Что требовать от поставщика ИИ до договора
На моём опыте был корпоративный продукт, в который вложены миллиарды рублей. Формально он работает, и выключать его никто не собирается, но живёт он только по принуждению: люди заходят в него, потому что обязаны, а реальную работу при любой возможности делают в другом месте. По моей оценке, так или ещё хуже заканчивается большинство ИТ-продуктов в корпоративном секторе, примерно 70-80 %. BCG в исследовании 2020 года приводит похожую цифру: 70 % цифровых трансформаций не достигают поставленных целей.
С ИИ-решениями, по моим наблюдениям, происходит то же самое: судьбу системы решают первые дни работы, когда люди выбирают, будут они ей пользоваться или будут её обходить. Поэтому обучение стоит обсуждать с поставщиком до подписания договора, когда у заказчика ещё есть возможность записать свои требования. Я сам прошу у поставщиков три вещи: программу обучения для трёх групп сотрудников, приёмку по самостоятельной задаче пользователя и сопровождение отдельной строкой в смете. Ниже объясню, зачем каждая из них нужна и как её сформулировать.
Под обучением я понимаю всё, после чего человек уже на третий день может сам работать в системе. Курс в классе сюда тоже входит, но начинается обучение раньше, с того, что человек видит на экране.
Почему люди не работают в системе, которую им купили
Самая частая причина общая почти для всех корпоративных систем, это сложный и перегруженный интерфейс. На моём опыте люди начинают саботировать такую систему, а некоторые кандидаты даже отказываются идти в компанию, когда узнают, в чём им предстоит работать. Опросы показывают то же самое: в исследовании Ivanti 2022 года, где опросили 10 тысяч офисных и ИТ-сотрудников, 49 % сказали, что их раздражает техника, которую выдаёт работодатель, а 26 % допускают уход с работы из-за неё.
У иностранных продуктов к этому добавляются перевод и вёрстка, и у китайских это особенно заметно. Иероглиф передаёт больше смысла, чем буква, поэтому пункт меню по-китайски занимает намного меньше места, чем по-русски: 设置 это два знака, а «Настройки» девять букв. W3C в рекомендациях по интернационализации предупреждает, что текст, переведённый с китайского и английского, обычно становится длиннее. Если интерфейс верстали под короткие надписи, после перевода он ломается: появляются переносы, кнопки наезжают друг на друга, часть текста обрезается. Пользователь не разбирается, где ошибка локализации, а где ошибка продукта, и просто решает, что система сырая.
Есть и более тонкая причина, это логика экрана. В 2008 году исследователи Dong и Lee записывали движения глаз китайских и американских участников на одной и той же веб-странице: китайцы просматривали её целиком, американцы сразу переходили к главному блоку. При этом по когнитивным тестам жители Восточной Европы, и россияне в том числе, мыслят целостнее, чем американцы и западноевропейцы (Varnum, Nisbett и соавторы, 2008 и 2010). То есть по складу ума мы ближе к китайцам, но о китайский экран всё равно спотыкаемся. Я объясняю это привычкой: последние двадцать лет российские компании работали в основном в западных программах и в российских, которые выросли по тем же принципам. Привычку можно перестроить, но заниматься этим нужно до запуска.
У ИИ-продуктов есть ещё два барьера. Одни люди не понимают, как работает ИИ, и поэтому боятся его, другие ждут от него чуда, и в обоих случаях не видят, что в основе результата всё равно лежат описанные процессы и качественные данные. Второй барьер связан с тем, что большинство ИИ-продуктов устроены как чат, а большинство людей не хотят вести диалог с машиной и следить за ним. Им нужен понятный сценарный интерфейс, где видно, что происходит и куда нажать дальше, и продукт, который уже базово настроен под их задачи.
Другие причины, по которым пилоты ИИ не взлетают, я разбирал в статье Внедрение ИИ на производстве: 8 барьеров.
«Но ChatGPT же никого не учили»
Это возражение я слышу чаще всего, когда речь заходит о бюджете на обучение. ChatGPT и DeepSeek люди действительно освоили сами, без курсов, а приложение DeepSeek в январе 2025 года за несколько дней поднялось на первое место среди бесплатных приложений американского App Store (по данным Appfigures, которые приводил TechCrunch).
Для личного инструмента это так и есть. Человек сам выбирает, о чём спросить, сам решает, устраивает ли его ответ, и сам отвечает за то, что с ним сделает. В компании задачу ставит процесс, результат проверяют другие люди, а за ошибку платит компания. Свой чат человек осваивает сам, а работать в процессе вместе с другими без сопровождения не научится. Поэтому, если вы покупаете ИИ, чтобы изменить работу отдела, а не чтобы дать каждому сотруднику помощника, это возражение к вашему случаю не относится.
Программа обучения в ТЗ
Самое полезное, что заказчик может сделать до договора, это описать в ТЗ требования к программе обучения. Я смотрю на неё с двух сторон: кого учат и насколько долго проживёт материал.
Учить нужно три группы: пользователей, технических специалистов и бизнес-заказчиков. У них разные задачи и разный уровень, поэтому одна программа на всех не работает, и каждая группа должна получить свою.
Материал при этом стареет с разной скоростью. Работа в самом продукте (какие кнопки нажимать, какие есть сценарии, как решить свои задачи) даёт результат здесь и сейчас, но устаревает с каждой новой версией. Фундаментальное понимание (как устроена технология, где она ошибается, от чего зависит качество) остаётся актуальным три-пять лет и переживает любую смену интерфейса. Если в программе есть только первое, через полгода её придётся писать заново. Если только второе, люди всё поймут, но работать в системе в понедельник не начнут. Поэтому в ТЗ я прошу оба слоя для каждой группы.
Общие принципы, на которых строится обучение сотрудников, я описывал в статье Обучение персонала: системный подход.
Как это работает на деле, хорошо видно по одному случаю. Мы проводили обучение для крупной металлургической компании, где у сотрудников больше полугода была своя ИИ-система, которую они игнорировали. За три дня мы объяснили людям основы ИИ, показали на учебных примерах, как решать их собственные задачи, какие критерии соблюдать и от чего зависит качество работы ИИ, и главное, люди всё это время сами пробовали делать всё руками. Через три дня они начали пользоваться системой, хотя саму систему за это время никто не менял. Изменилось только то, что люди поняли, что с ней можно делать.
Два-три дня плотной подготовки вместе с тренером, который покажет, объяснит и поддержит, нужны для погружения. Проблемы начинаются потом, потому что обычно на этом обучение и заканчивается, и человек остаётся с системой один. По моим наблюдениям, если после этого нет поддержки тренера, больше 90 % людей отваливаются и возвращаются к старому способу работы. Поэтому после погружения нужны целевые инструкции или короткие видео о том, как выполнять самые частые задачи, и их стоит требовать от поставщика вместе с программой.
Что записать в договор
Главное условие касается приёмки. Поставку стоит считать сданной не тогда, когда система установлена, а тогда, когда пользователь через три дня после обучения сам, без тренера, решает в ней свою задачу. У технических специалистов и бизнес-заказчиков результат свой, и он виден по их строкам таблицы: настройки переносятся при обновлении без участия поставщика, способ мерить эффект описан и согласован.
Дальше идёт подготовка до пилота. Инженер поставщика заранее настраивает три-пять ваших реальных задач, чтобы в первый же день человек увидел в системе свою работу, и готовит по самым частым задачам целевые инструкции или короткие видео. Если продукт иностранный, сюда же стоит добавить проверку живых экранов носителем русского языка до релиза, потому что ошибки вёрстки видны только на работающем интерфейсе.
Что ещё проверить в самом продукте до покупки, я собрал в статье Девять критериев качества ИТ-продукта.
И наконец, в смете обучение и сопровождение должны стоять рядом, отдельными строками. Обучение без сопровождения я считаю расходом: на курсе человек получает знание, а навык складывается позже, на его собственной задаче, когда рядом есть тот, кто поправит.
Поставщик, скорее всего, возразит, что приёмка по задаче перекладывает риск на него. Но этим риском и так управляет он сам, потому что именно он настраивает продукт и учит людей. Если поставщик отказывается записать в договор результат, которого вы от него всё равно ждёте, значит, он сам не уверен, что люди будут работать в его системе, и это стоит учесть при выборе.
Что заказчик делает сам
Часть работы поставщик за вас не сделает. Из каждой группы стоит выделить четыре-пять самых компетентных и мотивированных людей и сопровождать их на реальной задаче до тех пор, пока они сами не напишут регламент или методику для остальных. Дальше изменения масштабирует уже компания, по правилам, которые написали её сотрудники.
Как работать с сопротивлением, которое неизбежно появится по ходу, я писал в статье Внедрение изменений.
И начинать всё это нужно ещё до договора, потому что людей нельзя «включить» одновременно с системой: систему устанавливают за недели, а привычки людей меняются месяцами. Если об обучении вспоминают в день запуска, программу собирают на ходу, а первые, самые важные дни пользователь проводит без неё.
Продукт, который учит сам
Лучшее обучение встроено в сам продукт, и это тоже можно проверить ещё на демонстрации. Так мы строим «Сокол», операционную систему руководителя: в него зашиты процессы, правила и сценарии, поэтому пользователь может начать работу сам, а система ведёт его по шагам.
Выше я писал, что большинство людей не хотят вести диалог с машиной. Поэтому в «Соколе» сценарии с кнопками и чат живут в одном продукте и переходят друг в друга, а пользователь сам выбирает, как ему удобнее работать.
Утром руководитель открывает дневник и видит, что система уже предлагает сделать утреннюю запись, выбрать главное дело дня и спланировать неделю. У каждого шага своя кнопка, поэтому весь сценарий можно пройти, ничего не набирая. Если удобнее рассказать о дне своими словами, это можно написать или наговорить в поле ниже, а после нажатия «Разложить» система распределит записанное по часам и выделит на шкале дня то, что предложила сама, чтобы человек принял это или поправил.
Чат при этом всегда под рукой. Он открывается сбоку от экрана, на котором человек работает, и советник, который отвечает в чате, видит этот экран, поэтому объяснять ему, о чём идёт речь, не нужно. На втором скриншоте руководитель прямо из дневника спрашивает советника, что сегодня главное в его дне. Советник отвечает обычным текстом, а под ответом отдельным блоком показывает основания, то есть дела и записи, из которых он сделал вывод, и по каждому можно перейти и проверить. Внизу лежат готовые вопросы, которые задаются одним нажатием, так что начать разговор можно, даже если человек пока не знает, о чём спрашивать.
В сложных задачах, например когда нужно подготовить решение, сценарий и чат сливаются на одном экране, так что система ведёт человека по шагам, а ответить на каждом шаге он может по-своему.
На третьем скриншоте руководитель своими словами рассказывает о проблеме с подрядчиком, который срывает сроки. Система раскладывает этот рассказ по карточке решения, а то, что достроила сама, помечает как «предложение», чтобы человек это проверил. Чего не хватает, она спрашивает по одному пункту и предлагает варианты ответа, один из них с пометкой «советую», а рядом оставляет поле, где можно ответить своими словами. Без выбора человека ничего не применяется, и пользователь учится по ходу работы: видит, какие сведения нужны для решения и почему система советует именно этот вариант.
В итоге человек, которому привычнее кнопки, проходит задачу по сценарию, а тот, кому проще написать, разговаривает с системой, и в обоих случаях он видит, что происходит и куда нажать дальше.
На демонстрации у любого поставщика я бы смотрел именно на это: сможет ли новый пользователь пройти свою задачу без тренера, понятно ли ему, что сейчас на экране, и может ли он выбрать, работать ему кнопками или словами.
Больше о том, как внедрять ИИ в компании, в моей книге «Искусственный интеллект. С неба на землю». Её третью редакцию можно скачать бесплатно.
