Если видео выше не работает, то запись вебинара также можно посмотреть на RUTUBE по ссылке https://clck.ru/3TqSqK
Презентация вебинара доступна по ссылке https://clck.ru/3TpznY
Подкаст вебинара доступен по ссылке https://clck.ru/3TqSyf
Тезисы на основе вебинара
Сегодня про AI-трансформацию говорят буквально везде. Компании запускают пилоты, покупают инструменты, тестируют нейросети и пытаются встроить искусственный интеллект в ежедневную работу сотрудников.
Но на практике очень быстро выясняется: главная сложность — вовсе не технологии. Главная сложность — люди. Именно поэтому всё чаще задачи AI-трансформации оказываются на стороне HR и L&D-команд. Им приходится отвечать не только за обучение сотрудников, но и за изменение культуры, привычек, подходов к работе и отношения к инновациям.
На вебинаре Александр Новиков, руководитель студии ИИ-трансформации LetAI, подробно рассказал, почему внедрение ИИ нельзя свести к «раздаче ChatGPT», какие ошибки совершают компании и какие форматы реально помогают командам начать использовать AI в работе.
Разбираем ключевые идеи.
Но на практике очень быстро выясняется: главная сложность — вовсе не технологии. Главная сложность — люди. Именно поэтому всё чаще задачи AI-трансформации оказываются на стороне HR и L&D-команд. Им приходится отвечать не только за обучение сотрудников, но и за изменение культуры, привычек, подходов к работе и отношения к инновациям.
На вебинаре Александр Новиков, руководитель студии ИИ-трансформации LetAI, подробно рассказал, почему внедрение ИИ нельзя свести к «раздаче ChatGPT», какие ошибки совершают компании и какие форматы реально помогают командам начать использовать AI в работе.
Разбираем ключевые идеи.
Почему AI-трансформация часто становится задачей HR
На первый взгляд кажется, что внедрение искусственного интеллекта — это зона ответственности IT или технических команд. Но на практике AI-трансформация почти всегда касается:
А это уже зона HR. По словам спикера, большинство компаний сталкиваются с одинаковыми проблемами:
Очень часто HR получает задачу «провести AI-трансформацию», но без чёткого понимания:
При этом сама трансформация оказывается гораздо глубже, чем кажется изначально.
- поведения сотрудников;
- рабочих привычек;
- культуры взаимодействия;
- готовности экспериментировать;
- отношения к изменениям.
А это уже зона HR. По словам спикера, большинство компаний сталкиваются с одинаковыми проблемами:
- сотрудники не меняют привычки после обучения;
- команды не понимают, зачем использовать AI;
- руководители ждут мгновенного эффекта;
- нет ясной точки Б;
- инструменты внедряются без изменения процессов.
Очень часто HR получает задачу «провести AI-трансформацию», но без чёткого понимания:
- что именно должно измениться;
- как измерять результат;
- какие форматы обучения использовать;
- как вовлекать сотрудников.
При этом сама трансформация оказывается гораздо глубже, чем кажется изначально.
Почему AI — это не просто новый инструмент
Одна из главных мыслей вебинара: внедрение AI нельзя воспринимать как обычное внедрение нового сервиса.
Раздать сотрудникам доступ к ChatGPT — недостаточно. Спикер сравнивает AI-трансформацию с переходом от роли исполнителя к роли руководителя. Чтобы эффективно использовать искусственный интеллект, сотруднику приходится:
По сути, речь идёт о глубоком изменении мышления. Именно поэтому AI-трансформация не может произойти за один квартал. Это долгий процесс, который занимает месяцы, а иногда и годы.
Раздать сотрудникам доступ к ChatGPT — недостаточно. Спикер сравнивает AI-трансформацию с переходом от роли исполнителя к роли руководителя. Чтобы эффективно использовать искусственный интеллект, сотруднику приходится:
- иначе смотреть на свою работу;
- видеть процессы целиком;
- анализировать повторяющиеся задачи;
- понимать, где есть узкие места;
- формулировать запросы;
- оценивать качество результата.
По сути, речь идёт о глубоком изменении мышления. Именно поэтому AI-трансформация не может произойти за один квартал. Это долгий процесс, который занимает месяцы, а иногда и годы.
Почему без руководителей AI-трансформация буксует
Ещё один важный вывод: скорость внедрения AI напрямую зависит от поведения руководителей. Если топ-менеджмент формально поддерживает AI, но сам не использует инструменты, сотрудники быстро считывают это отношение. В таких компаниях часто появляется эффект «потёмкинских деревень»:
Совсем иначе ситуация выглядит там, где руководители сами:
Спикер приводит пример CEO, который самостоятельно автоматизировал внутренние процессы компании и показал результат всей организации. Такой кейс резко повышает доверие сотрудников к новым инструментам. Поэтому одна из ключевых задач HR — создавать внутри компании сильные ролевые модели.
- команды делают вид, что внедряют AI;
- создаются формальные инициативы;
- сотрудники ждут, пока интерес руководства переключится на новую тему.
Совсем иначе ситуация выглядит там, где руководители сами:
- используют AI;
- делятся кейсами;
- экспериментируют;
- показывают примеры;
- публично рассказывают об автоматизациях.
Спикер приводит пример CEO, который самостоятельно автоматизировал внутренние процессы компании и показал результат всей организации. Такой кейс резко повышает доверие сотрудников к новым инструментам. Поэтому одна из ключевых задач HR — создавать внутри компании сильные ролевые модели.
Почему базового обучения недостаточно
Большинство компаний начинают AI-трансформацию с массового обучения сотрудников. Это правильный шаг — но его недостаточно.
Базовый AI-курс помогает:
Но после такого обучения сотрудники не начинают автоматически менять свою работу.
По словам спикера, AI literacy-программы дают эффект, но не создают мгновенного adoption. Даже исследования Google показывают: после базового обучения использование AI растёт, но не превращает сотрудников в активных AI-амбассадоров. Именно поэтому массовое обучение должно быть только первым этапом.
Базовый AI-курс помогает:
- выровнять знания;
- сформировать единый язык;
- объяснить возможности инструментов;
- снизить страх перед AI.
Но после такого обучения сотрудники не начинают автоматически менять свою работу.
По словам спикера, AI literacy-программы дают эффект, но не создают мгновенного adoption. Даже исследования Google показывают: после базового обучения использование AI растёт, но не превращает сотрудников в активных AI-амбассадоров. Именно поэтому массовое обучение должно быть только первым этапом.
Какие форматы обучения работают лучше всего
После базовой подготовки начинается самое важное — углубление под конкретные команды и процессы.
Наиболее эффективные форматы:
Наиболее эффективные форматы:
Обучение по отделам
Один из самых сильных подходов — работа с конкретной функцией:
Вместо абстрактных примеров сотрудники начинают разбирать собственные процессы:
Такое обучение быстрее превращается в реальные изменения.
- маркетингом;
- продажами;
- закупками;
- HR;
- разработкой;
- операционными командами.
Вместо абстрактных примеров сотрудники начинают разбирать собственные процессы:
- где теряется время;
- какие задачи повторяются;
- что можно автоматизировать;
- какие AI-инструменты подходят именно их отделу.
Такое обучение быстрее превращается в реальные изменения.
Почему AI-амбассадоры становятся ключевым драйвером изменений
Отдельное внимание спикер уделяет программам AI-амбассадоров. По его словам, именно этот формат чаще всего даёт наиболее устойчивый эффект.
Суть проста:
Важно, что таких сотрудников лучше не назначать сверху. Гораздо эффективнее приглашать мотивированных людей добровольно. AI-амбассадоры становятся:
Именно они чаще всего начинают самостоятельно придумывать автоматизации и новые процессы.
Суть проста:
- внутри отделов выбираются сотрудники, которым действительно интересен AI;
- они проходят углублённое обучение;
- получают дополнительные знания и инструменты;
- помогают коллегам внедрять AI в ежедневную работу.
Важно, что таких сотрудников лучше не назначать сверху. Гораздо эффективнее приглашать мотивированных людей добровольно. AI-амбассадоры становятся:
- внутренними экспертами;
- проводниками изменений;
- помощниками руководителей;
- драйверами новых идей.
Именно они чаще всего начинают самостоятельно придумывать автоматизации и новые процессы.
Как AI-амбассадоры меняют работу команд
На вебинаре приводился пример команды закупок. После углублённого обучения один из AI-амбассадоров создал автоматизацию, которая:
Такие инициативы постепенно становятся внутренними пилотами и меняют процессы уже на уровне подразделений. Именно поэтому AI-трансформация редко развивается сверху вниз. Чаще всего реальные изменения начинаются с отдельных сотрудников и команд.
- собирала коммерческие предложения;
- анализировала тендеры;
- сравнивала поставщиков;
- помогала быстрее принимать решения.
Такие инициативы постепенно становятся внутренними пилотами и меняют процессы уже на уровне подразделений. Именно поэтому AI-трансформация редко развивается сверху вниз. Чаще всего реальные изменения начинаются с отдельных сотрудников и команд.
Почему хакатоны и AI-спринты работают лучше лекций
Ещё один эффективный формат — внутренние AI-хакатоны и спринты. Во время таких мероприятий команды:
Главное преимущество такого подхода — практический опыт. Сотрудники не просто слушают теорию, а начинают проектировать решения для собственной работы. При этом важно, чтобы после хакатона у идеи появлялся владелец. Иначе большинство инициатив быстро забывается.
- разбирают реальные бизнес-задачи;
- создают первые прототипы;
- тестируют AI-инструменты;
- придумывают автоматизации;
- формируют backlog идей.
Главное преимущество такого подхода — практический опыт. Сотрудники не просто слушают теорию, а начинают проектировать решения для собственной работы. При этом важно, чтобы после хакатона у идеи появлялся владелец. Иначе большинство инициатив быстро забывается.
Зачем компаниям AI-центр компетенций
Во многих организациях постепенно появляются отдельные AI-команды или центры компетенций. Обычно они отвечают за:
При этом спикер подчёркивает важный риск: AI-центр не должен становиться «бутылочным горлышком». Если любая инициатива требует согласования только через одну команду, скорость трансформации резко падает. Гораздо эффективнее сочетать централизованную экспертизу и инициативу самих подразделений.
- обучение;
- базу знаний;
- гайды;
- список разрешённых инструментов;
- внутренние кейсы;
- инфраструктуру;
- поиск новых сценариев использования AI.
При этом спикер подчёркивает важный риск: AI-центр не должен становиться «бутылочным горлышком». Если любая инициатива требует согласования только через одну команду, скорость трансформации резко падает. Гораздо эффективнее сочетать централизованную экспертизу и инициативу самих подразделений.
Почему AI-трансформация — это прежде всего работа с культурой
Главный вывод вебинара звучит достаточно просто. AI-трансформация — это не про технологии. Это про:
Именно поэтому HR и L&D-команды становятся ключевыми участниками этих изменений. Без вовлечения людей даже самые мощные AI-инструменты остаются просто ещё одним сервисом в корпоративном стеке.
А настоящая трансформация начинается только тогда, когда сотрудники начинают:
И в этот момент искусственный интеллект действительно становится частью культуры компании.
- культуру;
- лидерство;
- привычки;
- готовность экспериментировать;
- обучение;
- внутренние ролевые модели;
- изменение мышления сотрудников.
Именно поэтому HR и L&D-команды становятся ключевыми участниками этих изменений. Без вовлечения людей даже самые мощные AI-инструменты остаются просто ещё одним сервисом в корпоративном стеке.
А настоящая трансформация начинается только тогда, когда сотрудники начинают:
- самостоятельно искать новые способы работы;
- экспериментировать;
- делиться кейсами;
- помогать друг другу;
- воспринимать AI как часть ежедневной деятельности.
И в этот момент искусственный интеллект действительно становится частью культуры компании.
Спикер
- Александр Новиков, руководитель студии ИИ-трансформации LetAI, член жюри премии «Сделано с ИИ» от Яндекс Практикума, практикующий ИИ-консультант, преподаватель в НИУ ВШЭ.
Тезисы написаны автоматически с использованием ИИ
Реклама. ООО "ЯНДЕКС", ИНН 7736207543, erid: 2VtzqxAew7v
