По мере того как внедрение искусственного интеллекта набирает обороты в корпоративном секторе, организации усваивают важный урок: поверхностного обучения, привязанного к отдельным сценариям использования, недостаточно. Чтобы добиться успеха, организации должны рассматривать грамотность в области ИИ как стратегически важный навык для всего предприятия, пишет в корпоративном блоге Джина Смит, директор IDC по исследованиям в области ИТ-навыков для цифрового бизнеса.

Это означает, что обучение работе с ИИ должно стать частью корпоративной культуры, структуры управления, процесса адаптации новых сотрудников и требований к эффективности работы. Это также означает отказ от подхода, ориентированного на пилотные проекты, и создание систематических программ с постоянной поддержкой со стороны руководства, учебных программ с учетом должностных обязанностей и реальной дисциплины управления изменениями.

Исследование IDC выявило существующий разрыв в этой области.

Согласно опросу IDC «2026 Global IT Skills Survey», только треть мировых ИТ-руководителей и бизнес-лидеров утверждают, что полностью готовы внедрить ИИ в повседневную работу. Около 93% ИТ-руководителей считают владение ИИ самым важным корпоративным навыком, однако многие организации еще не приступили к обучению сотрудников работе с ИИ.

Тем временем компании продолжают реализовывать свои планы по внедрению ИИ. В результате многие сотрудники вынуждены импровизировать, используя те инструменты, на которые делают ставку их компании. Добрые намерения не заменят реальных организационных знаний о том, что может и чего не может ИИ, а также о том, как его лучше всего использовать.

Как показало недавнее исследование IDC «Foundation AI Literacy», посвященное базовым компетенциям, необходимым каждому сотруднику для ответственного и эффективного использования ИИ, обучением работе с ИИ должны быть охвачены все, а не только технические специалисты. Масштабирование здесь означает переход от обучения на пилотных проектах и по конкретным сценариям использования к многоуровневой программе, охватывающей весь коллектив. Начните с основ для всех сотрудников: что такое ИИ и чем он не является, правила ответственного использования и основные риски, в том числе предвзятость, галлюцинации, нарушение конфиденциальности и утечка данных. Затем расскажите о преимуществах, возможностях для расширения функционала и повышения производительности. Большинство сотрудников не имеют систематической академической подготовки в области ИИ, поэтому важно, чтобы обучение было доступным и учитывало должностные обязанности.

Вот шесть практик, которые отличают успешные инициативы в области ИИ в международных организациях.

Источник: IDC

1. Заручитесь поддержкой руководства

Успешные программы начинаются с видимой и постоянной поддержки со стороны высшего руководства. Когда генеральный или операционный директор ясно дает понять, что ответственное использование ИИ является приоритетом для бизнеса, внедрение ИИ ускоряется. Рассматривайте грамотность в вопросах ИИ как стратегический навык сотрудников, напрямую связанный с целями организации, системами управления рисками и приоритетами в области корпоративного управления. Он должен быть частью системы управления ИИ и соблюдения нормативных требований, а не существовать отдельно от них.

2. Адаптируйте программу под конкретные роли

После того как будет заложена основа, добавьте модули, ориентированные на конкретные роли. Бизнес-руководителям необходимы навыки принятия стратегических решений, контроля и оценки рисков. Техническим командам нужны навыки внедрения, проверки и мониторинга. Добавьте к этому обучение на основе сценариев: реалистичные отраслевые кейсы и примеры эффективного использования, взятые из вашей среды, по возможности в смоделированных условиях. Чем ближе обучение к реальной работе, тем лучше оно усваивается.

3. Внедрите принципы управления

Принципы ответственного использования ИИ, справедливости, прозрачности, подотчетности и конфиденциальности не должны быть отдельным модулем. Включите их в программу обучения. Обучение должно быть направлено на закрепление внутренних политик использования ИИ, стандартов классификации данных, процедур эскалации и контроля, а также требований к документации. Используйте реальные примеры из вашей отрасли. Конкретные примеры реальных последствий — как положительных, так и отрицательных — вот что помогает внедрить систему управления.

4. Закрепляйте и измеряйте результаты

Одноразовое обучение не дает результата, поскольку возможности, риски и политики, связанные с ИИ, постоянно меняются. Включите в программу периодические новшества, проверку знаний, обратную связь и постоянные обновления, а также внедрите закрепление материала непосредственно в повседневные рабочие процессы, чтобы повысить уровень усвоения. Оценивайте не только процент прохождения обучения. Отслеживайте изменения в поведении и их влияние. Внедрение одобренных ИИ-инструментов, сокращение нарушений правил, улучшение качества документации, а также повышение производительности и качества могут и должны быть связаны с ответственным подходом к использованию ИИ. Эти показатели дают уверенность в том, что программа действительно работает, а также доказательства, необходимые для сохранения инвестиций в нее.

5. Используйте разные способы обучения

Разные форматы закрепляют разные модели поведения, и зрелые программы не ограничиваются одним форматом. Они сочетают в себе самостоятельное электронное обучение, очные семинары, микрообучение, практические занятия и подсказки в приложениях. Встречаться с людьми там, где они работают, в процессе их деятельности, гораздо эффективнее, чем проводить разовые мероприятия.

6. Руководите и поддерживайте

Все это не сработает без видимой и постоянной поддержки со стороны руководства. Относитесь к грамотности в области ИИ как к базовой, обязательной компетенции для всех сотрудников, как к обучению по вопросам кибербезопасности или конфиденциальности данных. Четкая коммуникация помогает: делайте акцент на том, что ИИ — это инструмент, а не цель, подчеркивайте приверженность организации ответственному использованию ИИ и то, как грамотность в этой области помогает выполнять миссию, управлять ресурсами и рисками. Грамотное управление изменениями снижает неопределенность. Кроме того, это препятствует использованию теневого ИИ, когда люди прибегают к неутвержденным инструментам, потому что никто не показал им одобренный путь.

Вывод прост. Организации, которые рассматривают грамотность в области ИИ как стратегический потенциал, смогут сократить разрыв между инвестициями в ИИ и результатами его применения. Те же, кто пренебрегает этой дисциплиной, столкнутся с растущим разрывом между амбициями и готовностью к переменам.