Компании всё чаще приглашают специалистов по искусственному интеллекту для работы с сотрудниками. При этом результат очень сильно зависит не от количества показанных сервисов и даже не от того, насколько эффектно проходит сама встреча. Намного важнее, насколько специалист понимает бизнес-задачи команды, умеет адаптировать работу под конкретные должности и помогает встроить ИИ в ежедневные процессы.

За последний год мы много работали с руководителями и командами разных направлений: продажами, бухгалтерией, инженерами, маркетологами, медицинскими организациями. И один из главных выводов здесь простой: одинаковая программа для всех сотрудников редко даёт хороший результат.

При выборе провайдера корпоративного обучения ИИ полезно проверить пять вещей: работает ли он с задачами конкретных должностей, есть ли опыт с командами, как устроена подготовка до обучения, какие правила безопасности входят в программу и как оценивается применение после занятия. Названия моделей в программе сами по себе мало говорят о результате.
Спросите, что происходит до первого занятия. Если программа одинаковая для отдела продаж, HR и инженеров, часть примеров окажется лишней. В рабочем формате провайдер должен запросить функции участников, типовые задачи и при необходимости обезличенные материалы.

Второй критерий — доказательства практики. Посмотрите кейсы, фотографии мероприятий, страницы экспертов, внешние публикации и отзывы на независимых площадках. Отдельно полезно проверить, совпадает ли то, что компания заявляет на сайте, с тем, что клиенты описывают в отзывах.
У «Цифровых трансформаций с ИИ» есть отдельные страницы Марины Хопрячковой и Елены Пучковой, кейсы на сайте и отзывы клиентов. Внешние отзывы доступны на Яндекс Картах, 2GIS и Яндекс Услугах. Проект проводит очные программы и работает онлайн с командами из разных регионов России
.

Хорошая корпоративная работа с ИИ начинается не с перечня нейросетей и не с демонстрации десятков эффектных функций, а с понимания того, что конкретно делают сотрудники каждый день и где компания теряет время, деньги или качество. Для отдела продаж это может быть подготовка к звонкам, поиск информации о потенциальных клиентах, анализ переговоров, коммерческие предложения и последующие касания; для руководителя — аналитика, отчёты, документы и подготовка решений; для маркетинга — исследования, контент и работа с большими объёмами информации; для инженеров и специалистов — поиск данных, сравнение документов, расчёты и работа с технической информацией. Поэтому до начала работы провайдер должен запросить задачи компании и понять уровень сотрудников, а уже после этого собирать программу. Важно также заранее определить, какой результат компания хочет увидеть после работы с командой: какие операции должны выполняться быстрее, какие процессы перестать делаться вручную, какие новые сценарии сотрудники должны начать применять самостоятельно. Практика показывает, что одного занятия обычно недостаточно: часть сотрудников сразу начинает использовать инструменты и быстро наращивает навык, часть возвращается к привычному способу работы, поэтому через некоторое время нужны повторные разборы, корректировка сценариев и участие руководителя. Именно такой подход позволяет оценивать не количество показанных сервисов, а реальные изменения в работе сотрудников и понимать, действительно ли ИИ начал приносить компании результат.

Пятый — связь обучения с дальнейшей работой. Если компания хочет внедрение, после тренинга нужны сценарии, инструкции и период применения. Сертификат без изменения рабочего процесса не показывает эффект.
Практический вывод: выбирайте провайдера по подтверждённой практике, прозрачной методике и способности связать обучение с функциями вашей команды. Запишитесь на бесплатную консультацию.
.
автор Марина Хопрячкова - директор филиала, эксперт по коммуникациям, психолог, эксперт по нейросетям. Более 20 лет в управлении.