Компания «Электрорешения», представитель бренда EKF в России, приняла участие в осенней сессии Университета РАЭК. Основной темой мероприятия стало использование искусственного интеллекта и развитие линейных руководителей.

Александра Наумова, руководитель центра развития персонала и корпоративной культуры компании «Электрорешения», поделилась опытом погружения сотрудников в тему искусственного интеллекта с помощью игрового обучения.

Так для более эффективного знакомства сотрудников HR-департамента с возможностями AI была проведена не стандартная обучающая сессия, а интерактивный «новогодний» квест с интересными командными заданиями, где искусственный разум использовался даже на этапе распределения команд.

В ходе испытания участникам необходимо было написать четыре промпта для генерации текста, изображения, аналитики данных и поиска ошибок в документе. На каждом этапе вход – строго под личной учетной записью сотрудника. Повторяться нельзя: один участник команды – одна станция. На каждое задание выделялось около трех минут и подробные инструкции. По итогам квеста победителям вручили призы.

Помимо этого, в компании был проведен двухнедельный марафон знакомства с возможностями ИИ. Интенсивная программа обучения с использованием ведущих ИИ-инструментов для повышения эффективности работы включала вебинары, практические челленджи, хакатон и выставку лучших решений с последующим внедрением в бизнес-процессы компании.

Как отметила Александра Наумова, подобное обучение не требует больших материальных затрат, может регулярно обновляться и подходит для всех отделов компании. По ее словам, после проведенного обучения по AI-компонентам как минимум в два раза выросло количество обращений к искусственному разуму среди сотрудников, а также повысилась эффективность работы по отзывам ряда команд.
«Автоматизация анализа данных с помощью ИИ сокращает время обработки результатов и обратной связи после мероприятия до 90% по сравнению с традиционными методами. Интеллектуальные алгоритмы позволяют мгновенно считать ключевые метрики и выявлять общности и паттерны в больших текстовых массивах данных, освобождая команду от операционной ручной работы», − подчеркнула Александра.