Стало известно, как российские компании используют ИИ в peer-to-peer-развитии сотрудников

Отчёт «Будущее практик взаимного развития (Р2Р) в AI-native организациях» опубликован на сайте СберУниверситета. Целью исследования было определить возможные сценарии применения инструментов на основе ИИ (в первую очередь нейросетей) в P2P и разработать рекомендации по развитию таких практик. Напомним, P2P — это сокращённое обозначение понятия peer-to-peer (англ.), то есть взаимного обучения, когда равный учит равного.

Предварительно авторы изучили опубликованную аналитику и провели форсайт-сессию с участием экспертов из «Альфа-банка», «Ростелекома», «Т-банка», «Фоксфорда», Института психологии РАН и других организаций. В результате появились 13 сценариев использования ИИ в практиках взаимного обучения и развития. Затем около 550 специалистов по P2P-форматам в ходе опроса оценили привлекательность этих сценариев, а более детально отношение практиков к ИИ выявили в процессе 32 глубинных интервью, проведённых совместно с консалтинговой компанией ЭКОПСИ. В них представители Skyeng, Ozon, «Ростелекома», НЛМК и других компаний рассказали, как они уже используют ИИ в практиках взаимного развития сотрудников и что планируют изменить в этом направлении.

Что стало известно о внедрении ИИ в P2P-практики

Большинство респондентов опроса согласны с тем, что ИИ в коучинге, менторинге, бадди-поддержке и других форматах взаимного развития станет широко распространён уже в ближайшие год-три. Сейчас инструменты на основе нейросетей чаще всего выполняют отдельные задачи:

• Автоматизируют этапы P2P-практик — например, подбирают подходящих наставников.
• Анализируют записи встреч, то есть формулируют обратную связь, генерируют идеи новых вопросов и маршрутов развития. Есть и другие варианты — в одной из участвовавших в исследовании компаний реализован ИИ-генератор персонального микрообучения, который собирает обратную связь от руководителя из рабочей переписки и формулирует на её основе небольшие задачи: «изучить инструкцию», «проконсультироваться по вопросу», «подтянуть навык».
• Отвечают на базовые вопросы новичков во время адаптации.
• Помогают сотрудникам структурировать запрос к коучу или ментору перед обращением, что позволяет уже на первой встрече больше времени уделить разбору сути проблемы.
• Собирают данные о востребованных запросах и темах обучения.

Масштаб внедрения ИИ разнится в зависимости от практики. Так, в баддинге применение ИИ уже становится массовым: ИИ-помощники помогают новичкам ориентироваться в базе знаний и во всех формальных процессах, а коллега-бадди нужен больше для эмоциональной поддержки. При этом все опрошенные специалисты негативно оценили сценарии, в которых ИИ полностью заменяет человека в P2P. И некоторые из уже существующих инструментов, способные анализировать содержание рабочих чатов или видеовстреч, на практике иногда приходится отключать: сотрудники видят в них угрозу и саботируют внедрение.

В наставничестве, менторстве и карьерном консультировании ИИ играет роль помощника подопечного — помогает ему оформить свои запросы и цели, составить маршрут и подобрать учебные материалы. Но наставник и консультант при этом должны оценить предложенные варианты со своей профессиональной позиции и скорректировать их по ситуации. Например, в одной из компаний, представители которой участвовали в интервью, уже реализован ИИ-карьерный консультант. Он опрашивает сотрудника о его профессии и интересах, сопоставляет ответы со структурой специальностей в компании, подбирает список подходящих менторов и пишет черновик письма для первого контакта с ними.

В коучинге ИИ пока эффективно применяется только на первых этапах, когда нужно сформулировать запрос к специалисту, и для других узких задач. Так, в одной из компаний создали ИИ-коуча для восстановления мотивации к обучению: сотрудник обращается к нему, если долго не может начать выбранное обучение или бросает курс. Бот помогает разобраться, что именно пошло не так, и найти ресурсы на продолжение учёбы.

Что эксперты рекомендуют учесть L& D-специалистам

Общий вывод о будущем P2P-практик в исследовании звучит знакомо: все повторяющиеся и стандартные операции возьмёт на себя ИИ, а от человека в них потребуются оригинальные и ситуативные решения.

Соответствующим образом сформулированы и общие рекомендации. Эксперты советуют управлять проникновением ИИ в профессиональные задачи, чтобы не оказаться в ведомой позиции (то есть регулярно выбирать новые задачи, которые можно делегировать ИИ, пробовать разные инструменты). Для этого ИИ-грамотность должна стать базовым навыком у всех сотрудников, а безопасные правила использования нейросетей важно зафиксировать в документах компании или профессионального сообщества.

Но есть и более детальные рекомендации — здесь мы приведём некоторые примеры, а полностью они доступны в тексте отчёта в разделах по трендам.

Из наиболее ожидаемых трендов в исследовании отмечены такие:

• Гиперперсонализация на основе ИИ. Специалисты ожидают, что нейросетевые инструменты станут «умными партнёрами» коучей и наставников. Авторы исследования отмечают, однако, что развитие этого тренда тормозится недостатком данных: имеющиеся данные не всегда правильно структурированы, а собирать новые мешает недоверие пользователей — они боятся утечек. Авторы рекомендуют загружать в модель информацию о структуре работы и текущих задачах сотрудника, чтобы её ответы не были шаблонными, но при этом использовать для обработки реальных данных только внутренние ИИ-модели компании, а загрузку персональной и чувствительной информации во внешние нейросети запрещать всем сотрудникам и регулярно обучать их цифровой гигиене.
• Автоматизация процессов в P2P-практиках — создания и трансляции контента, подбора пар «наставник — подопечный». В исследовании отмечено, что HR- и L& D-специалисты охотно внедряют такие решения — при условии, что право выбора в них всё равно остаётся за человеком. Но пока в результате многих отдельных экспериментов обычно получается «зоопарк» разрозненных инструментов, процессу внедрения ИИ не хватает базовой системной архитектуры. Начать систематизацию авторы предлагают с создания сводной веб-страницы, на которой будут перечислены задачи («Найти ментора», «Стать бадди») и соответствующие каждой из них инструменты.
• Повышение доступности P2P-практик. Эксперты ожидают, что оно произойдёт не за счёт расширения штата профессиональных наставников, а благодаря тому, что взять на себя роль наставника станет проще для большего числа специалистов.

В заключительной части отчёта приводится чек-лист из 88 пунктов по направлениям от стратегии и бюджета до управления изменениями, с помощью которого авторы предлагают проводить аудит текущих проектов по внедрению ИИ в P2P-практики и планировать работу на ближайшие два-три года.

Ранее международное L& D-сообщество Offbeat опубликовало список глобальных мегатрендов для сферы L& D на ближайшие 20 лет. В числе прочего аналитики рассчитывают, что ИИ-агенты в сфере HR и L& D уже в ближайшие пять лет будут выполнять задачи в процессах онбординга и в составлении рекомендаций по обучению.