедуру будут выстраиваться таким образом, чтобы избежать вольностей интерпретации экспертом, ведущих к искажениям
• При таком подходе ассессмент-центр встроится в реальные бизнес процессы компании, и бизнес и HR будут интересоваться не только (и даже скорее не столько) индивидуальными показателями специалистов, а каков % проявления той или иной компетенции, поскольку на основе этого HR и/или бизнес сможет прогнозировать рост продаж или текучесть персонала.
• И самое главное: HR-ы наконец перестанут вести дурацкие разговоры о том, на каком языке надо с бизнесом разговаривать. 

Это очень широкоми мазками, думаю, со временем, получив от вас пинков, напишу более развернутую статью.