Выход на пенсию квалифицированных техников создаёт проблему утраты накопленных за десятилетия компетенций. Компании всё чаще обращаются к инструментам на основе искусственного интеллекта, которые позволяют зафиксировать практический опыт и сделать его доступным для тех, кто только приходит в профессию.

Построение подобных систем требует продуманного подхода. При разработке таких инструментов рекомендуется учитывать несколько ключевых направлений.

Первое — определение процессов, где знания наиболее дефицитны. Не все навыки одинаково критичны для бизнеса: приоритет стоит отдавать компетенциям, которые сложно передать в короткий срок и без которых невозможно поддерживать текущую производительность.

Второе — выбор формата хранения информации. ИИ-системы могут работать с текстовыми инструкциями, видеозаписями рабочих процессов или голосовыми консультациями. Выбор зависит от специфики отрасли: на производстве чаще фиксируют визуальные демонстрации операций, а в сервисных сферах — последовательность диагностических шагов.

Третье — вовлечение самих специалистов. Опытные сотрудники зачастую неосознанно владеют навыками, которые проявляются только в ходе работы. Для их фиксации используют структурированные интервью и совместное моделирование типовых ситуаций.

Четвёртое — интеграция в привычный рабочий процесс. Система, требующая переключения на отдельную платформу, быстро теряет актуальность. Эффективные решения встраиваются в инструменты, которыми специалисты пользуются ежедневно.

Пятое — регулярная актуализация базы знаний. Технологические процессы и стандарты меняются, и собранные данные без обновлений становятся нерелевантными. Поддержка модели требует выделенных ресурсов и ответственного за её развитие.

По оценкам отраслевых экспертов, грамотно настроенные ИИ-инструменты способны сократить время адаптации новых сотрудников на несколько месяцев. При этом система не заменяет живое наставничество, а дополняет его, беря на себя передачу типовых сведений.

Проблема дефицита квалифицированных кадров затрагивает множество отраслей — от промышленности до IT. Ожидается, что спрос на решения для сохранения институциональных знаний будет расти по мере увеличения доли работников, приближающихся к retirement.