7 ключевых навыков в области искусственного интеллекта, которые должен освоить каждый руководитель отдела обучения и развития для организации глобального обучения

Глобальные команды по обучению и развитию сталкиваются с растущим давлением, вынуждающим их предоставлять учебные материалы быстрее, на большем количестве языков и с меньшими ресурсами. Традиционный подход, предполагающий ручную локализацию курсов, управление терминологией в разных регионах и многомесячное ожидание результатов проверки на соответствие требованиям, больше не является жизнеспособным.

Независимо от того, сталкиваетесь ли вы с проблемами, связанными с длительным процессом локализации обучающих материалов, задержками в запуске курсов в некоторых регионах или проверками на соответствие нормативным требованиям, которые замедляют создание контента, эти навыки предоставляют практическую основу для трансформации. Вот ваш практический рабочий лист по навыкам работы с ИИ для команд по обучению и развитию.

• Разработка подсказок с использованием ИИ позволяет создавать регулируемые системы перевода, которые предотвращают отклонения в терминологии и обеспечивают единообразие во всех языках

• Локализация SCORM и Storyline позволяет одновременно запускать курсы по всему миру за счет автоматизации перевода целых пакетов курсов, включая интерактивный контент, созданный в Articulate Storyline

• Создание адаптивного контента использует ИИ-агенты для генерации и обновления учебных модулей без необходимости переделывать курсы с нуля

• Управление знаниями встраивает глоссарии, стилистические руководства и память переводов непосредственно в рабочие процессы для поддержания качества в масштабе

• Автоматизация проверки на соответствие нормативным требованиям ускоряет производство контента при соблюдении нормативных и этических стандартов

• Аналитика эффективности связывает данные об обучении напрямую с бизнес-результатами для измеримой рентабельности инвестиций

• Прогнозный анализ пробелов в навыках переориентирует отдел обучения и развития (L&D) с реактивного обучения на проактивное развитие персонала

В этой статье обобщены основные выводы из Smartcat AI Skills Lab for L&D — практического семинара, прошедшего 5 марта 2026 года. Вы можете посмотреть полную запись, зарегистрировавшись на странице мероприятия, чтобы получить доступ к видео по запросу. В ходе сессии, которую провели Лои Фавр (инженер по контенту в области ИИ) и Мостин Дэвис (инженер по внедрению), рассматриваются семь ключевых компетенций, позволяющих командам по обучению и развитию создавать рабочие процессы на базе ИИ для глобального учебного контента.

Прежде чем углубляться в вопрос о навыках, полезно разобраться в типичных проблемах, с которыми сталкиваются руководители отделов обучения и развития при масштабировании программ обучения на глобальном уровне:

1. Локализация учебных материалов для глобальных рынков занимает слишком много времени

2. В некоторых регионах курсы запускаются с опозданием

3. Терминология и стиль изменяются при переводе на другие языки

4. Проверки на соответствие нормативным требованиям замедляют создание контента

5. Слишком много ручной работы при обновлении курсов и локализации

6. Отсутствует чёткое управление учебным контентом, сгенерированным с помощью ИИ

7. Отсутствует основанный на данных подход к выявлению и устранению пробелов в навыках

8. Сложные интерактивные курсы, созданные в таких инструментах, как Articulate Storyline, требуют неустойчивых рабочих процессов на основе XLIFF, которые лишают контент контекста

Эти проблемы приводят к возникновению замкнутого круга, в котором специалисты по обучению и развитию (L&D) уделяют больше времени оперативным задачам, чем стратегическому развитию персонала. Семь навыков, описанных ниже, позволяют напрямую решить каждую из этих проблем.

Основой локализации с использованием ИИ является структурированное формулирование запросов. Без четких инструкций результаты перевода, выполненного ИИ, могут различаться по тону, терминологии и соответствию региональным особенностям. Данный навык направлен на преобразование инструкций по переводу в четко регламентированную структуру, которой ИИ может последовательно следовать.

Результаты перевода с учетом контекста: В Smartcat подсказки определяют тон, терминологию и контекст. Вместо того чтобы полагаться на исправления после перевода, команды заранее определяют свои ожидания.

Предотвращение расхождений в терминологии: Использование глоссариев и утвержденных терминов обеспечивает единообразие перевода на разных языках. Когда такой термин, как «обучение по вопросам соблюдения нормативных требований», всегда должен переводиться определенной фразой на немецкий или японский язык, глоссарий гарантирует, что это происходит автоматически.

Указание регионального контекста: Определение языковых предпочтений и региональных нюансов с помощью структурированных подсказок позволяет исключить двусмысленность. Курс, предназначенный для аудитории, говорящей на латиноамериканском испанском, требует иной формулировки, чем курс для рынков, где используется европейский испанский.

Подсказки как механизм контроля качества перевода: Структурированные подсказки заменяют ручные исправления и позволяют быстрее масштабировать многоязычный контент. Вместо того чтобы проверять каждый перевод на соответствие стилистическим нормам, сама подсказка становится механизмом контроля качества.

1. Провести проверку существующей терминологической и стилистической документации

2. Создать или доработать многоязычный глоссарий для учебных материалов

3. Создать структурированный шаблон инструкций для перевода

4. Внедрить обязательное использование глоссария для учебных материалов с высоким уровнем риска

Агент Learning Content Agent автоматизирует большую часть этого процесса, применяя вашу терминологию и стилевые настройки ко всем типам контента.

Цель данного навыка — устранить задержки, связанные с адаптацией, и запускать обучение одновременно на всех рынках. Традиционные рабочие процессы локализации создают последовательные «узкие места», когда контент переходит с одного языка на другой, что задерживает глобальный запуск на несколько недель или месяцев.

Локализация пакетов SCORM: Загрузка и автоматический перевод целых пакетов курсов SCORM на несколько языков избавляет от необходимости вручную извлекать, переводить и вновь собирать контент. Функция полного перевода курса SCORM обеспечивает этот процесс от начала до конца.

Перевод Articulate Storyline: Для команд, разрабатывающих высокодинамичные интерактивные курсы с ветвящейся логикой, переменными, триггерами и мультимедийными элементами, решение Smartcat Storyline Support обеспечивает комплексный перевод и рецензирование курсов Articulate Storyline непосредственно на платформе. В отличие от традиционных рабочих процессов на основе XLIFF, которые лишают текст контекста и приводят к неустойчивым, подверженным ошибкам процессам, поддержка Storyline обеспечивает визуальный, контекстно-зависимый процесс перевода. Команды могут переводить текст, изображения и видео одновременно в рамках единого рабочего процесса, видя при этом фактическую структуру курса, интерактивные элементы и последовательность действий.

Визуальная проверка в контексте: Проверка переводов в редакторе Smartcat с одновременным просмотром фактической структуры курса значительно упрощает выявление проблем, связанных с версткой, стилем, логикой и пользовательским опытом. Это особенно ценно для сложных курсов Storyline с ветвями и интерактивными компонентами.

Полный перевод учебных материалов: Перевод курсов, PDF-файлов, слайдов и видеороликов подразумевает работу с полными учебными материалами, а не с отдельными текстовыми фрагментами. Это позволяет сохранить контекст и снизить количество ошибок.

Одновременный глобальный запуск: Экспорт локализованных файлов SCORM и пакетов Storyline непосредственно в систему управления обучением (LMS) для всех рынков сразу кардинально меняет процесс запуска. Вместо поэтапных региональных запусков обучение становится доступным повсеместно в один и тот же день.

1. Определить курсы в форматах SCORM и Storyline, наиболее нуждающиеся в локализации

2. Составить перечень всех типов учебных материалов, требующих перевода, включая интерактивный контент Storyline

3. Определить рабочий процесс проверки в Smartcat с использованием визуального предварительного просмотра для сложных курсов

4. Устранить одно из препятствий в процессе последовательной локализации в этом квартале

Обеспечение актуальности и адаптивности учебных программ требует иного подхода, чем разработка курсов с нуля. Данный навык посвящен использованию искусственного интеллекта для непрерывного создания, обновления и доработки содержания курсов.

Создание новых учебных курсов: Агент Агент учебного контента автоматически создает новые модули курсов в соответствии с вашими требованиями. Это ускоряет начальную фазу создания контента.

Обновление существующих курсов: Быстрое обновление содержания курса при изменении продуктов, политик или нормативных требований избавляет от необходимости ручной переработки материалов. ИИ обновляет затронутые разделы, сохраняя при этом общую структуру курса.

Модули редактирования и доработки: Проверка и корректировка контента, сгенерированного ИИ, с учетом конкретных учебных задач гарантирует, что конечный результат будет соответствовать вашим целям обучения. Контроль со стороны человека по-прежнему играет ключевую роль в обеспечении качества.

Экспорт и развертывание через SCORM: Экспорт обновленных курсов в виде пакетов SCORM или локализованных файлов Storyline и их прямой импорт в систему управления обучением (LMS) завершает рабочий процесс.

1. Определить курсы, которые наиболее нуждаются в срочном обновлении

2. Определить возникающие потребности в навыках, требующие разработки нового учебного контента

3. Провести демонстрацию создания курсов с помощью Learning Content Agent

4. Определить периодичность непрерывного обновления контента

Создание структурированной базы знаний позволяет обеспечить точность и согласованность результатов обучения, генерируемых ИИ. Без надлежащего управления результаты ИИ со временем начинают отклоняться от заданных параметров, что приводит к появлению несоответствий, подрывающих эффективность обучения.

Создание глоссариев: Установление утверждённой терминологии для всех учебных материалов создаёт единый авторитетный источник информации. Каждый фрагмент контента, сгенерированный или переведённый с помощью ИИ, ссылается на этот глоссарий.

Руководства по стилю разработки: Определение стандартов стиля, структуры и языка для контента, создаваемого с помощью ИИ, обеспечивает единообразие во всех курсах, регионах и типах контента.

Применение переводческой памяти: Сохранение ранее утвержденных переводов для их последовательного повторного использования позволяет снизить затраты на перевод и повысить его качество. Когда одна и та же фраза встречается в нескольких курсах, она каждый раз переводится одинаково.

Вопросы и ответы по агенту проверки: Запуск агента проверки перевода для контроля лингвистического качества и точности обеспечивает дополнительный уровень автоматизированного контроля качества. Агенты проверки контента выявляют проблемы до того, как контент попадает к учащимся.

Внедрение глоссариев, стилевых руководств и переводческой памяти непосредственно в рабочий процесс гарантирует, что обучающий контент, сгенерированный с помощью ИИ, будет соответствовать стандартам компании, одновременно снижая нагрузку на рецензентов и обеспечивая единообразие.

1. Провести аудит существующей терминологии и документации по продуктам

2. Создать или обновить глоссарий для учебных материалов

3. Включить память переводов в рабочий процесс Smartcat

4. Запустить агент проверки переводов для текущего курса

Ускорение производства контента не должно происходить в ущерб нормативным или этическим стандартам. Данный навык направлен на внедрение проверок на соответствие требованиям непосредственно в рабочий процесс создания контента.

Агент по проверке соответствия : Автоматические проверки выявляют рискованные утверждения в учебных материалах до их публикации. Это позволяет выявлять потенциальные проблемы на этапе подготовки, а не после запуска.

Отраслевые нормативные требования: Отраслевые и региональные нормативные требования, встроенные в уровень проверки, гарантируют соответствие контента местным стандартам. К обучению в сфере здравоохранения в Германии предъявляются иные требования, чем к аналогичному контенту в США.

Рабочие процессы эскалации: Определённые схемы эскалации для учебных материалов с высоким уровнем риска, требующих утверждения со стороны человека, обеспечивают надлежащий контроль. Не всё можно автоматизировать.

Стандарты этического ИИ: Обеспечение прозрачности и организационной целостности во всех учебных материалах способствует укреплению доверия со стороны учащихся и заинтересованных сторон.

1. Определите отрасли или темы, подпадающие под регулирование, в вашем каталоге обучающих курсов

2. Определите категории контента с высоким уровнем риска

3. Добавьте специалиста по проверке соответствия в рабочий процесс

4. Оформите в документах процесс эскалации для контента, отмеченного как подозрительный

Использование реальных данных об обучении и операционной деятельности для постоянного повышения эффективности обучения превращает отдел обучения и развития (L&D) из центра затрат в стратегическую функцию. Данный навык позволяет увязать показатели обучения с бизнес-результатами.

Отчеты LMS о прогрессе учащихся и проблемных моментах: Выявление моментов, в которых учащиеся застревают в ходе прохождения курсов, позволяет сосредоточить усилия на улучшении именно этих разделов. Сами по себе показатели завершения курсов не позволяют определить, в каких местах учебный материал не дает ожидаемого результата.

Данные о времени, затраченном на выполнение задачи, и непонятный контент: Использование показателей затраченного времени для выделения разделов, требующих переработки или упрощения, позволяет улучшить качество обучения. Если учащиеся тратят слишком много времени на модуль, это может означать, что контент для них непонятен.

Результаты оценки и пробелы в знаниях: Выявление моментов, в которых понимание даёт сбой, позволяет соответствующим образом скорректировать последующее обучение. Данные оценки показывают, что именно учащиеся действительно усвоили.

От сроков перевода к эффективности локализации: Сочетание показателей рабочего процесса с данными обучения позволяет составить полное представление об эффективности обучения. Быстрая локализация не имеет смысла, если переведённый контент не приносит результатов.

От охвата языков до готовности к выходу на рынок: Согласование инвестиций в обучение с рынками, на которых дефицит квалифицированных кадров наиболее сильно сказывается на результатах деятельности, гарантирует, что ресурсы направляются туда, где они действительно нужны.

1. Определите 3 наиболее важные для эффективности программы обучения

2. Получить данные об оценке и завершении обучения по курсам и регионам

3. Определить, каким показателям следует уделять приоритетное внимание помимо показателей завершения обучения

4. Соотнести инвестиции в обучение с результатами деятельности

Переход от реактивного обучения к проактивному развитию персонала требует аналитических выводов, основанных на искусственном интеллекте. Такой подход позволяет отделу обучения и развития (L&D) перейти от устранения пробелов в квалификации после их появления к их прогнозированию до того, как они повлияют на результативность работы.

Анализ данных LMS: Результаты оценивания, модели вовлечённости и данные о завершении курсов позволяют выявить новые тенденции. Эти данные уже имеются на большинстве платформ LMS.

Выявление пробелов в знаниях: Разбивка пробелов по ролям, командам или регионам позволяет принимать целенаправленные меры. Для устранения пробелов в навыках сотрудников отдела продаж требуется иной контент, чем для устранения пробелов в навыках инженеров.

Создание целевого контента: Обучение, разработанное с использованием ИИ для устранения конкретных пробелов в знаниях, точно отвечает потребностям. Общее обучение приводит к потере времени учащихся и растрате ресурсов организации.

Создание адаптивных учебных маршрутов: Персонализированные учебные маршруты адаптируются к индивидуальному прогрессу учащихся. Не всем учащимся нужен один и тот же материал в одной и той же последовательности.

Постоянное развитие: Программы адаптируются к меняющимся потребностям. Стратегия развития кадрового потенциала остается актуальной без необходимости постоянных ручных обновлений.

1. Получить данные LMS об оценке и вовлеченности

2. Определить 3 основных возникающих пробела в навыках по должностям или командам

3. Создать целевой учебный модуль с использованием ИИ

4. Определить структуру адаптивного учебного маршрута для ключевой аудитории

Рабочий лист AI Skills Lab предлагает структурированный подход к внедрению этих навыков. Вот ближайшие шаги, которые необходимо предпринять в течение следующих 24–48 часов:

• Запланировать внутреннее совещание по согласованию программ обучения и развития

• Провести аудит терминологии и глоссариев по обучению

• Составить схему рабочего процесса локализации курсов как для контента в формате SCORM, так и для контента Storyline

• Выявить возможности автоматизации для интерактивных курсов Storyline

• Определить матрицу сравнения искусственного интеллекта и человеческой проверки для обучения

• Получить аналитические данные LMS по курсам и регионам

Цель на 3 месяца: Повысить эффективность усвоения учебного материала на 25 %, одновременно запустить курсы на 3 рынках, внедрить проверку с использованием ИИ и экспертов для 60 % учебных материалов, провести пилотный проект по переводу курса в Storyline для одного сложного интерактивного курса.

Цель на 6 месяцев: Полностью автоматизированная локализация SCORM и Storyline для приоритетных курсов, запуск адаптивных учебных траекторий для 3 ключевых ролей, внедрение механизмов обеспечения соответствия требованиям в рабочий процесс создания контента.

Цель на 12 месяцев: Внедрение аналитики прогнозирования пробелов в навыках, сокращение времени освоения навыков на 30 %, прямая увязка результатов обучения с ключевыми показателями эффективности (KPI), локализация всего интерактивного контента Storyline с помощью визуальных контекстных рабочих процессов.

Эти семь навыков в области ИИ предлагают практическую основу для трансформации глобального обучения и развития персонала (L&D), позволяя решать такие задачи, как предотвращение терминологического дрейфа с помощью инжиниринга промптов и прогнозирование пробелов в квалификации. Переход к одновременному запуску глобальных учебных программ на базе ИИ становится реальностью, что позволяет организациям быстрее внедрять обучение, поддерживать качество на всех языках и увязывать обучение с результатами бизнеса. Благодаря встроенной поддержке стандартов SCORM и Articulate Storyline сложный интерактивный контент теперь можно эффективно локализовать с сохранением полного визуального контекста.