Большие языковые модели в корпоративном обучении: как ИИ помогает бизнес-тренерам и повышает эффективность

В современном бизнесе скорость адаптации к новым технологиям и методам работы становится решающим фактором конкурентоспособности. Корпоративное обучение играет ключевую роль в этом процессе, но перед HR-специалистами и бизнес-тренерами встает серьезный вызов: как эффективно обучать сотрудников с разным уровнем подготовки и опыта. Революционный подход, основанный на исследованиях Стэнфордского университета в области образования, может изменить мир корпоративного обучения.

Для многих непосвященных может показаться, что самая сложная часть работы корпоративного тренера — непосредственное проведение тренингов. Однако настоящий вызов заключается в подготовке материалов, которая требует огромных временных ресурсов. Особенно трудной является разработка обучающих программ для групп сотрудников с различными уровнями знаний и опыта.

После глобальных изменений в рабочей среде, вызванных пандемией, эта проблема только усугубилась. Корпоративные команды, как никогда ранее, состоят из сотрудников с крайне разнородным опытом работы в конкретных инструментах и методологиях. Бизнес-тренерам приходится одновременно находить баланс между поддержкой новичков и поддержанием интереса более опытных сотрудников.

Исследователи из Стэнфордского университета оценили способность больших языковых моделей (LLM) помогать учителям создавать многоуровневые уроки — стратегию, называемую "скаффолдингом" (от англ. scaffolding — строительные леса). Этот подход идеально адаптируется и для бизнес-среды.

"Идея с��аффолдинга заключается в том, чтобы внедрить в обучающую программу такие уровни поддержки, которые помогают всем сотрудникам, независимо от их уровня подготовки, эффективно усваивать новые знания и навыки", — такой подход может быть применен и в корпоративном обучении.

Применяя методологию, разработанную для образовательной сферы, корпоративные тренеры могут использовать аналогичный трехэтапный процесс:

1. Наблюдение — оценка уровня компетенций сотрудников в конкретной области

2. Формулирование стратегии — создание плана обучения с учетом разных уровней подготовки

3. Реализация — внедрение многоуровневой программы обучения, отвечающей потребностям всех участников

Модели ИИ могут помочь на каждом из этих этапов, особенно в создании "разминочных" упражнений, которые активируют имеющиеся знания и готовят сотрудников к усвоению нового материала. По аналогии с исследованием Стэнфорда, такие упражнения, сгенерированные ИИ, могут оказаться более эффективными, чем созданные людьми, благодаря оптимальной адаптации к уровню знаний и задачам обучения.

Рассмотрим конкретный пример, как это может работать в корпоративной среде:

Для тренинга по внедрению нового CRM-решения необходимо подготовить разминочное задание, которое активирует базовые знания сотрудников о работе с клиентскими данными. Учебные цели включают:

ИИ может создать многоуровневое вводное задание: "Представьте, что вы запускаете маркетинговую кампанию для двух сегментов клиентов — лояльных (200 клиентов) и новых (300 клиентов).

1) Какое соотношение ресурсов вы бы выделили на эти сегменты, учитывая их потенциальную отдачу?

2) Если ваш бюджет увеличится в два раза, как изменится ваше распределение?

3) Обсудите с коллегами: если вы увеличите ресурсы для лояльных клиентов до 400 и для новых до 600, сохранится ли эффективность кампании? Почему да или почему нет?"

Это задание понятно и доступно для новичков, но при этом заставляет более опытных сотрудников задуматься о стратегических вопросах распределения ресурсов и взаимосвязи масштаба и эффективности.

Интеграция технологий ИИ в корпоративное обучение приносит ощутимые выгоды:

1. Экономия времени и ресурсов. Бизнес-тренеры тратят огромное количество времени на адаптацию учебных материалов. ИИ может значительно сократить эти затраты, выступая в качестве "мыслительного партнера".

2. Персонализация обучения. ИИ позволяет создавать контент, который адаптируется к разным уровням подготовки сотрудников, что повышает эффективность обучения.

3. Повышение вовлеченности. Многоуровневый подход обеспечивает оптимальный уровень сложности для каждого сотрудника, поддерживая интерес и мотивацию.

4. Ускорение внедрения изменений. Более эффективное обучение ускоряет адаптацию сотрудников к новым инструментам и процессам, что критично в быстро меняющейся бизнес-среде.

5. Масштабируемость. Единожды настроенные модели ИИ могут обслуживать обучение команд любого размера без дополнительных затрат.

Технологии ИИ в корпоративном обучении имеют свои ограничения. Языковые модели хорошо справляются с генерацией текстового контента, но могут испытывать трудности с созданием сложных визуальных материалов или специфических технических инструкций. Кроме того, модели ИИ требуют тщательной настройки для каждой конкретной предметной области.

В перспективе развитие технологий позволит:

Главный принцип применения ИИ в корпоративном обучении: технологии должны дополнять, а не заменять экспертизу тренеров. ИИ становится ценным инструментом, который помогает HR-специалистам и бизнес-тренерам работать эффективнее, фокусируясь на действительно важных аспектах обучения.

Для компаний, стремящихся повысить эффективность корпоративного обучения, инвестиции в технологии ИИ для персонализации и многоуровневой адаптации учебных материалов могут стать значительным конкурентным преимуществом. В условиях растущей сложности бизнес-процессов и разнородности навыков сотрудников, такой подход обеспечивает оптимальный баланс между стандартизацией и персонализацией обучения.

Ссылка на исследование.

Всем здоровья и добра!