Выводы из конференции Transform 2026: 4 тенденции в области ИИ, меняющие подход к обучению и работе международных команд

Я только что вернулся с конференции Transform 2026 в Лас-Вегасе, где более 4 200 руководителей отделов кадров и менеджеров по персоналу собрались, чтобы обсудить вопрос, стоящий сегодня перед каждой руководящей командой: как наращивать потенциал персонала с той же скоростью, с которой развивается наш бизнес?

По итогам трёх дней, наполненных демонстрациями, панельными дискуссиями и откровенными беседами с руководителями отделов кадров, техническими директорами и основателями компаний, выявились четыре тенденции, которые, на мой взгляд, определят подход к обучению и поддержке глобальных команд в эпоху искусственного интеллекта.

Самым большим сюрпризом на конференции Transform стал не энтузиазм по поводу ИИ, а страх.

Все руководители отделов кадров, с которыми я беседовал, хотели бы ускорить внедрение ИИ. Однако их сдерживает вполне реальная проблема: риск несоблюдения нормативных требований. Компании сталкиваются с коллективными исками, связанными с их подходом к управлению ИИ. Даже при использовании в качестве базовой технологии проверенных моделей большого языка (LLM), таких как Anthropic или OpenAI, организации несут ответственность за конечные результаты.

Решение заключается не в том, чтобы сбавлять темп, а в том, чтобы развиваться, соблюдая меры предосторожности.

Я неоднократно слышал, что компании, добивающиеся успеха во внедрении ИИ, отличаются радикальной прозрачностью в вопросах использования данных. Они четко информируют сотрудников о том, какие данные собираются, как они хранятся и для каких целей используются. Такая прозрачность — это не просто вопрос этики. Это основа доверия со стороны сотрудников, без которой внедрение ИИ невозможно.

Вывод: не позволяйте вопросам соблюдения нормативных требований задерживать реализацию вашей стратегии в области ИИ. Пусть они помогут вам действовать с большей уверенностью. С самого начала стройте свои инициативы в области ИИ на основе прозрачности и четкого управления данными.

Вот что меня больше всего удивило на выставочной площадке Transform: мы находимся в самом разгаре революции в сфере образования, которая характеризуется скоростью и контекстуальностью.

В то время как руководители требуют контекстного обучения в режиме реального времени, я видел один стенд за другим, на которых демонстрировались тщательно проработанные, структурированные курсы и инструменты для ручного создания контента, которые пять лет назад считались бы передовыми. Некоторые процессы в нашей отрасли развиваются с головокружительной скоростью, однако многие поставщики технологий не успевают за тем, что на самом деле происходит на рынке.

Вот что показывают данные: ни один эффективный модуль обучения сотрудников не длится дольше 15 минут. Эпоха часовых тренингов, которые сотрудники просматривают на автопилоте, одновременно проверяя почту, осталась в прошлом.

В сфере обучения и развития (L&D) происходит кардинальная перестройка. Директора по персоналу, с которыми я беседовал, больше не уделяют основное внимание традиционным общекорпоративным тренингам. Их приоритеты сместились в сторону сверхбыстрого обучения, адаптированного к различным регионам, особенно для глобальных команд; эффективности GTM, включая коучинг в режиме реального времени для команд продаж; а также оперативной обратной связи, вместо того чтобы ждать до окончания звонка, чтобы дать обратную связь.

Один руководитель CRO очень точно выразил эту мысль: «Почему бы нам не использовать более совершенный инструмент, который обучал бы торговых представителей прямо во время разговора, используя данные, полученные непосредственно из разговора? Ждать, пока разговор закончится, чтобы сделать запись, а затем проводить коучинг — это пустая трата времени».

Будущее области обучения и развития — не в курсах. Это непрерывный контекстуальный коучинг, интегрированный непосредственно в рабочий процесс.

Каждый руководитель продуктового направления и основатель компании, с которым я встречался, задавался одним и тем же вопросом: как сделать наши решения на базе ИИ более «человеческими»?

По ряду вопросов мнения сошлись.

Хватит называть их «агентами». Этот термин вводит в заблуждение и создает дистанцию. Называйте их «коллегами по команде ИИ». Признаюсь, когда эта идея возникла внутри компании Smartcat больше года назад, я отнесся к ней скептически. Теперь я ее горячий сторонник.

Сделайте их проактивными. Если ваш ИИ не способен самостоятельно поднимать темы, задавать вопросы и предлагать идеи, он будет восприниматься как слишком ручной инструмент и в конечном итоге окажется заброшенным. Лучшие ИИ-коллеги не ждут, пока их попросят. Они предоставляют нужную информацию тогда, когда это действительно важно.

Позвольте сотрудникам настраивать их под себя. Те заранее заданные причудливые имена ИИ, которые придумывают компании, вроде «Поговори с Марси!», сбивают с толку и раздражают. Позвольте сотрудникам самим давать имена своим ИИ-коллегам и настраивать их внешний вид. Чем сильнее человек чувствует связь со своим ИИ-коллегой, тем чаще он будет им пользоваться.

В Smartcat мы убедились в этом на собственном опыте благодаря нашим внутренним ИИ-коллегам. Все без исключения компании, которым я показывал своего ИИ-коллегу, считали это самым крутым из всего, что они видели на конференции. Им хотелось узнать, как мы его создали и сможем ли мы сделать то же самое для них. Энтузиазм был связан не с технологией. Он был связан с тем, что у них появился коллега-ИИ, который действительно понимает контекст их компании и может помочь в реальной работе. Кстати, я назвал своего коллегу-ИИ Санни. Солнце заставляет меня улыбаться, и работа с ИИ делает то же самое.

Для отделов обучения и развития это имеет огромное значение. Вы больше не просто обучаете сотрудников статичным процессам. Вы даете им возможность постоянно учиться и адаптироваться по мере того, как инструменты, которыми они пользуются, развиваются в режиме реального времени.

Вот та неприятная правда, с которой приходилось сталкиваться техническим директорам и директорам по продуктам на конференции Transform: циклы выпуска продуктов сократились с нескольких месяцев до нескольких дней, но обеспечение поддержки клиентов не поспевает за этими изменениями.

Когда ваш продукт меняется еженедельно, традиционная документация и обучающие материалы устаревают ещё до того, как попадают в открытый доступ. Клиенты утопают в списках изменений, которые у них нет времени читать, и пропускают функции, которые могли бы улучшить их рабочие процессы.

Решением, которое набирает популярность во всей отрасли, является поддержка клиентов с помощью искусственного интеллекта.

Компании внедряют ориентированные на клиентов ИИ-агенты, которые в режиме реального времени знакомят пользователей с новыми версиями продуктов. Вместо того чтобы отправлять письмо с журналом изменений, которое останется без внимания, представьте себе ИИ-коллегу, который замечает, что вы испытываете трудности с рабочим процессом, и говорит: «Эй, мы как раз на прошлой неделе выпустили функцию, которая может помочь именно в этом. Хочешь, я тебе покажу?»

Одно из наблюдений, которое меня особенно впечатлило, заключалось в том, что в самых дальновидных компаниях не только менеджеры по продуктам, но и инженеры каждую неделю работают в непосредственном контакте с клиентами. Это позволяет им устранять ошибки и проблемы на месте, создавая цикл обратной связи, который невозможно обеспечить с помощью традиционных каналов. Кроме того, инженеры могут из первых рук увидеть, как используется их код и какое влияние их усердная работа оказывает на клиентов. Это создает взаимовыгодную ситуацию, которая позволяет действовать быстрее, точнее и гораздо теснее связана с реальным поведением клиентов.

Все четыре этих тенденции сводятся к одному выводу: победителями станут те компании, которые смогут масштабировать обучение и поддержку персонала на глобальном уровне, мгновенно и на постоянной основе.

Именно эту проблему мы и решаем в Smartcat с помощью нашего Learning Content Agent для создания курсов. Он разработан, чтобы выйти за рамки традиционного создания курсов с помощью инструментом для создания курсов на базе ИИ, который помогает командам быстрее генерировать и адаптировать учебный контент. Это AI-коллега, способный одновременно создавать и переводить учебный контент на более чем 280 языков, а также генерировать модули микрообучения, учитывающие реальное время концентрации внимания в 15 минут. Он также поддерживает корпоративные рабочие процессы в сфере электронного обучения благодаря прямой интеграции с вашей системой управления обучением (LMS), обучаясь у ваших экспертов для поддержания стиля бренда, стандартов соответствия и качества.

Когда ваша команда по продукту запускает новую функцию во вторник, ваши сотрудники по всему миру могут получить локализованные учебные материалы уже к среде, а не в следующем квартале.

Конференция «Transform 2026» ясно показала: на пути развития ИИ стоит не недостаток возможностей, а путаница.

Самая большая возможность заключается не в добавлении новых функций, а в том, чтобы сделать ИИ интуитивно понятным, прозрачным и сразу же полезным в повседневной работе.

На самом деле руководители заинтересованы в расширении масштабов деятельности при одновременном контроле рисков, а также в том, чтобы в систему искусственного интеллекта были интегрированы человеческое взаимодействие и обучение.

Для отделов обучения и развития (L&D) и управления персоналом это означает переход от обучения к поддержке в режиме реального времени. Если обучение не происходит здесь и сейчас, то уже слишком поздно. Это означает, что ИИ нужно рассматривать как партнера по команде, а не как инструмент. Если ИИ не воспринимается как член команды, его не будут использовать. Это означает сокращение разрыва между скоростью развития продукта и скоростью обучения. Если поддержка отстает от продукта, клиенты и сотрудники остаются позади. Это также означает построение доверия как основы для масштабирования. Если доверие не заложено на раннем этапе, внедрение затягивается.

ИИ не меняет представление о том, как выглядят отличные команды. Он лишь повышает планку в отношении того, насколько быстро им нужно учиться.

Компании, которые это поймут, не просто будут обучать сотрудников быстрее. Они будут работать более эффективно, опираясь на команды, которые обучаются, адаптируются и действуют в режиме реального времени. Они будут двигаться с той скоростью, которую требует их бизнес.

А в 2026 году это будет единственная скорость, которая будет иметь значение.

Стейси Ричи — вице-президент по персоналу в компании Smartcat, где она руководит проектами по расширению возможностей глобального персонала с помощью обучающих программ и инструментов, основанных на искусственном интеллекте. Свяжитесь с ней в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/staceyrichey/