​​Решил ли искусственный интеллект наконец проблему узкого места в сфере обучения и развития персонала?
Автор Доктор Филиппа Хардман
Одна из самых устойчивых проблем в корпоративном обучении — зависимость от экспертов предметной области (SME), которые становятся главным «узким местом» при разработке учебных материалов. Несмотря на стремительное развитие генеративного ИИ, именно ожидание интервью, согласований и экспертной проверки по-прежнему задерживает проекты на недели и месяцы.

Филиппа Хардман показывает, что проблема заключается не только в доступности экспертов, но и в том, что значительная часть их знаний является неявной. Даже опытные специалисты не способны полностью объяснить, как принимают решения, поэтому традиционные интервью извлекают лишь поверхностную часть экспертного опыта.

LLM способны существенно снизить затраты на обработку документов, проведение интервью и обновление знаний, однако они не решают проблему извлечения скрытых (неявных) знаний. Перспективным направлением автор считает «повсеместный ИИ» (Ambient AI), который учится не по рассказам экспертов, а по наблюдению за их реальной работой.

На практике уже используются четыре основных подхода:

1.автоматический анализ и структурирование интервью с экспертами;
2.проведение экспертных интервью самим ИИ;
3.использование ИИ как исследовательского помощника для подготовки разработчиков обучения;
4.создание «виртуальных экспертов» на основе документов, презентаций и других материалов специалистов.

Все эти методы сокращают время ожидания и повышают эффективность работы, но не устраняют фундаментальную проблему неявных знаний и требуют обязательной экспертной проверки результатов.

Генеративный ИИ значительно уменьшает зависимость от экспертов, но полностью заменить их пока не способен. В будущем ключевой ценностью специалистов по обучению станет уже не сбор информации, а педагогическое проектирование и профессиональное суждение — умение превращать экспертные знания в действительно эффективное обучение.
Читать 15мин