Airbus: Не окремий «курс ChatGPT», а система, побудована роками: data analytics…
aerospace & defence · ~2 000 співробітників у структурованих pathways
Компанія Airbus, що спеціалізується в аерокосмічній та оборонній галузях, розробила довгострокову програму з розвитку навичок у сфері штучного інтелекту для своїх ~2 000 співробітників, які працюють переважно в офісних/невиробничих ролях. У результаті пілотного проєкту із застосуванням GenAI, користувачі повідомили про економію до 4 годин на тиждень.
Результат
- у GenAI-пілоті на ~2 000 співробітниках користувачі повідомили про економію до 4 годин на тиждень; ефект переважно в office/non-production роботі.
Контекст
AIrbus стикалася з проблемою розвитку можливостей ШІ у великій, складній та критично важливій для безпеки організації. Історично використання ШІ було зосереджено серед невеликої кількості вузькоспеціалізованих технічних ролей, але зростання обсягів даних і розвиток цифрових технологій показали потенціал ШІ за межами фізичних продуктів. Дані були розподілені між застарілими системами, що вимагало внутрішньої експертизи. Додаткову складність створювали масштаб (кілька підрозділів, країн, функцій) і різноманітність персоналу, що вимагало не лише підготовки фахівців з ШІ, а й розуміння його цінності та відповідального застосування нетехнічними працівниками та керівниками. Компанія мала подвійну мету: нарощування передових можливостей у ШІ та науці про дані, а також забезпечення доступності, інклюзивності та релевантності навичок ШІ для різноманітної глобальної робочої сили.
Обмеження
Airbus працює у складній та критично важливій для безпеки галузі, що накладає високі вимоги до відповідального використання даних та етичних стандартів. Дані компанії часто були вбудовані в застарілі системи. Необхідно було враховувати масштаби та різноманіття робочої сили (від високотехнічних до адміністративних ролей) по всьому світу.
Що зробили
Airbus впроваджував ШІ через довгостроковий, сфокусований на розвитку можливостей підхід, інтегрований у планування робочої сили, рамки компетенцій та системи організаційного навчання. Спочатку були інвестиції в аналітику даних як основу для ШІ, що дозволило працівникам переходити на нові ролі без значного зовнішнього найму. Введені структуровані навчальні шляхи для аналітиків даних та вчених з даних, які пройшли близько 2 000 співробітників. Були створені внутрішні спільноти практиків ШІ та аналітики для обміну знаннями та вирішення проблем. Компетенції, пов'язані з ШІ, включили до системи компетенцій компанії, що дозволяло додавати їх до будь-якої ролі. Застосовувався мультимодальний підхід до навчання, що поєднував формальні курси, неформальний контент, участь у спільнотах та реальне застосування. Обов'язкове навчання було запроваджено до того, як співробітники отримали доступ до генеративних інструментів ШІ, щоби забезпечити розуміння політики щодо даних. Керівництво брало участь у заходах, присвячених ШІ, для культурного підкріплення.
Що з цього переноситься
Довгостроковий підхід до розвитку внутрішніх можливостей ШІ, інтегрований у загальні системи планування робочої сили та навчання, є ефективним для великих, складних організацій, де значна частина роботи виконується в офісних/невиробничих ролях. Такий підхід дозволяє досягти відчутних результатів у вигляді економії часу та підвищення продуктивності, водночас забезпечуючи відповідальне та етичне використання технологій.