Как оценить готовность L&D-отдела к работе с генеративными нейросетями / Skillbox Media
Эксперт предложил классификацию L&D-отделов из четырёх уровней — в зависимости от того, на какой стадии применения новых инструментов они находятся.
Как оценить, на какой стадии ваш отдел
Классификация Росса Стивенсона определяет четыре уровня готовности и способности команды взаимодействовать с генеративными нейросетями: осведомленность, исследование, принятие и масштабирование. Каждый уровень включает индикаторы, отражающие желаемое поведение, а также действия, которые команда предпринимает на этапе обучения и развития. Эта структура позволяет систематизировать подход к внедрению технологий и оценить текущие возможности команды для эффективного использования генеративных нейросетей. Определение уровня готовности поможет организациям более целенаправленно развивать навыки сотрудников и оптимизировать процессы, связанные с применением искусственного интеллекта.
Первый уровень обучения предназначен для начинающих пользователей. В команде уже есть общее представление о доступных инструментах искусственного интеллекта и их значимости, однако участники еще не знакомы с основами их использования. Этот этап помогает заложить фундаментальные знания, необходимые для дальнейшего освоения технологий ИИ и эффективной работы с ними.
На данном этапе основное внимание следует уделить пониманию принципов работы генеративных нейросетей. Росс Стивенсон подчеркивает, что это ключевой аспект, поскольку без знания основ вы не сможете эффективно освоить все возможности искусственного интеллекта и использовать его на полную мощность. С чего стоит начать изучение? Рекомендуется участвовать в вебинарах и воркшопах, а также читать статьи о применении различных инструментов ИИ. Эти базовые теоретические и практические знания помогут вам постепенно погрузиться в тему генеративных нейросетей.
Эксперт утверждает, что большинство специалистов в области обучения и развития (L&D) сейчас находятся на этапе исследования и останутся на этом этапе в течение ближайших полутора лет, вплоть до середины 2025 года. Причина заключается в том, что многие из них постепенно осваивают технологии искусственного интеллекта и стремятся интегрировать их в свою работу. В настоящее время они активно проводят эксперименты с пилотными проектами, чтобы лучше понять и изучить все доступные возможности. Это требует времени и тщательного подхода.
Если вы регулярно применяете искусственный интеллект на практике, исследуете новые инструменты и оцениваете свои навыки, даже в рамках небольших задач, значит, вы находитесь на правильном пути. Постоянная практика и освоение новых технологий позволяют вам развивать свои компетенции и лучше понимать потенциал ИИ.
Что делать дальше? Автор статьи настоятельно рекомендует продолжать обучение и постоянно повышать квалификацию. Важно тестировать искусственный интеллект в рабочих процессах, а также постепенно формировать базы знаний и навыков. Не менее значимым является развитие насмотренности, поэтому знакомство с опытом коллег и составление подборок полезных ресурсов окажут значительную помощь в этом процессе. Таким образом, активное обучение и обмен опытом будут способствовать успешной адаптации к новым технологиям и улучшению профессиональных компетенций.
Команды на уровне «Принятие» уже активно интегрируют ИИ-продукты в свои рабочие процессы. Они уверенно владеют основами технологий и осознают, в каких задачах и для достижения каких целей инструменты на основе нейросетей могут быть наиболее эффективными. Если вы разрабатываете учебные стратегии с учетом использования нейросетей, понимаете, какие данные необходимы для их работы, а также размышляете об управленческих практиках в контексте применения таких инструментов и активно их используете, это описание подходит именно вам.
На текущем этапе существует множество возможностей для развития: например, можно экспериментировать с нейросетями в различных рабочих процессах. Также важно развивать продвинутое обучение для команд, что позволит повысить их квалификацию и эффективность. Кроме того, стоит создать детальное руководство по использованию нейросетей внутри компании, чтобы обеспечить оптимальное применение этой технологии и максимизировать её преимущества для бизнеса.
Этот уровень представляет команды, уверенные в своих силах. Все платформы протестированы, процессы оценены через пилотные проекты, лучшие практики собраны, а инфраструктура готова к внедрению. Однако для достижения успеха необходимо учитывать изменения внутри компании. Бизнес полностью перестраивается, адаптируя свои стратегии и корпоративную культуру к использованию новых технологий.
Перспективы роста в текущих условиях ограничены, однако существуют ключевые направления для улучшения. Ожидаемое поведение включает в себя повышение продуктивности сотрудников, активное распространение знаний и акцент на постоянное развитие возможностей нейросетей. Это открывает двери к новой эре, которую многие ожидают. Интеграция технологий и оптимизация процессов будут способствовать созданию более эффективной рабочей среды, что в свою очередь приведет к значительным улучшениям в результатах компаний.
Читайте также:
Технологии действительно оказывают значительное влияние на образование, но существует мнение, что ожидания от них иногда могут быть завышенными. Современные технологии, такие как онлайн-курсы, образовательные платформы и интерактивные приложения, трансформируют традиционные методы обучения, делая их более доступными и гибкими. Однако важно понимать, что технологии сами по себе не решают все проблемы образования. Успех их внедрения зависит от качества контента, подготовки преподавателей и мотивации студентов. Таким образом, хотя технологии имеют потенциал для улучшения образовательного процесса, реальный эффект будет зависеть от того, как они будут использованы в сочетании с традиционными методами обучения.
Как прокачать свои навыки работы с нейросетями
Росс Стивенсон делится полезными рекомендациями, которые помогут вам и вашей команде достичь новых высот. Эти советы направлены на развитие навыков, улучшение взаимодействия и оптимизацию процессов, что способствует повышению эффективности работы и достижения целей. Применение этих стратегий позволит вам выйти на новый уровень как в профессиональной сфере, так и в командной динамике.
Оценка возможностей отдела начинается с анализа уровня знаний команды о базе данных, а также навыков, которыми она обладает, и эффективности работы с нейросетями. Важно понимать, насколько хорошо все члены команды знакомы с базой: действительно ли они владеют необходимыми знаниями или лишь создают видимость компетентности. В случае недостаточной осведомленности сотрудников использование инструментов на практике может оказаться затруднительным.
Не стоит ограничиваться только вопросами о нейросетях. Эксперт рекомендует оценить состояние команды в целом: готова ли она к изменениям, успешно ли справляется с новыми и необычными вызовами, генерирует ли новые идеи и решения. Это поможет определить не только направление дальнейшего развития, но и понять, готова ли команда к предстоящему пути.
Росс Стивенсон подчеркивает, что технологии имеют второстепенное значение. Важно сначала понять рабочие проблемы и возможности, а затем выбирать инструменты, которые помогут их решить. Такой подход позволяет избежать неэффективного использования технологий и сосредоточиться на реальных потребностях бизнеса.
Эксперт классифицирует задачи в области обучения и развития (L&D) на три основные категории. Это позволяет более эффективно организовать процесс обучения, определить приоритеты и оптимизировать ресурсы. Каждая из этих категорий играет важную роль в формировании стратегии развития сотрудников и повышении их квалификации. Правильное распределение задач по категориям помогает создать целостную и эффективную систему обучения, способствующую росту как отдельных сотрудников, так и всей компании в целом.
- те, что вы можете автоматизировать с помощью нейросетей (например, генерировать данные или составлять расписание для учебных программ и рассылать уведомление пользователям);
- те, что вы можете выполнить с помощью нейросетей (готовить описание курсов, анализировать полученные данные);
- те, что выполнить может только человек (разрабатывать курс или взаимодействовать с менеджерами).
Эксперт подчеркивает важность учета контекста при использовании ИИ-редакторов. В больших корпорациях такие инструменты могут существенно упростить рабочие процессы для команды, однако не приведут к кардинальным изменениям. В отличие от этого, в небольшой команде, состоящей, возможно, только из одного человека, ИИ-редактор способен полностью трансформировать подход к работе и значительно повысить продуктивность.
Автор статьи рекомендует регулярно отслеживать новые практики использования генеративных нейросетей и изучать успешные кейсы коллег из других компаний. Оптимальным решением будет объединить усилия с профессионалами в этой области для создания новых практик. Например, если у вас есть знакомые среди специалистов в области обучения и развития (L&D), настало время организовать мини-комьюнити для совместных экспериментов и обмена опытом. Это позволит не только углубить знания, но и внедрить инновационные подходы в свою практику.
Определите для своей команды четкую цель и разработайте детализированный план достижения этой цели. Чем яснее и структурированнее будет ваша стратегия, тем быстрее ваш отдел обучения и развития (L&D) сможет перейти от начального уровня к высокому профессионализму в использовании нейросетевых технологий. Это позволит оптимизировать процессы и повысить эффективность работы, что в свою очередь приведет к значительным результатам в обучении и развитии сотрудников.