🎥 Вышла запись вебинара WES «ИИ-тренажёры для сотрудников: как выбрать рабочее решение...
🎥 Вышла запись вебинара WES «ИИ-тренажёры для сотрудников: как выбрать рабочее решение и не потратить бюджет впустую». Купили ИИ-тренажёр. Сотрудник поговорил с ботом, получил 100 баллов, сертификат и поздравление от системы. А потом вернулся на работу и продолжил делать всё по-старому. 😁 Знакомая история? Искусственный интеллект обещает революцию в корпоративном обучении, но за красивыми демонстрациями иногда скрываются предсказуемые сценарии и обратная связь, которая мало помогает развивать реальные навыки. Как отличить эффективный ИИ-тренажёр от дорогой игрушки ещё до того, как бюджет потрачен? В записи вебинара WES: • Пять критериев выбора ИИ-тренажёра. Что проверять до покупки и как понять, способен ли инструмент решать реальные задачи обучения. • Почему сотрудники не меняют поведение после обучения? Ошибки сценариев, методологии и обратной связи, из-за которых высокие оценки не превращаются в рабочие навыки. • Как создать собственный ИИ-тренажёр без разработчиков? Структура сценария, логика диалога, критерии оценки и организация обратной связи. • Кейс Т-Банка «Дело закрыто». Детективный формат обучения, который сотрудники проходят добровольно. Цифры проекта Т-Банка: 🔥 1000 сотрудников завершили обучение, ещё 1500 проходили его на момент подготовки кейса. 🔥 95% — удовлетворённость, 87% — NPS. 🔥 Награда «Прорыв года» премии SEA 2026. Отдельно — практические материалы: чек-лист «Тренажёр или игрушка», схема проектирования сценария и примеры действующих ИИ-тренажёров WES. 🎙 Спикер: Наталья Кундера — методолог, основатель агентства WES и Школы Продукта «Метод». В портфолио команды — более 310 образовательных продуктов для 290 000+ учащихся. 👉 Смотреть запись вебинара WES на HR-КУХНЕ Кому полезно: HRD, руководителям T&D и L&D, корпоративным методологам и всем, кто планирует внедрять искусственный интеллект в обучение сотрудников. Хороший ИИ-тренажёр должен помогать сотруднику действовать эффективнее в реальной работе, а не просто ставить ему высокие оценки. Иначе можно получить идеальную статистику обучения и совершенно неизменную статистику рабочих ошибок. Зато с искусственным интеллектом! 😁