Анна Райская об обучении сотрудников ИИ: агент готовит, человек решает

По данным «Бизнес Новостей в Кирове», CEO и основатель AIVOLUTE Анна Райская предлагает смотреть на обучение сотрудников работе с нейросетями не как на отдельный курс «про ИИ», а как на настройку конкретных рабочих процессов: агент готовит, человек принимает решение. Для команд, которые уже потратили ресурс на вводные лекции, но пока не понимают, где искать измеримый эффект, это важный разворот разговора — от интереса к технологии к осознанности в ежедневной работе.

В опубликованном интервью Райская говорит о декомпозиции задач, расчёте экономии и встраивании ИИ в регламенты. Сам по себе этот набор слов звучит привычно, однако именно между ними чаще всего и возникает карьерный тупик: сотрудник получил доступ к инструменту, руководитель ждёт результата, а общего маршрута — какую часть работы можно поручить агенту и где остаётся ответственность человека — никто не обозначил.

Обучать не инструменту, а рабочей задаче

Я часто вижу на консультациях похожую ситуацию: команда проходит обучение, пробует составлять запросы, получает несколько удачных ответов — и возвращается к прежнему способу работы. Не потому, что люди «не готовы к ИИ», а потому, что навык не привязан к конкретному участку процесса.

Фокус, который обозначает Анна Райская, предлагает начать с другого вопроса. Не «какой сервис освоить?», а «какую повторяющуюся задачу мы хотим разобрать». Если сотрудник не может назвать эту задачу простыми словами, обучение рискует остаться набором впечатлений: было интересно, местами полезно, но в регламент и в рабочую неделю не вошло.

Для слушателя программы по бизнес-образованию это тоже ориентир при выборе курса. Стоит заранее уточнить, будет ли в обучении место для собственных процессов компании, их декомпозиции и последующей практики. Курс, который обещает познакомить с нейросетями, и программа, помогающая встроить инструмент в работу, — это разные образовательные траектории, даже если в описании встречаются одинаковые слова.

Где проходит граница ответственности

Формула «агент готовит, человек решает» ценна своей ясностью. Она возвращает в центр не технологию, а профессиональное суждение сотрудника: агент может участвовать в подготовке, но решение остаётся за человеком. В контексте корпоративного обучения это означает, что развивать нужно не только умение работать с ИИ, но и навык ставить задачу, проверять подготовленный результат и понимать, в какой момент нужна собственная экспертиза.

Именно здесь обучение становится частью экосистемы развития, а не разовой демонстрацией нового инструмента. Команде полезно договориться о языке процесса: что считается подготовкой, кто принимает итоговое решение, где фиксируется новый порядок работы. Райская отдельно говорит о встраивании ИИ в регламенты — и это важная деталь для тех, кто оценивает обучение по применимости, а не по количеству пройденных модулей.

Что проверить до старта обучения

Перед выбором курса или внутренней программы можно спокойно пройти три шага:

1. Выбрать один конкретный процесс, а не пытаться сразу «обучить ИИ всю компанию».

2. Разложить его на этапы: что можно поручить агенту в подготовке, а что должно остаться зоной человеческого решения.

3. Зафиксировать, как новый подход будет отражён в рабочем порядке, а не только в заметках после занятия.

Такой маршрут не обещает мгновенной автоматизации, зато помогает не тратить учебный ресурс на абстрактное знакомство с технологией. И, пожалуй, это главный практический сигнал из интервью: ценность обучения проявляется там, где у сотрудника появляется не просто доступ к ИИ, а понятный контекст его применения и ответственность за итог.