Корпоративное обучение ИИ: почему после курса ничего не меняется
Заказываешь команде обучение по нейросетям, все сходили, отзывы хорошие, кто-то даже что-то попробовал в тот же вечер. Через месяц в работе всё как было.
Чинит это трекшн-митинг — еженедельная встреча группы, на которой каждый вслух ставит себе цель на неделю по своей рабочей задаче, а ещё через неделю рассказывает при всех, что у него получилось. Я веду такие 4-недельные программы и дальше разберу механику таких встреч.
Откуда это пришло
Вообще трекшн-митинг пришёл из акселерационных программ, где нужно, чтобы команда очень быстро делала много всего за короткий срок. Это встреча, которая позволяет не терять фокус, не терять темп и из недели в неделю делать то, что ведёт к целям. ФРИИ описывает её так же: «Каждую неделю основатель берет на себя публичное обязательство проверить определенную гипотезу и выполнить задачи», и выступают основатели «перед своими „соседями по Акселератору“».
Я поставил этот инструмент внутрь корпоративного обучения: задача там та же — чтобы каждый человек лично поменял привычные паттерны своей операционной работы.
Как устроена программа
На каждой неделе у нас две встречи, и они разные.
Первая — воркшоп, мастер-класс. Я разбираю тему по ИИ, объясняю, показываю, как я сам это использую, а у вас есть опция за мной повторять и выполнять те же самые действия. Это содержательная часть, она расширяет контекст: человек видит то, чего не знал, и ему самому хочется попробовать.
Вторая — трекшн-митинг, и это самая важная часть обучения. На нём уже вы рассказываете, что планируете делать с учётом тех знаний, которые получили на воркшопе, и какую свою реальную задачу будете решать. Через неделю на следующем трекшн-митинге вы говорите, что сделали, какой результат получили и какие инсайты у вас появились.
Две встречи я развожу по разным дням намеренно, чтобы их цели не мешались между собой. Знание после воркшопа появилось, а дела ещё нет, и трекшн направлен ровно на то, чтобы знание конвертировалось в действие.
Как проходит один трекшн-митинг
Начинаем с того, что вы хотите сделать. Какая цель, какой процесс или задачу вы хотите реализовать за неделю. Дальше проговариваем, что именно вы будете делать, какие нейронки использовать, какие сценарии, какие инструменты, какие автоматизации, и фиксируем, что будет артефактом задачи — то есть что мы хотим получить на выходе.
Есть ещё один вопрос и я задаю его почти всегда: что тебе для этого нужно с точки зрения ресурсов, подключений, доступов. Понимаешь ли ты, во что упрёшься. Есть ли уже данные для тестов. Часть невыполненных обещаний умирает именно здесь, на доступе, о котором никто не подумал заранее.
Через неделю вторая половина. Что реально попробовал, что сделал, какой результат получил, какие инсайты и выводы по ходу для себя вынес, какой следующий шаг планируешь. Идёт это в формате диалога: человек берёт слово, мы обсуждаем, я задаю уточняющие вопросы, а остальные участники смотрят и перенимают опыт.
Какую задачу брать на неделю
Тут у меня есть довольно жёсткий критерий, и я проговариваю его каждой группе.
Задача должна быть полезной прежде всего для вас и вашей работы, и при этом не слишком простой. То, что вы уже решали, ставить как цель смысла нет, пользы от этого не будет. Нужно что-то, что вам самим интересно сделать за неделю и что принесёт пользу бизнесу.
Из живых примеров: у одной участницы была задача разобрать несколько тысяч писем, у другой — собрать управленческую отчётность и построить по ней финансовые модели. Вещи прикладные, непосредственно нужные бизнесу, но обучение происходит именно на них. И через это уже случаются прорывы с точки зрения навыков, которые остаются в команде.
Ещё бывает хороший вариант, когда часть работы человек уже попробовал, но законченного продукта нет, и до готового к продакшену результата ещё есть путь. Такое я считаю хорошим кейсом на неделю.
Что делает группа
Публичность работает двумя способами.
Первый: сказанное коллегам труднее не сделать, чем сказанное одному тренеру. Прийти через неделю и сказать «я не сделал» бывает неприятно, и это дополнительный повод всё-таки сделать.
Второй: человек слышит чужую задачу и понимает, что ему нужно такое же, — и ставит это себе целью. Или видит чужой результат, понимает, что это вообще возможно, и повторяет у себя.
Когда человек пришёл без результата
Здесь у меня как у ведущего стоит задача понять, почему это произошло. Причины бывают трёх видов.
Первая — объективное препятствие. Не дали доступ, упёрся в чужую систему, инфраструктура не пустила.
Вторая — не делал, «операционка съела». Осуждать тут бесполезно, поэтому я просто называю цену бездействия. Одному участнику, у которого разбор каждой встречи съедал примерно половину времени самой встречи, я это сказал так: не решив эту задачу, ты как будто вот эти четыре часа просто из недели в неделю можешь продолжать тратить, а с ростом количества встреч этот счёт будет только расти.
Третья: делал всё как планировал, а результата нет. Это отличный сценарий, так как он позволяет учиться на ошибках.
Живой пример — участник потратил две полные сессии на доработку обработчика и получил нерабочую программу:
Он сожрал кучу токенов, сделал программу, не работает.
Он сделал всё, о чём мы договорились: взял обязательство, разобрал план, потратил время. Такая неделя всё равно засчитывается, а следующую задачу можно поставить иначе.
Может оказаться, что ты упёрся в технический блокер, и это окей. Ты прошёл те шаги, которые мы зафиксировали, и теперь можешь рассказать команде: вот здесь оно работает плохо, нужно другое решение. Ценность как раз в этом.
Сопротивление
Кроме объективных причин, почему участники не делают, бывают ещё психологические, и это отдельная работа. Элемент сопротивления, элемент недоверия. Поэтому при необходимости мы проводим индивидуальную встречу с участником, чтобы этот блокирующий фактор убрать.
Первое, что здесь нужно понять, — что именно стало источником. Это может быть недоверие к результату модели. Может быть страх перед неведомой технологией, к которой тяжело и страшно подступиться. Может быть страх замены: я сейчас обучу её своей работе, а она меня заменит. Бывают и другие истории, и с каждой нужно разбираться отдельно.
Недоверие к результату часто совершенно обоснованно, и спорить с ним бессмысленно. Нейронки галлюцинируют, и если это случится в финансах, сразу возникает вопрос, кто за это отвечает.
Я даю приём, которым пользуюсь сам. Если я чего-то не понимаю или вижу нестыковку в рассуждениях модели, это хороший маркер, что здесь надо копнуть и добиться объяснения, почему она так считает. Иногда в процессе объяснения модель понимает, что наврала, и меняет ответ. Хорошая практика — мучить модель до тех пор, пока не станет понятно и пока ты сам с этим местом не согласишься.
Страх замены — про то, что будет с человеком дальше. Тут я говорю то, во что верю. Нейронка сейчас нас всех не заменит, но люди, которые умеют ей пользоваться, будут заменять тех, кто пользоваться не умеет, и этот тренд будет только усиливаться.
Моя цель как тренера — сделать так, чтобы у каждого участника появился свой позитивный опыт. Он большую часть этих страхов просто снимает.
Что считается результатом
Итог четырёх недель, ради которого всё затевается, — привычка решать свои рабочие задачи с использованием искусственного интеллекта. Ровно это отличает такую программу от мастер-класса: прийти и рассказать «как использовать ИИ в бизнесе» бывает недостаточно, привычка в этом месте не формируется, поведение не меняется.
Участник может не получить задуманное, но узнать что-то новое про свою задачу или про инструмент — это тоже результат, и он двигает человека дальше.
Причём «лучше» не обязательно значит «быстрее». Один участник рассказывал, как переделывал договор, и подвёл итог так:
Сэкономил ли я время? По факту. Думаю, что нет. … задача у меня, скорее всего, заняла столько же времени, но она для меня показалась не такой мучительной, как раньше
Времени он не сэкономил, но при этом работать стало не так мучительно, и вот это как раз то, что нужно: к мучительной работе люди добровольно не возвращаются.
Что остаётся через два месяца
Я знаю, что привычка держится: спустя два месяца после программы я спрашиваю участников, продолжают ли они работать с инструментом, и получаю ответы в формате «без него жить не можем».
Почему такую программу трудно вести
Одних твёрдых знаний по ИИ здесь мало, и это влияет на цену. Нужно ещё быть немного бизнес-трекером или коучем: вытащить из человека цель, отличить деятельность от результата, разглядеть сопротивление за словами «мне ничего не нужно». Нужен опыт группового консультирования, чтобы группа из семи человек не разъехалась и не превратилась в четыре монолога.
У меня за спиной бизнес-трекинг, групповое консультирование, психология и психотерапия, бизнес-тренинги и педагогика. Вот это сочетание и позволяет вести механику трекшна в программу обучения.
Что с этим делать
Механику можно забрать и без меня. Если в команде уже было обучение по ИИ и оно ничем не кончилось, соберите группу до десяти человек, дайте каждому неделю на свою реальную задачу и раз в неделю разбирайте при всех, что получилось. Первые две недели будет неловко, дальше начнёт работать.
Я веду такие программы для групп до десяти человек — команда топов, проектная команда или отдел. Детальная программа, разбор месяца работы одной команды и остальные материалы — у меня на ai-sprint.ru.
Пишу об этом же — только чаще и короче — в телеграм-канале t.me/i_mikheev.