Задача «внедрить ИИ» почти всегда превращается в задачу «обучить людей инструментам». В Авито её сформулировали иначе, и на конференции показали, что за этим стоит.
Начали спикеры с вопроса в чат: что вы чувствовали, когда впервые сели на велосипед? Участники ответили про страх, неуверенность, волнение, восторг. Дальше у всех один путь: неуверенность отступает, появляется свобода и желание применять новое везде. Ровно это команда наблюдает у сотрудников, которые начинают работать с ИИ. К этому образу они вернутся в финале.
Три принципа
Цель команда ставит так: изменить культуру, а не научить сотрудников пользоваться технологией. Разница в том, что остаётся у человека на выходе. Освоенные сервисы забываются вместе с интерфейсом. Остаётся привычка смотреть на свои задачи через призму ИИ и видеть, где он действительно ускорит работу.
Отсюда второй принцип, который в выступлении прозвучал как главный. Культура использования ИИ не спускается сверху, она прорастает снизу, от обычных сотрудников. Поэтому команда делает ставку на открытые форматы, где люди сами рассказывают о своих кейсах, и держит каналы, куда можно прийти с идеей.
Третий принцип: доверие к технологии выращивают через понимание. В курсы намеренно добавляют объяснение, как устроена модель и что у неё под капотом. Когда человек понимает механику, у него появляется доверие и желание попробовать.
Два уровня обучения
В компании больше 11 000 сотрудников. Обучение разделили по признаку, что человек будет делать с технологией.
Поддерживающие функции — юристы, HR, проджект-менеджеры, бизнес-процессники, стратеги. Им дают готовые решения, которые можно взять и применить, и выравнивают базовую грамотность.
Data Science и продукт. Эти команды создают решения сами и работают на два фронта: улучшают опыт клиентов платформы и автоматизируют внутренние процессы.
Контент собирают на внутренней экспертизе. Внешние практики смотрят и выборочно забирают, но материалы разрабатывают со своими аналитиками и специалистами Data Science, которые калибруют объём и глубину под аудиторию.
Что уже работает
В поддерживающих функциях: на базе внутренней модели, обученной на регламентах компании, собрали промпт, который описывает бизнес-процесс в нужном формате за считаные минуты. Второй кейс — поиск информации в больших базах юридических и финансовых данных, стало проще и владельцам данных, и тем, кто их ищет.
В продукте ИИ виден клиентам: описание объявления генерируется по ключевым словам или по изображению. Внутри HR инструменты применяют при разработке электронных курсов, в сценариях командных сессий, в рекрутменте и при аналитике результатов собеседований.
На прямой вопрос из зала спикеры ответили честно: ни один процесс целиком ИИ пока не заменил. И добавили, что это, наверное, к лучшему.
HR-мастерские
Аудитория — HR-дирекция, больше 500 человек. Встречи проходят онлайн раз в месяц или полтора, чтобы держать команду в тонусе.
Название обязывает, поэтому вместо слайдов показывают демо и пробуют вместе с теми, кто сидит по ту сторону экрана. Зовут и коллег из смежных команд, чтобы те подкидывали идеи, которые можно позаимствовать.
Первую мастерскую посвятили безопасности. Юристы рассказали про риски, специально стараясь не запугивать. Коллеги из информационной безопасности разобрали международные кейсы и дали рекомендации. Задача была дать людям рамку: что можно и чего нельзя. Дальше пошли прикладные темы: как оптимизировали создание электронных курсов, как ускоряют контроль выполнения задач, как встраивают ИИ в оценку эффективности.
Вокруг мастерских выстроена постоянная среда. Раздел в Confluence с материалами всех встреч, реестром инструментов и доступов, документацией по внутренним LLM и мануалами; каждый инструмент, который туда попадает, валидируют коллеги из Data Science и ставят отметку «проверено». Блок по безопасности с чек-листом «можно / нельзя» и контактами тех, у кого можно спросить. Словарь терминов, где умные слова про ИИ объяснены понятным языком. И канал во внутреннем мессенджере с апдейтами, анонсами, обзорами инструментов и скринкастами. Канал работает на насмотренность: люди видят, сколько всего можно сделать.
Что измеряют
Первые метрики привычные: удовлетворённость 9,5 из 10, NPS от 90 до 100, доходимость до прямого эфира больше 60% при том, что приглашение уходит всей команде HR.
Четвёртую метрику команда завела специально — количество процессов, охваченных ИИ. В компании ведут реестр процессов, каждый описан по единому шаблону. Перед стартом мастерских прошли по всем владельцам процессов с одним вопросом: применяете ли вы уже какие-то инструменты ИИ. Стартовая цифра вышла скромной и честной, от 4 до 6%. Сравнение «до и после» планировали к концу финансового года.
Есть и косвенный признак, что формат работает: спикеров для новых мастерских искать не приходится, желающие поделиться опытом находятся всегда.
Финал
В конце спикеры вернулись к ребёнку на велосипеде и сформулировали свой ключевой посыл: быть рядом. Топ-менеджмент ожидания озвучивает, и они растут. Но скорость у всех разная, поэтому команда старается держать среду щадящей и идти рядом с человеком, а не выталкивать его в новую реальность.
ИИ.Elements 2026. 16–17 сентября, онлайн. Программа и регистрация: elearningelements.ru/ii
Начали спикеры с вопроса в чат: что вы чувствовали, когда впервые сели на велосипед? Участники ответили про страх, неуверенность, волнение, восторг. Дальше у всех один путь: неуверенность отступает, появляется свобода и желание применять новое везде. Ровно это команда наблюдает у сотрудников, которые начинают работать с ИИ. К этому образу они вернутся в финале.
Три принципа
Цель команда ставит так: изменить культуру, а не научить сотрудников пользоваться технологией. Разница в том, что остаётся у человека на выходе. Освоенные сервисы забываются вместе с интерфейсом. Остаётся привычка смотреть на свои задачи через призму ИИ и видеть, где он действительно ускорит работу.
Отсюда второй принцип, который в выступлении прозвучал как главный. Культура использования ИИ не спускается сверху, она прорастает снизу, от обычных сотрудников. Поэтому команда делает ставку на открытые форматы, где люди сами рассказывают о своих кейсах, и держит каналы, куда можно прийти с идеей.
Третий принцип: доверие к технологии выращивают через понимание. В курсы намеренно добавляют объяснение, как устроена модель и что у неё под капотом. Когда человек понимает механику, у него появляется доверие и желание попробовать.
Два уровня обучения
В компании больше 11 000 сотрудников. Обучение разделили по признаку, что человек будет делать с технологией.
Поддерживающие функции — юристы, HR, проджект-менеджеры, бизнес-процессники, стратеги. Им дают готовые решения, которые можно взять и применить, и выравнивают базовую грамотность.
Data Science и продукт. Эти команды создают решения сами и работают на два фронта: улучшают опыт клиентов платформы и автоматизируют внутренние процессы.
Контент собирают на внутренней экспертизе. Внешние практики смотрят и выборочно забирают, но материалы разрабатывают со своими аналитиками и специалистами Data Science, которые калибруют объём и глубину под аудиторию.
Что уже работает
В поддерживающих функциях: на базе внутренней модели, обученной на регламентах компании, собрали промпт, который описывает бизнес-процесс в нужном формате за считаные минуты. Второй кейс — поиск информации в больших базах юридических и финансовых данных, стало проще и владельцам данных, и тем, кто их ищет.
В продукте ИИ виден клиентам: описание объявления генерируется по ключевым словам или по изображению. Внутри HR инструменты применяют при разработке электронных курсов, в сценариях командных сессий, в рекрутменте и при аналитике результатов собеседований.
На прямой вопрос из зала спикеры ответили честно: ни один процесс целиком ИИ пока не заменил. И добавили, что это, наверное, к лучшему.
HR-мастерские
Аудитория — HR-дирекция, больше 500 человек. Встречи проходят онлайн раз в месяц или полтора, чтобы держать команду в тонусе.
Название обязывает, поэтому вместо слайдов показывают демо и пробуют вместе с теми, кто сидит по ту сторону экрана. Зовут и коллег из смежных команд, чтобы те подкидывали идеи, которые можно позаимствовать.
Первую мастерскую посвятили безопасности. Юристы рассказали про риски, специально стараясь не запугивать. Коллеги из информационной безопасности разобрали международные кейсы и дали рекомендации. Задача была дать людям рамку: что можно и чего нельзя. Дальше пошли прикладные темы: как оптимизировали создание электронных курсов, как ускоряют контроль выполнения задач, как встраивают ИИ в оценку эффективности.
Вокруг мастерских выстроена постоянная среда. Раздел в Confluence с материалами всех встреч, реестром инструментов и доступов, документацией по внутренним LLM и мануалами; каждый инструмент, который туда попадает, валидируют коллеги из Data Science и ставят отметку «проверено». Блок по безопасности с чек-листом «можно / нельзя» и контактами тех, у кого можно спросить. Словарь терминов, где умные слова про ИИ объяснены понятным языком. И канал во внутреннем мессенджере с апдейтами, анонсами, обзорами инструментов и скринкастами. Канал работает на насмотренность: люди видят, сколько всего можно сделать.
Что измеряют
Первые метрики привычные: удовлетворённость 9,5 из 10, NPS от 90 до 100, доходимость до прямого эфира больше 60% при том, что приглашение уходит всей команде HR.
Четвёртую метрику команда завела специально — количество процессов, охваченных ИИ. В компании ведут реестр процессов, каждый описан по единому шаблону. Перед стартом мастерских прошли по всем владельцам процессов с одним вопросом: применяете ли вы уже какие-то инструменты ИИ. Стартовая цифра вышла скромной и честной, от 4 до 6%. Сравнение «до и после» планировали к концу финансового года.
Есть и косвенный признак, что формат работает: спикеров для новых мастерских искать не приходится, желающие поделиться опытом находятся всегда.
Финал
В конце спикеры вернулись к ребёнку на велосипеде и сформулировали свой ключевой посыл: быть рядом. Топ-менеджмент ожидания озвучивает, и они растут. Но скорость у всех разная, поэтому команда старается держать среду щадящей и идти рядом с человеком, а не выталкивать его в новую реальность.
ИИ.Elements 2026. 16–17 сентября, онлайн. Программа и регистрация: elearningelements.ru/ii