Praktiniai AI mokymai ar teoriniai kursai: kas duoda naudos

Praktiniai AI mokymai ir teoriniai kursai atrodo panašiai iš pasiūlymo, bet duoda visiškai skirtingą rezultatą. Vieni komandai palieka žinias, kurias ji naudoja kasdien, kiti tik bendrą supratimą, kuris greitai išblėsta. Šiame straipsnyje aptarsiu, kuo jie skiriasi ir kada kuris tinka.

Kuo skiriasi teoriniai kursai

Teoriniai kursai daug dėmesio skiria kontekstui: kaip AI veikia, kur jis naudojamas, kokios tendencijos. Tai naudinga, bet turi ribas.

Eurostato duomenimis, 39 proc. Lietuvos gyventojų dirbtinio intelekto nenaudojo todėl, kad nemato tam poreikio. Praktikoje tai dažniausiai reiškia, kad trūksta ne įrankio, o supratimo, ką su juo daryti savo darbe.

Teoriniai mokymai tinka, kai:

• komandai reikia bendro supratimo prieš gilesnį darbą;
• norima „pralaužti ledus" ir sumažinti baimę įrankių atžvilgiu;
• reikia parodyti vadovybei, kur AI galėtų būti panaudotas.

Problema ta, kad po teorinio kurso žmogus žino apie AI, bet dažnai vis tiek nemoka jo pritaikyti savo konkrečiam darbui.

Ką duoda praktiniai mokymai

Praktiniai mokymai remiasi principu, kad įgūdis atsiranda tik darant. Komanda dirba su savo realiomis užduotimis.

Praktiniuose mokymuose dalyviai:

• ruošia tikrus dokumentus, laiškus ar pasiūlymus su AI;
• mokosi formuluoti užklausas ir tikrinti rezultatus;
• susikuria pasikartojančių užduočių šablonus;
• iškart pamato, kaip tai pritaikyti kasdien.

Būtent todėl po praktinių mokymų darbas dažnai pasikeičia jau kitą dieną, o ne lieka teorijoje.

Kodėl vien teorijos neužtenka

Žinojimas ir įgūdis nėra tas pats. Galima puikiai suprasti, kaip veikia AI, ir vis tiek nemokėti juo pasinaudoti realioje užduotyje.

Tai matosi praktikoje:

• po teorinio kurso komanda dažnai grįžta prie senų įpročių;
• be praktikos lieka baimė, kad rezultatas bus neteisingas;
• niekas nesusikuria konkrečių darbo būdų, todėl laikas nesitaupo.

Teorija yra geras pradas, bet ji tampa verte tik tada, kai paverčiama konkrečiais veiksmais.

Kaip juos derinti

Geriausias variantas dažnai yra derinys: trumpas teorinis įvadas, o po jo praktinis darbas. Įvadas sumažina baimę ir sukuria bendrą kalbą, o praktika įtvirtina įgūdžius.

Jei komanda su AI dar visai nedirbo, verta pradėti nuo trumpo įvado ir tęsti praktika. Jei įrankiai jau naudojami, galima praleisti teoriją ir eiti tiesiai prie darbo su savo procesais.

Kaip atrodo praktinių mokymų diena

Skirtumas tarp dviejų formatų geriausiai matosi darbotvarkėje. Praktinė diena paprastai dėliojama taip.

1. Prieš mokymus surenkamos realios užduotys. Kiekvienas dalyvis atsiunčia du ar tris darbus, kuriuos daro kas savaitę: ataskaitą, pasiūlymą, atsakymą klientui. Be šio žingsnio diena neišvengiamai nuslysta į demonstraciją.

2. Trumpas įvadas, ne ilgesnis nei valanda. Ko įrankis negali, kur jis klysta ir kokių duomenų į jį kelti negalima. Tai vienintelė teorinė dalis, kurios praleisti nevalia.

3. Pirmas pratimas su savo dokumentu. Ne su pavyzdžiu iš skaidrės. Dalyvis pats mato, kad juodraštis atsiranda per dvi minutes, ir kartu mato, kiek jame netikslumų.

4. Užklausos tobulinimas grupėje. Ta pati užduotis perrašoma tris kartus, kol rezultatas tampa naudojamas. Būtent šis pratimas paprastai lieka atmintyje ilgiausiai.

5. Šablonų surašymas į bendrą vietą. Diena baigiama ne apibendrinimu, o dokumentu, kuriame guli veikiančios užklausos. Kaip tokį rinkinį tvarkyti toliau, aprašome straipsnyje apie prompt biblioteką komandai.

6. Susitarimas dėl trijų darbų. Iš viso, kas išbandyta, pasirenkami trys darbai, kuriuos komanda nuo kitos savaitės daro su AI. Ne dvidešimt, trys.

Skaičiavimas: kada mokymai atsiperka

Palyginkime du pasiūlymus 12 žmonių komandai.

Teorinis seminaras: 3 valandos, 900 eurų. Prie kainos verta pridėti komandos laiką: 12 žmonių po 3 valandas yra 36 valandos. Esant 18 eurų valandos savikainai, tai dar 648 eurai. Bendra kaina apie 1550 eurų.

Praktinė diena: 6 valandos, 2200 eurų. Komandos laikas: 12 žmonių po 6 valandas yra 72 valandos, arba apie 1300 eurų. Bendra kaina apie 3500 eurų.

Skirtumas maždaug 1950 eurų. Kada jis atsiperka?

Jei po praktinių mokymų kiekvienas dalyvis sutaupo tik 1 valandą per savaitę, komanda per mėnesį atgauna apie 48 valandas, tai yra apie 864 eurus. Skirtumas padengiamas per maždaug du su puse mėnesio, o toliau lieka gryna nauda.

Teorinio seminaro atveju skaičiavimas atrodo kitaip: jei po jo darbas nesikeičia, sutaupytų valandų nėra, ir pigesnis variantas pasirodo esąs brangesnis, nes 1550 eurų neduoda nieko. Šis paradoksas ir yra pagrindinis argumentas prieš pigius bendrus seminarus. Plačiau apie atsipirkimo terminus rašome straipsnyje apie tai, kada AI mokymai atsiperka.

Dažniausios klaidos renkantis ir vedant mokymus

Mokoma visos įmonės iš karto. 60 žmonių salėje reiškia, kad praktikos nebus, nes vedėjas fiziškai nespės prieiti prie kiekvieno. Taisymas: grupės iki 12 arba 15 žmonių, suskirstytos pagal darbo pobūdį.

Vienoje grupėje sudedamos skirtingos funkcijos. Buhalterija ir pardavimai turi skirtingas užduotis, todėl bendri pratimai netinka nė vienai pusei. Taisymas: atskiros sesijos pagal skyrių.

Po mokymų nieko neįvyksta. Dalyviai išsiskirsto, kiekvienas turi savo užrašus, ir po trijų savaičių įprotis dingsta. Taisymas: trumpa peržiūra po mėnesio, kurioje žiūrimi realūs komandos pavyzdžiai.

Nesutarta, kas keičiasi. Jei niekas neįvardija, kuris darbas nuo šiol daromas kitaip, kiekvienas grįžta prie savo įpročio. Taisymas: trys konkretūs darbai, užrašyti su vardais.

Ignoruojamas pasipriešinimas. Dalis komandos į mokymus ateina įsitikinę, kad tai grėsmė jų darbui, ir tyliai nedalyvauja. Taisymas: apie tai kalbama atvirai pirmoje valandoje, kaip aprašome straipsnyje apie pokyčių valdymą diegiant AI.

Maža komanda ir didesnė įmonė

Jei įmonėje dirba penki žmonės, formalūs mokymai dažnai apskritai nereikalingi. Užtenka vienos popietės, per kurią kartu peržiūrimi trys kasdieniai darbai, ir vieno bendro dokumento su užklausomis. Rašyti taisykles ir procedūras tokiame dydyje yra grynas laiko švaistymas.

Nuo maždaug dvidešimties žmonių atsiranda kita problema: skirtumai tarp skyrių. Vieni jau naudoja įrankius kasdien, kiti nėra nė karto atsidarę. Bendra sesija tuomet nuobodi pirmiesiems ir per greita antriesiems. Praktiškesnis kelias yra du lygiai ir atskira trumpa sesija vadovams, nes jų klausimai kitokie: ne kaip parašyti laišką, o ką leisti komandai ir kaip tai matuoti. Nuo ko pradėti visą programą, aprašome straipsnyje apie AI mokymus įmonei.

Lietuviškoje aplinkoje verta atskirai patikrinti dar vieną dalyką: ar mokymai vyks su lietuviškomis užduotimis. Dalis programų remiasi angliškais pavyzdžiais, o komandos kasdienis darbas yra lietuviškas. Rezultatas paprastas: dalyviai išmoksta būdą, kuris jų kalba veikia prasčiau, ir daro išvadą, kad įrankis netinka.

Kaip atpažinti, kurio tipo mokymai jums siūlomi

Iš pasiūlymo ne visada aišku, ar mokymai bus praktiški, ar teoriniai. Todėl verta atkreipti dėmesį į kelis ženklus.

Praktinius mokymus dažniausiai rodo tai, kad:

• programoje minimas darbas su jūsų realiais dokumentais;
• numatyta laiko, kai komanda pati bando įrankius;
• pateikiami pavyzdžiai iš jūsų srities, ne bendri;
• yra tęsinys ar palaikymas po renginio.

Teorinį pobūdį dažnai išduoda formuluotės apie „galimybių apžvalgą" ar „tendencijų pristatymą" be jokio praktinio darbo. Tokie mokymai gali būti naudingi kaip įvadas, bet vieni patys jie retai keičia darbą.

Prieš sprendimą verta tiesiai paklausti vedėjo, kiek laiko skirsime praktikai su mūsų užduotimis. Atsakymas dažnai iškart parodo, ko tikėtis. Likusius kriterijus surašėme straipsnyje apie tai, kaip atsirinkti mokymų programą įmonei.

Norite praktiškų mokymų komandai?

Vedu mokymus, kuriuose komanda dirba su savo realiomis užduotimis, o ne su abstrakčiais pavyzdžiais. Daugiau apie programą rasite AI mokymų puslapyje, o jei norite aptarti tinkamą formatą, susisiekite su manimi.