Инструменты искусственного интеллекта, которые команды по обучению и развитию создают (а не покупают)
_Автор: д-р Филиппа Хардман_
Статья посвящена изменению подхода корпоративных отделов обучения и развития (L&D) к искусственному интеллекту: вместо преимущественной покупки готовых EdTech-решений компании всё чаще создают собственные ИИ-инструменты, адаптированные под свои процессы, стандарты и задачи.
Традиционно отделы обучения обычно приобретали LMS, библиотеки контента и конструкторы курсов, поскольку разработка собственных решений требовала дорогих инженеров. Генеративный ИИ изменил ситуацию: теперь специалист по обучению без глубоких навыков программирования может создавать полезные инструменты за короткое время, используя GPT/Gem/Claude-проекты и другие средства.
Филиппа выделяет четыре причины создания собственных ИИ-инструментов:
Разработка стала доступной.
Рынок предлагает слишком узкие решения.
Готовые инструменты навязывают методику поставщика.
Необходим контроль поведения ИИ.
Три типа создаваемых ИИ-инструментов
1. Инструменты до и после курса
Они помогают принимать решения о необходимости обучения и оценивать его результаты.
2. Инструменты динамического обучения
Они выходят за пределы традиционных курсов и позволяют обучаться через практику.
Примеры: ИИ-ролевые игры для тренировки сложных разговоров; симуляторы продаж с виртуальным клиентом; голосовые ИИ-инструкторы по технике безопасности прямо на рабочем месте; ИИ для обратной связи по практическим заданиям.
3. Инструменты, встроенные в собственные стандарты организации
Такие решения используют внутренние документы, методики и правила компании.
Примеры: помощник, создающий рабочие инструкции только на основе проверенных документов; генератор сценариев учебных видео с применением принципов мультимедийного обучения Майера; ИИ для разработки оценочных заданий вместо стандартных тестов; редактор, проверяющий материалы по внутреннему стилю компании.
Автор выделяет три ключевых отличия новых внутренних ИИ-инструментов:
Фокус на качество, а не только скорость.
ИИ помогает избежать ненужных курсов и неправильных запросов на обучение.
Переход от курсов к практике.
Будущее обучения — не только модули и тесты, а симуляции, тренировки и поддержка в момент выполнения работы.
Кодирование собственной экспертизы.
Организации превращают свои стандарты, методики и опыт в ИИ-помощников, а не просто используют универсальные модели.
В результате генеративный ИИ создаёт новую модель работы L&D: вместо роли потребителя готовых EdTech-продуктов отделы обучения становятся создателями собственных интеллектуальных инструментов, которые помогают принимать более качественные решения.
Главный сдвиг заключается в переходе: от «создавать больше курсов быстрее» → к «создавать меньше, но более точные решения для реальных задач обучения».
Читать 12мин https://dzen.ru/a/arerrcTpZXtIsJ1w
_Автор: д-р Филиппа Хардман_
Статья посвящена изменению подхода корпоративных отделов обучения и развития (L&D) к искусственному интеллекту: вместо преимущественной покупки готовых EdTech-решений компании всё чаще создают собственные ИИ-инструменты, адаптированные под свои процессы, стандарты и задачи.
Традиционно отделы обучения обычно приобретали LMS, библиотеки контента и конструкторы курсов, поскольку разработка собственных решений требовала дорогих инженеров. Генеративный ИИ изменил ситуацию: теперь специалист по обучению без глубоких навыков программирования может создавать полезные инструменты за короткое время, используя GPT/Gem/Claude-проекты и другие средства.
Филиппа выделяет четыре причины создания собственных ИИ-инструментов:
Разработка стала доступной.
Рынок предлагает слишком узкие решения.
Готовые инструменты навязывают методику поставщика.
Необходим контроль поведения ИИ.
Три типа создаваемых ИИ-инструментов
1. Инструменты до и после курса
Они помогают принимать решения о необходимости обучения и оценивать его результаты.
2. Инструменты динамического обучения
Они выходят за пределы традиционных курсов и позволяют обучаться через практику.
Примеры: ИИ-ролевые игры для тренировки сложных разговоров; симуляторы продаж с виртуальным клиентом; голосовые ИИ-инструкторы по технике безопасности прямо на рабочем месте; ИИ для обратной связи по практическим заданиям.
3. Инструменты, встроенные в собственные стандарты организации
Такие решения используют внутренние документы, методики и правила компании.
Примеры: помощник, создающий рабочие инструкции только на основе проверенных документов; генератор сценариев учебных видео с применением принципов мультимедийного обучения Майера; ИИ для разработки оценочных заданий вместо стандартных тестов; редактор, проверяющий материалы по внутреннему стилю компании.
Автор выделяет три ключевых отличия новых внутренних ИИ-инструментов:
Фокус на качество, а не только скорость.
ИИ помогает избежать ненужных курсов и неправильных запросов на обучение.
Переход от курсов к практике.
Будущее обучения — не только модули и тесты, а симуляции, тренировки и поддержка в момент выполнения работы.
Кодирование собственной экспертизы.
Организации превращают свои стандарты, методики и опыт в ИИ-помощников, а не просто используют универсальные модели.
В результате генеративный ИИ создаёт новую модель работы L&D: вместо роли потребителя готовых EdTech-продуктов отделы обучения становятся создателями собственных интеллектуальных инструментов, которые помогают принимать более качественные решения.
Главный сдвиг заключается в переходе: от «создавать больше курсов быстрее» → к «создавать меньше, но более точные решения для реальных задач обучения».
Читать 12мин https://dzen.ru/a/arerrcTpZXtIsJ1w