Использование нейросетей в корпоративном обучении персонала

Где ИИ уже встроился в обучение

Самый массовый сценарий — создание учебного контента: его отметили 72% участников исследования. Это ожидаемо: нейросети хорошо закрывают первую черновую итерацию — структуру модуля, текст урока, варианты заданий, идеи для вебинара.

Дальше идут более управленческие задачи. 52% компаний используют ИИ для планирования обучения и генерации идей. 31% — для автоматизации проверки знаний. Еще 30% адаптируют готовые материалы под разные функции и уровни сотрудников.

Отдельный интересный маркер — цифровые аватары для вебинаров: их уже тестируют 9% компаний. Это пока не основной поток, но направление понятное: видеоконтент дорог в производстве, а аватары обещают сократить время подготовки и разгрузить спикеров.

Только 13% HR-директоров и специалистов сообщили, что в их компаниях ИИ в корпоративном обучении не используется. То есть «нулевой уровень» быстро становится исключением, а не нормой.

Какие навыки становятся новым минимумом для L&D

В исследовании МТС Линк участвовали представители 136 компаний — HR-директора и HR-специалисты. Опрос проводился в июне 2026 года. Участников также спросили, какие ИИ-компетенции станут обязательными для специалистов по обучению в ближайшие три года.

Здесь картина очень практичная:

• управление ИИ-ассистентами и агентами — 62%;
• создание мультимедийного контента с помощью генеративных нейросетей — 62%;
• применение ИИ для проверки знаний — 61%;
• анализ эффективности обучения с помощью ИИ — 55%;
• проектирование персонализированных траекторий развития — 46%;
• оценка качества и безопасности ИИ-контента — 39%.

Лишь 3% участников считают, что специалистам по обучению не понадобятся новые ИИ-компетенции. По сути, промпт-инжиниринг для HR перестает быть «приятным бонусом» и становится рабочим навыком: поставить задачу модели, задать лимиты, проверить галлюцинации, привести результат к стандарту компании.

Оценки влияния тоже не одинаковые. 35% респондентов уверены, что ИИ может кардинально повысить эффективность корпоративного обучения. 43% ждут точечных улучшений без полного переворота отрасли. 16% считают влияние технологии сильно переоцененным. Это здоровый разброс: генерация ускоряет производство материалов, но не отменяет методологию, экспертизу и контроль качества.

Где не стоит спешить с автопилотом

HR-директор МТС Линк Екатерина Прокушева отмечает, что ИИ уже берет на себя задачи от поиска идей до автоматизации создания видеоконтента, сокращая ручной труд. Но для системной пользы, по ее словам, мало просто внедрить инструменты: HR-командам нужно помочь персоналу освоить технологию, снизить сопротивление изменениям, создать комфортную среду и постепенно адаптировать бизнес-процессы.

Практический вывод для команд внедрения простой: не начинайте с «давайте купим нейросеть для всего». Лучше разложить обучение на узлы:

• где нужен черновик и высокая скорость генерации;
• где обязательна экспертная проверка;
• где есть персональные данные или чувствительный контент;
• где результат влияет на оценку сотрудника;
• где требуется прозрачная методика проверки знаний.

Параллельно появляется и правовой контекст. По данным trk7, в дорабатываемый российский законопроект об ИИ внесли норму, которая позволит авторам и правообладателям технически ограничивать доступ нейросетей к их контенту для обучения моделей. Для корпоративного обучения это важный параметр: чем больше компании генерируют учебные материалы, тем внимательнее придется смотреть на происхождение контента, права и безопасность датасетов.

Та же логика работает и в других цифровых инструментах: перед использованием нужно понимать, где источник, какие ограничения и какие риски у площадки — как в базовой проверке площадок и ликвидности перед покупкой Celo. В ИИ-обучении принцип похожий: не доверять интерфейсу только потому, что он красиво генерирует, а проверять входные данные, права и итоговый результат.