ИИ-трансформация: как HR-команде стать драйвером изменений, а не их заложником. Вебинар Яндекс Практикума

2026-05-26 18:00 HR-процессы Обучение и развитие сотрудников Актуальное Саморазвитие

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.

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:

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:

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»:

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:

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:

Обучение по отделам

Один из самых сильных подходов — работа с конкретной функцией:

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:

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:

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:

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:

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:

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}