Почему обучение сотрудников работе с ИИ часто не работает, и как это исправить
Виктор Холостяков
Содержание
Типичный сценарий неудачного обучения
«Компания проводит обучение, сотрудники получают сертификаты, но спустя месяц никто не использует полученные знания»
- Выделение бюджета
- Общий курс по ChatGPT
- Базовые промпты
- Формальные сертификаты
- Отсутствие применения
Основные проблемы
1. Отсутствие привязки к реальным задачам
«Когда обучение проводится в отрыве от конкретных бизнес-процессов компании, сотрудники не понимают, как применить знания в работе»
2. Нет системы мотивации
Ключевой вопрос остается без ответа: «Зачем сотруднику использовать ИИ?»
3. Страх ошибок
Сотрудники опасаются:
- Некорректных результатов
- Ответственности за ошибки
- Проблем с данными
4. Отсутствие регламентов
Нет четких правил использования ИИ
Как сделать обучение эффективным
Ключевые шаги:
- Аудит процессов
- Анализ возможностей оптимизации
- Определение приоритетных направлений
- Система мотивации
«Премии за успешные кейсы, учет использования ИИ в KPI, конкурсы на лучшие решения»
- Отчетность по применению
- Конкретные функции
- Измеримые результаты
- Регламенты использования
- База знаний
Практический пример
«После изменения системы отчетности и введения KPI по использованию новых инструментов, дизайнер начала активно экспериментировать с ИИ и признала значительное ускорение работы»
Комментарии