Автоматизация и внедрение искусственного интеллекта меняют рабочие процессы, а в некоторых случаях формируют совершенно новые профессиональные ниши. Значит ли это, что бизнес вынужден привлекать специалистов, сфокусированных исключительно на работе с нейросетям? Марина Шосткина, заместитель директора по персоналу направления “Полимерные мембраны и ПИР” ТЕХНОНИКОЛЬ уверена, что с задачей освоения ИИ-инструментов можно справиться собственными силами. Для этого необходимо разработать и внедрить систему адаптации и переобучения уже работающих сотрудников.
Формирование команды в эпоху ИИ
Нейросети наиболее активно стали осваивать маркетинговые подразделения. Здесь появились роли, которых совсем недавно не существовало: ИИ‑видеомейкеры, ИИ‑ретушеры, ИИ‑копирайтеры. Однако эти направления удалось закрыть не за счет внешнего найма. Новые компетенции освоили уже действующие специалисты. Часть сотрудников самостоятельно разобралась в инструментах и даже начала обучать коллег, другие углубили навыки на корпоративных курсах. Важно, что речь идет не столько о создании обособленных ИИ‑должностей, сколько о том, что привычные роли стали включать активное использование нейросетей.
Учиться по желанию
Главный принцип в обучении - индивидуальный подход. Нет смысла обучать всех подряд. В первую очередь необходимо провести анализ и выбрать позиции, на которых ИИ способен одновременно решать творческие задачи и снимать нагрузку с сотрудников по выполнению рутинных операций. Программа оказалась несложной: в среднем на освоение уходило около месяца при нагрузке в несколько часов в неделю плюс самостоятельная практика. Существенную роль сыграли внутренние эксперты. Сотрудники с продвинутой экспертизой в ИИ‑инструментах проводили для коллег мини‑обучения, ускоряя распространение навыков по отделам.
Пережить отрицание
Одной из сложностей на пути активного внедрения ИИ-инструментов стал скептицизм сотрудников старшего поколения. Поначалу это был заметный барьер. Преодолеть это препятствие помог опыт и реальные результаты. Как только сотрудники видели, как ИИ меняет процессы у коллег, которые им уже пользуются, сопротивление постепенно сменялось интересом. Сначала привыкали, затем начинали применять ИИ для отдельных задач. Главное не ставить с первых дней жестких сроков и KPI по скорости освоения. Гибкий подход помогает быстрее адаптироваться и принять новую реальность. Главное, чтобы задачи выполнялись в срок, а инструменты сотрудник выбирал те, с которыми ему комфортнее работать.
В итоге темпы освоения ИИ у всех разные, и универсальных сроков здесь быть не может. При этом потребность в специалистах с ИИ‑навыками реально закрыть преимущественно внутренними ресурсами. Умение работать с нейросетями — лишь один из возможных пунктов в резюме, но не определяющий. Если конкретному сотруднику требуется этот навык, для него организуют обучение. Так бизнес сочетает гибкость и практичность: не гонится за модными должностями, а встраивает ИИ в реальные рабочие процессы там, где это действительно приносит пользу.
Поделиться
