Игорь Никитин: ключевой момент в обучении нейросетям – диагностика перед началом.

      Игорь Никитин: ключевое в обучении нейросетям – диагностика перед началом

      21.07.2026 15:57:27

       316

       0

      

      Обучение нейросетям следует начинать с диагностики, а не с учебного плана, а ROI нужно считать исходя из операционных показателей, а не «охвата» сотрудников. Об этом рассказал основатель WMT AI и WMT Group Игорь Никитин в нашем цикле экспертных интервью по внедрению ИИ.

       – Основная ошибка, которую мы видим в большинстве компаний: обучение начинается до четкой формулировки задачи. Сначала приобретаются курсы или нанимается тренер, затем выясняется, зачем это нужно. В результате сотрудники получают «полезный семинар», возвращаются на рабочие места и продолжают действовать по старым схемам.

       Чтобы обучение дало ощутимый результат, нужно начинать с диагностики, а не с учебной программы. Сначала необходимо ответить на три вопроса: где в операционной работе сотрудников есть узкие места, которые нейросети могут помочь устранить; какие задачи занимают больше всего времени и отличаются высокой повторяемостью; кто из команды готов к изменениям и сможет стать внутренним сторонником новых практик. Это и есть основа нашей методологии: обучение осуществляется в конкретном рабочем контексте, а не отдельно от него. Программа разрабатывается под реальные задачи конкретного подразделения, участники сразу применяют инструменты на своем примере, а результаты первых сессий фиксируются в измеряемых показателях. Тогда обучение становится не «семинаром», а отправной точкой для изменений с ясным ориентиром.

       ROI от обучения нейросетям рассчитывается по временным и операционным показателям, а не по абстрактным «компетенциям»: сколько часов в неделю каждый участник тратил на рутинные задачи до обучения и сколько после; как изменилась скорость выполнения основных операций – подготовки отчетов, аналитических материалов, коммуникаций, обработки входящих запросов. Мы применяем следующую систему измерений. До обучения фиксируются: время на типичные рутинные задачи, текущая доля сотрудников, регулярно использующих ИИ, и количество обращений к корпоративным системам. После обучения – те же показатели, плюс количество инициатив, которые команда самостоятельно предложила и реализовала. Именно соотношение «до» и «после» показывает реальную картину. Один из наших примеров: в проекте с компанией, где участвовало 3420 сотрудников, доля регулярного использования ИИ возросла с 12% до 81%, скорость аналитики увеличилась на 54%, подготовка презентаций и отчетов ускорилась на 71%, а подтвержденный экономический эффект за первые шесть месяцев составил более 420 миллионов рублей. Ключевое слово здесь – «подтвержденный»: каждый из 21 проекта с измеримым эффектом прошел верификацию по конкретным бизнес-метрикам.

       Первая и наиболее распространенная проблема – отсутствие базовой линии. Компания проводит обучение, получает положительную обратную связь, но не знает, что именно изменилось, поскольку ничего не замерила до. Это легко избежать – важно фиксировать ключевые операционные показатели за 2-4 недели до начала программы. Даже простое время, затраченное на характерные задачи, даёт точку отсчёта.

       Вторая проблема – компании измеряют «охват», а не «применение». Отчет показывает, что 200 сотрудников прошли обучение. Однако никто не отслеживает, сколько из них действительно изменили свой рабочий процесс через неделю после курса. Мы принципиально разделяем эти два понятия: охват – это статистика, а применение – это результат.

       Третья проблема – эффект размыт и отложен. В отличие от покупки оборудования, результаты от обучения не проявляются сразу после завершения курса. Часть эффекта становится видимой через 1-3 месяца, часть – только когда обученный сотрудник сам начинает внедрять практику среди коллег. Решение: планировать проверки на контрольных точках через 30, 60 и 90 дней, а не только сразу после курса. Именно на этом временном горизонте фиксируется устойчивое изменение поведения, а не временный энтузиазм после семинара.