Главное препятствие для внедрения ИИ не технология — это образование. В то время как организации стараются внедрить новейшие модели больших языков (LLM) и инструменты генеративного ИИ, возникает серьезный разрыв между нашими технологическими возможностями и способностями рабочей силы эффективно их использовать. Дело не только в техническом обучении; это вопрос переосмысления обучения в эпоху ИИ. Организации, которые будут процветать, — это не обязательно те, у кого самый передовой ИИ, а те, кто трансформирует образовательные процессы своей рабочей силы, создавая культуры, где постоянное обучение, междисциплинарное сотрудничество, разнообразие и психологическая безопасность становятся конкурентными преимуществами.
Внедрение ИИ значительно ускорилось — Отчет McKinsey 2024 о состоянии ИИ показывает, что 72% организаций теперь используют ИИ, по сравнению с 50% в предыдущие годы, при этом использование генеративного ИИ почти удвоилось всего за десять месяцев, как видно на Рисунке 1.
Тем временем отчет Всемирного экономического форума сообщает, что 44% навыков работников будут нарушены в следующие пять лет, при этом только 50% получили адекватное обучение. Этот разрыв угрожает ограничить потенциал генеративного ИИ: исследование LinkedIn подтверждает, что организации, приоритизирующие карьерное развитие, на 42% более склонны лидировать в внедрении ИИ.
Рисунок 1: Рост внедрения ИИ в мире
Источник: Отчет McKinsey 2024 о состоянии ИИ
Мой анализ всего этого? Наиболее критические навыки грамотности в области ИИ, которые необходимо развивать, — это бизнес-интуиция, критическое мышление и навыки межфункциональной коммуникации, которые позволяют эффективно взаимодействовать в технической и нетехнической сферах.
Вне технического обучения: Грамотность в области ИИ как универсальный бизнес-навык
Истинная грамотность в ИИ охватывает способность понимать, как ИИ-системы принимают решения, распознавать их возможности и ограничения и применять критическое мышление для оценки выводов, сгенерированных ИИ.
Для нетехнических лидеров это означает развитие достаточного понимания, чтобы задавать проницательные вопросы о инвестициях в ИИ. Для технических команд это включает перевод сложных концепций на язык бизнеса и установление специализированной экспертизы.
Как я отметил во время недавней панели, организованной Anaconda: “Это вызов — обеспечить вашу рабочую силу новыми инструментами, которые имеют много неизвестного. Умение сочетать бизнес-интуицию и техническую экспертизу — это трудная цель.” Это сочетание создает общий язык, который преодолевает разрыв между техническим и бизнесом.
Когнитивное разнообразие усиливает эти усилия, как отмечено в отчете McKinsey 2023 «Разнообразие имеет еще большее значение», в котором обнаружено, что организации с разнообразным руководством сообщают о 57% лучшем сотрудничестве и на 45% более сильных инновациях. Принятие когнитивного разнообразия — это объединение различных стилей мышления, образовательных фонов и жизненного опыта — особенно критично для инициатив на основе ИИ, которые требуют креативного решения проблем и способности выявлять потенциальные слепые пятна или предвзятости в системах. Когда лидеры создают разнообразные экосистемы обучения, где любопытство вознаграждается, грамотность в области ИИ будет процветать.
Революция самоорганизованного обучения: Развитие любопытства как конкурентного преимущества
В этой эпохе ИИ самоорганизованное, практическое обучение помогает студентам опережать традиционные системы знаний, которые становятся устаревшими быстрее, чем когда-либо.
Во время панели Anaconda Евамаия 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 экспериментов с инструментами ИИ, чтобы учиться и исследовать.”
Организации, смотрящие в будущее, должны создать структурированные возможности для исследовательского обучения через выделенное время для инноваций или внутренние «песочницы ИИ», где сотрудники могут безопасно тестировать инструменты ИИ с соответствующим управлением. Этот подход признает, что практический опыт часто превосходит формальное обучение.
Сетевые знания для сотрудничества: Переосмысляя, как организовать обучение
Сложность внедрения ИИ требует разнообразных перспектив и обмена знаниями между функциями.
Лиза Цао, инженер по данным и менеджер продукта в Datastrato, подчеркнула это во время нашей панели: “Документация — это сладкая точка: создание общего места, где можно общаться, не перегружаясь техническими деталями, и действительно настраивать этот учебный контент на вашу аудиторию.”
Этот сдвиг рассматривает знания не как индивидуально приобретаемые, а как коллективно построенные. Исследование Deloitte выявляет оптимистичный разрыв между руководством и работниками относительно внедрения ИИ, подчеркивая необходимость для открытой коммуникации на всех уровнях организаций.
Стратегическая основа: Модель зрелости образования в области ИИ
Чтобы помочь организациям оценить и эволюционировать свой подход к образованию в области ИИ, я предлагаю Модель зрелости образования в области ИИ, которая выявляет пять ключевых измерений:
- Структура обучения: Эволюция от централизованных учебных программ к экосистемам непрерывного обучения с множеством модальностей
- Поток знаний: Переход от изолированной экспертизы к динамическим сетям знаний, охватывающим всю организацию
- Грамотность в области ИИ: Расширение от технических специалистов до универсальной грамотности с глубиной, соответствующей ролям
- Психологическая безопасность: Переход от культур, избегающих рисков, к средам, которые поощряют эксперименты
- Измерение обучения: Продвижение от показателей завершения к показателям влияния на бизнес и инновации
Организации могут использовать эту основу для оценки своего текущего уровня зрелости, выявления недостатков и создания стратегических планов для продвижения своих возможностей в области образования по ИИ. Целью должно быть определение правильного баланса, который соответствует вашим организационным приоритетам и амбициям в области ИИ, а не просто стремление преуспеть в каждой категории.
Как показано на Рисунке 2, различные подходы к образованию в области ИИ дают результаты на разных временных масштабах. Инвестиции в психологическую безопасность и сетевые знания могут занять больше времени, чтобы показать результаты, но в конечном счете обеспечивают значительно более высокие прибыли. Эта недостаток немедленных результатов может объяснить, почему многие организации сталкиваются с трудностями в инициативах образования по ИИ.
Рисунок 2: Временная шкала ROI образования по ИИ.
Источник: Claude, на основе данных из отчета LinkedIn о работодателях 2025 года, отчета Deloitte о состоянии генеративного ИИ в предприятиях 2025 года и отчета McKinsey «Состояние ИИ в 2024 году».
Преобразуйте свой подход к образованию в области ИИ
Следуйте этим трем действиям, чтобы подготовить свою организацию к грамотности в области ИИ:
- Оцените свою текущую зрелость образования в области ИИ с помощью основы, чтобы выявить сильные стороны и недостатки, которые нужно устранить.
- Создайте специальные пространства для экспериментов, где сотрудники могут свободно исследовать инструменты ИИ.
- Будьте примером в поддержке непрерывного обучения — 88% организаций волнует удержание сотрудников, но только 15% сотрудников утверждают, что их менеджер поддерживает их карьерное планирование.
Организации, которые будут процветать, не просто внедрят новейшие технологии, они создадут культуры, где постоянное обучение, обмен знаниями и междисциплинарное сотрудничество становятся основными принципами работы. Конкурентное преимущество возникает из наличия рабочей силы, которая может наиболее эффективно использовать ИИ.
Запись Новая парадигма образования по ИИ: Как бизнес-лидеры могут преобразовать обучение рабочей силы впервые появилась на Unite.AI.