5 ошибок, из-за которых ваши отчёты не производят нужного эффекта
Здравствуйте, с вами снова Людмила Рогова.
Сегодня хочу разобрать 5 неочевидных ошибок, из-за которых отчёты, презентации и выступления с данными не производят того впечатления, на которое вы рассчитываете.
Часто эти ошибки кажутся мелочами. И каждая по отдельности — вроде бы не критична. Но в сумме именно они портят общее восприятие, снижают доверие к данным и «размывают» выводы.
Ошибка 1. Круговые диаграммы для большого количества категорий
Круговая диаграмма хорошо работает, когда категорий 2–3, максимум 4. Когда сегментов больше — сравнивать их становится сложно. В результате внимание уходит не на вывод, а на попытку понять, какой кусок больше и насколько. Для управленческих решений это критично: если сравнение не считывается быстро, решение откладывается.
Ошибка 2. Слишком похожие цвета
Часто похожие цвета выбирают специально, чтобы график выглядел аккуратно и был в одной визуальной гамме. И в целом это правильная логика. Но если цвета слишком близки друг к другу, данные начинают визуально сливаться. В этот момент мозгу приходится постоянно переключаться между графиком и легендой, чтобы понять, где какая категория. Такое переключение замедляет восприятие и снижает эффект от всей визуализации — даже если сами данные важные и корректные.
Ошибка 3. Отсутствие подписей
Часто подписи намеренно не добавляют. Логика понятна: график показывают в рамках конкретной встречи или обсуждения, и кажется, что и так ясно, о чём идёт речь. Но проблема в том, что понятно не всем. Кто-то мог подключиться позже. Кто-то уже не помнит контекст обсуждения. Кто-то смотрит презентацию или отчёт спустя время. Аудитории приходится вспоминать или догадываться, что именно здесь показано и почему это важно. Поэтому даже в очевидных ситуациях лучше, чтобы ключевая информация была перед глазами — это снижает количество вопросов.
Ошибка 4. Несоответствие временных интервалов
Иногда временные интервалы на графике выглядят одинаково, но на самом деле имеют разную длительность. Например, на оси времени рядом стоят периоды в несколько недель и несколько месяцев — но визуально они показаны как равные отрезки. Из-за этого искажается восприятие динамики. Поэтому временные интервалы всегда должны быть показаны пропорционально своей реальной длительности и в единой логике отображения.
Ошибка 5. 3D-эффекты
3D-эффекты часто используют из лучших побуждений. Кажется, что так график выглядит более объёмно, современно и «эффектно». И визуально он действительно может выглядеть привлекательнее. Но в 3D-графиках искажаются пропорции: из-за перспективы, угла наклона и теней одни значения кажутся больше, другие — меньше, чем есть на самом деле. В результате внимание уходит на форму, а сравнивать данные становится сложнее. Гораздо лучше сделать визуализацию проще и спокойнее, но такой, которую легко прочитать и корректно сравнить.
На интенсиве Data Storytelling + бизнес-коммуникации мы разбираем гораздо больше подобных ситуаций и учимся не просто «исправлять графики», а выстраивать логику подачи данных, чтобы они действительно работали на решение.
Если вам важно, чтобы отчёты и презентации читались, понимались и влияли, приглашаю вас на интенсив
🕐 Стартуем уже 18 февраля
Регистрация – по ссылке ниже⬇️
Занять место на интенсиве
Здравствуйте, с вами снова Людмила Рогова.
Сегодня хочу разобрать 5 неочевидных ошибок, из-за которых отчёты, презентации и выступления с данными не производят того впечатления, на которое вы рассчитываете.
Часто эти ошибки кажутся мелочами. И каждая по отдельности — вроде бы не критична. Но в сумме именно они портят общее восприятие, снижают доверие к данным и «размывают» выводы.
Ошибка 1. Круговые диаграммы для большого количества категорий
Круговая диаграмма хорошо работает, когда категорий 2–3, максимум 4. Когда сегментов больше — сравнивать их становится сложно. В результате внимание уходит не на вывод, а на попытку понять, какой кусок больше и насколько. Для управленческих решений это критично: если сравнение не считывается быстро, решение откладывается.
Ошибка 2. Слишком похожие цвета
Часто похожие цвета выбирают специально, чтобы график выглядел аккуратно и был в одной визуальной гамме. И в целом это правильная логика. Но если цвета слишком близки друг к другу, данные начинают визуально сливаться. В этот момент мозгу приходится постоянно переключаться между графиком и легендой, чтобы понять, где какая категория. Такое переключение замедляет восприятие и снижает эффект от всей визуализации — даже если сами данные важные и корректные.
Ошибка 3. Отсутствие подписей
Часто подписи намеренно не добавляют. Логика понятна: график показывают в рамках конкретной встречи или обсуждения, и кажется, что и так ясно, о чём идёт речь. Но проблема в том, что понятно не всем. Кто-то мог подключиться позже. Кто-то уже не помнит контекст обсуждения. Кто-то смотрит презентацию или отчёт спустя время. Аудитории приходится вспоминать или догадываться, что именно здесь показано и почему это важно. Поэтому даже в очевидных ситуациях лучше, чтобы ключевая информация была перед глазами — это снижает количество вопросов.
Ошибка 4. Несоответствие временных интервалов
Иногда временные интервалы на графике выглядят одинаково, но на самом деле имеют разную длительность. Например, на оси времени рядом стоят периоды в несколько недель и несколько месяцев — но визуально они показаны как равные отрезки. Из-за этого искажается восприятие динамики. Поэтому временные интервалы всегда должны быть показаны пропорционально своей реальной длительности и в единой логике отображения.
Ошибка 5. 3D-эффекты
3D-эффекты часто используют из лучших побуждений. Кажется, что так график выглядит более объёмно, современно и «эффектно». И визуально он действительно может выглядеть привлекательнее. Но в 3D-графиках искажаются пропорции: из-за перспективы, угла наклона и теней одни значения кажутся больше, другие — меньше, чем есть на самом деле. В результате внимание уходит на форму, а сравнивать данные становится сложнее. Гораздо лучше сделать визуализацию проще и спокойнее, но такой, которую легко прочитать и корректно сравнить.
Это лишь часть ошибок, которые мы регулярно видим в отчётах и презентациях.
На интенсиве Data Storytelling + бизнес-коммуникации мы разбираем гораздо больше подобных ситуаций и учимся не просто «исправлять графики», а выстраивать логику подачи данных, чтобы они действительно работали на решение.
Если вам важно, чтобы отчёты и презентации читались, понимались и влияли, приглашаю вас на интенсив
Регистрация – по ссылке ниже
Занять место на интенсиве
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1🔥1
Этим отчётам нужен новый герой!
В прошлый раз мы разобрали ошибки, из-за которых отчёты и презентации с данными не производят нужного эффекта.
Сегодня хотим показать один из способов, который помогает сделать отчёты более убедительными и
понятными для бизнеса.
Речь пойдёт не про новые графики и не про сложные приёмы.
А прогероя.
Когда в данных появляется герой, отчёт перестаёт быть обезличенным набором данных.
👩💻 Какого героя можно «найти» в данных?
👩💻 Как использовать его в отчётах и презентациях?
👩💻 И почему именно этот приём так сильно влияет на восприятие выводов?
Об этом Людмила Рогова подробно рассказала в статье: «Герой в данных: как превратить сухую статистику в реальные последствия».
В статье — примеры, графики и разбор того, как сделать так, чтобы данные не просто показывали ситуацию, а помогали принимать решения.
Переходите, читайте и делитесь своими мыслями в комментариях⬇️
Читать статью
В прошлый раз мы разобрали ошибки, из-за которых отчёты и презентации с данными не производят нужного эффекта.
Сегодня хотим показать один из способов, который помогает сделать отчёты более убедительными и
понятными для бизнеса.
Речь пойдёт не про новые графики и не про сложные приёмы.
А про
Когда в данных появляется герой, отчёт перестаёт быть обезличенным набором данных.
Об этом Людмила Рогова подробно рассказала в статье: «Герой в данных: как превратить сухую статистику в реальные последствия».
В статье — примеры, графики и разбор того, как сделать так, чтобы данные не просто показывали ситуацию, а помогали принимать решения.
Переходите, читайте и делитесь своими мыслями в комментариях
Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥1😁1
Пятничный интерактив: «Найди 3 графика»
Последние недели мы с вами погружались в Data Storytelling: разбирали ошибки, приёмы, героев в данных, обсуждали книги.
А сегодня предлагаем немного выдохнуть.
На интенсиве по Data Storytelling мы иногда используем… котиков🐱
Да, прямо в презентациях.
Потому что:
👍 это снимает напряжение
👍 это делает слайды живыми
👍 и, если формат компании позволяет, помогает данным запомниться
Решили поделиться ими с вами. Ниже – ссылка на презентацию с теми самыми талант-котами)
Ссылка на котиков
Скачивайте, пользуйтесь. А если хотите проверить свою внимательность – найдите 3 графика среди котов.
И пишите в комментариях, где они спрятались👇
А если вдруг ваша компания допускает немного юмора — берите идею на вооружение. Иногда один котик работает лучше, чем нагруженный отчёт😀
Последние недели мы с вами погружались в Data Storytelling: разбирали ошибки, приёмы, героев в данных, обсуждали книги.
А сегодня предлагаем немного выдохнуть.
На интенсиве по Data Storytelling мы иногда используем… котиков
Да, прямо в презентациях.
Потому что:
Многие участники интенсива потом спрашивали: «Где вы берёте этих котов?»
Решили поделиться ими с вами. Ниже – ссылка на презентацию с теми самыми талант-котами)
Ссылка на котиков
Скачивайте, пользуйтесь. А если хотите проверить свою внимательность – найдите 3 графика среди котов.
И пишите в комментариях, где они спрятались
А если вдруг ваша компания допускает немного юмора — берите идею на вооружение. Иногда один котик работает лучше, чем нагруженный отчёт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😍2❤🔥1👍1
Единая система профессиональных компетенций в крупной нефтяной компании
Продолжаем делиться кейсами курса Talent Management. Другие кейсы вы можете посмотреть по хэштегу #кейсыТМ
Кейс был посвящён задаче, с которой сталкиваются практически все крупные компании: как выстроить единую систему профессиональных компетенций в сложной, диверсифицированной структуре.
В этом кейсе участники погрузились в ситуацию нефтяной компании образца 2019–2020 годов — периода, когда в организации отсутствовала единая методология разработки компетенций
Бизнес-контекст
Это интегрированная нефтяная компания с численностью персонала порядка 70–75 тысяч человек.
Бизнес охватывает: добычу и геологоразведку (включая арктические проекты),
переработку, розничный и оптовый сбыт, международные активы.
Категории персонала — от производственного блока и инженеров до маркетинга, логистики и корпоративных функций
Масштаб и разнообразие функций напрямую влияют на сложность HR-процессов. И особенно — на систему профессиональных компетенций.
В чём была проблема
К 2019 году в компании существовало множество разрозненных подходов к разработке компетенций:
✅ каждая функция разрабатывала свои модели;
✅ использовались разные инструменты оценки;
✅ глубина проработки компетенций существенно различалась;
✅ данные было невозможно сопоставлять между функциями;
✅ отсутствовал единый центр методологического контроля.
89 функций разрабатывали компетенции самостоятельно. Около 30 функций каждые три года тратили порядка 5 млн рублей на внешние разработки
В результате процессы дублировались, бюджеты росли, сопоставимость данных отсутствовала,
автоматизация оценки была затруднена.
Задача для участников
Участникам было предложено выступить в роли HR-команды компании.
Их задача — создать единую методологию и систему управления профессиональными компетенциями, которая позволит:
✅ унифицировать подходы во всех функциях;
✅ снизить затраты на разработку и пересмотр моделей;
✅ обеспечить сопоставимость и прозрачность данных;
✅ подготовить систему к автоматизации оценки.
Результат — краткая управленческая презентация для руководства с двумя блоками: предлагаемая методология;план внедрения изменений
С какими данными работали участники
Участники анализировали реальные примеры разработанных моделей:
компетенции HR-функции;
технические компетенции блока «Разведка и добыча»;
компетенции маркетинга
Ключевые KPI проекта
Участники должны были учесть ожидаемые результаты проекта
Финансовые: снижение совокупных расходов на пересмотр моделей компетенций.
Операционные: создание единой базы компетенций и тестовых материалов.
Методологические: единые принципы описания и оценки во всей компании.
Особенности кейса
Этот кейс особенно ценен тем, что:
✅ он показывает, как HR-методология напрямую связана с финансовой эффективностью;
✅ демонстрирует риски децентрализации процессов в крупном бизнесе;
✅ требует системного мышления и понимания масштабов корпоративной структуры;
✅ поднимает тему подготовки процессов к автоматизации.
Что дальше
Кейс полностью разобран, участники представили свои управленческие решения и получили развёрнутый фидбэк.
Мы будем продолжать делиться кейсами курса Talent Management — из компаний разных отраслей и с разными управленческими вызовами.
Если тема управления талантами вам интересна — оставляйте заявку по форме ниже.
Оставить заявку
Продолжаем делиться кейсами курса Talent Management. Другие кейсы вы можете посмотреть по хэштегу #кейсыТМ
Сегодня делимся с вами кейсом Ирины Сулеймановой. Ирина – HR-консультант, эксперт в области управления талантами и организационного развития
Кейс был посвящён задаче, с которой сталкиваются практически все крупные компании: как выстроить единую систему профессиональных компетенций в сложной, диверсифицированной структуре.
В этом кейсе участники погрузились в ситуацию нефтяной компании образца 2019–2020 годов — периода, когда в организации отсутствовала единая методология разработки компетенций
Бизнес-контекст
Это интегрированная нефтяная компания с численностью персонала порядка 70–75 тысяч человек.
Бизнес охватывает: добычу и геологоразведку (включая арктические проекты),
переработку, розничный и оптовый сбыт, международные активы.
Категории персонала — от производственного блока и инженеров до маркетинга, логистики и корпоративных функций
Масштаб и разнообразие функций напрямую влияют на сложность HR-процессов. И особенно — на систему профессиональных компетенций.
В чём была проблема
К 2019 году в компании существовало множество разрозненных подходов к разработке компетенций:
89 функций разрабатывали компетенции самостоятельно. Около 30 функций каждые три года тратили порядка 5 млн рублей на внешние разработки
В результате процессы дублировались, бюджеты росли, сопоставимость данных отсутствовала,
автоматизация оценки была затруднена.
Задача для участников
Участникам было предложено выступить в роли HR-команды компании.
Их задача — создать единую методологию и систему управления профессиональными компетенциями, которая позволит:
Результат — краткая управленческая презентация для руководства с двумя блоками: предлагаемая методология;план внедрения изменений
С какими данными работали участники
Участники анализировали реальные примеры разработанных моделей:
компетенции HR-функции;
технические компетенции блока «Разведка и добыча»;
компетенции маркетинга
Важно было увидеть:
различия в логике описания уровней, неодинаковую глубину проработки,разные шкалы оценки, отсутствие единой архитектуры.
Ключевые KPI проекта
Участники должны были учесть ожидаемые результаты проекта
Финансовые: снижение совокупных расходов на пересмотр моделей компетенций.
Операционные: создание единой базы компетенций и тестовых материалов.
Методологические: единые принципы описания и оценки во всей компании.
Особенности кейса
Этот кейс особенно ценен тем, что:
Что дальше
Кейс полностью разобран, участники представили свои управленческие решения и получили развёрнутый фидбэк.
Мы будем продолжать делиться кейсами курса Talent Management — из компаний разных отраслей и с разными управленческими вызовами.
Если тема управления талантами вам интересна — оставляйте заявку по форме ниже.
Оставить заявку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤1👍1
Если вы хотите эффективнее использовать HR-дашборды — мы идём к вам
Мы запускаем формат, которого раньше у нас не было — регулярные живые встречи по HR-дашбордам.
🕐 Первая встреча пройдёт 27 февраля в 10:00 по мск
Почему решили это сделать?
Всё больше HR-команд стремятся выстроить работающую систему отчётов и дашбордов.
Кто-то уже сделал первые шаги. Кто-то только начинает. Кто-то ищет, как сделать систему ещё эффективнее.
Но вне зависимости от этапа зрелости системы ключевой вопрос остаётся прежним: как использовать данные для принятия решений?
Мы запускаем регулярный анализ дашбордов, чтобы помогать выстраивать логику:метрика → вывод → управленческое действие.
Первая встреча посвящена дашбордам по текучести персонала.
🕐 27 февраля, 10:00 (МСК)
Вести встречу буду я, Людмила Рогова.
Дальше планируем встречаться регулярно — каждую последнюю пятницу месяца, с новой темой.
Если хотите посмотреть на свои данные по-другому — регистрируйтесь и приходите, это бесплатно!
Ссылка на регистрацию
Мы запускаем формат, которого раньше у нас не было — регулярные живые встречи по HR-дашбордам.
Почему решили это сделать?
Всё больше HR-команд стремятся выстроить работающую систему отчётов и дашбордов.
Кто-то уже сделал первые шаги. Кто-то только начинает. Кто-то ищет, как сделать систему ещё эффективнее.
Но вне зависимости от этапа зрелости системы ключевой вопрос остаётся прежним: как использовать данные для принятия решений?
Мы запускаем регулярный анализ дашбордов, чтобы помогать выстраивать логику:метрика → вывод → управленческое действие.
Первая встреча посвящена дашбордам по текучести персонала.
Вести встречу буду я, Людмила Рогова.
Дальше планируем встречаться регулярно — каждую последнюю пятницу месяца, с новой темой.
Если хотите посмотреть на свои данные по-другому — регистрируйтесь и приходите, это бесплатно!
Ссылка на регистрацию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3👍1
Когда увольняется коллега, с которым вы работали бок о бок, это всегда задевает. Не только с точки зрения показателей и компании, но и с человеческой тоже.
И как аналитик я всегда пыталась разобраться с удержанием через данные. Я всегда думала, что цифры дадут нам контроль над тем, что, по ощущениям контролю не поддаётся
Казалось, если правильно посчитать, корректно собрать метрики, выстроить логику дашборда и показать её руководителю — можно влиять на ситуацию. Можно не просто фиксировать текучесть, а управлять ей.
Поэтому я строила дашборды по текучести. Пересобирала их. Меняла подход.
Она проходит в вопросе, который вы задаёте данным, и в том, какое управленческое действие за этим следует.
🕐 Уже в эту пятницу, 27 февраля в 10:00 (МСК) я проведу живой разбор дашбордов по текучести.
Покажу разные варианты: под разные задачи и вопросы. Это мой опыт, мои попытки решить проблему с текучкой— от первых «не работает» до вариантов, которые реально влияют на ситуацию.
Всего за 40 минут мы с вами разберёмся, что можно делать иначе, чтобы ваши отчёты были более эффективными
Если вам важно, чтобы HR-дашборды помогали принимать решения — буду рада видеть вас на встрече.
Ссылка на регистрацию ниже⬇️
Зарегистрироваться
И как аналитик я всегда пыталась разобраться с удержанием через данные. Я всегда думала, что цифры дадут нам контроль над тем, что, по ощущениям контролю не поддаётся
Казалось, если правильно посчитать, корректно собрать метрики, выстроить логику дашборда и показать её руководителю — можно влиять на ситуацию. Можно не просто фиксировать текучесть, а управлять ей.
Поэтому я строила дашборды по текучести. Пересобирала их. Меняла подход.
Со временем стало понятно: граница между «данные показывают» и «данные помогают управлять» проходит не в инструменте и не в типе диаграммы.
Покажу разные варианты: под разные задачи и вопросы. Это мой опыт, мои попытки решить проблему с текучкой— от первых «не работает» до вариантов, которые реально влияют на ситуацию.
Всего за 40 минут мы с вами разберёмся, что можно делать иначе, чтобы ваши отчёты были более эффективными
Если вам важно, чтобы HR-дашборды помогали принимать решения — буду рада видеть вас на встрече.
Ссылка на регистрацию ниже
Зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍1
Коллеги, спасибо всем, кто был сегодня на нашей первой встрече по дашбодам!
Спасибо за интерес, активность и ваши вопросы.
Видим, что тема дашбордов актуальна, поэтому и дальше будем проводить такие встречи.
🕐 Следующая – 27 марта, тему и ссылку на регистрацию дадим чуть позже.
А пока пишите в комментариях, какие бы ещё дашборды вы хотели разобрать⬇️
Спасибо за интерес, активность и ваши вопросы.
Видим, что тема дашбордов актуальна, поэтому и дальше будем проводить такие встречи.
А пока пишите в комментариях, какие бы ещё дашборды вы хотели разобрать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Делимся записью встречи по дашбордам
Коллеги, многие из вас писали и просили запись встречи по дашбордам — делимся ею.
Если вы не смогли подключиться 27 февраля, можно спокойно посмотреть разбор в удобное время⬇️
Ссылка на запись
И заранее планируйте следующую встречу:
🕐 27 марта пройдёт новый разбор HR-дашбордов.
Лучше приходить вживую — в формате онлайн-встречи можно задать вопросы лично Людмиле Роговой😀
Будем рады видеть вас на следующем разборе!
Коллеги, многие из вас писали и просили запись встречи по дашбордам — делимся ею.
Если вы не смогли подключиться 27 февраля, можно спокойно посмотреть разбор в удобное время
Ссылка на запись
И заранее планируйте следующую встречу:
Лучше приходить вживую — в формате онлайн-встречи можно задать вопросы лично Людмиле Роговой
Будем рады видеть вас на следующем разборе!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Дашборды в HR: с чего начать и что выбрать
Во время встречи по разбору дашбордов нам прилетел вопрос:
Поэтому мы решили подробно объяснить, какие варианты есть и чем они отличаются, потому что запрос «хочу дашборды» может означать совершенно разные цели.
1️⃣ Если нужны профессиональные интерактивные дашборды, которые удобно показывать руководству, быстро фильтровать данные и получать аналитику без постоянной ручной пересборки отчётов, тогда вам подойдёт курс «HR-аналитика в Power BI» — он для тех, кто хочет выстроить системную визуализацию данных под разные HR-функции и сократить время на отчётность.
✅ Вы научитесь строить интерактивные дашборды в Power BI и сможете применять это в своей работе сразу после обучения.
✅ Вы соберёте 7 полноценных HR-дашбордов для разных функций и объедините знания в сквозном HR-дашборде, который помогает видеть картину целиком.
✅ Вы познакомитесь с инструментами из области машинного обучения без программирования, чтобы понимать, как усиливать аналитику дальше.
Подробнее о курсе
2️⃣ Если вы пока не планируете внедрять BI-инструменты, но хотите навести порядок в расчётах и научиться решать типовые HR-задачи в привычной среде, тогда подойдёт курс «Excel для HR». Это практичный формат, в котором вы выстраиваете понятную отчётность и делаете аккуратную визуализацию в Excel без внедрения профессиональных аналитических платформ — по сути, собираете рабочую «мини-версию дашбордов» на базе таблиц.
✅ Вы научитесь использовать Excel под HR-задачи, чтобы быстрее считать показатели и готовить отчёты для руководства.
✅ Вы сможете создавать структурированные отчётные блоки и визуализацию, которые помогают анализировать ситуацию даже без Power BI.
Подробнее о курсе
3️⃣ И если главный вопрос — что именно считать и как считать корректно, потому что без методики любые графики остаются просто красивой картинкой, тогда вам подойдёт курс «HR-метрики», который даёт фундамент: корректные расчёты, понимание показателей и связку «метрика → вывод → управленческое действие».
✅ Вы разберётесь, какие показатели действительно важны для бизнеса и как их правильно интерпретировать.
✅ Вы научитесь формулировать управленческие выводы на основе данных.
Подробнее о курсе
Напишите, какая задача сейчас актуальна для вас, и мы подскажем, с какого курса будет разумнее начать.
Во время встречи по разбору дашбордов нам прилетел вопрос:
«А есть ли у вас курс по дашбордам?»
Поэтому мы решили подробно объяснить, какие варианты есть и чем они отличаются, потому что запрос «хочу дашборды» может означать совершенно разные цели.
Подробнее о курсе
Подробнее о курсе
Подробнее о курсе
Напишите, какая задача сейчас актуальна для вас, и мы подскажем, с какого курса будет разумнее начать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Поздравляем с 8 марта! 🌷
Дорогие прекрасные дамы! От всей души поздравляем вас с этим тёплым весенним праздником.
Вы удивительным образом умеете совмещать многое: строить карьеру, создавать сильные команды, вдохновлять людей вокруг и при этом оставаться яркими, красивыми, энергичными и невероятно сильными личностями.
В вашей работе есть и профессионализм, и интуиция, и особое внимание к людям — и именно благодаря этому в компаниях появляются новые идеи, развиваются проекты и происходят настоящие изменения.
Желаем вам уверенности в своих силах, профессиональных побед, гармонии в жизни и лёгкости в достижении самых амбициозных целей.
Мы всегда рады общению, сотрудничеству и новым совместным проектам.
С праздником вас!💐
Дорогие прекрасные дамы! От всей души поздравляем вас с этим тёплым весенним праздником.
Вы удивительным образом умеете совмещать многое: строить карьеру, создавать сильные команды, вдохновлять людей вокруг и при этом оставаться яркими, красивыми, энергичными и невероятно сильными личностями.
В вашей работе есть и профессионализм, и интуиция, и особое внимание к людям — и именно благодаря этому в компаниях появляются новые идеи, развиваются проекты и происходят настоящие изменения.
Пусть в вашей жизни будет больше радости от своих достижений, больше возможностей для роста, интересных проектов и смелых решений. Пусть рядом будут люди, которые поддерживают ваши идеи, ценят ваш труд и искренне радуются вашим успехам. И, конечно, пусть всегда остаётся место для вдохновения, отдыха, приятных встреч и маленьких радостей, которые делают каждый день особенным.
Желаем вам уверенности в своих силах, профессиональных побед, гармонии в жизни и лёгкости в достижении самых амбициозных целей.
Мы всегда рады общению, сотрудничеству и новым совместным проектам.
С праздником вас!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥5
Как внедрять ИИ-инструменты в обучение сотрудников?
Весна — время обновлений и новых идей🤬
Мы тоже решили немного обновиться и запускаем новый формат встреч — лекторий.
😖 Все привыкли к стандартным встречам: эксперты приходят со своими лекциями, участники слушают, задают пару вопросов в конце — и на этом всё.
😀 Лекторий — встреча, где разговор строится не вокруг длинной презентации, а вокруг диалога с экспертами. Они делятся своим опытом, обсуждают реальные ситуации из работы, а участники могут включаться в разговор и задавать вопросы
Первый лекторий мы решили посвятить внедрению ИИ-инструментов в компаниях.
Эксперты расскажут не только про успешные решения, но и про ошибки, сложности и те моменты, о которых обычно не говорят в публичных кейсах.
Поговорим о том, какие выводы они сделали после внедрения ИИ и что сделали бы иначе, если бы начинали этот путь сегодня.
🎯 с чего в компаниях начинается внедрение ИИ-инструментов
🎯 какие шаги проходят команды при запуске первых проектов
🎯 какие ошибки возникают в процессе внедрения
🎯 какие выводы команды делают после первых этапов работы
🎯 что эксперты сделали бы иначе, если бы запускали внедрение сегодня
Эксперты у нас подобрались сильные.
🙎♂️ Ирина Савицкая — многие из вас уже знакомы с ней по нашему митапу и образовательному курсу «ИИ в обучении», где она выступает ведущим экспертом. Более 15 лет работает в области обучения и развития сотрудников. Ранее занимала управленческие позиции в компаниях Магнит и Яндекс.
🙎♂️ Любовь Суханова — руководитель по обучению сотрудников Data-Driven и ИИ в Альфа-Банке. В компании отвечает за развитие ИИ-навыков у сотрудников: от личной эффективности до внедрения инструментов в рабочие процессы.
🙎♂️ Светлана Карлович — куратор и преподаватель School of Education. Ранее руководила процессами обучения, развития и оценки сотрудников в компаниях Tele2, Мегафон-ритейл и Евросеть, а также сотрудничала в качестве консультанта с компаниями TUI, РЖД, Столото и Северсталь.
🕐 Встречаемся 17 марта в 17:30.
Приходите поучаствовать в нашем новом формате, пообщаться с экспертами и задать вопросы про внедрение ИИ-инструментов в компаниях⬇️
Записаться на лекторий
Весна — время обновлений и новых идей
Мы тоже решили немного обновиться и запускаем новый формат встреч — лекторий.
Нам захотелось немного изменить формат и добавить больше живого общения.
Первый лекторий мы решили посвятить внедрению ИИ-инструментов в компаниях.
Эксперты расскажут не только про успешные решения, но и про ошибки, сложности и те моменты, о которых обычно не говорят в публичных кейсах.
Поговорим о том, какие выводы они сделали после внедрения ИИ и что сделали бы иначе, если бы начинали этот путь сегодня.
Эксперты у нас подобрались сильные.
Приходите поучаствовать в нашем новом формате, пообщаться с экспертами и задать вопросы про внедрение ИИ-инструментов в компаниях
Записаться на лекторий
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4🎉3❤2
То, что умалчивают об ИИ
Здравствуйте! На связи Ирина Савицкая.
Хочу поделиться одним кейсом из практики внедрения ИИ.
Когда компании рассказывают про внедрение ИИ, чаще всего показывают успешные примеры: как ускорились процессы, сколько времени удалось сэкономить и какие результаты получили команды.
Но реальный путь внедрения обычно выглядит сложнее.
Однажды мы запускали разработку учебного контента с помощью нейросетей. Мы провели обучение для специалистов по обучению, показали инструменты и предложили сразу применять их в работе. Но всё пошло не так, как мы ожидали.
Что пошло не так
Мы изначально закладывали определённые сроки и предполагали, что благодаря ИИ процесс разработки контента заметно ускорится. Но этого не произошло: сроки оказались длиннее, а результат — не таким, как мы планировали.
Когда мы начали разбираться, оказалось, что многие специалисты по привычке дорабатывали всё вручную. У некоторых было и другое ощущение: пользоваться нейросетями как будто немного неловко.
Но когда специалист умеет работать с ИИ, он не теряет экспертизу — он освобождается от рутинных задач и может больше времени уделять тому, что действительно требует профессионального взгляда.
Что мы сделали
1️⃣ Мы подготовили подробный чек-лист по работе с ИИ- инструментами,
2️⃣ Разобрали типичные ошибки и ответили на вопросы команды.
После этого специалисты начали использовать инструменты увереннее, а сроки и качество разработки контента заметно улучшились.
17 марта я совместно с другими экспертами проведу лекторий: Как внедрять ИИ-инструменты в обучение сотрудников. На нём мы поговорим в том числе об ошибках и неудавшихся кейсах.
Никакой долгой лекции от нас не ждите. Будет живой диалог с сильными экспертами в обучении: Светланой Карлович и Любовью Сухановой.
Участники смогут задавать вопросы и обсуждать реальные ситуации, с которыми сталкиваются команды при внедрении ИИ.
🕐 Встречаемся 17 марта в 17:30 по мск
Если вам интересно узнать, как компании на практике внедряют ИИ-инструменты и с какими сложностями сталкиваются, регистрируйтесь на лекторий⬇️
Регистрация
Здравствуйте! На связи Ирина Савицкая.
Я более 15 лет работаю в области обучения и развития сотрудников и ранее руководила направлением оценки, обучения и развития персонала в компании Циан, а также работала в Яндексе и Магните.
Хочу поделиться одним кейсом из практики внедрения ИИ.
Когда компании рассказывают про внедрение ИИ, чаще всего показывают успешные примеры: как ускорились процессы, сколько времени удалось сэкономить и какие результаты получили команды.
Но реальный путь внедрения обычно выглядит сложнее.
Однажды мы запускали разработку учебного контента с помощью нейросетей. Мы провели обучение для специалистов по обучению, показали инструменты и предложили сразу применять их в работе. Но всё пошло не так, как мы ожидали.
Что пошло не так
Мы изначально закладывали определённые сроки и предполагали, что благодаря ИИ процесс разработки контента заметно ускорится. Но этого не произошло: сроки оказались длиннее, а результат — не таким, как мы планировали.
Когда мы начали разбираться, оказалось, что многие специалисты по привычке дорабатывали всё вручную. У некоторых было и другое ощущение: пользоваться нейросетями как будто немного неловко.
Но когда специалист умеет работать с ИИ, он не теряет экспертизу — он освобождается от рутинных задач и может больше времени уделять тому, что действительно требует профессионального взгляда.
Что мы сделали
После этого специалисты начали использовать инструменты увереннее, а сроки и качество разработки контента заметно улучшились.
Такие истории редко попадают в публичные кейсы. Обычно рассказывают о результатах, но не о том, какие сложности возникают по пути. Но ошибки – это нормально, без не нарабатывается опыт для дальнейших успешных проектов.
17 марта я совместно с другими экспертами проведу лекторий: Как внедрять ИИ-инструменты в обучение сотрудников. На нём мы поговорим в том числе об ошибках и неудавшихся кейсах.
Никакой долгой лекции от нас не ждите. Будет живой диалог с сильными экспертами в обучении: Светланой Карлович и Любовью Сухановой.
Участники смогут задавать вопросы и обсуждать реальные ситуации, с которыми сталкиваются команды при внедрении ИИ.
Если вам интересно узнать, как компании на практике внедряют ИИ-инструменты и с какими сложностями сталкиваются, регистрируйтесь на лекторий
Регистрация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2😍2
Коллеги, ждём вас уже завтра на нашем лектории!
🕐 17 марта в 17:30 по мск
Кто не успел зарегистрироваться, вот ссылка⬇️
Записаться на лекторий
Кто не успел зарегистрироваться, вот ссылка
Записаться на лекторий
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Запускаем большой весенний марафон по ИИ в обучении ⭐️
Мы продолжаем развивать направление работы с ИИ в обучении и запускаем новый формат — марафон «Создание образовательных продуктов с помощью ИИ».
Это программа из 5 практических модулей, каждый из которых закрывает отдельный этап разработки обучения:
1️⃣ ИИ для текстов и методических материалов
2️⃣ ИИ для презентаций
3️⃣ ИИ для видео в обучении
4️⃣ ИИ-агенты для L&D
5️⃣ ИИ и аналитика обучения
Посмотреть подробную программу
Формат построен вокруг практики: вы работаете со своими задачами и тестируете инструменты, которые можно сразу использовать в разработке обучения.
Марафон можно пройти полностью или выбрать отдельные модули — в зависимости от текущих задач.
Знакомьтесь с программой и условиями участия по ссылке⬇️
Занять место на марафоне
Мы продолжаем развивать направление работы с ИИ в обучении и запускаем новый формат — марафон «Создание образовательных продуктов с помощью ИИ».
Марафон ведёт Ирина Савицкая —эксперт с более чем 15-летним опытом в обучении и развитии персонала. За всё время работы она создала курсы и проекты для более чем 200 000 учителей.
Это программа из 5 практических модулей, каждый из которых закрывает отдельный этап разработки обучения:
Посмотреть подробную программу
Формат построен вокруг практики: вы работаете со своими задачами и тестируете инструменты, которые можно сразу использовать в разработке обучения.
Марафон можно пройти полностью или выбрать отдельные модули — в зависимости от текущих задач.
Знакомьтесь с программой и условиями участия по ссылке
Занять место на марафоне
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1🔥1