AI-агенты для обучения сотрудников — мощный инструмент. Но чтобы он действительно приносил пользу, важно заранее задать себе ключевые вопросы. Этот чек-лист поможет избежать типичных ошибок и запустить полезного, понятного и эффективного помощника.
1. Кого будет обучать агент?
Почему это важно:
Роли и уровень сотрудников напрямую влияют на формат подачи информации.
2. Какие задачи должен решать агент?
Почему это важно:
От задач зависит структура сценариев и подбор обучающих материалов.
3. На каком этапе воронки обучения будет использоваться агент?
Почему это важно:
Чтобы не перегрузить сотрудников лишним или, наоборот, не дать слишком мало.
4. Какие источники знаний у нас есть?
Почему это важно:
Обучающий агент будет только настолько хорош, насколько хороши его источники.
5. Какие вопросы сотрудники уже задают чаще всего?
Почему это важно:
Агент должен закрывать реальные боли, а не абстрактные темы.
6. Где агент будет «жить»?
Почему это важно:
Удобство доступа напрямую влияет на уровень использования.
7. Нужна ли интеграция с другими системами?
Почему это важно:
Интеграции повышают полезность, но могут усложнить запуск.
8. Как мы будем оценивать эффективность агента?
Почему это важно:
Метрики помогут улучшать агента и обосновать его ценность.
9. Кто будет поддерживать и обновлять знания?
Почему это важно:
Устаревшие знания — главный враг обучающих систем.
10. Готовы ли мы начать с малого и улучшать по ходу?
Почему это важно:
Идеальных агентов с первого раза не бывает — итерации ведут к успеху.
Создание обучающего AI-агента — это не только про технологии, но и про системный подход. Этот чек-лист поможет задать правильный вектор и избежать дорогих переделок.
Начинайте с малого, будьте честны в ответах — и вы получите помощника, которого команда действительно будет использовать.
1. Кого будет обучать агент?
- Новичков в команде?
- Опытных сотрудников?
- Руководителей или продавцов?
Почему это важно:
Роли и уровень сотрудников напрямую влияют на формат подачи информации.
2. Какие задачи должен решать агент?
- Обучение продукту?
- Развитие soft skills?
- Проверка знаний?
- Ответы на типовые вопросы?
Почему это важно:
От задач зависит структура сценариев и подбор обучающих материалов.
3. На каком этапе воронки обучения будет использоваться агент?
- Онбординг?
- Постоянное развитие?
- Поддержка при выходе нового продукта?
Почему это важно:
Чтобы не перегрузить сотрудников лишним или, наоборот, не дать слишком мало.
4. Какие источники знаний у нас есть?
- Презентации, гайды, записи звонков, FAQ?
- Нужно ли что-то создавать с нуля?
Почему это важно:
Обучающий агент будет только настолько хорош, насколько хороши его источники.
5. Какие вопросы сотрудники уже задают чаще всего?
- Есть ли база часто задаваемых вопросов?
- Что вызывает наибольшее затруднение?
Почему это важно:
Агент должен закрывать реальные боли, а не абстрактные темы.
6. Где агент будет «жить»?
- В мессенджере (Slack, Teams)?
- На внутреннем портале?
- В CRM или LMS?
Почему это важно:
Удобство доступа напрямую влияет на уровень использования.
7. Нужна ли интеграция с другими системами?
- CRM, база клиентов, база знаний?
- Или агент будет работать как отдельный ассистент?
Почему это важно:
Интеграции повышают полезность, но могут усложнить запуск.
8. Как мы будем оценивать эффективность агента?
- По времени обучения?
- По результатам тестов?
- По вовлечённости и обратной связи?
Почему это важно:
Метрики помогут улучшать агента и обосновать его ценность.
9. Кто будет поддерживать и обновлять знания?
- Есть ли владелец контента?
- Как часто будет происходить обновление?
Почему это важно:
Устаревшие знания — главный враг обучающих систем.
10. Готовы ли мы начать с малого и улучшать по ходу?
- Планируем запуск MVP?
- Готовы тестировать и собирать фидбэк?
Почему это важно:
Идеальных агентов с первого раза не бывает — итерации ведут к успеху.
Создание обучающего AI-агента — это не только про технологии, но и про системный подход. Этот чек-лист поможет задать правильный вектор и избежать дорогих переделок.
Начинайте с малого, будьте честны в ответах — и вы получите помощника, которого команда действительно будет использовать.