📢 Почему ИИ не взлетает без людей (и при чём тут навыки сотрудников)

Чтобы ИИ реально работал, нужны люди, которые понимают данные, умеют внедрять решения и могут всё это поддерживать. А таких специалистов мало, и стоят они дорого.

И вот тут у компаний два пути: идти на рынок и бороться за «идеального кандидата» или развивать своих. Спойлер: второй вариант чаще работает лучше.

Что делать на практике (по советам Тан Мурти):
♥️Сначала разберитесь, что уже есть
Многие компании недооценивают своих сотрудников.

На деле:
🤩Аналитики уже умеют работать с данными;
🤩Разработчики понимают логику систем;
🤩Операционные специалисты знают процессы.

👉 Часто база уже есть — просто её никто не «собрал в карту навыков».

♥️Ищите «почти подходящих», а не идеальных
Рынок «готовых AI-экспертов» маленький и дорогой.
Зато есть люди с близкими навыками: аналитик может вырасти в data-специалиста; инженер — в AI-интегратора.

♥️Пересоберите роли
ИИ меняет работу — это факт. Поэтому важно обновить роли, пересмотреть задачи и честно сказать людям, что изменится. Это снижает тревогу уровня «нас заменят роботы» и повышает лояльность.

Плюс бонус для HR: становится понятнее, кого реально искать.

♥️Забудьте про «один курс — и готово»
ИИ нельзя освоить за выходные (если бы можно — HR уже давно бы всех обучили 😄).

Работает другой подход:
🤩Обучение + практика;
🤩Реальные проекты;
🤩Наставничество.

По сути, это ближе к стажировке внутри компании, чем к классическому тренингу.

Почему это выгодно бизнесу? Такой подход:
🌚Дешевле, чем массовый найм дорогих специалистов;
🌚Повышает удержание (люди видят рост);
🌚Снижает риски «не тот человек, не тот вайб».

И главное — даёт устойчивый результат, а не разовую инициативу.

♥️ Наша подборка статей про ИИ и автоматизацию

✅Наш канал в Мах / Канал в ВК