0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-02-21
1
<p>Британский эксперт в сфере корпоративного обучения<strong>Дональд Тейлор</strong>и соосновательница Nodes, компании по внедрению искусственного интеллекта в обучение, <strong>Эгле Винаускайте</strong>исследовали барьеры, которые мешают эффективно использовать ИИ в развитии сотрудников. Свои выводы они изложили в <a>докладе</a>"Искусственный интеллект в сфере L&D: Намерения и реальность".</p>
1
<p>Британский эксперт в сфере корпоративного обучения<strong>Дональд Тейлор</strong>и соосновательница Nodes, компании по внедрению искусственного интеллекта в обучение, <strong>Эгле Винаускайте</strong>исследовали барьеры, которые мешают эффективно использовать ИИ в развитии сотрудников. Свои выводы они изложили в <a>докладе</a>"Искусственный интеллект в сфере L&D: Намерения и реальность".</p>
2
<p>Помимо списка проблем, авторы также описали характеристики L&D-отделов, которые уже сейчас могут выйти на высокий уровень использования ИИ и сделать его помощником в решении наиболее сложных задач - например, в управлении развитием навыков на уровне организации, а также в планировании траектории обучения сотрудников и их карьерных треков.</p>
2
<p>Помимо списка проблем, авторы также описали характеристики L&D-отделов, которые уже сейчас могут выйти на высокий уровень использования ИИ и сделать его помощником в решении наиболее сложных задач - например, в управлении развитием навыков на уровне организации, а также в планировании траектории обучения сотрудников и их карьерных треков.</p>
3
<p>Исследователи опросили 420 специалистов по обучению и развитию из более чем 50 стран, чтобы выяснить, что ограничивает их в использовании ИИ, в частности генеративных нейросетей. Вот топ-10 названных респондентами барьеров:</p>
3
<p>Исследователи опросили 420 специалистов по обучению и развитию из более чем 50 стран, чтобы выяснить, что ограничивает их в использовании ИИ, в частности генеративных нейросетей. Вот топ-10 названных респондентами барьеров:</p>
4
<p>1. Проблема конфиденциальности и безопасности данных.</p>
4
<p>1. Проблема конфиденциальности и безопасности данных.</p>
5
<p>2. Отсутствие доверия к результатам работы ИИ.</p>
5
<p>2. Отсутствие доверия к результатам работы ИИ.</p>
6
<p>3. Отсутствие навыков работы с ИИ.</p>
6
<p>3. Отсутствие навыков работы с ИИ.</p>
7
<p>4. Проблемы интеграции ИИ-инструментов с существующими системами.</p>
7
<p>4. Проблемы интеграции ИИ-инструментов с существующими системами.</p>
8
<p>5. Нормативные или комплаенс-барьеры.</p>
8
<p>5. Нормативные или комплаенс-барьеры.</p>
9
<p>6. Сопротивление в организации.</p>
9
<p>6. Сопротивление в организации.</p>
10
<p>7. Непонимание, с чего начать.</p>
10
<p>7. Непонимание, с чего начать.</p>
11
<p>8. Проблема с быстрым поиском кейсов.</p>
11
<p>8. Проблема с быстрым поиском кейсов.</p>
12
<p>9. Опасения по поводу стоимости.</p>
12
<p>9. Опасения по поводу стоимости.</p>
13
<p>10. Сложности с окупаемостью ИИ-решений и с формированием бизнес-кейсов.</p>
13
<p>10. Сложности с окупаемостью ИИ-решений и с формированием бизнес-кейсов.</p>
14
<p>Больше всего респондентов назвали главным барьером проблему конфиденциальности и безопасности данных. По словам авторов, из-за того, что над информационной безопасностью своих решений активно работают и поставщики ИИ-инструментов, и разработчики технологий для обучения, есть шанс, что в будущем недоверие L&D-специалистов к технологиям снизится.</p>
14
<p>Больше всего респондентов назвали главным барьером проблему конфиденциальности и безопасности данных. По словам авторов, из-за того, что над информационной безопасностью своих решений активно работают и поставщики ИИ-инструментов, и разработчики технологий для обучения, есть шанс, что в будущем недоверие L&D-специалистов к технологиям снизится.</p>
15
<p>Для лучшего понимания и решения остальных проблем исследователи предложили "Модель ИИ-незрелости корпоративного обучения" - The Immaturity Model. Эта модель предполагает, что ИИ-технологии могут внедряться в корпоративное обучение в организации<strong>на трёх разных уровнях</strong>, от простого к сложному:</p>
15
<p>Для лучшего понимания и решения остальных проблем исследователи предложили "Модель ИИ-незрелости корпоративного обучения" - The Immaturity Model. Эта модель предполагает, что ИИ-технологии могут внедряться в корпоративное обучение в организации<strong>на трёх разных уровнях</strong>, от простого к сложному:</p>
16
<ul><li><strong>Первый уровень: внутренняя эффективность.</strong>На этом уровне инструменты генеративного ИИ (ГИИ) применяются для выполнения базовых административных задач - например, конспектирования совещаний - и для создания контента. Это все решения, которые ускоряют или удешевляют текущую работу отдела обучения.</li>
16
<ul><li><strong>Первый уровень: внутренняя эффективность.</strong>На этом уровне инструменты генеративного ИИ (ГИИ) применяются для выполнения базовых административных задач - например, конспектирования совещаний - и для создания контента. Это все решения, которые ускоряют или удешевляют текущую работу отдела обучения.</li>
17
<li><strong>Второй уровень: точечные решения.</strong>Тут появляются технологии для персонализации обучения, анализа данных, поддержки навыков сотрудников - но как серия кейсов внутри компании, а не как общая политика.</li>
17
<li><strong>Второй уровень: точечные решения.</strong>Тут появляются технологии для персонализации обучения, анализа данных, поддержки навыков сотрудников - но как серия кейсов внутри компании, а не как общая политика.</li>
18
<li><strong>Третий уровень: бизнес-интеграция.</strong>На этом уровне ИИ-технологии применяются для управления важнейшими кадровыми процессами, и L&D-специалисты, разрабатывая и внедряя новые решения, действуют вместе с остальными отделами для достижения бизнес-целей.</li>
18
<li><strong>Третий уровень: бизнес-интеграция.</strong>На этом уровне ИИ-технологии применяются для управления важнейшими кадровыми процессами, и L&D-специалисты, разрабатывая и внедряя новые решения, действуют вместе с остальными отделами для достижения бизнес-целей.</li>
19
</ul><p>Пока большинство отделов обучения в организациях, по данным исследования, применяют ИИ (прежде всего генеративные модели) на базовом уровне. Но отдельные кейсы, описанные в докладе, показывают, что возможны и другие варианты - когда ИИ становится партнёром L&D-специалиста в достижении бизнес-задач и помогает выполнять сложные функции.</p>
19
</ul><p>Пока большинство отделов обучения в организациях, по данным исследования, применяют ИИ (прежде всего генеративные модели) на базовом уровне. Но отдельные кейсы, описанные в докладе, показывают, что возможны и другие варианты - когда ИИ становится партнёром L&D-специалиста в достижении бизнес-задач и помогает выполнять сложные функции.</p>
20
<p>Например, в Ericsson с помощью ИИ обновили таксономию навыков и позиций в компании и сделали для сотрудников доступными списки ключевых для их должностей компетенций. В дизайн-компании Superside ускорили процесс распределения задач между проектными менеджерами, а также научились подбирать им более подходящее обучение. Для этого живые интервью с менеджерами перед назначением на проект заменили асинхронными - ИИ анализирует их и определяет, подойдёт ли сотрудник для проекта, а если нет - что ему стоит дополнительно изучить.</p>
20
<p>Например, в Ericsson с помощью ИИ обновили таксономию навыков и позиций в компании и сделали для сотрудников доступными списки ключевых для их должностей компетенций. В дизайн-компании Superside ускорили процесс распределения задач между проектными менеджерами, а также научились подбирать им более подходящее обучение. Для этого живые интервью с менеджерами перед назначением на проект заменили асинхронными - ИИ анализирует их и определяет, подойдёт ли сотрудник для проекта, а если нет - что ему стоит дополнительно изучить.</p>
21
<p>Напрашивается вывод, что для ИИ-трансформации на третьем уровне организации нужно пройти первые два. Однако Дональд Тейлор и Эгле Винаускайте так не считают - и именно поэтому они не назвали свою разработку моделью ИИ-зрелости корпоративного обучения. Они уверены, что ИИ - слишком широко применимая технология, а не одна область деятельности, и разные кейсы использования ГИИ и аналитических инструментов могут развиваться параллельно, не приводя к выходу на следующий уровень.</p>
21
<p>Напрашивается вывод, что для ИИ-трансформации на третьем уровне организации нужно пройти первые два. Однако Дональд Тейлор и Эгле Винаускайте так не считают - и именно поэтому они не назвали свою разработку моделью ИИ-зрелости корпоративного обучения. Они уверены, что ИИ - слишком широко применимая технология, а не одна область деятельности, и разные кейсы использования ГИИ и аналитических инструментов могут развиваться параллельно, не приводя к выходу на следующий уровень.</p>
22
<p>Достижение бизнес-интеграции, уверены авторы, требует открытости и от L&D-отдела, и от остальной организации. Вот какие характеристики, согласно докладу, позволят отделу обучения наиболее успешно использовать ИИ:</p>
22
<p>Достижение бизнес-интеграции, уверены авторы, требует открытости и от L&D-отдела, и от остальной организации. Вот какие характеристики, согласно докладу, позволят отделу обучения наиболее успешно использовать ИИ:</p>
23
<ul><li>лидеры L&D готовы поставить под сомнение принятые нормы как внутри отдела, так и в бизнесе в целом;</li>
23
<ul><li>лидеры L&D готовы поставить под сомнение принятые нормы как внутри отдела, так и в бизнесе в целом;</li>
24
<li>лидеры готовы принимать решения на основе неполной информации;</li>
24
<li>лидеры готовы принимать решения на основе неполной информации;</li>
25
<li>L&D-отдел уже действует в связке с бизнесом на уровне повседневного функционирования;</li>
25
<li>L&D-отдел уже действует в связке с бизнесом на уровне повседневного функционирования;</li>
26
<li>корпоративное обучение сфокусировано на результатах для бизнеса;</li>
26
<li>корпоративное обучение сфокусировано на результатах для бизнеса;</li>
27
<li>создание учебного контента воспринимается как средство, а не как цель отдела.</li>
27
<li>создание учебного контента воспринимается как средство, а не как цель отдела.</li>
28
</ul><p>Не в каждой организации в принципе достижима полная бизнес-интеграция отдела обучения на основе ИИ, отмечают авторы, но для L&D важно хотя бы разрабатывать точечные решения. Если сосредоточиться исключительно на внутреннем использовании ИИ, предупреждает Дональд Тейлор, при следующем распределении бюджетов у руководства может возникнуть вопрос: если создание учебного контента стало быстрее и дешевле, зачем вообще финансировать отдел обучения? Чтобы не попасть в такую ситуацию, эксперты предлагают посмотреть на развитие ИИ как на уникальную возможность для L&D-специалистов - шанс усилить своё влияние на бизнес и достижение целей компании.</p>
28
</ul><p>Не в каждой организации в принципе достижима полная бизнес-интеграция отдела обучения на основе ИИ, отмечают авторы, но для L&D важно хотя бы разрабатывать точечные решения. Если сосредоточиться исключительно на внутреннем использовании ИИ, предупреждает Дональд Тейлор, при следующем распределении бюджетов у руководства может возникнуть вопрос: если создание учебного контента стало быстрее и дешевле, зачем вообще финансировать отдел обучения? Чтобы не попасть в такую ситуацию, эксперты предлагают посмотреть на развитие ИИ как на уникальную возможность для L&D-специалистов - шанс усилить своё влияние на бизнес и достижение целей компании.</p>
29
<p>Ранее мы писали о том, как нейросети могут<a>упростить</a>работу L&D.</p>
29
<p>Ранее мы писали о том, как нейросети могут<a>упростить</a>работу L&D.</p>
30
<p>Больше интересного про образование ― в нашем<a>телеграм-канале</a>. Подписывайтесь!</p>
30
<p>Больше интересного про образование ― в нашем<a>телеграм-канале</a>. Подписывайтесь!</p>