На e-learning митапах и конференциях, где я рассказываю про диалоговые AI-тренажеры, самый популярный вопрос — это, конечно же, вопрос про бизнес-метрики: «На сколько процентов выросли продажи/найм после внедрения?»
Сами понимаете, здесь есть своя специфика. Во-первых, коммерческая тайна и NDA. Во-вторых, все тренажеры разные, и метрики в кейсах могут отличаться в разы.
Поэтому вместо цифр я люблю рассказывать историю из личного опыта. Она наглядно показывает главную эффективность AI-симуляторов — то, как они превращают знания в реальные умения.
Предыстория: В прошлом году я разрабатывал тренажер по проведению собеседований. Цель — обучить руководителей задавать правильные вопросы на выявление компетенций и мотивации, а также корректно презентовать вакансию соискателям.
Чтобы настроить такой симулятор, нужно «объяснить» нейросети, как ведет себя кандидат и по каким критериям в финале оценивать работу руководителя.
С методологией у меня проблем не было: я детально изучил, как правильно вести диалог, как подсвечивать плюсы компании и вытаскивать из кандидата правду. Знания были — без них качественную архитектуру тренажера просто не собрать.
Первый блин комом
Я написал первый промпт и пошел тестировать ИИ «на себе» — отыгрывать ролевку. Теоретически я говорю все верно. Но на практике получается неуверенно, коряво, что-то постоянно забываю, прыгаю с темы на тему. Вроде бы суть передал, но со стороны сразу видно — делаю это в первый раз.
Знания есть, а умения нет.
Реальное собеседование в таком режиме проводить нельзя.
Кстати, именно с таким уровнем подготовки из классических онлайн-курсов выходит большинство студентов: тест сдали на 100%, а в реальной рабочей ситуации теряются.
Магия итераций
Написать идеальный промпт с первого раза невозможно. ИИ обязательно где-то начнет вести себя нереалистично, пропустит ошибку в фидбеке или запутается в роли. Это нормальный процесс настройки.
Нормальный рабочий процесс: написал промпт – проверил – внес правки – проверил – внес правки…
После десятка итераций тестирования моя презентация вакансии начала просто литься как песня, а вопросы задавал на автомате. Я перевел знания в умения.
Меня можно было спокойно выпускать в реальный найм — я бы справился без проблем. Суперэкспертом я не стал (чудес не бывает), но пропасть между 1-й и 10-й попыткой была огромной.
Я букву «Ф» не выговаливаю
Анализируя этот опыт, я вспомнил шедевральный советский фильм «По семейным обстоятельствам». Помните там героя Ролана Быкова — «логопефа, исправляющего фифекты фикции»? Он потрясающе знал теорию, учил других, но сам не выговаривал половину букв (ничего страшного, их же трицать дфе).
На первых итерациях я ощущал себя именно им. Знаю как надо, а сказать не могу.
В этом и есть главная ценность ИИ-тренажеров. Они не просто дают информацию — они дают безопасную песочницу, где за 10 кругов можно устранить собственные «фефекты фикции» до того, как вы выйдете к реальному клиенту или сотруднику.
P.S. Если не смотрели фильм — очень рекомендую, он гениальный. Фрагмент с логопедом прикрепил к посту!
Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning
⭐️ Хотите заявить о себе? Обязательно участвуйте в Премии Digital Learning 2026! Ждем ваши заявки на сайте: https://dlmeeting.online/award