- почему запрос «хотим ИИ» без конкретной задачи — это тупик;
- как распаковывать процессы команд и находить точки применения ИИ;
- кейс: автоматизация контроля качества в техподдержке;
- подходы для перехода от интереса к реальным улучшениям.
ИИ начинается не с обучения,
а с мышления
- разработка внутреннего инструмента для генерации тестов;
- от генератора тестов к идее экзамена с участием ИИ;
- как интеграция ИИ изменит массовую оценку знаний.
Иркутская нефтяная компания
Наш первый год с ИИ в обучении:
уроки и открытия
- зачем обучать сотрудников ИИ и какие цели ставить;
- разные уровни обучения для разных ролей;
- структура программ: о чем рассказывать, кого приглашать;
- развитие культуры: кейс «HR Мастерские по AI».
HR как проводник ИИ: стратегии обучения и внедрения в культуру компании
Степанова Анастасия, Гусева Александра
- почему ИИ требует пересборки образовательного процесса;
- какие новые образовательные модели необходимы;
- основания для проектирования образовательных решений с ИИ;
- как избежать рисков и негативных последствий.
Школа образования и центра образовательных разработок на основе технологий ИИ (ТюмГУ)
ИИ в образовании: где живет прорыв
- какие задачи решает интеграция ИИ (проверка ДЗ, тренажеры);
- почему ИИ — это не только скорость,
но и качество обучения;
- как интегрировать ИИ в курсы: от простого к сложному.
Умное обучение: как и зачем интегрировать ИИ в учебные процессы
- переход от точечного использования ИИ к системной работе;
- кейс: внутренняя программа обучения для L&D-команды;
- фокус на решении реальных рабочих задач с помощью ИИ;
- результат: рост уверенности, свои ИИ-продукты, культура обмена.
Переход от ситуативной к системной работе с ИИ: как мы сами для себя программу обучения разработали
- заказчики-технооптимисты vs заказчики-технопессимисты;
- оптимисты: wow-эффект и работа со сверхдоверием;
- пессимисты: неочевидные риски (авторское право, персданные);
- AI для продвижения экспертизы T&D.
Инструменты AI в работе с заказчиками
- на практикуме в прямом эфире напишем несколько мини-приложений
- разберемся как использовать ИИ для легкого кодинга и как делать серьезные проекты
- покажу как получить первые результаты буквально за 5 минут и без всяких серверов (будет работать даже если у вас очень суровые ИБшники!)
- поговорим про безопасность и другие ограничения ИИ
- вместе погенерим идеи — как для асинхронных курсов, так и для синхронного обучения
Мандрик, Казаков и роботы
Практикум по вайбкодингу для специалистов по обучению
- как компании реально проходят путь от «хаотичных экспериментов» к системной ИИ-трансформации;
- типичные ошибки и ловушки на каждом этапе и проверенные способы их избежать;
- «Быстрые победы» в HR и бизнес-процессах, которые дают доверие и первые результаты;
- идеальная модель зрелости: какие шаги и компетенции нужны, чтобы стать AI-native организацией;
- метрики и подходы, позволяющие измерять эффект и управлять масштабированием.
Зрелость ИИ-трансформации в HR и бизнесе: карта этапов, типовые ошибки и как их обойти