Уважаемые участники сообщества Digital Learning!

Сюда приезжают, чтобы увезти рабочий кейс.

Свои люди, с которыми говоришь на одном языке!

День, после которого голова полна идей!

Так пишут те, кто возвращается.

19 ноября, Москва. Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые».

Утром: Тренинг по нетворкингу и дискуссия «Люди обучения: новая роль, новая ценность, новые возможности».

Дальше четыре секции:
- Кейсы Askona, Росатома, Перекрёстка...
- Мастер-классы.
- Нетворкинг и мастермайнды.
- Четыре часа практикума: свой ИИ-агент.

Вечером залы объединяются и мы проводим торжественный финал Премии Digital Learning 2026!

⚡Скидка 35% — до 18 сентября ⚡
Счёт бронирует цену.

Подробности: https://dlmeeting.online

До встречи на ДВИЖЕ!

Павел Безяев и управляющий комитет сообщества Digital Learning

СЕГОДНЯ: Банковский HR Tech: лучшие во всём 🏆

18 сентября, 11:00. Онлайн.
Первая встреча серии «Банковский L&D» сообщества Digital Learning. Для L&D, HR Tech и корпоративных университетов банков.

Последние годы банки снова и снова оказываются среди лучших: в обучении, в автоматизации HR, во внедрении ИИ, на Премии Digital Learning. Хотим разобрать это вслух — с теми, кто это делает.

О чём разговор:

➡️ Почему лучшее обучение часто делают банки?
➡️ Как банки берут Премию Digital Learning раз за разом?
➡️ Почему у банков самая сильная автоматизация в HR?
➡️ Как и почему банки стали лидерами по внедрению ИИ?
➡️ Какие сейчас главные вызовы для банков?
➡️ Главные тренды HR Tech и EdTech для банков?

Наши эксперты:

Виталий Фуфаев — Управляющий директор в HR Tech, Газпромбанк

Райнур Хамидуллин — Руководитель HR автоматизации, СберСпасибо

И другие эксперты из Альфа-Банка, Сбера…

Модератор: Павел Безяев, лидер сообщества Digital Learning

Формат: 90 минут, живой разговор, вопросы из зала.

Для кого: L&D, HR Tech, корпоративные университеты банков и финтеха.

🎚️ Регистрация (бесплатно): https://digital-learning.timepad.ru/event/4153282/

—
⭐️ Покажи. Докажи. Победи. Твой шанс на успех! Подайте заявку на Премию DL 2026 — приём до 1 октября. Осталось 13 дней! ⏱

⚡ 19 ноября - Digital Learning ДВИЖ - регистрация открыта!

Павел Безяев и команда сообщества Digital Learning

Добрый день, друзья! В эфире Светлана Хамитова, ex-HRD, психолог и тренер по публичным выступлениям.

После ПиРа и бурных обсуждений ИИ в чате сообщества меня не отпускает один вопрос.

В традиционном менеджменте цикл управления процессом начинается с планирования. Система обучения в этом смысле достаточно традиционна: мы определяем, каких навыков не хватает, и составляем план обучения на будущий период.

Но что, если этой логики уже недостаточно?

15 сентября ATD снова подняла тему adaptability gap - способности человека адаптироваться к ситуациям, для которых готового навыка или инструкции пока нет.

Сама тема не новая: learning agility и adaptability обсуждаются давно. Но сейчас она звучит особенно остро на фоне скорости изменений и сокращения жизненного цикла многих навыков.

По данным World Economic Forum, к 2030 году изменятся или устареют около 39% текущего набора ключевых навыков работников. Поэтому все актуальнее становится вопрос: насколько человек способен действовать там, где нужного навыка еще нет?

В новой среде все большую ценность приобретают метанавыки, которые помогают человеку действовать в условиях неопределенности:

🟦разбираться с незнакомой задачей
🟦учиться в процессе работы
🟦отказываться от устаревшего способа действия
🟦проверять информацию, когда ей нельзя доверять автоматически
🟦принимать решения без готового сценария
🟦переносить свой опыт в новый контекст

При этом адаптивность сложно сформировать с помощью одного тренинга. Она развивается в рабочей среде: через новые задачи, смену контекста, необходимость осваивать новое, принимать решения в условиях неопределенности и в моменте менять привычный способ действий.

Адаптивность растет там, где ее поддерживает культура и стиль лидерства: можно честно говорить о неопределенности, есть доверие и понимание смысла своей работы. Именно поэтому важно при составлении плана обучения смотреть не только на программы, но формировать развивающую среду, в которой люди работают каждый день.

А что в вашей компании помогает сотрудникам развивать адаптивность?

Светлана Хамитова и команда сообщества Digital Learning

Друзья!

Программа Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» собрана!🟧

Новая концепция и новая площадка ждут вас!

Фокус на вас - участников сообщества Digital Learning!

Мы собрали всё что считаем наиболее ценным и важным для каждого из вас!

Стартуем c прокачки навыков нетворкинга и поиска новой роли людей обучения!

Далее - 4 секции на выбор:
➡️ Секция 1: Лучшие кейсы и практики обучения
➡️ Секция 2: Мастер-классы и экспертные сессии
➡️ Секция 3: Нетворкинг, мастермайнды и Акселератор Digital Learning
➡️ Секция 4: Практикум — собери своего ИИ-агента за 4 часа!

И кульминация — Финал Премии Digital Learning 2026 + фуршет

🟧 Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые»

19 ноября, Москва, Palmira Business Club

⚡ Скидка 35% только СЕГОДНЯ! Завтра повышаем цены.

🔘 dlmeeting.online

ИИ не заменит того, что пришёл в ДВИЖ.

Павел Безяев и управляющий комитет сообщества Digital Learning

Доброе утро, друзья!

🤩🤩🤩

#дайджест_мероприятий

Сегодня Международный день мира — день укрепления идеалов мира среди всех стран и народов. А мы начинаем неделю с дайджестом от сообщества Digital Learning — не пропустите самое главное!


🗓 24.09.26 11:00 — Онлайн
Вебинар «От кадрового резерва до регулярного менеджмента: как готовить руководителей, нужных бизнесу в 2027»

🗓 29.09.26 11:00 — Онлайн
Онлайн-встреча сообщества Digital Learning «Лучшие практики в обучении #17: кейсы победителей Премии Digital Learning 2025»

🗓 01.10.26 23:59 — Онлайн и офлайн
Премия Digital Learning 2026

🗓 19.11.26 09:00 — Офлайн
Digital Learning ДВИЖ«НезаменИИмые» («Digital Learning 2026: ИТОГИ ГОДА» и финала Премии Digital Learning 2026)


Как бесплатно попасть в этот дайджест? Просто публикуйте ваши анонсы в нашем чате и выполняйте инструкцию в закрепе.

Полезных открытий всем!

Ставьте лайки 👍 и 🔥, если дайджест вам полезен — нам важно это знать!

От обучения к реальным AI-проектам. Кейс СберУниверситета

Продолжаем серию публикаций «Полезный понедельник», в которой делимся кейсами победителей Премии Digital Learning 2025!

2️⃣ 🔤🔤🔤🔤🔤 🔙🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔜

⭐️Команда СберУниверситета

Главная идея

Руководителям важно стать квалифицированными заказчиками AI-решений: понимать возможности и ограничения технологий, уметь формулировать задачу для data-команд, оценивать эффект и доводить идею до пилота.

Предпосылки

Компания сталкивается с цифровым разрывом. Руководители:

➖ понимают, что AI нужен, но не всегда видят, где его применить;
➖ испытывают барьер в коммуникации с data-специалистами;
➖ не знают, как правильно поставить задачу;
➖ боятся, что более «цифровые» коллеги обгонят их в развитии;
➖ видят бизнес-проблемы, но не всегда могут перевести их в формат AI-проекта.

Цели проекта

➖ выровнять понимание базовых AI- и ML-технологий;
➖ научить руководителей формулировать задачи для AI-проектов;
➖ развить навык оценки идей по бизнес-критериям;
➖ связать обучение с реальными процессами и стратегическими целями;
➖ сформировать кросс-функциональные команды;
➖ довести учебные идеи до уровня пилотных проектов.

Как устроена программа

DIGITAL TEAMS — это смешанная программа с сильным проектным ядром.

В основе подхода:

1️⃣ Входная диагностика и отбор.
2️⃣ Электронные курсы по математике, Python и базовым понятиям машинного обучения.
3️⃣ Очные модули для сложных практических навыков.
4️⃣ Асинхронная теория, чтобы не тратить дорогое очное время на базовые объяснения.
5️⃣ Практика на Python, no-code-платформах и внутренних инструментах.
6️⃣ Групповая проектная работа над реальными задачами бизнес-блоков.
7️⃣ Вебинары в межмодульный период по конкретным продуктам и технологиям.
8️⃣ Предзащиты и финальная защита перед бизнес-комиссией.

Методической основой стала логика CRISP-DM — промышленного стандарта управления проектами по машинному обучению. Участники проходили путь от идеи до оценки, прототипирования и защиты проекта.

Что было важно

Команды формировались кросс-функционально. Для практики на Python сделали три трека:

➖ базовый — для тех, кто раньше не программировал;
➖ продвинутый — для участников с опытом;
➖ соревновательный — для сильных участников, которым нужен дополнительный вызов.

Фишки проекта

➖ обучение строилось вокруг реальных бизнес-задач, а не учебных кейсов;
➖ бизнес-заказчики участвовали в формировании пула идей и защите проектов;
➖ электронные курсы были короткими и концентрированными: видео по 5–7 минут, чек-листы, инфографика, квизы;
➖ интерактивные тренажёры позволяли собирать пайплайн обработки данных из готовых блоков;
➖ чек-листы оценки идей превращались в управленческий инструмент;
➖ AI-агент помогал сводить оценки комиссии и формировать рейтинг проектов.

Что получилось?

Результаты программы показывают, что смешанное обучение может давать не только образовательный, но и бизнес-эффект.

👍 92% NPS
💥 9,4 из 10 — удовлетворённость содержанием
🔼 почти двукратный рост результатов между входным и итоговым тестированием
⚡️ 8,7 из 10 — средняя оценка качества проектов на защите
💯 100% участников используют CRISP-DM
🔄 70% участников инициировали новые AI-проекты в бизнес-практику
✔️ 30 из 42 проектов получили одобрение на пилот
💎 конкурсный отбор — около 14 человек на место

Главный вывод

DIGITAL TEAMS показывает: корпоративное обучение может работать как внутренний стартап. Руководители видят в искусственном интеллекте инструмент решения конкретных бизнес-задач. Так обучение переходит от формата «послушали курс» к формату «запустили реальные проекты».

🖥 Читайте полный текст кейса

👀 Смотрите выступление

Если вы создаёте смешанные программы, развиваете AI- и data-driven-компетенции, связываете обучение с реальными проектами и бизнес-эффектом — возможно, именно ваш проект станет следующим кейсом на сцене Digital Learning.

🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤      🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤    
🔤   🔤🔤🔤🔤🔤🔤

🔽

Жмите тут

Ольга Искандирова (@unpacking_expert) и команда сообщества Digital Learning #Полезный_понедельник_Digital_Learning

🦄🦄🦄🦄🦄🦄🦄🦄🦄🦄

Друзья, до окончания подачи заявки на Премию Digital Learning остается 10 дней — и мы начинаем обратный отсчет!

Меня часто спрашивают: «Как выиграть Премию Digital Learning? Какой секрет?»

Секрет есть. И главный из них — подать работу на Премию Digital Learning!

Я вижу это каждый год.

Бесконечная подготовка "идеального проекта" и ожидание "идеального момента"...

Идеальный момент - сейчас!

Идеальный проект - ваш!

Осталось 10 дней!

Заполните заявку и участвуйте!
https://dlmeeting.online/award

Десять дней, чтоб о продукте всей Премии поведать.
Отложили на потом — и вот осталось девять.

🚀 Подать заявку ➡️ https://dlmeeting.online/award

Павел Безяев и управляющий комитет сообщества Digital Learning

Добрый день, коллеги 👋🏼

С вами Осипов Михаил.

В ходе тестирования возможностей GPT в образовательных целях я пришёл к мысли, что мне становится всё менее интересно, что именно находится «под капотом» нейросети.

Намного интереснее наблюдать за тем, какие оптики и уровни мышления использует специалист, который с нейросетью работает, чтобы формировать то, что находится «под капотом» нейросети.

Небольшой пример по тому, что я имею ввиду.

💭 Совсем недавно я публиковал на канале материал о том, как создал в GPT учебный тренажёр по работе с заказчиком.

Во время разработки я стал замечать, как постоянно переключаюсь между разными профессиональными оптиками.

Например, когда разрабатывал промт, смотрел на задачу как промт-инженер. Когда переходил к содержанию — как методист. Когда проектировал будущий путь обучающегося — как педагогический дизайнер. Когда начал проходить тренажёр сам — уже как студент.

Но самое интересное произошло именно во время обучения.

Я обнаружил, что мне периодически приходится с помощью рефлексии выходить из роли студента и переключаться в другую профессиональную оптику, чтобы оценить уже не собственный ответ, а эффективность самого тренажёра.

Например, как студент я выполняю задание по формулированию продуктовых гипотез. В какой-то момент понимаю, что мне не хватает ощущения прогресса. После этого переключаюсь в оптику методиста и начинаю думать, какой элемент сопровождения стоит добавить. Затем перехожу в оптику промт-инженера и меняю логику работы GPT.

В упрощённом виде одно из подобных переключений выглядело примерно так:
студент → методист → промт-инженер → снова студент.

Именно благодаря подобным переключениям по ходу собственного обучения я несколько раз изменил образовательную траекторию тренажёра, добавил шкалу прогресса, внедрил систему конспектирования, поменял примеры для объяснения, внедрил скаффолдинг и т.д.

Причём когнитивная нагрузка в отдельные моменты была весьма высокой. Ведь мне нужно было решать поставленную учебную задачу и одновременно отслеживать сам процесс обучения. Получается, что рефлексия шла сразу на нескольких уровнях: насколько хорошо я усваиваю материал, насколько корректно GPT меня обучает, подходят ли выбранные методы и соответствует ли содержание первоначальным учебным целям.

По своему устройству это скорее похоже не на классическую многозадачность с несколькими независимыми задачами, а на переключение между уровнями анализа одной и той же системы.

В данном процессе мне видится особенно интересный навык — метакогнитивная регуляция собственной работы.

Кстати, после этой мысли у меня возник ещё один вопрос про AI-агентов, который хотел бы вам задать в конце поста 👇🏼

Теоретически я мог бы создать отдельного агента-методиста, агента-педагогического дизайнера и агента-промт-инженера. Более того, можно было бы создать отдельного агента, который координировал бы их работу.

Но тогда возникла бы другая задача — спроектировать саму архитектуру взаимодействия между всеми этими агентами. Нужно было бы определить, в какой момент должен подключаться методист, когда требуется взгляд педагогического дизайнера, какие результаты одной роли должны передаваться другой, по каким критериям разрешать противоречия между их решениями, как проверять итоговую согласованность и т.д.

Но проблема ведь всё равно никуда не исчезает.

Поэтому хотелось бы в очередной раз подчеркнуть ценность профессионального опыта человека. Именно он позволяет связать несколько оптик в одну систему и понять, когда вывод одной профессиональной роли действительно должен повлиять на решение другой.

Коллеги, а как вы думаете, по мере развития AI-агентов способность человека переключаться между профессиональными оптиками будет становиться более важной или, наоборот, часть этой работы постепенно перейдёт к самим агентным системам ❓

Друзья, 29 сентября ждём вас на онлайн-встречу сообщества Digital Learning, где мы покажем лучшие ИИ-практики обучения от победителей Премии Digital Learning!

Экосистема для детей и симулятор для инженеров.

29 сентября мы разберём два крутых кейса с Премии Digital Learning 2025:

Кейс 1: Домашняя школа «ИнтернетУрок» — экосистема, в которой дети учатся у сильных учителей в любом часовом поясе. (2 место в номинации «Образовательные экосистемы»):
- Знать и уметь сегодня могут и машины. Понимать — пока человек. На этом стоит школа.
- Урок начинается с «зачем мне это»: логарифмы и QR-код, синусы и GPS.
- Алгебру 7 класса разбирают за 15 уроков вместо 170. ФГОС на месте, вода убрана.
- С ребёнком говорят так, как будто ему уже 40: без директив и сюсюканья.
- Расписание подстраивается под жизнь, а не наоборот.

Диана Ворошилова, ведущий менеджер образовательных проектов ИнтернетУрока

Кейс 2: Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на dbt от Инженерка.Тех — полигон для инженеров с опытом, которым скучны вебинары «с нуля». (4 место в номинации "Тренажёры и симуляторы" + высокие оценки от других участников и жюри):
- Опытный инженер не верит курсам. Ему нужна не харизма вебинара, а полигон.
- Цель: выйти с ощущением, что поработал в реальной компании под сильным лидом — без командировки и без слота преподавателя.
- Сначала действие, потом разбор. У middle+ запрос на применимость, не на закрепление слайдов.
- ИИ здесь не «магия». Он сравнивает код с эталоном и отвечает из документации — чтобы эксперт не сидел в проверках.

Фаря Рословец, Инженер, Product Owner песочницы Pumproom и со-основатель ИнженеркаТех. Автор ROSLOVETS о EdTech-продуктах и жизни инженера во Франции. Со-автор симулятора по разработке AI-агентов

Формат: Живая демонстрация продуктов («покажем под капотом»), 30-минутные мастер-классы и жаркий Q&A, где можно задать спикерам самые неудобные вопросы.

Модератор:  Павел Безяев, лидер сообщества Digital Learning. 

Как принять участие?
1. Зарегистрируйся (бесплатно) – несколько кликов, и ты уже с нами: https://digital-learning.timepad.ru/event/4190391
2. Сохрани дату в календаре и включи напоминание – встреча начнётся 29.09.2026 ровно в 11:00 мск.

🪩 Все спикеры этих встреч — победители Премии Digital Learning. Хотите в следующем году оказаться на их месте и рассказать свой кейс тысячам коллег? Подайте заявку на Премию DL 2026 — приём до 1 октября.

⚡️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются!

Павел Безяев и команда сообщества Digital Learning

🦄🦄🦄🦄🦄🦄🦄🦄🦄

Обратный отсчёт продолжается: у вас есть ещё 9 дней, чтобы заявить свой проект на Премию Digital Learning.

Девять дней — заполнить форму мы сегодня просим.
Промедлите ещё денёк — и их останется восемь.

🚀 Подать заявку ➡️ https://dlmeeting.online/award

Вайбкодинг vs Вайбметодологинг: почему с кодом ИИ справляется лучше, чем с обучением?

Нас действительно поражает то, как быстро ИИ научился писать код.
Объяснил что хочешь, нажал кнопку – и через пару минут (или подольше) у тебя готовое приложение.

Почему так не работает с курсами? Точнее, оно конечно работает… ИИ и курс может написать… просто качество оставляет желать лучшего.

Начнем с оговорки.

Нас так поражает вайбкодинг во многом потому, что мы — не программисты.

Эксперты по разработке тоже видят огромный прогресс. Но вместе с ним они видят и большое количество проблем: ошибки, неочевидные решения, проблемы с архитектурой, безопасностью, поддерживаемостью кода и так далее. Иными словами, для профессионального разработчика результат работы ИИ выглядит несколько иначе, чем для человека, который впервые смог получить работающую программу, просто описав ее словами. И теперь пребывает в полнейшем экстазе 😁

Конечно, одна из важных причин – деньги. В обучение ИИшки писать код вкладывается принципиально больше ресурсов, чем в обучение создавать обучение. Причина очевидная. Просто зафиксировал для порядка.

Более интересная причина в разности процесса разработки обучения и ПО.
А именно в процессе тестирования (проверки на вшивость) результата.

После того, как ИИ написал код – он без проблем может его проверить.
Запустил – увидел SyntaxError. Ага, есть пища для размышлений – пошел править.

После исправления программа запустилась.

Уже хорошо. Пошел тестировать. ИИ может сам «понажимать на кнопочки» и посмотреть какой будет результат и соответствует ли он ТЗ.

Не соответствует?
Пошел переделывать.

Получается довольно понятный цикл:
создал → запустил → проверил → нашел проблему → исправил → проверил снова.

Во многом поэтому вайбкодинг сегодня выглядит настолько впечатляюще.

Теперь попробуем проделать то же самое с обучением.

ИИ написал курс.

Что дальше?

Конечно, мы можем сделать так, чтобы курс автоматически назначился на сотрудников. Потом мы можем собрать метрики и отзывы и на основании этой информации ИИ примет решение о том, какие нужны изменения и внесет правки.

Теперь нужно вернуть назад во времени и снова назначить курс на сотрудников, чтобы еще раз протестировать результат. Вот тут, как вы понимаете, возникают проблемы.

Да, мы можем обложить генерацию контента крутыми промптами. Можем собрать мультиагентную систему, где один ИИ пишет, а второй (ИИ-критик) проверяет текст по гайдлайнам, критериям и редакционной политике, третий и четвертый еще что-то полезное делают. Это сильно повысит качество первой итерации продукта.

Но проблему петли обратной связи не решит.

В e-Learning роль «компилятора» и главного тестировщика все равно остается на человеке.
• Ошибка в коде уронит программу сразу.
• Ошибка в методике выяснится только через несколько месяцев, когда окажется, что сотрудники честно накликали 100% в LMS, но бизнес-метрика так и не выросла. А цена одной «компиляции» здесь — это сотни часов реальных людей, отвлеченных от работы.

Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning

⭐ Создаёте лучшие продукты для обучения? Обязательно участвуйте в Премии Digital Learning 2026!

Друзья! 🟧

⚡ Не пропустите! 7 и 8 октября сообщество Digital Learning организует конференцию на самой масштабной и главной EdTech-выставке – EDTECH EXPO 2026!

🟡 EDTECH EXPO 2026 — одно из самых значимых событий в онлайн-образовании и EdTech, которое объединяет онлайн-школы, корпоративное образование и технологические платформы на одной площадке.

Выставка проходит при поддержке Технопарка «Сколково» и признана «Бизнес-событием года» по версии премии GetAward.

📍 Здесь можно увидеть прогрессивные решения на базе ИИ, инновацинные технологии для защиты контента и аналитики, сервисы для работы с воронками, трафиком и внутренними рассрочками и многое другое.

На выставке:
➡️ более 150 сервисов и решений,
➡️ 6 залов деловой программы,
➡️ 70+ топовых спикеров
➡️ 3 зоны живого нетворкинга,
➡️ участие 4000+ гостей.

И только для участников сообщества – скидка 50% по промокоду BEZYAEV50

🎚️ Подробности и регистрация по ссылке. Не забудьте про промокод BEZYAEV50!

До встречи на EDTECH EXPO 2026 на секции Digital Learning!