Компании внедряют ИИ в обучение, но ключевые решения оставляют человеку

Нейросети незаметно стали частью повседневной жизни: с их помощью ищут информацию, пишут тексты, создают изображения и видео, решают рабочие задачи. Всё чаще к ИИ обращаются и в обучении, чтобы быстрее разобраться в новой теме, найти ответ на вопрос или подготовиться к экзамену.

Мы провели исследование среди представителей ведущих российских компаний и выяснили, сколько компаний действительно внедрили ИИ, какие задачи ему уже доверяют, где технология приносит ощутимый эффект, а в каких сценариях бизнес по‑прежнему делает ставку на человека. Однозначного ответа здесь нет.

Какие задачи компании уже доверяют ИИ

Массовые процессы — главная точка роста для ИИ

Принцип внедрения прост: чем больше людей и процессов затрагивает задача, тем заметнее эффект от ее автоматизации. Поэтому ИИ прежде всего берут на себя:

• обучение линейного персонала (так ответили 87,5% участников исследования) через базы знаний, чат‑ботов и ИИ‑ассистентов;
• аналитику обучения (её уже применяют около трех четвертей компаний, а почти 90% считают одним из самых перспективных направлений) — поиск пробелов в знаниях.

Значительно реже нейросети применяются для развития руководителей (42%). Такие программы требуют глубокого понимания контекста, эмоционального интеллекта и способности выстраивать сложную обратную связь, а с этим современные ИИ пока справляются ограниченно.

Почему компании пока не готовы доверить ИИ развитие людей

75% пользователей ИИ признают: сгенерированный контент требует серьезной доработки экспертами. Еще 62,5% отмечают, что искусственный интеллект плохо учитывает внутренние стандарты и особенности компании. Почти половина столкнулась с тем, что качество материалов оказалось ниже ожиданий.

За этими цифрами стоит вполне объяснимая причина. ИИ обучен на общих данных и общих закономерностях, а корпоративное обучение это всегда контекст: специфика продукта, внутренний язык компании, регуляторные требования, культура и даже то, как в конкретной организации принято давать обратную связь. Модель может сгенерировать грамотный текст, но не может знать, почему в этой компании определенный подход к обучению новичков работает, а другой — нет. Причина кроется в разрыве между универсальными возможностями ИИ и спецификой конкретного бизнеса: именно поэтому результаты внедрения не всегда оправдывают первоначальные ожидания.

Именно поэтому роль методистов не уменьшается, а трансформируется. ИИ берет на себя задачи, где важны скорость и масштабируемость, а за человеком остается то, что требует экспертизы, понимания контекста и способности принимать качественные решения. Специалисты все меньше занимаются механической работой и все больше выступают редакторами, архитекторами образовательных программ и экспертами по качеству.

Это хорошо видно и по ответам участников исследования. После внедрения ИИ сотрудники стали реже заниматься созданием учебного контента и подготовкой отчетности — об этом рассказала каждая вторая компания. Почти каждая третья использует ИИ для разработки программ обучения и проверки знаний.

То есть автоматизируются прежде всего повторяющиеся задачи — те, где важны скорость и объем информации а не индивидуальный подход. И в этом, пожалуй, ключевой вывод исследования: ИИ в корпоративном обучении сегодня работает не как замена экспертизы, а как ее усилитель. Он снижает рутинную нагрузку, но не отменяет ответственность методистов за то, каким будет итоговый образовательный продукт. А значит, ценность профессии не падает, а смещается — от производства контента к контролю за его качеством и смыслом.

Что ИИ способен заменить уже сегодня

По мнению большинства участников исследования, ИИ способен полностью автоматизировать:

• генерацию текстов, презентаций и учебных материалов (этим пользуются 75% компаний);
• первичный онбординг сотрудников (больше половины компаний уже используют ИИ для этого);
• проверку знаний (около трёх четвертей компаний уже применяют ИИ для этого)
• персонализацию образовательных траекторий (62,5%).

У этого списка есть общая логика. Во всех случаях речь идет о стандартизированных процессах, где важно быстро обработать большой объем информации, а решения принимаются по понятным, заранее заданным правилам. Онбординг нового сотрудника, тест на знание регламентов, базовая презентация по продукту — это задачи, где вариативность невелика, а критерий успеха легко формализовать.

В числе задач, которые компании готовы доверить ИИ, оказалась и персонализация образовательных траекторий. Еще несколько лет назад такое решение казалось невозможным без участия человека. Однако в корпоративном обучении персонализация — это прежде всего анализ большого объема данных о сотрудниках и подбор наиболее подходящего сценария обучения, с чем современные алгоритмы справляются достаточно эффективно. Там, где раньше методисту пришлось бы вручную сопоставлять десятки профилей, ИИ делает это мгновенно и без потери качества.

А что останется за человеком

Когда участникам задали обратный вопрос — какие процессы ИИ заменить не сможет, ответы оказались не менее показательными.

Компании считают, что за человеком должны остаться:

• отработка навыков (симуляторы диалогов) — наиболее популярный сценарий: его отметили около 67% респондентов;
• первичный онбординг — такой вариант поддерживает около половины респондентов;
• персонализация — ее отметила примерно треть участников исследования;
• генерация контента — столько же респондентов считают это перспективным направлением;
• проверка знаний — лишь 17% считают этот сценарий подходящим для ИИ.

Разница с предыдущим списком очевидна: здесь речь не о стандартизированных задачах, а о процессах, где результат зависит от живого контакта, доверия и умения тонко считывать ситуацию — того, что сложно свести к алгоритму.

Что означают эти результаты для бизнеса

Главный вывод исследования нельзя свести к формуле «ИИ работает» или «ИИ не работает». Компании уже увидели ощутимый эффект там, где речь идет об автоматизации типовых процессов, ускорении подготовки материалов и поддержке сотрудников.

Но там, где требуется экспертная оценка, развитие лидерства, обучение руководителей и работа с корпоративным контекстом, роль человека остается ключевой.

Поэтому сегодня выиграют не те компании, которые стремятся заменить специалистов искусственным интеллектом, а те, кто научится правильно распределять роли между человеком и технологией.

ИИ способен взять на себя рутину. Но ответственность за развитие людей, качество обучения и управленческие решения по‑прежнему остается за экспертами.

Результаты исследования показывают, что искусственный интеллект уже занял свое место в корпоративном обучении. Однако это место оказалось совсем не таким, каким его представляли несколько лет назад. Вместо полной замены преподавателей и методистов ИИ становится новым рабочим инструментом, который освобождает время для задач, где человеческий опыт, понимание контекста и способность развивать людей по‑прежнему незаменимы.