Друзья, всем привет! Хочу поделиться наблюдениями. Генеративный ИИ (тот, который помогает с аналитикой и генерирует тексты, изображения, видео и тд) уже прочно и надолго вошел в нашу жизнь, и вопрос обучения работе с ним - лишь вопрос времени, так как наше государство крайне заинтересовано в технологическом лидерстве в сфере ИИ. Я провела большое количество мастер-классов, практикумов по обучению топ-менеджмента и сотрудников компаний работе с ИИ в организациях разной направленности - начиная с IT-компаний, заканчивая строительными - и везде прослеживается один и тот же паттерн - начинать внедрение ИИ в бизнес эффективнее всего по следующей схеме: "Сначала надеваем маску на себя, а потом на ребёнка". Как это выглядит на практике: Шаг 1 - базовое обучение работе с ИИ собственников бизнеса, топ-менеджмента и руководящего состава (начальников отделов, руководителей департаментов и тп) на базе их задач, общих задач всей компании, решения стратегических вопросов. На этом уровне топы и управленцы видят сквозные бизнес-процессы всей компании (чего не видят линейные сотрудники), и понимают, куда внедрить ИИ-автоматизацию будет действительно эффективно. Шаг 2 - обучение работе с ИИ линейных сотрудников (делопроизводителей, секретарей, юристов, бизнес-ассистентов, HR, главных технологов, инженеров ПТО и админ.офис - всех тех, кто зарабатывает интеллектуальным трудом). И вот как бы банально это ни звучало, это должно быть качественное обучение, а не спущенное "сверху" ради "галочки", так как потенциал использования ИИ в работе именно административного персонала достаточно большой, и этоведь та сфера вопросов, где при максимальной вовлеченности со стороны персонала ИИ можно внедрить дешево - покупкой подписки на условный ChatGPT и без серьезных финансовых вложений в масштабные автоматизации). На этом этапе активные сотрудники, видя потенциал ИИ, начинают сами делать ИИ-ассистентов, ИИ-агентов для упрощения своей работы в компании, что позволит компании внедрять ИИ точечно и под конкретные боли компании, а не внедрять ИИ ради ИИ. Кстати, Шаг 1 и Шаг 2 можно совместить, но обучение все же лучше проводить отдельно для топов и для линейных сотрудников, так как там есть важные нюансы. Собственникам бизнеса лучше всего подходят индивидуальные практикумы. Шаг 3 - внедрение ИИ-агентов, ИИ- ассистентов и иных ИИ-автоматизаций в бизнес-процессы при помощи внешних специалистов. В нем возникает необходимость, когда: 1) в процессе обучения свои сотрудники не проявили инициативы при создании ИИ-ассистентов и не заинтересовались темой ИИ; 2) в процессе обучения топы увидели, что необходима автоматизация сквозных бизнес-процессов и что отдельно взятый сотрудник созданием ИИ-ассистента на своем локальном участке не решит проблему ; 3) когда автоматизация, которую хочется внедрить, технически сложная (например, недостаточно просто создать ИИ-ассистента или нейропродавца в ChatGPT, в Suvvy или n8n), и нужно задействовать компьютерное зрение или привлекать программистов для создания стабильной CRM-системы (а не той, которая создается вайб-кодингом неспециалистом); 4) топам просто иногда не хочется заморачиваться, вникать в ИИ, и есть деньги, и проще заплатить интеграторам "под ключ" и не вникать в тему, что тоже ок). Если начать сразу с Шага 3, то есть вероятность сильно переплатить за ненужное внедрение. В общем, логика простая: сначала разобраться, где ИИ реально нужен, и только потом тратить деньги на внедрение. Звучит очевидно из серии "чтобы получилось хорошо - делайте хорошо и не делайте плохо")), но на практике большинство делает наоборот. Если у кого-то был другой опыт- интересно послушать.