Не конкурент, а подмастерье

Искусственный интеллект (ИИ) в промышленности стал таким же повседневным инструментом, как нейросети в смартфонах. И теперь каждому специалисту в любой профессии нужны хотя бы минимальные знания в IT. О том, зачем геологу быть «немного программистом», как заставить руководителей доверять «черному ящику» и куда ведет ставка на цифровые компетенции, «Ведомостям. Инновации и технологии» рассказал руководитель рабочей группы «Высшее образование» в российском «Альянсе в сфере ИИ» и ректор Корпоративного университета «Газпром нефти» Илья Дементьев.

От «переводчика» к общему языку

Еще недавно главной болью крупного бизнеса была коммуникационная пропасть между «технарями» и «бизнесом». Одни говорили на языке кода, другие – на языке тонн, баррелей и мегаватт. Корпоративные университеты часто пытались работать переводчиками в этом диалоге. В «Газпром нефти» пошли другим путем: мы не переводим, мы учим их говорить на одном языке.

В нашей компании уже каждый восьмой сотрудник – специалист с цифровыми компетенциями. Это более 10 000 человек. И их количество продолжает расти, потому что мы стремимся не просто обучать новым знаниям, а изменили саму культуру и парадигму работы. У нас нет деления на традиционный бизнес и IT – все мы работаем в единой цифровой нефтяной компании.

ИИ – это «подмастерье», а не конкурент

На пути цифровой трансформации мы столкнулись с теми же понятными страхами, что и компании по всему миру: людей начинает пугать перспектива, что их заменит ИИ. «Газпром нефть» в своей философии сразу дала понять, что соперничества между ИИ и человеком быть не должно. Мы не видим смысла в бесконечной гонке и «докручивании» новых компетенций человеку, чтобы он соревновался с машиной.

Вместо этого мы внедряем концепцию партнерства. Представьте мастерскую. В ней есть мастер – это человек, обладающий естественным интеллектом, творческим видением, опытом и ответственностью. А есть старательный, быстрый, но ведомый подмастерье – это роль искусственного интеллекта.

Наша задача как Корпоративного университета – научить мастера управлять этим подмастерьем. Не делать работу за него, а ставить задачу и валидировать результат. Поэтому новая и важная компетенция будущего – умение дирижировать оркестром из нейросетей, которые обладают нужными профессиональными компетенциями. При этом не обязательно быть программистом.

Как завести своего ассистента

ИИ уже стал повседневностью, он уже вышел из айтишных офисов и центров разработки «в поля». Для этого в «Газпром нефти», как и во многих компаниях, сейчас развивается программа подготовки «гражданских дата-сайентистов» (Citizen Data Scientist).

Суть проста: мы даем платформы и конструкторы для создания чат-ботов и дашбордов специалистам, которые глубоко понимают бизнес-процессы в своей индустрии, – геологам, технологам, инженерам. Они не обладают навыками профессиональных дата-сайентистов, но, получив удобный инструментарий, сами могут создавать себе цифровых помощников.

Такой подход позволил нашим специалистам автоматизировать рутину самим, без бесконечных ТЗ в IT-департамент. Это и есть настоящая демократизация технологий.

Доверие к данным вместо интуиции

Один из главных барьеров, связанных с внедрением ИИ, который мы наблюдаем на рынке в целом, – недоверие к «черному ящику», который производит там у себя внутри какие-то вычисления и выдает результат, не всегда понятный человеку. Люди привыкли верить опыту, авторитету, интуиции, но не «бездушной машине».

Когда алгоритм предлагает решение, которое противоречит опыту ветерана индустрии, возникает ступор. Корень проблемы лежит не в недоверии к технологии ИИ – люди не верят решениям на основе данных. Наша задача – научить людей доверять проверенным решениям, основанным на данных. Мы учим не бояться искусственного интеллекта, а понимать логику работы алгоритмов. Это сложный психологический перелом: признать, что математика может быть точнее твоего тридцатилетнего опыта.

Да, какое-то сопротивление неизбежно. Люди будут бояться, не верить, держаться за опыт. Но культура меняется не через приказы, а через результаты. Когда ваш коллега опережает вас благодаря использованию цифровых помощников, когда компания зарабатывает на решениях ИИ – эти аргументы говорят громче слов.

Человек у руля

Роль лидера в эпоху ИИ меняется тоже кардинально. Теперь это не просто заказчик технологий, а архитектор, который видит, какую часть работы можно доверить алгоритмам и получить выгоду. Задача Корпоративного университета в этом случае заключается в том, чтобы вооружить руководителей пониманием механики ИИ, чтобы они могли безошибочно определять точки его внедрения именно в свои процессы.

Чем быстрее наши лидеры научатся встраивать цифровых помощников в свою повседневную практику, тем эффективнее будет вся команда. Это уже не вопрос будущего, а критерий успеха: способность усилить свой управленческий опыт мощностью искусственного интеллекта становится главным карьерным активом.

Скорость как новый актив

Как посчитать возврат инвестиций в развитие цифровых компетенций сотрудников – еще один важный вопрос. Вместо подсчета «ROI обучения» мы смотрим на более глобальные результаты – когда невозможные вещи становятся возможными. Например, именно «Газпром нефть» первой добыла нефть, найденную искусственным интеллектом. Нейросети уже помогают нам строить цифровые модели месторождений, берут на себя «автопилот» бурения. Точный вклад образования в эти процессы рассчитать сложно, но без знаний эти инновации просто бы не случились.

Все это говорит о том, что цифровые компетенции можно и нужно воспринимать как часть глобальной технологической конкуренции. Кто быстрее найдет область для применения нового алгоритма в своей работе, тот и выиграет. Поэтому мы учим в том числе наших лидеров, топ-менеджеров быть исследователями: их главный KPI сейчас – управление на основе данных и цифровых двойников.

Образование на опережение

Практики обучения тоже меняются. Мы не можем, как 10 лет назад, позволить себе разрабатывать курсы месяцами – технологии развиваются так, что к моменту запуска контент может просто устареть. 

Поэтому мы создали единую образовательную стратегию в сфере информационных и цифровых технологий. Это решение позволило синхронизировать экспертизу IT-кластера, подразделений цифровой трансформации и Корпоративного университета для поддержки стратегических целей компании. Появился целый факультет цифровой трансформации, где разработчики курсов – практики из бизнеса, которые работают на опережение и выдают образовательный продукт до того, как он станет повсеместным трендом.

Ежегодно мы проводим около 100 мероприятий различного формата: это классические тренинги, курсы, масштабные проекты вроде летних лагерей для стажеров и кейс-чемпионаты. Сейчас мы находимся на финишной прямой второго этапа образовательной стратегии, который завершится в конце 2026 г. Его ключевая цель – переход к культуре непрерывного совершенствования навыков (lifelong learning), глубокая персонализация образовательных треков и обновление дизайна всей образовательной среды компании.

Знания должны быть доступны всем

Если говорить про вклад «Альянса в сфере ИИ», то за последние несколько лет мы реализовали несколько амбициозных и полезных для широкого круга пользователей проектов. Был создан первый школьный учебник по искусственному интеллекту, проведена работа по адаптации современных ИИ-трендов в образовательные курсы, был запущен онлайн-путеводитель по вузам и программам в сфере искусственного интеллекта и анализа данных.

Повсеместный тренд на развитие цифровых компетенций – это не технологическая мода и не корпоративная прихоть. Это необходимый залог развития для каждого, кто хочет быть лидером в мире, где скорость инноваций определяет успех. И тот, кто начнет учиться говорить с ИИ на одном языке уже сегодня, завтра будет менять правила игры в своей индустрии.