AI-навчання команди на своїх задачах

Команда вчиться AI на своїх задачах, прогрес видно по відділах

AI-навчання команди дає кожному працівнику програму під його роль і практику на задачах свого відділу: роботу перевіряє AI за однаковою для всіх рубрикою, робочі промпти після підтвердження людиною лягають у бібліотеку підрозділу, а керівник бачить прогрес по відділах і людях у момент здачі роботи.

15 хв
урок з практикою на задачі свого відділу
4 рівні
AI-зрілості: від User до Ambassador
40 тис.
працівників на навчальній платформі агрохолдингу

Для кого: Власник або CEO, HR-директор, Керівник навчання і розвитку, Керівники підрозділів, ІТ і безпека · Агро, Виробництво, Фарма, FMCG, Дистрибуція, Телеком, Фінансові послуги, Бізнес-спільноти

Як зараз

Компанії купують доступ до ChatGPT або Copilot і відправляють людей на вебінари. Хтось починає користуватись щодня, більшість повертається до звичної роботи, а керівник чує «начебто пройшли». Коли приходить час впроваджувати агентів, у команди немає спільної мови: хто ставить задачу, що перевіряти, кому довіряти.

У чому складність

Загальний курс вчить на чужих прикладах, тому навичка зникає за тиждень. Результат навчання ніхто не міряє, знання лишається в головах окремих людей і йде разом з ними. Служба безпеки питає, що працівники вводять у модель і хто бачить їхні відповіді.

Питання, яке ставлять

Як навчити відділи працювати з AI на їхніх власних задачах, бачити реальний прогрес по людях і зберегти напрацьоване всередині компанії?

Чому це працює

01

Кожен урок закінчується практикою на своїй задачі

Урок це 12 хвилин відео плюс конспект і завдання: скласти робочий промпт під реальну задачу свого відділу. AI перевіряє відповідь за рубрикою уроку з чотирьох критеріїв, поріг заліку 70 балів, слабка робота отримує конкретний план виправлення і перездачу (демо, сценарій 2).

02

Оцінка і прогрес чесні: їх рахує код за фіксованими правилами

Рубрика однакова для всього потоку, модель лише ставить бали за її критеріями і пише фідбек. Прогрес, рівні і зведення по підрозділах рахуються з реальних дій: вхід, урок, здана робота. Наставник має заборону вигадувати цифри і чесно каже, коли відповіді не знає (демо, сценарії 3 і 8).

03

Після курсу компанії лишається інструмент

Робочий промпт з практики йде в бібліотеку підрозділу лише після підтвердження амбасадором, з автором і лічильником використань. Новачок стартує з перевірених прикладів колег, базу можна вивантажити до себе (демо, сценарій 6).

04

Підхід уже працює на великій команді

Агрохолдинг: навчальна платформа з AI-асистентом і персональним навчанням за роллю на 40 тисяч працівників. В агровиробництві того ж холдингу зібрали 11 амбасадорів з усіх сегментів, через них ідуть пілоти агентів.

Що агент робить крок за кроком

  1. 1Працівник входить Google-акаунтом або корпоративним входом і за 3 хвилини відповідає чіпами: роль, рівень, що болить. Платформа збирає персональний трек: базовий модуль плюс модулі під роль.
  2. 2Урок триває близько 15 хвилин: відео, конспект і практичне завдання на задачі свого відділу.
  3. 3Модель отримує рубрику уроку і відповідь учасника, повертає бали за критеріями і фідбек; поріг заліку і найкращий бал фіксує код, перездачі без обмежень.
  4. 4AI-наставник у кожному уроці знає роль і анкету учасника, відповідає прикладами з його бізнесу і чесно каже, коли даних немає; ліміти запитів і добова стеля витрат захищають бюджет.
  5. 5Робочий промпт після підтвердження амбасадором потрапляє в бібліотеку підрозділу з автором і лічильником використань.
  6. 6Рівень AI-зрілості (User, Practitioner, Architect, Ambassador) дається за здані практики і власні промпти в бібліотеці, видно, скільки робіт лишилось до наступного.
  7. 7Керівник навчання бачить зведення по підрозділах і людях у момент здачі роботи; кнопка «Хочу такого агента» передає команді задачу працівника разом з контекстом.

Де рішення лишається за людиною

  • Зміст курсу, рубрики і ціни встановлює людина: команда курсу разом з вашим відповідальним за навчання.
  • У спільну бібліотеку промпт потрапляє лише після підтвердження амбасадора або відповідального за навчання.
  • Платформа міряє те, що фіксує напряму: людей, здані роботи, рівні, промпти. Ефект у годинах і гривнях рахується на впровадженні агентів, де є «до» і «після» на ваших даних.
  • Особисті діалоги з наставником бачить лише сам працівник; команда отримує агреговані теми без імен.
Кадр з показу
Результат одним екраном
Робота з AI у відділі
поодинокі ентузіастипрограма під кожну роль
Прогрес навчання
«начебто пройшли»цифри по відділах
Напрацьовані промпти
у головах людейбібліотека підрозділу
Відкрити показ з цього місця →

Як почати

  1. день 1
    Надішліть перелік підрозділів і по 5-10 типових задач кожного як є, чернетками
  2. тиждень 1-2
    Програма під ваші відділи: базовий модуль плюс модулі під ролі, рубрики на ваших задачах
  3. тиждень 3-6
    Перший потік з пілотним підрозділом, призначення амбасадорів, щотижневе зведення керівнику
  4. тиждень 6-8
    Розбір заявок «Хочу такого агента» і перший агент на найчастішу задачу

Надішліть вивантаження або опис процесу як є: таблиці, скріни, чернетки. Ми нормалізуємо дані самі і покажемо цей сценарій на ваших цифрах.

Описати задачу

Що питають найчастіше

Куди потрапляє результат: у наші системи чи лишається у вас?

Прогрес, рівні і зведення по підрозділах живуть у платформі і вивантажуються таблицею. Бібліотека промптів вивантажується до вас і поповнюється далі вашими людьми. Платформа працює на нашому хостингу або у вашому Azure-тенанті, рішення за вашим ІТ.

З якими системами інтегруєтесь?

Вхід через Google або корпоративний Microsoft-акаунт з Active Directory, сповіщення в Telegram або Teams, база знань з SharePoint чи Google Drive, якщо курс ведеться поруч з помічником співробітника. З 1С/BAS, M.E.Doc і банками працюють агенти, які ви впроваджуєте після курсу.

Що робить наставник, коли не знає відповіді?

Прямо каже, що даних у нього немає, і повертає до теми уроку. Заборона вигадувати цифри зашита в системні правила: на питання про ціну впровадження наставник пропонує оцінку від команди через кнопку «Хочу такого агента».

Як агент оцінить роботу за нашими критеріями?

У кожного уроку своя рубрика, яку ми складаємо разом з вашим відповідальним за навчання на ваших задачах. Модель ставить бали за критеріями рубрики і пише фідбек, поріг заліку і найкращий бал фіксує код.

Хто бачить відповіді моїх людей і де зберігаються дані?

Працівник бачить себе, керівник підрозділу за вашим рішенням бачить свій відділ, навчання бачить зведення. Дані живуть в одному контурі платформи з шифруванням; модель отримує рубрику і одну відповідь під конкретну оцінку в режимі API без навчання на ваших даних. NDA підписуємо до будь-яких доступів.

Скільки коштує і з чого складається ціна?

Ціна складається рядками: платформа з наставником підпискою за обсягом (кількість співробітників), рахуємо за брифом; адаптація програми і рубрик під ваші відділи годинами за ставкою $35; модель за фактом запитів з добовою стелею. Точні рядки рахуємо за брифом під вашу кількість людей і підрозділів.

У нас поки немає чіткого запиту на AI. З чого почати?

З навчання одного підрозділу: за 3-6 тижнів люди пробують AI на своїх задачах, а кнопка «Хочу такого агента» збирає реальні запити з контекстом. З них виходить перелік агентів з найбільшим ефектом.

Що буде з напрацьованим, коли курс закінчиться?

Лишаються рівні людей, амбасадори в підрозділах і бібліотека перевірених промптів. Наступні потоки проходять швидше, бо частину супроводу закривають свої люди.

Живі демо

Поруч у цьому напрямі