Архитектура AI-системы корпоративного обучения
· логическая схема потоков данных
Нажмите на любой блок — откроется
описание
Цели проекта
Цель 01
Повышение эффективности
Точечное обучение под компетенции каждого сотрудника
Цель 02
Вовлечённость сотрудника
Сотрудник как участник, а не объект обучения
Цель 03
Коммуникация с сотрудником
Канал данных и инструмент управления лояльностью
▼
Пользовательский слой
Users
Сотрудник компании
Принципы
Заботушка
Принципы заботливой коммуникации, по которым система общается с сотрудником
▼
Интерфейс
LMS
Витрина цифрового контента — курсы, папки, библиотека
Интерфейс
AI-помощник
Решает конкретную задачу здесь и сейчас по базе знаний
▼
Ядро системы и потоки данных
Источники данных →
Источник
Данные из найма
Старт-профиль: hard, soft, эмоциональный профиль
Источник
Оффлайн-обучение
Курсы, наставничество, проекты — с фиксацией результата
Источник
Данные из Talent
Поиск звёзд, внутренние таланты, проекты
★ Центр системы
Core
Ядро системы
Адаптивное персональное обучение
Самообучение системы
Управление контентом
Персональный трек на каждого
→ Контент и знания
Контент
Банк контента
Размеченный контент под специальности
Контент
Матрица компетенций
Чек-лист навыков под каждую должность
Контент
База знаний
Корпоративные документы для AI-помощника
▼
Правила работы ядра
Rules
Rules от бизнеса
Бизнес-логика, по которой ядро строит треки обучения
Модули
Модуль
Интеграции с внешними системами
HR, CRM, отпуска, сезонность — всё подсасываем
Модуль
Аналитика и дашборды
Прогресс, эффективность, вовлечённость
▼
AI-агенты — формируют правила
AI-агент
Управление нагрузкой
Отпуска, сезонность, циклы бизнеса
AI-агент
Стратегия
Орг-способности, стратегия, корп-документация
AI-агент
Мотивация
Боли и запросы сотрудников
AI-агент
Метрики
Целевые метрики компании → в правила
AI-агент
Методология
Подходы к обучению
×
—
—
Что это
Ключевые свойства
Важно для презентации