Когда ИИ приходит учить сотрудников

Искусственный интеллект в России перестал быть забавой для футуристов и превратился в инструмент, от которого ждут серьёзных экономических результатов. До 2030 года действует государственная стратегия развития ИИ, и бизнес, почувствовав ветер перемен, пытается перестроить даже такие казалось бы вечные структуры, как корпоративное обучение. Массовые лекции и универсальные курсы уже не работают: сотрудники слушают вполуха, бизнес не видит пользы, а HR‑отделы делают вид, что всё под контролем.

На этом фоне появляется новая волна решений — платформы на базе ИИ, которые подстраивают обучение под конкретного человека. Одну из первых таких систем помог разработать инженер Артем Агаев, работающий в крупнейшем российском банке. Его задача заключалась в том, чтобы заменить обезличенные обучающие библиотеки персонализированной «лентой» рекомендаций. Система должна была не просто подбирать материалы, но и учитывать должность сотрудника, его реальную работу, привычки и даже карьерные планы.

Такой подход требует сложной архитектуры и грамотной работы с данными. Если модель ошибается, она может незаметно создавать перекосы в команде — например, отдавая одним сотрудникам больше возможностей для роста, чем другим. Агаев подчёркивает, что ИИ — не волшебная палочка, а инструмент, который легко может превратиться в палку в колёсах, если им управлять небрежно.

Сам разработчик пришёл к пониманию ценности практики ещё в студенчестве: учёба без реальных задач не работает. Он участвовал в хакатоне, где его заметили эксперты банка, после чего его пригласили в команду. С тех пор он занимается сложными проектами, включая создание архитектуры платформы «Пульс», где ИИ‑лента рекомендаций стала ключевым механизмом обучения.

Платформа начиналась как эксперимент, но после успешного тестирования её внедрили во всех подразделениях банка. Она повысила вовлечённость сотрудников: теперь они сами выбирают, чему учиться, а ИИ подсказывает наиболее релевантный контент. Бизнес получил инструмент, который лучше развивает людей и делает компанию устойчивее.

Параллельно с этим растёт понимание роли кадров в национальной стратегии ИИ. Технологии бесполезны без специалистов, которые способны их создавать и поддерживать. Агаев занимается менторством: проводит код‑ревью, консультирует инженеров, помогает молодым специалистам. Этот опыт становится фундаментом, на котором строится технологическая безопасность страны.

Создание «умных» платформ — задача сложная: нужно интегрировать технологии, работать с огромными массивами данных, учитывать человеческий фактор. Пользователи могут сопротивляться новым инструментам, поэтому разработчики взаимодействуют с HR и бизнес‑подразделениями, постоянно объясняя, как и зачем работает система.

Подобные проекты формируют новые стандарты работы с данными и кадрами. Они могут пригодиться в будущем не только в бизнесе, но и в госуправлении, медицине, образовании. Но главное — они создают новую школу инженеров, способных решать задачи на стыке технологий и общества. Эти люди и становятся основой цифрового суверенитета России.