Участники опроса рассказали, насколько активно компании внедряют ИИ, какие процессы уже автоматизируют с его помощью, какие ограничения видят при использовании технологии и какую роль отводят человеку в новой модели обучения.
Наше исследование показало, что 61,9% компаний вообще пока не используют ИИ в корпоративном обучении. Только 14,3% уже внедрили его в рабочие процессы, а еще 23,8% ограничиваются пилотными проектами.
При этом среди тех, кто уже работает с ИИ, почти никто не говорит о полной замене человека. Наоборот, компании рассматривают его как инструмент, который помогает быстрее выполнять рутинную работу, но он не способен взять на себя развитие сотрудников и управленческих компетенций.
Почему одни задачи ИИ доверяют чаще других
Результаты исследования показывают, что компании в первую очередь используют ИИ там, где процесс можно стандартизировать, а результат — проверить по понятным критериям. Речь идет прежде всего о задачах, связанных с обработкой информации и созданием контента: генерации текстов и изображений, разработке учебных материалов и других форматах, где можно заранее задать требования к результату и оценить его качество. Именно поэтому самым распространенным направлением стало создание учебного контента: этот сценарий используют 72% компаний.
Если посмотреть на структуру ответов подробнее, видно, ИИ применяют для генерации учебных материалов — текстов, презентаций, видеоконтента и цифровых аватаров. Такой вариант указали 75% респондентов.
Похожая ситуация складывается с проверкой знаний: три четверти компаний применяют ИИ для автоматической оценки тестов, кейсов и открытых заданий. В данном случае технология также работает с задачами, где заранее определены критерии оценки и можно проверить качество результата.
Еще одно направление, которое компании активно передают ИИ — первичная адаптация новых сотрудников. Более участников исследования используют технологию в процессе онбординга, помогая новичкам быстрее получать базовую информацию о компании и рабочих процессах.
Несмотря на различия между этими сценариями, их объединяет общий принцип. Во всех случаях существуют заранее определенные требования к результату: структура учебного курса, критерии оценки знаний или перечень информации, которую необходимо передать новому сотруднику. Это позволяет формализовать процесс и объективно оценить качество работы системы.
Именно поэтому здесь ИИ показывает хорошие результаты. Он быстро обрабатывает большие объемы информации, сокращает количество рутинной работы и ускоряет подготовку материалов.
Иная ситуация складывается при развитии управленческих и поведенческих компетенций. Такие программы невозможно построить исключительно на заранее заданных алгоритмах. Они требуют учета корпоративного контекста, уровня подготовки сотрудников, особенностей команды и задач бизнеса. По этой причине компании пока не готовы полностью передавать подобные процессы искусственному интеллекту.
По каким критериям бизнес оценивает эффективность ИИ
Компании пока оценивают эффективность ИИ преимущественно через операционные показатели, а не через влияние на бизнес-результаты. Прежде всего бизнес интересует, позволяет ли технология экономить время и ресурсы. Так, для 75% участников исследования главным критерием эффективности стало сокращение времени, которое сотрудники тратят на обучение без снижения его качества. Еще более половины компаний оценивают эффект через снижение затрат на разработку учебных программ.
Такой подход показывает, что на текущем этапе бизнес ожидает от ИИ прежде всего повышения эффективности внутренних процессов. Компании рассчитывают сократить объем ручной работы, ускорить подготовку материалов и оптимизировать затраты на разработку обучения.
При этом лишь немногие оценивают влияние ИИ через изменения бизнес-показателей или производительности сотрудников. Такая ситуация отражает более широкую проблему корпоративного обучения: даже без учета новых технологий компаниям часто сложно определить, как обучение влияет на реальные результаты бизнеса. Более того, четверть компаний вообще не использует количественные метрики и ориентируется скорее на мнение специалистов.
Новый этап внедрения ИИ в корпоративное обучение>
Сегодня ИИ чаще всего используют при обучении линейного персонала: об этом сообщили 87,5% участников исследования. В основном речь идет о чат-ботах, базах знаний и виртуальных ассистентах, которые помогают сотрудникам быстрее находить нужную информацию и получать ответы на типовые вопросы.
Однако этим применение ИИ не ограничивается.
Исследование показывает, что компании постепенно начинают видеть ценность технологии не только в поддержке сотрудников, но и в работе с данными. Пока инструменты аналитики используют две трети участников, однако уже сейчас почти 90% компаний называют это направление одним из приоритетов для дальнейшего развития корпоративного обучения.
Почему ИИ пока не становится наставником
Еще один аспект исследования связан с ограничениями использования ИИ в корпоративном обучении. Компании сталкиваются с тем, что универсальные решения не всегда соответствуют специфике конкретной организации и требуют дополнительной адаптации.
75% участников исследования отмечают, что материалы, созданные ИИ, требуют серьезной доработки. Половина респондентов говорят, что нейросети недостаточно хорошо учитывают внутренние процессы, корпоративные стандарты и особенности организации.
Причина заключается не столько в качестве современных моделей, сколько в специфике корпоративного обучения.
Большинство систем искусственного интеллекта обучены работать с универсальными знаниями. Корпоративное обучение, напротив, строится вокруг опыта конкретной компании: внутренних регламентов, накопленной практики, культуры взаимодействия и управленческих подходов. Именно этот контекст чаще всего отсутствует в данных, на которых обучены универсальные модели, поэтому ИИ не всегда может самостоятельно определить, какие знания действительно нужны сотрудникам и как лучше их передать.
Именно поэтому компании пока не рассматривают ИИ как полноценную замену наставника или преподавателя. Технология может взять на себя поиск, обработку и подготовку информации, но задачи, связанные с оценкой ситуации, адаптацией материалов под конкретную аудиторию и развитием навыков сотрудников, остаются за специалистами.
Это отражается и на рынке внешнего обучения. Внедрение ИИ не привело к заметному снижению спроса на тренеров, коучей и образовательных провайдеров. Технология помогает автоматизировать отдельные этапы подготовки и сопровождения обучения, но не заменяет работу с развитием навыков, изменением поведения и решением сложных практических задач.
Новая модель взаимодействия человека и технологии
Исследование показывает, что компании пока не рассматривают ИИ как замену специалистов в корпоративном обучении. Вместо этого формируется новая модель взаимодействия с технологией: ИИ берет на себя задачи, связанные с обработкой информации, подготовкой материалов и автоматизацией типовых процессов, а эксперт концентрируется на работе, где необходимы профессиональный опыт, понимание корпоративного контекста и взаимодействие с людьми.
Для бизнеса вопрос постепенно меняется: речь уже идет не о том, сможет ли искусственный интеллект заменить преподавателя или наставника, а о том, какие задачи технология способна выполнять эффективно, а где по-прежнему требуется участие человека. Такое распределение ролей позволяет компаниям сочетать скорость и возможности ИИ с экспертизой специалистов, которая остается необходимой для развития сотрудников.
