Как понять, на каком уровне сотрудники работают с ИИ
Решение об обучении обычно принимают на ощущениях: кажется, что команда «не очень пользуется нейросетями». Потом выясняется, что половине участников программа не нужна, а второй половине рано.
Спросите пятерых сотрудников, пользуются ли они нейросетями, и все ответят «да». Посмотрите, что стоит за этим «да», и окажется: один переписывает письма, другой раз в месяц спрашивает определение термина, третий собрал автоматизацию на своих данных. Это три разных уровня, и учить их одинаково бессмысленно.
Шесть вещей, которые стоит измерить
Регулярность. Не «умеет ли», а «делает ли каждый день». Навык без применения не удерживается.
Постановка задачи. Человек пишет «напиши текст» или описывает аудиторию, цель и ограничения. Разница в результате колоссальная, и она не про модель, а про формулировку.
Работа с контекстом. Умеет ли сотрудник дать модели нужные данные — документы, примеры, правила компании, — или каждый раз начинает с чистого листа.
Проверка результата. Принимает ли ответ на веру. Это самая опасная зона: правдоподобная ошибка дороже очевидной.
Автоматизация. Способен ли человек превратить повторяющуюся задачу в сценарий, который работает без него.
Безопасность. Понимает ли, какие данные нельзя отправлять в облачную модель и что делать с чувствительной информацией.
Что даёт оценка
По шести компетенциям складывается уровень от первого до пятого. На первом человек пробовал пару раз, на пятом строит автоматизации и учит коллег. Дальше видно не только среднее по команде, но и разброс — а именно разброс ломает групповое обучение.
Мы сделали такую диагностику отдельным бесплатным инструментом: level.tech-wave.ru, десять минут на участника, отчёт с рекомендациями по каждому и срез по группе. Это первый шаг любого нашего корпоративного проекта — без него мы не беремся предлагать программу.
Как читать результат
Если команда ровная и на втором уровне — нужна база и практика на своих задачах. Если разброс от первого до четвёртого — база в записи, чтобы каждый шёл в своём темпе, и раздельные практикумы. Если большинство на третьем и выше — обучение уже не нужно, нужен акселератор: люди готовы собирать внутренние инструменты, а не изучать интерфейс.
