Опрос Docebo: 85% сотрудников не видят связи между обучением по ИИ и своей работой

Docebo опросила 2,000 сотрудников и пришла к выводу, что внедрение ИИ в компаниях тормозится не из‑за нехватки инструментов, а из‑за организационных барьеров — времени на обучение, нерелевантного контента и оторванных от рабочего процесса платформ.

Docebo опросила 2,000 работников и обнаружила, что основная проблема масштабирования ИИ на рабочих местах кроется не в технологиях, а в людях и процессах: 56% респондентов говорят, что у них нет времени на обучение из‑за ручной работы, 85% не видят, как пройденные курсы по ИИ соотносятся с их обязанностями, а 78% указывают, что обучающие программы находятся в системах, не интегрированных с их повседневными инструментами. Это тормозит практическое применение доступных ИИ‑инструментов и ограничивает ожидаемый эффект от их развертывания.

Исследование специально сфокусировалось на прикладных барьерах — времени, релевантности контента и интеграции учебных систем — а не на технологических ограничениях самих ИИ‑решений. Конкретные показатели подчёркивают дисбаланс: большинство сотрудников загружены ручными задачами, которые сопутствуют работе с ИИ; значительная часть не может связать обучение с реальными обязанностями; и почти четыре из пяти обучений проходят в платформах, оторванных от тех приложений, где люди выполняют ежедневные задачи.

Авторы отчёта описывают эти факторы как три «стены», которые последовательно препятствуют принятию ИИ: отсутствие времени для обучения, слабая практическая связь содержания с ролью сотрудника и обучение в системах, не интегрированных с рабочими процессами. В докладе подчёркивается, что инструменты ИИ в большей степени функционируют, однако организационные решения — в частности массовое развёртывание технологий до проработки обучения и процессов — породили несоответствие между доступом к инструментам и способностью их эффективно использовать.

По мнению исследователей, эти слои барьеров не просто сосуществуют, они усиливают друг друга и затрудняют масштабирование полезного применения ИИ: если сотруднику некогда проходить обучение, даже релевантный контент в привязке к роли вряд ли будет освоен; если же обучение проводится в отдельных системах, связь с повседневной практикой ещё слабее, и навыки не переходят в работу. Практические выводы для команд, которые создают и внедряют ИИ‑решения, однозначны: ставить в равную очередь вопросы людей и процессов. Это означает освобождать время сотрудников от рутинных задач, строить обучение вокруг реальных ролей и встраивать учебные материалы прямо в рабочие инструменты и процессы, где проходят повседневные операции. Только при таком подходе доступность технологий сможет перерасти в их устойчивое и масштабируемое использование.