В 2025 году для крупного федерального FMCG-игрока я разработала и провела программу подготовки внутренней команды к масштабному внедрению LLM. Мы обучили 22 трендсеттеров, которым предстояло стать проводниками изменений и в дальнейшем передать практику более чем 200 сотрудникам офиса.
Моя задача была не научить команду пользоваться нейросетями, а именно сформировать управляемый подход к работе с ИИ. Обучение строилось на реальных сценариях из 9 направлений работы компании. Параллельно мы подготовили методическую основу для масштабирования обучения, сформировали принципы внутреннего регламента по работе с LLM и обозначили ориентиры для дальнейшего развития защищённого корпоративного контура.
ОТ ДОСТУПА К ИИ — К КУЛЬТУРЕ РАБОТЫ С ИИ
Одинаковые llm дают разный результат разным людям ETHAN mollick (wharton)
В результате компания получила подготовленную группу внутренних проводников внедрения ИИ, единые принципы работы с языковыми моделями и основу для масштабирования практики на 200+ сотрудников.
«Для успешных трансформаций необходимо создавать институты амбассадоров для каждого бизнес-юнита. Обучение культуре работы с ИИ — важнейшая часть глобальных изменений. Мария предложила свою авторскую методику и адаптировала её под наши цели, уровень обучаемых и специфику бизнеса. Для нашего института амбассадоров ИИ эта программа мощно дополнила предыдущие обучающие треки, в основном технического характера».
Сергей Меркулов,
Топ 25 CDTO в России (2022-2025, рейтинг, 1000-Топ менеджеров, Коммерсант), топ 100 ИТ лидеров (2021-2025, Global CIO)
определить зоны применения и зоны контроля.
Ответственность остётся за человеком
Исследования использования генеративного ИИ в работе и образовании показывают, что эффект от использования ИИ сильно зависит от исходного уровня пользователя, его способности формулировать задачи и критически оценивать результаты.
Сотрудники с сильными навыками анализа и структурирования получают от ИИ непропорционально большую выгоду. ИИ не всегда выравнивает уровень сотрудников. Часто он делает различия между ними еще заметнее.
(ИССЛЕДОВАНИЯ ПО KNOWLEDGE WORKERS ОБНАРУЖИВАЮТ ЭФФЕКТ)
использовать ИИ для усиления, а не для замещения компетенций.
Экспертиза остаётся внутри команды
внедрить единые правила верификации результатов
адаптировать сценарии под функции и уровень ответственности.
Практики зависят от сотрудника
оценивать устойчивость и обоснованность решений.
Ответственность остётся за человеком
развивать метакогнитивные навыки и культуру рефлексии
Ответственность остётся за человеком