Как обучить команду работать с ChatGPT, чтобы нейросети действительно начали помогать?
15.08.2025, обновлено
Сотрудники гораздо охотнее и быстрее учатся, когда видят, как новое знание решает их конкретные задачи. Это справедливо и для обучения работе с ИИ.
Мы это поняли ещё на первом корпоративном потоке. Один из участников, специалист по тендерам, подошёл после занятия и сказал:
«Знаете, я, конечно, понял, как работает GPT, но мне по-прежнему непонятно, что с ним делать в моей работе».
На следующее занятие мы дали пример, где модель анализировала документацию госзакупки. Пример был простым, но из реальной практики. И в этот момент обучение у него включилось.
С тех пор у нас есть правило:
Теория может быть общей. Примеры — только ваши.
Один курс — разные задачи
Мы не делаем 10 разных версий одного курса. Программа, структура, логика подачи — одинаковые. Но в каждом обучении есть блок с кейсами и практикой, который мы пишем «под клиента».
Например, в отделе продаж мы работаем с переписками с лидами, обработкой возражений и созданием офферов.
В техподдержке — с ответами клиентам и анализом сложных диалогов.
У маркетологов — генерация контента и адаптация под каналы.
У каждой функции — свой язык, свои боли, свои шаблоны. Когда мы используем примеры, взятые из вашей среды, они ложатся в головы и руки.
Что это даёт?
* Сотрудники не просто «понимают, как работает GPT», а сразу видят, как его использовать.
* Применение начинается с первого же занятия.
* У команды появляется уверенность, что ИИ — это не магия, а рабочий инструмент.
Как это выглядит?
Мы созваниваемся с вами, обсуждаем, чем занимаются отделы, какие у них типовые задачи, и подбираем под это кейсы.
Преподаватель готовит сценарии упражнений и показывает, как с этими задачами справляется ИИ.
Сотрудники пробуют сами — и тут же получают результат. Они не учатся в пустоту, они учатся на своих повседневных задачах.
Важно понимать
ИИ в компаниях — это не один человек, который умеет делать всё. Это десятки сотрудников, которые знают, как облегчить себе работу.
Именно это мы и делаем: показываем людям, как использовать нейросети не в теории, а в их конкретной реальности.
Мы это поняли ещё на первом корпоративном потоке. Один из участников, специалист по тендерам, подошёл после занятия и сказал:
«Знаете, я, конечно, понял, как работает GPT, но мне по-прежнему непонятно, что с ним делать в моей работе».
На следующее занятие мы дали пример, где модель анализировала документацию госзакупки. Пример был простым, но из реальной практики. И в этот момент обучение у него включилось.
С тех пор у нас есть правило:
Теория может быть общей. Примеры — только ваши.
Один курс — разные задачи
Мы не делаем 10 разных версий одного курса. Программа, структура, логика подачи — одинаковые. Но в каждом обучении есть блок с кейсами и практикой, который мы пишем «под клиента».
Например, в отделе продаж мы работаем с переписками с лидами, обработкой возражений и созданием офферов.
В техподдержке — с ответами клиентам и анализом сложных диалогов.
У маркетологов — генерация контента и адаптация под каналы.
У каждой функции — свой язык, свои боли, свои шаблоны. Когда мы используем примеры, взятые из вашей среды, они ложатся в головы и руки.
Что это даёт?
* Сотрудники не просто «понимают, как работает GPT», а сразу видят, как его использовать.
* Применение начинается с первого же занятия.
* У команды появляется уверенность, что ИИ — это не магия, а рабочий инструмент.
Как это выглядит?
Мы созваниваемся с вами, обсуждаем, чем занимаются отделы, какие у них типовые задачи, и подбираем под это кейсы.
Преподаватель готовит сценарии упражнений и показывает, как с этими задачами справляется ИИ.
Сотрудники пробуют сами — и тут же получают результат. Они не учатся в пустоту, они учатся на своих повседневных задачах.
Важно понимать
ИИ в компаниях — это не один человек, который умеет делать всё. Это десятки сотрудников, которые знают, как облегчить себе работу.
Именно это мы и делаем: показываем людям, как использовать нейросети не в теории, а в их конкретной реальности.
Как обучить команду работать с ChatGPT, чтобы нейросети действительно начали помогать?
15.08.2025, обновлено
Сотрудники гораздо охотнее и быстрее учатся, когда видят, как новое знание решает их конкретные задачи. Это справедливо и для обучения работе с ИИ.
Мы это поняли ещё на первом корпоративном потоке. Один из участников, специалист по тендерам, подошёл после занятия и сказал:
«Знаете, я, конечно, понял, как работает GPT, но мне по-прежнему непонятно, что с ним делать в моей работе».
На следующее занятие мы дали пример, где модель анализировала документацию госзакупки. Пример был простым, но из реальной практики. И в этот момент обучение у него включилось.
С тех пор у нас есть правило:
Теория может быть общей. Примеры — только ваши.
Один курс — разные задачи
Мы не делаем 10 разных версий одного курса. Программа, структура, логика подачи — одинаковые. Но в каждом обучении есть блок с кейсами и практикой, который мы пишем «под клиента».
Например, в отделе продаж мы работаем с переписками с лидами, обработкой возражений и созданием офферов.
В техподдержке — с ответами клиентам и анализом сложных диалогов.
У маркетологов — генерация контента и адаптация под каналы.
У каждой функции — свой язык, свои боли, свои шаблоны. Когда мы используем примеры, взятые из вашей среды, они ложатся в головы и руки.
Что это даёт?
* Сотрудники не просто «понимают, как работает GPT», а сразу видят, как его использовать.
* Применение начинается с первого же занятия.
* У команды появляется уверенность, что ИИ — это не магия, а рабочий инструмент.
Как это выглядит?
Мы созваниваемся с вами, обсуждаем, чем занимаются отделы, какие у них типовые задачи, и подбираем под это кейсы.
Преподаватель готовит сценарии упражнений и показывает, как с этими задачами справляется ИИ.
Сотрудники пробуют сами — и тут же получают результат. Они не учатся в пустоту, они учатся на своих повседневных задачах.
Важно понимать
ИИ в компаниях — это не один человек, который умеет делать всё. Это десятки сотрудников, которые знают, как облегчить себе работу.
Именно это мы и делаем: показываем людям, как использовать нейросети не в теории, а в их конкретной реальности.
Мы это поняли ещё на первом корпоративном потоке. Один из участников, специалист по тендерам, подошёл после занятия и сказал:
«Знаете, я, конечно, понял, как работает GPT, но мне по-прежнему непонятно, что с ним делать в моей работе».
На следующее занятие мы дали пример, где модель анализировала документацию госзакупки. Пример был простым, но из реальной практики. И в этот момент обучение у него включилось.
С тех пор у нас есть правило:
Теория может быть общей. Примеры — только ваши.
Один курс — разные задачи
Мы не делаем 10 разных версий одного курса. Программа, структура, логика подачи — одинаковые. Но в каждом обучении есть блок с кейсами и практикой, который мы пишем «под клиента».
Например, в отделе продаж мы работаем с переписками с лидами, обработкой возражений и созданием офферов.
В техподдержке — с ответами клиентам и анализом сложных диалогов.
У маркетологов — генерация контента и адаптация под каналы.
У каждой функции — свой язык, свои боли, свои шаблоны. Когда мы используем примеры, взятые из вашей среды, они ложатся в головы и руки.
Что это даёт?
* Сотрудники не просто «понимают, как работает GPT», а сразу видят, как его использовать.
* Применение начинается с первого же занятия.
* У команды появляется уверенность, что ИИ — это не магия, а рабочий инструмент.
Как это выглядит?
Мы созваниваемся с вами, обсуждаем, чем занимаются отделы, какие у них типовые задачи, и подбираем под это кейсы.
Преподаватель готовит сценарии упражнений и показывает, как с этими задачами справляется ИИ.
Сотрудники пробуют сами — и тут же получают результат. Они не учатся в пустоту, они учатся на своих повседневных задачах.
Важно понимать
ИИ в компаниях — это не один человек, который умеет делать всё. Это десятки сотрудников, которые знают, как облегчить себе работу.
Именно это мы и делаем: показываем людям, как использовать нейросети не в теории, а в их конкретной реальности.
