HR & L&D

ИИ-наставник для каждого нового сотрудника.
Онбординг в 2–3 раза быстрее, тренер — без рутины.

Персональный AI-наставник для каждого сотрудника с педагогической методологией и applied-compliance под L&D-use-case. Сопровождает новичка с первого дня до выхода на продуктивность. Запуск пилота за 6–8 недель.

6 мес

Онбординг тянется

Новички выходят на результат в 3 раза дольше плана. Тренеров на всех не хватает.

40%

Рутина тренеров

Ответы на одинаковые вопросы, проверка тестов, отчёты. Развивать людей некогда.

15%

Реальное усвоение

Завершаемость 80%, а применение — 15%. Руководство спрашивает про окупаемость — показать нечего.

Что мы делаем для HR

01

Адаптация в 2–3 раза быстрее

ИИ-наставник ведёт новичка персонально с первого дня. Время до продуктивности сокращается в 2–3 раза.

02

Тренер без рутины

Вопросы, на которые тренер отвечал 100-й раз, снимаются ИИ-агентом. −40% времени на сложные кейсы.

03

Реальная картина обучения

Видно, что именно не понимает новичок и где застревает — по данным работы в задачах, а не по тестам.

04

Контур безопасности

Модель и данные внутри вашей инфраструктуры. Соответствие 152-ФЗ, совместимость с требованиями ФСТЭК — архитектурно.

4 шага от диагностики до масштабирования

1

Бесплатный аудит ИИ-готовности (7 минут)

10 вопросов по 5 осям — люди, процессы, инфраструктура, метрики, управление. На выходе — персональный PDF-отчёт с картой возможностей для вашей компании.

2

ИИ-Досье — 19–29 тыс ₽, 5 рабочих дней

Полноценный отчёт на 28–32 стр: диагностика по 5 осям, дорожная карта пилота под ваши процессы, точный скоуп и стоимость пилота.

3

Пилот — от 700 тыс до 1,5 млн ₽, 6–8 недель

ИИ-наставник для одного направления онбординга. Развёртывание внутри вашего контура. Точный скоуп и цена — по дорожной карте из ИИ-Досье.

4

Масштабирование

Подключаем другие направления: продуктовое обучение, соответствие требованиям, развитие навыков. Модульно — без замены того, что уже работает.

Методология оценки ИИ-готовности EdTechAgent

Методология объединяет UNESCO, SAMR, OECD и Kirkpatrick. 5 осей оценки, адаптированных для российского рынка и 152-ФЗ.

Подробнее о методологии →

Для IT-отдела

Маша даёт эту ссылку своему IT:

  • Развёртывание на мощностях заказчика
  • 152-ФЗ: данные не покидают контур
  • Интеграция с iSpring, WebTutor, Mirapolis, Moodle
  • Поддержка YandexGPT, GigaChat, открытые модели (Ollama + Qwen/Mistral)
  • Целевой SLA 99.9%*, мониторинг, логирование
Подробнее для IT →

Вопросы

Бесплатный аудит — 0 ₽, 7 минут. ИИ-Досье с дорожной картой — 19–29 тыс ₽ (5 рабочих дней, 28–32 стр.). Пилот — от 700 тыс до 1,5 млн ₽, 6–8 недель. Точная цифра формируется по результатам ИИ-Досье и зависит от масштаба, ролей и интеграций. Масштабирование — по дорожной карте.

Пилот: 2 недели настройка + 8 недель работа. Первые результаты — через 3 недели.

Пилот ограничен одним отделом — рисков минимум. Вы видите результат до принятия решения о масштабировании.

Для пилота — нет, мы всё настроим. Для интеграции с вашей LMS — минимальное участие IT.

Всё на вашем сервере. 152-ФЗ закрыт. Данные не покидают контур вашей организации.

Нет. ИИ берёт на себя рутину. Тренеры получат больше времени на то, что действительно важно — развитие людей.

Начните с бесплатного аудита

10 вопросов, 7 минут, персональный PDF-отчёт. Вы поймёте, где ИИ даст реальный эффект в вашем обучении.

Вопросы и ответы

Сколько времени займёт запуск ИИ-наставника в нашей компании?

Пилот на одном подразделении запускается за 6–8 недель. Первые 2 недели — интеграция с LMS и базой знаний, 2 недели — настройка сценариев онбординга, 2–4 недели — обучение на реальных новичках и калибровка.

Останутся ли данные сотрудников внутри нашего контура?

Да. ИИ-модели и данные разворачиваются на ваших мощностях (on-premise) или в российском облаке. Никакие персональные данные не уходят наружу. Полное соответствие 152-ФЗ.

Нужна ли нам команда разработчиков для внедрения?

Нет. Мы разворачиваем систему силами нашей команды при участии вашего IT только на этапе интеграции. HR и тренеры работают с готовым продуктом без кода.

Как измеряется эффективность ИИ-наставника?

По 4 уровням Киркпатрика: реакция (NPS), усвоение (тесты), поведение (применение на задачах) и результат (время до продуктивности, обращения к тренерам). Дашборд с метриками поставляется из коробки.

С какими LMS вы интегрируетесь?

Поддерживаются iSpring, Competentum, WebTutor, Teachbase, Mirapolis, а также любые системы с REST API. Интеграция — 3–5 дней работы.