11:43 Сегодня
Александр Ведяхин рассказал, как в Сбере выстроили обучение сотрудников работе с ИИ
Система охватывает все уровни — от топ-менеджеров и разработчиков до линейных специалистов
Александр Ведяхин.
В Сбере действует многоуровневая система обучения работе с искусственным интеллектом. Подход компании к развитию ИИ-компетенций на Восточном экономическом форуме представил первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин.
По его словам, развитие искусственного интеллекта меняет рынок труда и создает новый вызов. Нейросети все чаще могут замещать выпускников и начинающих специалистов, однако именно из них в дальнейшем должны вырастать профессионалы высокого уровня.
Александр Ведяхин подчеркнул, что ИИ-трансформацию нельзя просто делегировать нижестоящим сотрудникам. Руководителю необходимо самому понимать, как работают технологии, чтобы правильно ставить задачи, оценивать результат и учитывать риски.
«Для топ-команды важно не только понимать тренды, но и самой работать с инструментами: ГигаЧатом, агентами, GenAI-сценариями. Управленческая зрелость в ИИ начинается с личного опыта применения», — отметил Александр Ведяхин.
Раз в один-два года вся топ-команда Сбера проходит обучение практическим ИИ-инструментам. В прошлом году для руководителей организовали индивидуальные сессии, на которых каждый топ-менеджер создавал ИИ-агента на платформе Сбера. Затем участники разбирали реальные кейсы внедрения технологии.
Дополнительно для руководителей подготовили видеокурс с Research-экспертами Сбера. В компании считают, что управленцы должны владеть необходимой терминологией и понимать, как ИИ-агенты меняют рабочие процессы.
Для сотрудников разных уровней действуют более 200 программ СберУниверситета и «Школы 21». Для разработчиков и создателей ИИ предусмотрены углубленные курсы, для руководителей — отдельные уровневые программы, а базовое обучение входит в обязательный профессиональный контур для всех сотрудников.
Учебные материалы регулярно обновляют. Информацию о новых инструментах и сценариях их применения сотрудники также получают через внутренние каналы и дайджесты.
Александр Ведяхин считает, что ИИ-грамотность необходимо развивать через практику, объединяя искусственный интеллект с конкретной профессией. Такой подход включает работу с отраслевыми кейсами, создание агентов и понимание того, как технологии меняют реальные рабочие процессы.
Одним из ключевых навыков при этом остается критическое мышление. Сотрудник должен уметь проверять данные, логику и источники, учитывать ограничения моделей и возможные смещения, а также разбираться в вопросах этики и безопасности.
«Сегодня ИИ-компетенции — часть профессиональной зрелости человека. В их центре — критическое мышление: умение не подменять собственное суждение машинным ответом», — подчеркнул Александр Ведяхин.
При найме в Сбере выделяют три уровня требований к ИИ-компетенциям:
— технологическим и цифровым специалистам, включая разработчиков, специалистов data science, архитекторов и GenAI, необходим глубокий уровень владения ИИ;
— руководителям, продуктовым командам и владельцам процессов важно понимать, где технология может изменить работу, как поставить задачу и оценить полученный эффект;
— линейным сотрудникам требуется базовый уровень, позволяющий безопасно использовать ИИ-инструменты, сокращать рутинные операции, быстрее готовить материалы и улучшать процессы.
При карьерном развитии учитывается способность сотрудника менять процессы и добиваться измеримого результата. Матрица компетенций включает базовый уровень для всех, продвинутый — для тех, кто применяет ИИ в своей работе, и экспертный — для специалистов, которые создают решения, внедряют агентов и формируют правила ответственного использования технологии.
«Карьерный рост в эпоху ИИ — это переход от пользователя технологии к архитектору изменений. Преимущество будет у тех, кто умеет с помощью ИИ-инструментов усиливать профессиональную экспертизу», — заявил Александр Ведяхин.
Отдельно Александр Ведяхин остановился на подготовке специалистов в вузах. По его мнению, здесь также необходимы три уровня ИИ-компетенций.
Первый — базовая ИИ-грамотность для всех студентов: понимание возможностей и ограничений больших моделей и умение сохранять самостоятельность мышления.
Второй — отраслевой уровень «ИИ+», предполагающий применение технологий в медицине, образовании, финансах, сельском хозяйстве, управлении, дизайне и промышленности.
Третий — углубленная инженерная подготовка для будущих создателей ИИ-решений.
При этом ИИ-образование, по словам Александра Ведяхина, не должно заменять фундаментальную подготовку. Математика, логика, язык, инженерное мышление, предметная экспертиза и исследовательская культура с развитием технологий становятся еще важнее.
«Будущие выпускники должны быть специалистами с сильной базой, которые умеют управлять ИИ», — резюмировал Александр Ведяхин.
