Корпоративное обучение с помощью искусственного интеллекта
В рамках эфиров «За Кадром», который проводит Компас CIO, вместе с экспертами мы глубоко погружаемся в кейсы и проекты членов нашего сообщества, детально разбираем задачи, профессиональные вопросы и решения – все, что обычно остается за кадром.
В этот раз проанализируем кейс успешного внедрения системы корпоративного обучения ИИ-Тьютор в крупной компании, специализирующейся на морских грузоперевозках. Перед компанией стояла срочная задача обучить более 20 000 сотрудников в короткий срок новым нормативным актам, критичным для бизнеса. Традиционные методы онлайн-обучения не гарантировали глубокого понимания материала и не обеспечивали достоверный цифровой след.
Опытом реализации проекта поделился Андрей Комиссаров, системный методолог, представитель Альянса в Сфере ИИ, директор направления ИИ, СберУниверситет.
В качестве экспертов в дискуссии приняли участие Сергей Вотяков, ректор, председатель комитета ИИ, NARPA (Национальной Академии Роботизации и Процессной Автоматизации), РУССОФТ; Андрей Голуб, независимый эксперт, консультант по Стратегическому планированию и цифровой трансформации модной индустрии, профессор Школы ИТ-менеджмента Президентской академии, а также Дмитрий Крюков, руководитель направления ИИ, МТС Линк.
Ниже коротко о главных вопросах, которые мы успели обсудить, а полную запись дискуссии можно посмотреть в Компас CIO. Доступ для подписчиков по ссылке: Компас CIO.
Как обучить капитана?
В данном кейсе рассматривалась задача автоматизации обучения сотрудников с использованием ИИ. Бизнес заказчика связан с перевозками по морю и морским правом. Проблема состояла в том, что нормативные акты по морскому праву, досмотру грузов быстро меняются, а капитаны судов имеют лишь базовый уровень юридической подготовки. Поэтому при заходе в порты нередки задержки, что выливается в большие штрафы и убытки.
Нужно контролировать уровень знаний и способность обучающихся излагать усвоенный материал. Для этого было внедрено решение ИИ-Тьютор – система корпоративного обучения на основе больших языковых моделей (LLM).
О том, какие модули входят в состав системы, сколько времени занял проект и какая команда потребовалась для его реализации, читайте в Компас CIO.
Система оказывает поддержку в обучении и предоставляет преподавателю сводку результатов учащихся на основе «цифрового следа». Они отображаются на дашборде. Обучение проходили около 20 тыс. человек. Его удалось провести в кратчайшие сроки. С помощью «цифрового следа» можно контролировать усвоение материала, понять, где именно нужно дообучить учащегося. Это решение применяется не только для корпоративного обучения. Его создатели также работают с вузами. Оно позволяет реализовать и другие методы обучения.
Можно ли с помощью ИИ-тьютора оценивать глубину знаний, чтобы использовать это решение для обучения и сертификации? Предусматривает ли система дополнительный контроль? Как оценить степень ее готовности и эффективность? Ответы на эти вопросы вы найдете в Компас CIO.
Почему ИИ?
Сергей Вотяков поинтересовался, насколько сложно было убедить заказчика в необходимости использования ИИ в таком проекте? «Заказчику нужно было срочно решить проблему убытков. Конечно, в целом ряде случаев LLM не дают удовлетворительных результатов, и этом есть определенная опасность, – считает Андрей Комиссаров. – Кроме того, существует Кодекс этики применения ИИ. В частности, система с ИИ должна приводить к появлению принципиально нового качества. А ввиду непрозрачности LLM ответственность за использование результатов возлагается на разработчика».
Есть ряд ответственных областей, где такие модели использовать нельзя. В сфере образования LLM применяются тогда, когда есть какие-то способы проверки результата.
Основные выводы
Решение на базе больших языковых моделей, RAC и онтологического графа знаний позволило создать ИИ-Тьютора – интерактивную систему обучения с персонализированным подходом. Эта система не только эффективно доносила сложный материал, но и выступала в роли виртуального тренера, предоставляя сотрудникам рекомендации по улучшению навыков. ИИ-Тьютор собирал детальную аналитику по усвоению знаний, что позволило выявлять области, требующие дополнительного обучения, и эффективно распределять ресурсы компании. Интерактивный формат способствовал лучшему усвоению информации и активному участию сотрудников в учебном процессе. В результате внедрения системы компания не только избежала потенциальных убытков, связанных с несоблюдением новых регуляторных требований, но и значительно повысила эффективность корпоративного обучения в целом.
Вопросы из чата
На какой языковой модели работает ИИ-тьютор? Какую модель вы использовали бы сегодня?
«На тот момент мы использовали языковую модель Saiga с открытым исходным кодом и модель Liama, доработанную на русскоязычном массиве. Возможно, сейчас мы применяли бы другие модели, но в любом случае это были бы модели Open Source. Поскольку в системе задействованы персональные данные, мы не имеем права использовать любые западные LLM, – рассказал Андрей Комиссаров. – Для реализации полноценного ИИ-тьютора можно применять российские модели, которые дают хорошие результаты по бенчмаркам, или новые большие языковые модели с открытым исходным кодом».
Адаптируется ли ИИ-тьютор под ответы ученика? Может ли он персонализировать образовательный материал? Как это реализовано?
«Это очень важный аспект. Большая языковая модель умеет «переосмысливать» имеющийся текст. Обратная связь позволяет категоризировать понимание ученика в зависимости от того, насколько логика в его ответах сопоставима с терминами и логикой базового материала», – пояснил Андрей Комиссаров.
Как учитывается авторское право? Особенно на голос и дипфейки? Как определить, что это ответ человека, а не другой языковой модели?
«В данной системе применяется стандартная озвучка, без авторского голоса. Дипфейки также не использовались – нейросеть просто оживляла изображение сотрудника компании. А ответы человека и языковой модели можно различить с помощью индивидуального идентификатора», – рассказал Андрей Комиссаров.
Полный разбор этого, а также других отраслевых кейсов смотрите в Компас CIO.
