🚙 ИИ не исправляет хаос в компании — он его усиливает

Если знания разбросаны по чатам, таблицам и документам, сотрудники каждый раз ищут информацию заново, а обучение существует отдельно от реальной работы — даже самая мощная LLM (Большая языковая модель) не даст бизнесу ощутимого эффекта.

Именно об этом говорили спикеры на конференции TEAMLYxQSOFT:

▪️как Росатом Энергосбыт перестраивал работу, когда проектов становилось всё больше,

▪️почему «сначала научить, а потом применить» — устаревший подход к обучению,

▪️как Северсталь кардинально изменил логику внедрения ИИ и что из этого вышло,

▪️почему ИИ оказывается практически бесполезным без качественных данных.

В новом материале собрали главные инсайты конференции — про знания, обучение, процессы и то, почему большинство ИИ-проектов не дают результата.
💗💗💗💗💗💗💗💗

→ Читать статью

🤩 «Я прошёл курс» и «Я научился» — две разные вещи

Часто бывает, что компании кажется, что процесс обучения выстроен: инструкции написаны, курсы собраны, ссылки отправлены, отчёты по обученности готовы.

Но потом новичок всё равно задаёт вопросы, ответы на которые уже есть в базе знаний. Руководитель снова подключается и объясняет процесс, коллеги пересылают друг другу одни и те же статьи, а одинаковые ошибки повторяются.

И получается, что проблема была не в отсутствии информации — её как раз много — а в том, что никто не понимает, усвоили ли сотрудники материалы 🫠

Поэтому тесты — это не просто «финал курса». Они помогают увидеть, где человек действительно разобрался в теме, а где просто пролистал уроки.

В весеннем релизе TEAMLY сделали тесты более гибкими для реального обучения.

Теперь в курсах можно:

💙Смотреть расширенную аналитику
💙Ограничивать время прохождения
💙Настраивать количество правильных ответов
💙Задавать количество попыток
💙Устанавливать проходной порог
💙Добавлять изображения в вопросы

Последнее особенно полезно там, где важно показать интерфейс, схему, оборудование или конкретный рабочий сценарий — потому что визуально многие вещи объясняются намного быстрее и понятнее.
💙💙💙💙💙

💙 Переходите на сайт, чтобы узнать все фишки весеннего обновления платформы 💗

😑Навык работы с ИИ — это новый «уверенный пользователь ПК»?

На конференции TEAMLY × QSOFT Надежда Шилова из «Ростелекома» рассказывала, как в компании выстраивают системное обучение работе с нейросетями для 80 тысяч сотрудников основного штата и ещё 150 тысяч сотрудников дочерних обществ.

По словам Надежды, проблема внедрения ИИ в том, что бизнес часто пытается внедрять ИИ как отдельный инструмент, а не как новую рабочую среду ✅

«Прежде чем учить людей, надо было дать им доступную нейросеть»

В «Ростелекоме» для этого сделали внутренний нейрошлюз — единый защищённый контур с ChatGPT, DeepSeek и внутренними моделями. Ведь странно всерьёз говорить сотрудникам «используйте ИИ в работе», если доступ к нейросетям — это личные аккаунты, ограничения и постоянный страх что-то случайно отправить не туда.


А дальше команда обучения пошла проверять всё на себе

Передали нейросетям часть рутинных задач: создание курсов, методологию, коммуникации, проверку работ. Например, раньше 3500 мотивационных эссе для программы IMBA сотрудники проверяли почти две недели вручную. Теперь с этим справляется ИИ-агент меньше чем за час.

«Мы делегируем ИИ не просто тексты и презентации. Задача продвинутого пользователя скорее дирижировать оркестром сразу нескольких агентов»

И здесь хорошо видно, как меняется сама логика корпоративного обучения

Раньше компании обсуждали, нужен ли ИИ вообще. Сейчас вопрос уже в другом: как встроить его в ежедневную работу так, чтобы им действительно пользовались не десять энтузиастов, а вся компания. На примере «Ростелекома» видно, что внедрить ИИ в рабочую среду — вполне реально, если делать это системно и осознанно 🔥
💗💗💗💗💗💗💗

Хотите узнать, как с помощью ИИ в разы ускорить создание учебных материалов, а также повысить эффективность обучения и адаптации?

💙 Читайте все подробности о весеннем обновлении TEAMLY на сайте и записывайтесь на персональное демо.