Разрыв в грамотности ИИ растет. Вот как его преодолеть.

Узнайте, что такое грамотность в сфере ИИ и как развить ее с помощью практики, проверки источников и безопасной оценки результатов.

Graphic showing how an AI summary omitting “per user” from a $29 monthly price obscures a $290 monthly cost for 10 users, emphasizing the need to trace, verify, and then decide.

Что такое грамотность в сфере ИИ?

Быть грамотным в сфере ИИ — значит обладать способностью понимать принципы работы ИИ в достаточной мере для эффективного использования, распознавать его ограничения и риски, а также принимать осознанные решения на основе его результатов. В «Структуре грамотности в сфере ИИ» организации Digital Promise это описывается как сочетание понимания, использования и оценки.

Но важнейшая составляющая, отличающая новичка от эксперта — это оценка. К сожалению, ей часто уделяют мало практического внимания в традиционном обучении. После двухчасового семинара практически каждый сможет использовать ИИ для генерации отточенного ответа на вопрос.

Но владение грамотностью в сфере ИИ означает, что человек способен определить, является ли ответ:

  • Точно
  • Завершено
  • Актуально
  • Релевантно
  • Безопасно для применения

Почему грамотность в сфере ИИ важна именно сейчас

ИИ стал широко доступен, но найти качественную поддержку и обучение тому, как им правильно пользоваться, гораздо сложнее.

  • Около 6,1 миллиона американских работников заняты на должностях с высокой степенью подверженности влиянию ИИ и низким потенциалом адаптации к смене работы, как следует из недавнего исследования сотрудника Центра управления ИИ (Center for Governance of AI) Сэма Мэннинга (Sam Manning)
  • 38% респондентов заявляют, что их организация внедрил ИИ, но лишь 12% используют его ежедневно, согласно данным опроса Gallup за IV квартал 2025 года.

Этот разрыв между доступом к ИИ и уверенным его использованием создает возможность как для отдельных лиц, так и для бизнеса получить преимущество за счет обучения грамотности в сфере ИИ, которое охватывает нечто большее, чем просто изучение того, как писать более качественные запросы.

В то же время, согласно отчету McKinsey, спрос на свободное владение ИИ — способность использовать инструменты ИИ и управлять ими — вырос почти в семь раз в период с середины 2023 по середину 2025 года.

  • Работодатели явно осознают необходимость обучения грамотности в сфере ИИ.
  • Сотрудники хотят получить этот навык.

Но возникают опасения, когда единственным показателем успеха становится максимальное внедрение. Люди могут научиться пользоваться ИИ быстро, но для того, чтобы стать внимательным и квалифицированным пользователем, требуется время и практика.

Оценка: важнейший навык

Во многих материалах по обучению ИИ подчеркивается важность оценки результатов, но при этом почти не уделяется внимания (если вообще уделяется) тому, что это означает на практике.

На практике проверка работы ИИ требует трех ключевых действий:

  • Внимательное чтение
  • Задавание сложных вопросов
  • Уделение времени перепроверке источников, статистики и утверждений.

Прежде чем действовать на основе информации, предоставляемой ИИ, решите, соответствует ли она следующим критериям:

  • Можно ли проследить связь с авторитетным источником?
  • Сохраняет ли материал целостность при проверке отдельных частей?
  • Достаточно ли он актуален, чтобы быть релевантным?

Хотя генерируемый ИИ текст может звучать отточенным и профессиональным, факты в нем могут быть неверными. ИИ может «галлюцинировать», полностью выдумывая факты (Читайте статью «Как распознать галлюцинации ИИ: 7 тревожных признаков»), находить неверную или неполную информацию либо неверно понимать найденное и приводить к ложным выводам.

Чтобы оценить любой результат, выполните следующие действия:

Проследить → Проверить → Принять решение.

Например, попросите ИИ составить проект сравнения цен конкурентов. Чтобы оценить результаты:

  • Откройте каждую страницу с ценами (проследите)
  • Проверьте названия тарифных планов и цены (проверьте)
  • Зафиксируйте, в чем ИИ ошибся или что упустил, и внесите необходимые исправления (примите решение).

Вот еще несколько примеров того, как оценивать результаты работы ИИ.

Тип утверждения ИИ

Пример утверждения, которое может сделать ИИ

Что нужно проверить перед использованием

Фактическое утверждение

«Управление по делам малого бизнеса США предлагает гранты в размере до 50 000 долларов США для новых предприятий розничной торговли».

Подтвердите, что программа действительно существует, ознакомьтесь с требованиями к кандидатам, текущей суммой финансирования, дедлайном подачи заявок, а также с тем, является ли это грантом, а не кредитом или местной программой.

Цитата или выдержка

«Согласно опросу Gallup за 2025 год, 62% клиентов предпочитают поддержку на базе ИИ».

Откройте указанный источник. Убедитесь, что он существует, является актуальным, правильно приписан и действительно подтверждает конкретную статистику и формулировку.

Юридическое или регуляторное утверждение

«Ваша компания должна хранить записи чатов с клиентами в течение семи лет».

Проверьте юрисдикцию, отрасль, тип записи и действующие правовые нормы с помощью авторитетных руководств или квалифицированных юристов. ИИ может свести требования штата, федерального уровня, международные или отраслевые требования к одному ошибочному универсальному правилу.

Налоговые или финансовые рекомендации

«Вы можете списать полную стоимость этого оборудования в год его покупки».

Подтвердите соответствующий налоговый год, организационно-правовую форму бизнеса, тип покупки, лимиты и порядок бухгалтерского учета с помощью рекомендаций Налоговой службы США (IRS) и налогового консультанта.

Расчет или прогноз

«Если конверсия вырастет на 15%, годовая выручка увеличится на 180 000 долларов».

Пересчитайте математические показатели и критически оцените допущения: текущий трафик, базовый коэффициент конверсии, среднюю стоимость заказа, отток клиентов, пропускную способность отдела продаж, сезонность, а также то, означает ли показатель «15%» процентные пункты или относительный рост.

Резюме исходного документа

«Контракт разрешает расторжение с предварительным уведомлением за 30 дней».

Прочитайте оригинальный пункт и связанные с ним положения. ИИ может опустить исключения, требования к уведомлениям, положения о продлении, средства правовой защиты или определения, которые меняют практический смысл.

Рекомендация

«Вам следует автоматизировать одобрение возвратов средств, чтобы сэкономить время сотрудников».

Решите, является ли рабочий процесс обратимым, могут ли ошибки навредить клиентам или финансам, какие пороги утверждения являются уместными и кто несет ответственность за исключения. Разумная на слух рекомендация все равно требует принятия деловых решений.

Почему большинство программ обучения ИИ не формируют должной грамотности

Всего за несколько лет ИИ прошел путь от специализированной технологии до вездесущей темы и повсеместного инструмента. Стремясь найти учебные ресурсы, руководители бизнеса и государственных структур бросились их создавать. Спрос был высок, но экспертный потенциал невелик, и качество доступных материалов не всегда за ним поспевало.

В результате получается имитация обучения («обучающий театр»), которая лишь поверхностно затрагивает важные темы и предлагает универсальные для всех инструкции в формате разового мероприятия. Относитесь скептически к обучению, если:

  • Основное внимание уделяется знакомству с инструментами и составлению запросов (промптов). Такой семинар формирует осведомленность, но не развивает критическое мышление, которое вырабатывается только при прохождении реальных рабочих процессов.
  • Контент не затрагивает более глубокие и важные вопросы о том, когда следует использовать ИИ, а когда нет, как оценивать результаты или как применять правила компании к реальным задачам.
  • В нем не хватает времени на практику, специализированных инструкций по конкретным задачам, а также обратной связи о том, как справляются участники и что они могли бы улучшить.
  • Целью является посещаемость, а не компетентность.

Как на самом деле сформировать грамотность в сфере ИИ

Чтобы овладеть грамотностью в сфере ИИ, людям необходима практическая, специфичная для их роли подготовка, которая требует выполнения реальных задач в рамках реалистичного рабочего процесса. И для этого им требуется выделенное время.

  1. Практическое обучение обеспечивает реальный опыт, который помогает людям понять, что делать в различных ситуациях в условиях низкого уровня риска. Когда оценка и исправление являются частью рабочего процесса, участники учатся на своих собственных экспериментах и ошибках, а также на ошибках друг друга. Начните с регистрации в одном или нескольких инструментах ИИ, даже на бесплатном уровне.
  2. Обучение с учетом конкретной роли имеет решающее значение, поскольку понимание и оценка различных результатов требуют разных навыков. Людям, которые никогда не создавали сводные таблицы (pivot tables), будет трудно понять, хорошо ли ИИ справился с этой задачей или как составить для него запрос, чтобы в следующий раз он сделал работу лучше. То же самое относится к оценке юридических документов, изображений для веб-сайта, резюме недавних медицинских исследований или любых других специфических для конкретной работы результатов, требующих определенных фоновых знаний. Начните с определения регулярных задач, которые можно выполнять с помощью ИИ.
  3. Постановка реальных задач помогает людям понять, как ИИ может помочь им в работе, и развить навыки, необходимые для его использования. Они узнают, какие задачи подходят для самостоятельного выполнения ИИ, какие требуют большего контроля, а какие всегда нуждаются в человеческом суждении, а также когда и как обеспечивать безопасность конфиденциальных данных клиентов и компании. Подумайте о классификации задач в зависимости от того, какой объем проверки человеком им требуется. Например:

ИИ может выполнять самостоятельно

Человек должен проверить

Человек должен нести ответственность

Первые черновики, резюме документов, категоризация, исследовательские материалы, сбор данных

Утверждения, цитаты, язык для общения с клиентами, расчеты, внешние коммуникации

Найм, выплаты, контракты, юридические/налоговые решения, доступ к конфиденциальным данным и их хранение

  1. Защищенное время — это финальный элемент, необходимый для формирования грамотности в сфере ИИ, по крайней мере на начальном этапе. Все заняты, что всегда кажется веской причиной продолжать делать все по-старому, вместо того чтобы потратить дополнительное время на освоение нового инструмента. Как и многие хорошие инвестиции, время, потраченное на обучение, с лихвой оступится, как только люди поймут, как наилучшим образом партнерствовать с ИИ. Выделяйте немного времени каждый день или неделю, занимаясь в одиночку или в группе.

Где учиться

В сети доступно множество ресурсов, предлагающих качественное базовое обучение. Ищите те, которые требуют от вас написания и доработки запросов, сравнения результатов, проверки утверждений, выявления упущенного контекста и принятия решений о том, когда ответ требует проверки человеком. Вот с чего можно начать:

  • Технологический университет Чалмерса предлагает бесплатный онлайн-курс Working and learning with generative AI, который сочетает самостоятельное обучение с дополнительными сеансами в прямом эфире. Упражнения адаптированы под различные профессии, сосредоточены на реальных задачах и развиваются от эффективного индивидуального использования до делегирования задач.
  • Онлайн-курс Generative AI for Everyone от DeepLearning.AI под руководством пионера ИИ Эндрю Нга (Andrew Ng). Он дает общие сведения о генеративном ИИ, принципах его работы и возможностях. Курс также предлагает практические упражнения, которые помогут вам освоить основы и продвинутые концепции.
  • Perplexity.ai также может поддержать тот тип обучения, который рекомендуют эти ресурсы и данная статья: практикуйте составление реалистичных вопросов, проверку доказательств, лежащих в основе фактических утверждений, сравнение источников и доработку работы с помощью экспертной оценки человека. Для результатов веб-исследований вывод включает в себя ссылки на цитаты, которые упрощают отслеживание утверждений, статистики и цитат до их первоисточника. Кроме того, посетите Perplexity Academy для ознакомления с коллекцией коротких практических видеороликов об основных темах, таких как лучшие практики написания запросов, а также о более продвинутых темах, таких как создание многократно используемых рабочих процессов для регулярных задач и подключение Perplexity к бизнес-инструментам.

Чтобы получить дополнительные рекомендации по обучению оценке ИИ, загрузите наше руководство по созданию основы для обеспечения доверия, точности и контроля. Для получения информации, адаптированной под различные отрасли и цели, включая примеры запросов для конкретных задач, ознакомьтесь со всеми нашими руководствами здесь.

Грамотность в сфере ИИ формируется посредством практики в реальных рабочих процессах. Семинары могут помочь в начале, но они не заменят выполнение реальной работы в инструменте ИИ, оценку результатов, исправление ошибок и применение человеческих суждений. Благодаря практическому обучению с учетом конкретной роли и выполнению соответствующих задач в защищенных сеансах ИИ начнет приносить впечатляющие результаты.

Часто задаваемые вопросы

Каково значение грамотности в сфере ИИ?

Грамотность в сфере ИИ — это способность понимать, использовать и оценивать системы ИИ и их результаты, а также принимать осознанные решения на их основе. Это выходит за рамки простого составления успешных запросов. Люди, обладающие грамотностью в сфере ИИ, могут распознавать, где ИИ полезен, защищать конфиденциальную информацию, проверять важные утверждения, понимать ограничения ответа и знать, когда человек должен принять окончательное решение.

Каков пример грамотности в сфере ИИ?

Примером грамотности в сфере ИИ является использование инструмента ИИ для подготовки проекта анализа конкурентов с последующим открытием каждого указанного источника для проверки цен, характеристик продукта, дат и цитат перед использованием этого анализа в презентации по продажам. Самая важная часть грамотности — это способность замечать то, что требует проверки, подтверждать это с помощью надежных доказательств, а также исправлять или отбрасывать неподтвержденные утверждения.

Каковы четыре столпа грамотности в сфере ИИ?

В структурах грамотности в сфере ИИ используется разная терминология, но практическая модель из трех частей включает понимание, использование и оценку. Человек, обладающий грамотностью в сфере ИИ, понимает принципы работы ИИ и возможные сбои, эффективно использует его для решения соответствующих задач и может оценивать результаты на предмет точности, предвзятости, полноты, своевременности и рисков. Часто также включается способность действовать ответственно, защищая данные, принимая во внимание людей, на которых влияет использование ИИ, и поддерживая подотчетность человека. Оценка является важнейшей составляющей и тем фактором, который отличает экспертов от новичков.

Как я могу повысить свою грамотность в сфере ИИ?

Повышайте уровень грамотности в сфере ИИ, практикуясь на реальной работе с низким уровнем риска. Учебные пособия полезны, но они не заменят практический опыт. Выберите инструмент ИИ и повторяющуюся задачу, такую как создание резюме документа, исследование конкурентов или упорядочение заметок. Затем внимательно изучите результат, проследив происхождение информации, проверив важные факты и цитаты и исправив любые ошибки. Со временем выработайте привычку определять, в каких задачах ИИ может помочь, какие требуют проверки человеком, а какие должны оставаться за людьми. Цель состоит в том, чтобы использовать ИИ уверенно, безопасно и руководствуясь здравым смыслом.

Как вы оцениваете результат работы ИИ?

Начните с утверждений, которые имеют наибольшее значение. Проверьте, существует ли источник и подтверждает ли он конкретное утверждение. Убедитесь, что имена, даты, продукты и цифры указаны правильно и представлены точно. Убедитесь, что информация актуальна. Привлекайте квалифицированного рецензента для принятия юридических, медицинских, финансовых, охранных, трудовых или других важных решений. Сгенерированные ИИ цитаты могут ускорить процесс, но цитату все равно следует открыть и проверить.