Как с помощью модульного ИИ-ассистента закрывать узкие места обучения

Клиент: производитель фарм-продукции

К нам обратился заказчик, когда последствия устаревших подходов к обучению начали блокировать развитие бизнеса: непрозрачность оценки навыков после тренингов приводила к ошибкам на операционном уровне, новички не могли быстро войти в работу, а ключевые эксперты вместо продвижения проектов занимались постоянными рутинными консультациями. Устаревшие материалы, разрозненные тесты и субъективная проверка не позволяли держать обучение под контролем.

У компании на глазах росли издержки, падала производительность и увеличивался риск потери стандартов — потребовалось комплексное решение, чтобы вернуть управляемость процессу обучения и обеспечить реальный рост компетенций в масштабах всей организации.

Было принято решение создать модульный AI-ассистент, включающий в себя следующие модули:

а) проведение бесед для получения и отработки навыков сотрудников;

б) создание тестов и методичек из документов;

в) ИИ-поиск по базе знаний.

Провели оценку рыночных решений: проверили, существуют ли инструменты, способные полностью закрыть обозначенные задачи по автоматизации обучения и управлению знаниями. Выяснили, что ни одного подходящего комплексного продукта на рынке еще не было.

Собрали подробные вводные о бизнес-процессах, типах задач и проблем клиента. Провели интервью с L&D-специалистами и экспертами, запросили внутренние регламенты, примеры обучающих материалов и оценки текущей эффективности.

Для робота, проводящего беседы, создаем критерии поведения, методические рамки, а также критерии оценки и настройку по настроению.

Для тестов и методичек изучили ГОСТы и способы составления учебных материалов, создали из этого структуру и сценарии их построения.

Для ИИ-поиска по базе знаний мы загружаем и индексируем документы, настраиваем связи и «правду в последней инстанции» - те источники, на которые ИИ опирается в первую очередь.

Систематизировали материалы от клиента, адаптировали под новые цифровые форматы: разложили по ключевым компетенциям, выделили основные ошибки и типовые ситуации, консолидировали критичные знания и рабочие кейсы.

Собрали минимально жизнеспособную версию решения с базовой функциональностью всех модулей: чат-бота, ИИ-поиска, генератора тестов и методичек. Настроили взаимодействие между модулями для тестового внедрения.

Провели пилотирование на группе сотрудников: оценили юзабилити интерфейса, скорость поиска информации, качество обратной связи и релевантность автоматизированной оценки. Собрали отзывы, выявили зоны для доработки.

Произвели финализацию интерфейсов, масштабировали базу материалов, подготовили обучающие инструкции для пользователей и администраторов. Реализовали интеграцию с внутренней инфраструктурой клиента и подготовили масштабируемое решение для дальнейшего тиражирования.