Теолия без плактики: эффективность AI-тренажеров — 17 июня 2026 г. в 05:08:46.034
Теолия без плактики: эффективность AI-тренажеров На e-learning митапах и конференциях, где я рассказываю про диалоговые AI-тренажеры, самый популярный вопрос — это, конечно же, вопрос про бизнес-метрики: «На сколько процентов выросли продажи/найм после внедрения?» Сами понимаете, здесь есть своя специфика. Во-первых, коммерческая тайна и NDA. Во-вторых, все тренажеры разные, и метрики в кейсах могут отличаться в разы. Поэтому вместо цифр я люблю рассказывать историю из личного опыта. Она наглядно показывает главную эффективность AI-симуляторов — то, как они превращают знания в реальные умения. Предыстория: В прошлом году я разрабатывал тренажер по проведению собеседований. Цель — обучить руководителей задавать правильные вопросы на выявление компетенций и мотивации, а также корректно презентовать вакансию соискателям. Чтобы настроить такой симулятор, нужно «объяснить» нейросети, как ведет себя кандидат и по каким критериям в финале оценивать работу руководителя. С методологией у меня проблем не было: я детально изучил, как правильно вести диалог, как подсвечивать плюсы компании и вытаскивать из кандидата правду. Знания были — без них качественную архитектуру тренажера просто не собрать. Первый блин комом Я написал первый промпт и пошел тестировать ИИ «на себе» — отыгрывать ролевку. Теоретически я говорю все верно. Но на практике получается неуверенно, коряво, что-то постоянно забываю, прыгаю с темы на тему. Вроде бы суть передал, но со стороны сразу видно — делаю это в первый раз. Знания есть, а умения нет. Реальное собеседование в таком режиме проводить нельзя. Кстати, именно с таким уровнем подготовки из классических онлайн-курсов выходит большинство студентов: тест сдали на 100%, а в реальной рабочей ситуации теряются. Магия итераций Написать идеальный промпт с первого раза невозможно. ИИ обязательно где-то начнет вести себя нереалистично, пропустит ошибку в фидбеке или запутается в роли. Это нормальный процесс настройки. Нормальный рабочий процесс: написал промпт – проверил – внес правки – проверил – внес правки… После десятка итераций тестирования моя презентация вакансии начала просто литься как песня, а вопросы задавал на автомате. Я перевел знания в умения. Меня можно было спокойно выпускать в реальный найм — я бы справился без проблем. Суперэкспертом я не стал (чудес не бывает), но пропасть между 1-й и 10-й попыткой была огромной. Я букву «Ф» не выговаливаю Анализируя этот опыт, я вспомнил шедевральный советский фильм «По семейным обстоятельствам». Помните там героя Ролана Быкова — «логопефа, исправляющего фифекты фикции»? Он потрясающе знал теорию, учил других, но сам не выговаривал половину букв (ничего страшного, их же трицать дфе). На первых итерациях я ощущал себя именно им. Знаю как надо, а сказать не могу. В этом и есть главная ценность ИИ-тренажеров. Они не просто дают информацию — они дают безопасную песочницу, где за 10 кругов можно устранить собственные «фефекты фикции» до того, как вы выйдете к реальному клиенту или сотруднику. P.S. Если не смотрели фильм — очень рекомендую, он гениальный. Фрагмент с логопедом прикрепил к посту! Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning ⭐️ Хотите заявить о себе? Обязательно участвуйте в Премии Digital Learning 2026! Ждем ваши заявки на сайте: https://dlmeeting.online/award