Внедрение искусственного интеллекта в рабочие процессы позволяет отказаться от изолированных тренингов. Теперь сотрудники могут получать нужные знания в момент выполнения реальных задач.
3 мин
Корпоративное обучение переживает фундаментальную трансформацию. Долгое время развитие навыков сотрудников происходило в отрыве от их основных задач: людей отправляли на тренинги, курсы или заставляли смотреть лекции на специализированных платформах. Сегодня, по данным исследователей из консалтинговой компании BCG, искусственный интеллект переносит процесс приобретения знаний непосредственно в рабочий процесс.
Это не просто изменение формата подачи материала. Речь идет о смене самой парадигмы того, как, когда и зачем люди учатся на рабочем месте.
Руководители направлений обучения и развития (L&D) годами пытались решить одну и ту же проблему. С одной стороны, топ-менеджмент требует постоянного повышения квалификации кадров для решения новых стратегических задач. С другой стороны, бизнес не готов надолго отрывать сотрудников от работы, а сами сотрудники не любят абстрактное обучение, которое кажется оторванным от их ежедневной рутины.
Исторически эти ограничения было трудно преодолеть. Перенос обучения «в поля» требовал огромных затрат на индивидуальных наставников. Теперь эту роль берут на себя алгоритмы. Если у сотрудника возникает вопрос — как провести исследование, освоить новый инструмент или дать эффективную обратную связь — он обращается к нейросети прямо в своем рабочем пространстве. Это создает экзистенциальный вызов для традиционных отделов обучения.
Ценность искусственного интеллекта в корпоративном обучении заключается не в том, что он быстрее генерирует тесты или пишет сценарии для видеоуроков. Главное достижение — это возможность сделать прикладное обучение основой развития навыков.
Представьте менеджера по продукту, которому нужно создать рабочий прототип. Вместо того чтобы искать теоретический курс по прототипированию на внутреннем портале и тратить часы на просмотр видео, он получает персонализированные подсказки и микро-уроки прямо в той среде, где работает над задачей. Система не только предоставляет информацию в нужный момент, но и позволяет кураторам отслеживать прогресс освоения навыка на реальных бизнес-задачах.
Чтобы использовать этот сдвиг во благо компании, директорам по обучению (CLO) необходимо пересмотреть свою роль. Аналитики BCG выделяют пять ключевых шагов для успешной адаптации:
Во-первых, руководители L&D должны стать полноправными соавторами технологической трансформации бизнеса, а не просто обслуживать запросы IT-отдела. Развитие компетенций — это обязательное условие для окупаемости инвестиций в технологии.
Во-вторых, необходимо перепроектировать сам способ доставки знаний. Обновление учебных программ больше не работает. Нужно выстраивать системы, которые встречают сотрудника в потоке его работы.
В-третьих, меняются требования к самой команде L&D. Создание контента становится стандартизированной функцией. На первый план выходят понимание принципов работы алгоритмов (AI fluency), архитектура решений и глубокое понимание бизнес-процессов.
В-четвертых, фокус должен сместиться на измеримые бизнес-результаты. Каждая инициатива должна быть привязана к конкретной потребности компании, а прогресс необходимо жестко измерять.
Наконец, руководителю важно сохранять баланс: быть энтузиастом внедрения новых технологий, но при этом задавать неудобные вопросы. Обеспечена ли безопасность данных? Готова ли команда к изменениям или чувствует угрозу?
Прикладной искусственный интеллект не означает конец корпоративного обучения. Напротив, для тех лидеров, которые готовы отказаться от устаревших подходов, это начало нового этапа. Обучение станет менее заметным как отдельный процесс, но гораздо более влиятельным как инструмент достижения бизнес-целей. Время покажет, насколько быстро крупные корпорации смогут перестроить свои неповоротливые системы под этот новый, гибкий стандарт.
Искусственный интеллект позволяет интегрировать обучение прямо в рабочие процессы, делая традиционные изолированные курсы менее актуальными и повышая практическую ценность получаемых знаний.
Внедрение нейросетей — это не угроза для отделов обучения, а долгожданный инструмент, который наконец-то позволяет реализовать давнюю мечту индустрии: обучать людей прямо на рабочем месте без потери продуктивности.
