ИИ в обучении перестаёт быть просто трендом — он становится обязательным инструментом. Искусственный интеллект позволяет масштабировать экспертизу, внедрить предиктивную аналитику и создавать контент, который подстраивается под уровень, роль и даже стиль восприятия сотрудника.
В этом тексте эксперты цифрового сервиса для легкого онбординга «Поток Адаптация» составили гайд, как внедрить использование ИИ в обучении персонала уже в начале пути сотрудника в компании. Плюс — практические промты.
Содержание:
- Шаг 1. Написать индивидуальные треки обучения с помощью ИИ
- Шаг 2. Составить шаблоны ответов на частые вопросы во время обучения с помощью ИИ
- Шаг 3. Настроить бота на частые вопросы во время обучения персонала
- Шаг 4. Анализировать большие данные с помощью ИИ во время обучения
- Выводы: как начать использовать ИИ в обучении персонала уже сейчас
Шаг 1. Написать индивидуальные треки обучения с помощью ИИ
Один и тот же курс для всех — это не обучение, а «обстрел информацией». Современные сотрудники учатся по-разному:
- По ролям: начинающему специалисту нужны базовые процессы, сотруднику среднего уровня — разбор ситуаций принятия решений, а руководителю — стратегические рамки и навыки работы с людьми.
- По стилю восприятия: представители поколения Z лучше усваивают через короткие видео и интерактив, миллениалы — через текст и обсуждения, а опытные специалисты — через практику и наставничество.
- По контексту: например, сотрудник, переведённый из другого подразделения, уже знает культуру компании, но ему нужно быстро освоить новую предметную область — и его трек будет совсем другим, чем у внешнего кандидата.
ИИ позволяет автоматически генерировать такие индивидуальные треки обучения — без ручного копирования слайдов и переписывания программ. Достаточно задать параметры: роль, уровень, цель, форматы, сроки. Система или языковая модель соберёт логичную, сбалансированную траекторию — с теорией, практикой, микрообучением и чек-листами.
Шаг 2. Составить шаблоны ответов на частые вопросы во время обучения с помощью ИИ
HR часто отвечает на одни и те же вопросы: «Куда подавать авансовый отчёт?», «Кто мой наставник?», «Как заказать доступ к Jira?»
ИИ поможет систематизировать знания и создать базу готовых, точных, дружелюбных ответов — с учётом тональности бренда.
В результате вы получите не просто FAQ-лист, а живого помощника в любом мессенджере или LMS.
Шаг 3. Настроить бота на частые вопросы во время обучения персонала
Обучение не заканчивается после вебинара или модуля — оно продолжается в моменты, когда сотрудник сталкивается с вопросом «А как это применить?» или «Где найти инструкцию?». Именно тогда важна мгновенная поддержка — без ожидания ответа от HR или наставника.
Чат-бот, обученный на базе корпоративных знаний, может:
- Отвечать на организационные вопросы: «Куда отправить отчёт по обучению?», «Кто утверждает план развития?»
- Пояснять содержание курсов: «Что делать, если не прошёл тест?», «Можно ли пересмотреть запись вебинара?»
- Направлять к ресурсам: «Где найти шаблон обратной связи?», «Как записаться на следующий модуль?»
- Собирать фидбэк в реальном времени: «Что было непонятно в сегодняшнем модуле?» — и передавать сигнал HR при низкой удовлетворённости.
Такой бот снижает когнитивную нагрузку, ускоряет самостоятельность и освобождает HR от рутины — особенно при обучении больших групп.
1. Отвечать на ТОП-20 частых вопросов (организационные, технические, содержательные);
2. Распознавать, на каком этапе обучения находится пользователь (по данным из LMS или по его сообщению);
3. Предлагать релевантные материалы: видео, чек-листы, контакты экспертов;
4. При запросах вроде “ничего не понял” — предлагать микрообучение (1–2 минуты) по теме;
5. Использовать дружелюбный, поддерживающий тон без жаргона».
Шаг 4. Анализировать большие данные с помощью ИИ во время обучения
Цифровое обучение генерирует огромные массивы данных: кто прошёл модуль, сколько времени потратил, какие вопросы вызвали ошибки, как оценил материал, вернулся ли к нему позже. Вручную обработать это — невозможно. Но ИИ превращает сырые данные в стратегические инсайты.
С помощью ИИ HR может:
- Выявить узкие места в курсах: например, 70% сотрудников застревают на модуле по внутренним регламентам — значит, его нужно переработать.
- Оценить связь между обучением и результатами: прошли ли участники тренинга по клиентскому сервису чаще удержание или рост NPS?
- Сегментировать аудиторию по стилю обучения: кто предпочитает видео, кто — тесты, кто — практические задания — и адаптировать контент под эти группы.
- Прогнозировать риски: если сотрудник не завершает обязательные модули в первые две недели, с высокой вероятностью он покинет компанию в первые 90 дней.
Такой анализ экономит до 10–15 часов в неделю на ручной сбор отчётов и интерпретацию метрик. А главное — позволяет HR принимать решения на основе фактов, а не догадок.
Результат — не просто красивый дашборд, а точечные действия, которые повышают эффективность обучения, снижают текучесть и усиливают ROI от L&D-инициатив».
Выводы: как начать использовать ИИ в обучении персонала уже сейчас
- ✅ ИИ позволяет создавать персонализированные треки обучения — с учётом роли, стиля восприятия и контекста сотрудника, а не «один размер на всех».
- ✅ Готовые шаблоны ответов и чат-боты на базе ИИ мгновенно закрывают рутинные вопросы, снижают нагрузку на HR и ускоряют самостоятельность обучающихся.
- ✅ Обучение становится проактивным: бот не только отвечает, но и предлагает микрообучение, напоминает о дедлайнах и собирает фидбэк в реальном времени.
- ✅ Анализ больших данных превращает обучение из «чёрного ящика» в управляемый процесс — вы видите, где теряете вовлечённость, и можете оперативно улучшать программы.
- ✅ Все ИИ-сценарии легко внедрить в единую цифровую среду — например, в сервисе «Поток Адаптация», где можно запускать не только адаптацию, но и любые корпоративные программы с геймификацией и персонализацией.
Текст подготовила Анна Алексадрова, главный редактор блога «Потока»
Материал выпущен в январе 2026 года
Предыдущая статьяСпасибо, что вы с нами!
Спасибо, что вы с нами!
