Психолог Родион Чепалов: Обучение искусственного интеллекта трансформирует рабочую культуру, а не требования.

      Психолог Родион Чепалов: Обучение ИИ меняет рабочую культуру, а не запросы

      20.07.2026 16:43:17

      По словам организационного психолога Родион Чепалова, обучение сотрудников работе с нейросетями должно начинаться с анализа бизнес-проблемы, а не с изучения «как пользоваться ИИ». Главный итог — не просто умение формулировать запросы, но и изменение культуры работы. Это мнение он высказал в комментарии «Бизнес новостям», в рамках нашего цикла экспертных интервью о внедрении ИИ.

      — Основываясь на моем опыте, я считаю, что обучение работе с нейросетями должно начинаться с вопроса «какую бизнес-проблему мы стремимся решить», а не с «как использовать ИИ». В противном случае сотрудники пройдут интересный семинар, но продолжат работать по старой модели. Например, в отделе продаж нейросети могут сократить время подготовки коммерческих предложений, в HR – ускорить составление вакансий и анализ резюме, в юридическом отделе – заниматься подготовкой проектов документов, в маркетинге – создавать варианты рекламных текстов, а в службе поддержки – отвечать на часто задаваемые вопросы. Важным этапом до начала обучения является определение конкретных показателей: сколько времени уходит на выполнение задачи, сколько ошибок происходит, и сколько документов или обращений сотрудник обрабатывает за день.

      Возврат инвестиций следует оценивать не только в денежном эквиваленте, но и во времени. Например, маркетолог раньше тратил четыре часа на написание статьи, а после обучения с нейросетью – полчаса. Бухгалтер затратил день на типовой отчет, теперь – всего час. HR раньше просматривал 100 резюме за пять часов, теперь справляется с этой задачей за час. Если сэкономленные часы используются для более сложных и выгодных задач, компания получает прямую экономическую выгоду. Я советую оценивать показатели до обучения, затем через месяц и через три месяца. Обычно интересуют скорость выполнения задач, качество результатов, количество ошибок, уровень удовлетворенности сотрудников и клиентов, а также объем выполненной работы.

      Наиболее распространенной ошибкой является оценка окупаемости только по факту завершения курса. На практике некоторые сотрудники вовсе не начинают использовать новые инструменты. Существует несколько психологических типов: одни с энтузиазмом начинают экспериментировать, другие боятся ошибиться или думают, что ИИ «заберёт их работу». Третьи продолжают работать по привычной схеме, так как это им более комфортно. Поэтому после обучения нужен этап внедрения: небольшие практические задания, обмен успешными кейсами, наличие наставников внутри компании и поощрение первых результатов. Например, в производственной компании инженер после обучения продолжает всё делать вручную, потому что не доверяет нейросети. А его коллега применяет ИИ для подготовки черновиков технической документации и экономит несколько часов в неделю. Формально обучение прошли оба, но экономический эффект получил только тот, кто изменил свои рабочие привычки по поддержке руководства.

      На мой взгляд, главная прибыль от обучения нейросетям заключается не только в том, что сотрудники научились формулировать качественные запросы, но и в изменении самой культуры работы. Люди начинают автоматизировать рутинные задачи, освобождая время для переговоров, творчества, анализа и принятия решений. Это и становится ключевым экономическим результатом обучения.