ИИ в корпоративном обучении: как использовать технологию с пользой для людей и бизнеса

Согласно исследованию за 2025 год, обучение и развитие сотрудников стали приоритетом для 41% российских работодателей. Это значит, что почти половина компаний видит развитие персонала как важную часть HR/L&D-стратегии. 

При этом старые подходы к корпоративному обучению уже не работают как раньше. Сейчас важно не просто провести курс и выдать всем участникам сертификаты, а сделать так, чтобы сотрудник действительно смог применить знания в реальной работе.

Еще один важный фактор для корпоративного обучения — распределенные команды и гибридный формат работы. Людям нужно учиться в удобное время и в своем темпе.

В таких условиях очных тренингов и программ становится недостаточно (или их невозможно применять совсем). Поэтому активно внедряются инструменты, которые могут помочь сделать обучение более гибким, персональным и тесно связанным с реальными задачами. 

По данным Digital Learning, уже около 13,5% российских компаний используют ИИ для разработки учебных материалов, а число компаний, которые совсем не задействуют ИИ, за последний год значительно сократилось. Это показывает, что ИИ всё чаще становится не экспериментом, а обычной частью процесса создания и адаптации обучения.

Один из самых востребованных сценариев внедрения ИИ — адаптация обучения под конкретного человека. Благодаря анализу данных о том, как сотрудник проходит курсы, ИИ способен строить индивидуальные образовательные траектории, которые учитывают уровень знаний, стиль обучения и даже цели развития. Это значит, что каждый получит именно тот контент и те задания, которые нужны ему здесь и сейчас.

Такой подход помогает удерживать внимание, снижать разрыв между потребностями сотрудника и материалами обучения, а также повышает мотивацию к обучению.

Еще один сценарий в L&D называется обучением в потоке работы (learning in the flow of work), когда обучение навыкам аккуратно вплетается в ежедневные задачи. В таком случае ИИ может:

• подсказывать полезные знания в нужный момент;
• формировать теоретические модули по конкретной задаче;
• объяснять сложный момент на актуальных примерах.

Это особенно важно для распределенных команд, когда сотрудник хочет получить помощь в момент взаимодействия с задачей.

Третий сценарий — это снижение ручной нагрузки на команды, которые создают и поддерживают обучение. Нейросети помогают:

• генерировать базовый контент и учебные материалы;
• создавать задания, тесты и интерактивные элементы;
• обрабатывать результаты, анализировать прогресс и вовлеченность;
• автоматизировать уведомления и сопровождение участников.

Раньше все эти процессы ложились на хрупкие плечи L&D-специалистов и HR-команд. Теперь ИИ может взять на себя часть этих задач, освободив людей для стратегического планирования, фасилитации сессий и работы с командой.

В IBM работает множество сотрудников по всему миру, из-за чего сложно поддерживать одинаково высокое качество обучения у всех. Чтобы сделать обучение более релевантным, компания использует собственную платформу Watson на базе ИИ, которая анализирует данные о сотруднике и на основе этого строит индивидуальные траектории обучения.

В одном из корпоративных проектов Microsoft использовала ИИ, чтобы ускорить процесс обучения новых сотрудников. Вместо стандартных вводных курсов с фиксированным набором тем компания внедрила адаптивный ИИ-контент, который подстраивался под уровень и темп новичков.

Это помогло сократить время адаптации почти вдвое, так как сотрудник сразу получал самые важные знания и не тратил часы на темы, которые уже знает.

По словам команды 2ГИС, при внедрении AI-тренажеров в корпоративное обучение для них в первую очередь важны скорость подготовки материалов и сокращение времени на ключевые задачи. После внедрения такого формата руководителю в среднем достаточно около 45 минут на прохождение курса и еще примерно 30 минут на практику. Раньше на тот же объём уходило около трех часов мастер-класса и еще примерно 45 минут на разбор теории.