Новая парадигма образования на основе искусственного интеллекта: как руководители бизнеса могут преобразовать обучение рабочей силы

Наибольшим препятствием для внедрения ИИ являются не технологии, а образование. Пока организации изо всех сил пытаются внедрить новейшие крупные языковые модели (LLM) и генеративные инструменты ИИ, возникает глубокий разрыв между нашими технологическими возможностями и способностью нашей рабочей силы эффективно их использовать. Речь идет не только о технической подготовке; речь идет о переосмыслении обучения в эпоху ИИ. Организации, которые будут процветать, не обязательно те, у кого самый продвинутый ИИ, а те, которые преобразуют образование рабочей силы, создавая культуры, в которых непрерывное обучение, междисциплинарное сотрудничество, разнообразие и психологическая безопасность становятся конкурентными преимуществами.

Внедрение ИИ резко ускорилось.Отчет McKinsey о состоянии ИИ в 2024 году Установлено, что 72% организаций теперь используют ИИ, что на 50% больше, чем в предыдущие годы, а использование генеративного ИИ почти удвоилось всего за десять месяцев, как показано на рисунке 1.

Между тем, Отчеты Всемирного экономического форума что 44% навыков рабочих будут нарушены в течение следующих пяти лет, но только 50% имеют адекватную подготовку. Этот разрыв грозит ограничить потенциал генеративного ИИ, с LinkedInИсследование подтверждает, что организации, отдающие приоритет развитию карьеры, на 42% чаще оказываются лидерами в области внедрения ИИ.

Рисунок 1: Рост внедрения ИИ во всем мире

Источник: Отчет McKinsey о состоянии ИИ в 2024 году

Мой анализ всего этого? Наиболее важными навыками грамотности в области ИИ, которые необходимо развивать, являются деловая хватка, критическое мышление и навыки кросс-функционального общения, которые обеспечивают эффективное техническое и нетехническое сотрудничество.

Помимо технической подготовки: грамотность в области искусственного интеллекта как универсальный деловой навык

Истинная грамотность в области ИИ подразумевает способность понимать, как системы ИИ принимают решения, распознавать их возможности и ограничения, а также применять критическое мышление для оценки результатов, генерируемых ИИ.

Для нетехнических лидеров это означает развитие достаточного понимания, чтобы задавать зондирующие вопросы об инвестициях в ИИ. Для технических команд это включает перевод сложных концепций на язык бизнеса и установление экспертных знаний в предметной области.

Как я заметил во время недавнего Панель, организованная Anaconda: «Это сложная задача — обеспечить своих сотрудников новыми инструментами, в которых много неизвестного. Умение сочетать деловую хватку и техническую экспертизу — сложная задача». Такое смешение создает общий язык, который стирает технический и деловой разрыв.

Когнитивное разнообразие усиливает эти усилия, как отмечено Отчет McKinsey за 2023 год «Разнообразие имеет еще большее значение» которые обнаружили, что организации с разнообразным руководством сообщают о 57% лучшем сотрудничестве и 45% более сильных инновациях. Принятие когнитивного разнообразия — объединение разных стилей мышления, образования и жизненного опыта — особенно важно для инициатив ИИ, которые требуют творческого решения проблем и способности выявлять потенциальные слепые пятна или предубеждения в системах. Когда лидеры создают разнообразные экосистемы обучения, где любопытство вознаграждается, грамотность ИИ будет процветать.

Революция в самостоятельном обучении: развитие любознательности как конкурентного преимущества

В эпоху искусственного интеллекта самостоятельное экспериментальное обучение помогает учащимся опережать традиционные системы знаний, которые устаревают быстрее, чем когда-либо.

Во время панели Anaconda Эевамайя Виртанен, старший инженер по данным и соучредитель Invinite Oy, подчеркнула этот сдвиг: «Игра — это то, что все организации должны встроить в свою культуру. Дайте сотрудникам пространство для игры с инструментами ИИ, для обучения и исследования».

Прогрессивно мыслящие организации должны создавать структурированные возможности для исследовательского обучения посредством выделенного времени для инноваций или внутренних «песочниц ИИ», где сотрудники могут безопасно тестировать инструменты ИИ с соответствующим управлением. Этот подход признает, что практический опыт часто превосходит формальное обучение.

Совместные сети знаний: переосмысление того, как организации учатся

Сложность внедрения ИИ требует разнообразных точек зрения и межфункционального обмена знаниями.

Лиза Као, инженер по обработке данных и менеджер по продукту в Datastrato, подчеркнула это во время нашей дискуссии: «Документация — это золотая середина: создание общего пространства, где вы можете общаться, не перегружая себя техническими подробностями, и адаптация этого обучающего контента к вашей аудитории».

Этот сдвиг рассматривает знания не как индивидуально приобретенные, а как коллективно созданные. Исследование Deloitte показывает разницу в оптимизме между высшим руководством и рядовыми сотрудниками в отношении внедрения ИИ, подчеркивая необходимость открытого общения на всех уровнях организации.

Стратегическая структура: модель зрелости образования в области искусственного интеллекта

Чтобы помочь организациям оценить и развить свой подход к образованию в области ИИ, я предлагаю модель зрелости образования в области ИИ, которая определяет пять ключевых измерений:

1. Структура обучения: Переход от централизованных программ обучения к экосистемам непрерывного обучения с множественными модальностями
2. Поток знаний: Переход от разрозненных экспертных знаний к динамическим сетям знаний, охватывающим всю организацию
3. ИИ-грамотность: Расширение от технических специалистов до всеобщей грамотности с глубиной, соответствующей роли
4. Психологическая безопасность: Переход от культур, не склонных к риску, к средам, поощряющим эксперименты
5. Измерение обучения: Переход от показателей завершения к показателям влияния на бизнес и инновационности

Организации могут использовать эту структуру для оценки своего текущего уровня зрелости, выявления пробелов и создания стратегических планов по развитию своих возможностей обучения в области ИИ. Цель должна заключаться в определении правильного баланса, соответствующего вашим организационным приоритетам и амбициям в области ИИ, а не просто в том, чтобы преуспеть в каждой категории.

Как показано на рисунке 2, разные подходы к образованию в области ИИ дают отдачу в разные сроки. Инвестиции в психологическую безопасность и совместные сети знаний могут занять больше времени, чтобы показать результаты, но в конечном итоге приносят существенно более высокую отдачу. Отсутствие немедленной отдачи может объяснить, почему многие организации испытывают трудности с инициативами образования в области ИИ.

Рисунок 2: Хронология окупаемости инвестиций в образование в сфере ИИ.

Источник: Клод, на основе данных отчета LinkedIn Workplace Learning Report 2025, отчета Deloitte State of Generative AI in the Enterprise 2025 и отчета McKinsey The State of AI in 2024.

Измените свой подход к образованию в области искусственного интеллекта

Выполните следующие три действия, чтобы подготовить свою организацию к внедрению ИИ-грамотности:

1. Оцените свою текущую зрелость в области образования в области ИИ использование данной структуры для выявления сильных сторон и пробелов, требующих устранения.
2. Создайте специальные пространства для экспериментов где сотрудники могут свободно изучать инструменты ИИ.
3. Подавать пример в продвижении непрерывного обучения — 88% организаций обеспокоены удержанием сотрудников, но только 15% сотрудников говорят, что их руководители поддерживают их планирование карьеры.

Организации, которые будут процветать, не просто будут внедрять новейшие технологии, они создадут культуру, в которой непрерывное обучение, обмен знаниями и междисциплинарное сотрудничество станут основополагающими принципами работы. Конкурентное преимущество возникает за счет наличия рабочей силы, которая может наиболее эффективно использовать ИИ.