Как выбрать сотрудников для первого обучения ИИ в компании

Как выбрать первую группу сотрудников для обучения ИИ

Когда компания только начинает внедрять искусственный интеллект, часто хочется обучить сразу всех сотрудников. Это выглядит логично: если ИИ полезен, пусть им пользуется вся команда.

На практике эффективнее начать с небольшой пилотной группы. Она позволяет проверить программу обучения, увидеть реальные рабочие сценарии, собрать первые результаты и только после этого масштабировать обучение на остальные подразделения.

Главный вопрос на старте — кого включить в первую группу сотрудников для обучения ИИ.

Не начинайте с тех, кто просто больше всех интересуется нейросетями

Интерес к технологиям полезен, но сам по себе он не делает сотрудника подходящим участником пилота.

Первая группа нужна не для демонстрации возможностей ChatGPT или других нейросетей. Её задача — проверить, где ИИ может изменить реальные рабочие процессы компании.

Поэтому важнее смотреть на то, какие задачи выполняет сотрудник и насколько эти задачи подходят для работы с ИИ.

Хорошими кандидатами становятся сотрудники, которые регулярно:

работают с большим объёмом информации;
готовят документы и отчёты;
анализируют данные;
ведут переписку с клиентами;
готовят коммерческие предложения;
проводят исследования;
обрабатывают заявки и обращения;
готовятся к встречам и переговорам;
сравнивают варианты и принимают решения;
выполняют повторяющиеся интеллектуальные операции.

Именно в таких задачах эффект от обучения нейросетям обычно заметен быстрее всего.

Выбирайте задачи, которые повторяются регулярно

Для пилотной группы лучше подходят сотрудники, у которых есть повторяющиеся рабочие сценарии.

Например, менеджер по продажам каждую неделю:

изучает нового клиента;
готовит коммерческое предложение;
пишет письма после встреч;
фиксирует результаты переговоров.

HR регулярно:

готовит вакансии;
работает с резюме;
составляет вопросы для интервью;
обрабатывает обратную связь сотрудников.

Руководитель:

читает отчёты;
готовится к планёркам;
анализирует документы;
сравнивает варианты решений.

Если задача возникает раз в несколько месяцев, измерить эффект обучения будет сложно. Если сотрудник выполняет её несколько раз в неделю, уже через месяц можно увидеть разницу.

В первую группу полезно включать сотрудников из разных функций

Необязательно брать целиком один отдел.

Для первого корпоративного обучения ИИ часто полезнее собрать смешанную группу.

Например:

руководитель;
менеджер по продажам;
маркетолог;
HR;
специалист по документообороту;
аналитик;
сотрудник клиентского сервиса.

Это позволяет увидеть, как нейросети работают в разных процессах компании.

В одном подразделении основной эффект может появиться за счёт сокращения времени на документы, в другом — за счёт анализа информации, в третьем — за счёт подготовки к переговорам.

После пилота уже понятно, где обучение ИИ стоит масштабировать в первую очередь.

Не набирайте группу только из самых сильных сотрудников

Есть соблазн отправить на обучение лучших: они быстрее разберутся, покажут хороший результат и смогут помочь остальным.

Часть сильных сотрудников действительно стоит включить. Но если пилот будет состоять только из них, компания получит слишком оптимистичную картину.

Лучше, чтобы в первой группе были сотрудники с разным уровнем цифровых навыков:

те, кто уже использует нейросети;
те, кто пробовал несколько раз;
те, кто почти не работал с ИИ.

Так можно понять, насколько программа обучения понятна обычной команде, а не только технологически активным людям.

Важна готовность сотрудника менять привычный способ работы

ИИ редко даёт эффект, если человек прошёл обучение и затем продолжил работать точно так же, как раньше.

Поэтому один из критериев отбора — готовность экспериментировать.

Сотруднику придётся:

попробовать новый способ выполнения привычной задачи;
сравнить его со старым;
несколько раз скорректировать запрос;
зафиксировать удачный сценарий;
рассказать, что получилось, а что нет.

Для пилота лучше выбирать людей, которые готовы не просто послушать обучение, а несколько недель использовать ИИ в реальной работе.

Руководитель подразделения тоже должен участвовать

Если обучить сотрудников, но оставить руководителей в стороне, внедрение часто останавливается.

Сотрудник может освоить ИИ, но продолжит получать задачи в старом формате. Руководитель не понимает, что можно изменить, какие результаты считать хорошими и где разрешено использовать нейросети.

Поэтому в первую группу желательно включить хотя бы одного руководителя.

Его задача — не стать самым технически продвинутым пользователем, а понять:

какие задачи можно передавать ИИ;
как контролировать качество;
какие процессы имеет смысл менять;
какие сценарии можно распространить на всю команду.

Внедрение ИИ — это не только обучение сотрудников. Это изменение способа организации работы.

Не стоит начинать с самых рискованных процессов

Для первого пилота лучше выбирать задачи, где ошибка ИИ не создаст серьёзных последствий.

Например, удобно начинать с:

подготовки черновиков;
анализа открытой информации;
структурирования документов;
подготовки к встречам;
обработки обезличенных данных;
сравнительного анализа;
внутренних рабочих сводок.

Сложнее начинать с процессов, связанных с:

юридически значимыми решениями;
финансовыми обязательствами;
медицинскими рекомендациями;
чувствительными персональными данными;
кадровыми решениями;
критическими производственными процессами.

Сначала компании полезнее освоить технологию на понятных и контролируемых сценариях.

Оптимальный размер первой группы

Для пилотного обучения обычно не нужна большая команда.

Группа из 8–15 человек уже позволяет увидеть разные сценарии использования ИИ и при этом сохранить возможность работать с задачами каждого участника.

Если сотрудников слишком много, обучение быстро становится общей лекцией. Участники слушают одинаковый материал, но не успевают разобрать свои реальные процессы.

При работе с небольшой группой можно взять несколько задач каждого сотрудника, протестировать их и создать первые рабочие инструкции.

Для крупной компании пилот может быть больше, но принцип остаётся тем же: первая группа должна быть достаточно небольшой, чтобы результаты каждого участника можно было оценить.

Какие критерии использовать при отборе

Можно оценить кандидатов по пяти параметрам.

Частота задачи

Сотрудник выполняет подходящие для ИИ задачи несколько раз в неделю.

Потенциальная экономия времени

На подготовку документов, поиск информации, анализ или другие интеллектуальные операции уходит заметная часть рабочего дня.

Повторяемость процесса

Есть понятная последовательность действий, которую можно попробовать изменить с помощью ИИ.

Готовность экспериментировать

Сотрудник согласен тестировать новые сценарии, а не просто присутствовать на обучении.

Возможность измерить результат

Можно сравнить время, качество или количество действий до и после обучения.

Если по большинству этих критериев ответ положительный, сотрудник хорошо подходит для первой группы.

Пример состава пилотной группы

Допустим, в компании работает 100 человек.

Для первого обучения можно выбрать:

2 руководителей подразделений — работа с отчётами, совещаниями и документами.

3 менеджеров по продажам — анализ клиентов, КП, подготовка к переговорам.

2 сотрудников маркетинга — исследования, аналитика, контент.

2 HR-специалистов — документы, вакансии, анализ информации.

2 сотрудников бэк-офиса — таблицы, документы, внутренние процессы.

Получается группа из 11 человек.

Перед началом обучения каждый выбирает 2–3 реальные задачи.

Например:

СотрудникРабочая задачаЧто измеряем

Менеджер

Подготовка КП

Время и количество доработок

Руководитель

Сводка отчётов

Время подготовки

Подготовка вакансии

Время и качество

Маркетолог

Анализ конкурентов

Время и полнота данных

Бэк-офис

Работа с документами

Количество ручных операций

Через несколько недель компания уже может сравнить результаты.

Что спросить у сотрудников до обучения

Полезно не назначать участников только решением руководителя, а провести короткий опрос.

Например:

Какие три задачи занимают у вас больше всего времени?

Какие действия приходится повторять каждую неделю?

Где вы много работаете с текстами, документами, таблицами или информацией?

Какие задачи вы регулярно откладываете из-за их трудоёмкости?

Где чаще всего приходится переделывать результат?

Какие задачи вы уже пробовали решать с помощью ИИ?

Ответы часто показывают сценарии, которые руководитель со стороны не замечает.

Что должно получиться после обучения первой группы

Результатом пилота должны стать не только обученные сотрудники.

Компания должна получить:

список рабочих сценариев использования ИИ;
примеры задач, где появился измеримый эффект;
сценарии, которые не сработали;
правила использования нейросетей;
готовые инструкции для повторяющихся задач;
понимание, какие подразделения обучать следующими.

Например, после пилота может выясниться, что в продажах ИИ сокращает время подготовки коммерческих предложений вдвое, а в другом подразделении сотрудники почти не находят подходящих сценариев.

Это нормальный результат.

Цель пилота — не доказать, что ИИ нужен всем. Цель — определить, где именно технология приносит компании практическую пользу.

Как выбрать сотрудников для второй волны

После первой группы решение становится значительно проще.

Стоит посмотреть:

какие сценарии показали лучший результат;
в каких подразделениях они повторяются;
сколько сотрудников выполняют похожую работу;
насколько легко передать готовый сценарий другим людям.

Если, например, три менеджера научились быстрее готовить персонализированные предложения и результат стабильно повторяется, следующим этапом можно обучать весь отдел продаж.

Так внедрение идёт не от идеи «давайте всех научим нейросетям», а от подтверждённых рабочих сценариев.

Первая группа — это пилот внедрения ИИ, а не просто учебная группа

Отбор сотрудников для первого обучения определяет качество всего дальнейшего внедрения.

Лучше начинать с небольшой группы людей, у которых есть регулярные информационные задачи, возможность измерить результат и готовность менять привычные процессы.

Тогда уже через несколько недель компания получает не только сотрудников, знакомых с ChatGPT или другими нейросетями, а первые доказанные сценарии применения ИИ в бизнесе.

И именно на этой базе можно принимать решение, кого обучать дальше, какие процессы стандартизировать и где переходить от отдельных экспериментов к системному внедрению искусственного интеллекта.

Практика «Цифровых трансформаций с ИИ»

В корпоративных программах «Цифровых трансформаций с ИИ» мы начинаем с диагностики задач компании и команды.

На диагностике определяем, каких сотрудников лучше включить в первую группу, какие рабочие процессы выбрать для обучения и где ИИ может дать самый быстрый эффект.

После этого программа обучения строится вокруг реальных задач сотрудников: документов, продаж, аналитики, отчётов, HR-процессов, маркетинга и управленческой работы.

Если вы планируете обучение сотрудников ИИ и хотите понять, с какой группы и каких задач лучше начать, приходите к нам на диагностику. Мы разберём процессы компании и определим оптимальный первый этап внедрения ИИ.

Связанные материалы

Обсудить задачи команды

26.08.2026