Ապա հստակեցնելով արտաքին AI մասնագետների կարգավճարի բարձրությունը, մի քանի CIO-ներ մշակել են ռազմավարություններ՝ ներսի եղանակով զարգացնելու AI հմտություններ՝ ոչ միայն ՏՏ ոլորտում, այլ ողջ կազմակերպության ներսում։ Նախապատրաստական փուլում հայտնաբերվել են չորս տարբեր մոտեցումներ, որոնք ցանկացած ընկերություն պետք է հաշվի առնի AI վերապատրաստման ծրագրեր կազմելիս։ **Կառավարության الإنتاجողության բարձրացում** Արէկո՝ շինարարական ծառայությունների ընկերությունն, նախաձեռնել է AI վերապատրաստում, կենտրոնանալով Microsoft Copilot-ի օգտագործման վրա՝ հանդիպումները տրանսկրիբցիայի, գործողությունների կետի ներկայացման և դրանք Microsoft Planner-ում ինտեգրացնելու համար։ Դիտարկումները սկսվել են փոքր խումբ գործադիրների ու օգնականների համար, ՝ Microsoft ներկայացուցիչների ղեկավարությամբ։ Խաղաղության ապահովումը առաջնահերթություն էր, ըստ Robin Patra-ի՝ Արէկո-ի տվյալների և AI տնօրեն։ Հանդիպումների տրանսկրիպցիաները մնացել են ընկերության վրա, ինչը Robin Patra-ն հաստատեց։ Հաջողությունը գնահատվել է երեք չափանիշներով՝ Copilot-ի ակտիվացման հաճախականությունը հանդիպումների թիվի նկատմամբ, Copilot-ի արդյունքների ինտեգրումը աշխատանքային հոսքերին և մասնակիցների კმაყოფության հարցումները։ Օktiեմբեր 2024-ի հաջող անցկացմանից հետո, Արէկոն ընդլայնեց գործիքը և դարձավ պարտադիր բոլոր՝ 4000 աշխատակիցների համար նոյեմբերին։ Ծրագիր կոչվում է AI 101՝ հինգ ժամ տևողությամբ առցանց դասընթաց, որը ծածկում է AI հիմունքները։ **Հիմնական գործառույթների բարելավում** Սպասելով այս թեմային՝ Արէկոն հայտարարեց երկրորդ ծրագրի՝ AI 102-ի, որը չեղողեցում էր հինգօրյա առցանց ծրագիր՝ կենտրոնանալով AI-ի ճշգրտման վրա կենցաղային խնդիրների՝ շինարարության գործընթացներում՝ գնահատում, նախագծում, նախագծի կառավարում և իրականում։ Կեսից ավել աշխատակիցներ անցել են այս դասընթացը, ինչպես նաև պահանջվում է, որ նրանք ներկայացնեն առնվազն մեկ նորարարական գաղափար ընկերության պորտալում։ Նորարարությունների և ինժեներական թիմերը վերլուծում են առաջարկները և համատեղ աշխատում մասնակիցների հետ՝ բացահայտելու համար։ Օրինակ՝ իրավական թիմի անդամը առաջարկում էր օգտագործել մեծ լեզվակառուցված մոդելներ՝ արագացնել՝ դատավարական գործերով վերանայումը՝ հայտնաբերելով նմանատիպ նախկին գործերը։ Դա առաջացրեց իրավական AI գործիքի ներդնում՝ փաստաթղթերի վերլուծությունը և պատասխանների նախապատրաստումը աջակցող։ **Զսրացնող ծրագրեր՝ ցածր կոդ/չափ թելադրող գործիքներով** Արէկոն ստեղծեց նաև երրորդ ծրագիր՝ AI-ասպիրանտներ` շինարարական ծառայությունների համար նախատեսված ցածր կոդ և ոչ-կոդ տիպի հարթակների օգտագործմամբ։ Այս պրակտիկ վերապատրաստումը, կազմակերպվում է քառամեասայնաբար Սան Լուիս կենտրոնական գրասենյակում և իրականացնում են արտաքին ուսուցիչները։ Կարողացել են մասնակցել մոտ 80 մարդ, որոնց նպատակն էր զարգացնել AI հրահանգներ և լուծումներ։ **AI հմտությունների զարգացում ամբողջ կազմակերպությունում** Թատոսական ընկերություններ հաճախ են բարձրանում տեխնոլոգիական ընդունում։ Լեքսմאַרקը օրինակ է՝ հեռավոր տարիներ առաջ գործընկերություն է կնքել Նոր Հարավային Ուելսի նահանգյան Պետական համալսարանի հետ՝ ստեղծելու AI ակադեմիա, որտեղ աշխատակիցները կարող են անվճար սովորել։ Վիշալ Գոպ suutկը՝ CITO- ն ասում է, որ սկզբում հինգ AI տվյալակիրներ են եղել, իսկ այժմ՝ 100, որոնք ավարտել են չորս կարևոր վերապատրաստման ուղղություններ։ Վերապատրաստում է անցնում ոչ միայն մասնագետները՝ նաև HR, ֆինանսների, արտադրության և այլ ճյուղերի աշխատակիցները։ Ոչ ծրագրավորողներն էլ սովորում են Python՝ AI կիրառական ծրագրեր կառուցելու համար։ Որևէ մեկին չի նահանջել ուսման գործընթացից, և մասնակիցներն ամենաշատը երեք ժամվա դասընթացներով են բացատրում՝ շաբաթական չորս երեկո՝ տարվա ընթացքում, աշխատաքային ղեկավարների հետ։ Գոպութա նշում է, որ ոչ ոք դուրս չի եկել, և կրճատում էլ չկա, քանի որ մասնակիցները գնահատում են այս հնարավորությունը՝ հմտություններ զարգացնելու և գործնականում կիրառելու համար։ Իսկապես, վեց խմբեր են ավարտել, որոնք հնարավորություն են տվել Լեքսմאַרקին ոչ միայն ունենալ միջնորդառական անձնակազմ, այլ նաև՝ տարբեր բիզնես ոլորտներից վերապատրաստված գործնական AI ընդհատակներ։ Գործնական վերապատրաստվածներ կարող են պարզել AI-ով լուծելի խնդիրներ՝ արտադրությունից, հաճախորդային ծառայությունից, վաճառքներից և ավելին։ **AI մշակույթի ձևավորում** Պրոդխարն՝ Phoenix համալսարանի ռազմավարության փոխդասախոս, Մարկ Բուկեր, առաջադրում է ճանաչել AI-ը պրակտիկ փորձով և մեթոդական աջակցության միջոցով։ Այս որակյալ խմբերը միավորում են տեխնոլոգների և պակաս փորձառու գործընկերների՝ գաղափարներ փոխանակելու և համապատասխան խնդիրների լուծման համար։ Կազմակերպությունները սովորաբար կենտրոնանում են մեքենայական ուսուցման և LLM-ի հմտությունների զարգացման վրա, խթանելով բազմասեր նախագծային խմբերի ձևավորումը։ Սահմանափակումները նվազեցվում են՝ ստեղծելով հմտություններ և մարդկային վախերը նվազեցնելով AI ընդունած՝ փոխառության հարմարեցմամբ։ Թագավորության ներգրավումը և փոխադրականների առանձին ընտրությունը սերտ կարևոր են, ինչպես նաև՝ ընթացիկ գործառույթների ներգրավումը։ Բուկերն ավելացնում է, որ հաճախ մասնակցում են նաև՝ գործարար վերապատրաստողներ, և հաճախ մասնակցությունն ինքնաբերաբար հղկում է մասնագիտական հմտությունները։ Լեքսմարկը նաև առանձնահատուկ կարևորում է կազմակերպչական մշակույթի ձևավորումը՝ բացի տեխնիկական դասընթացներից։ Անցած տարի, այն մղեց AI Foundations դասընթացին, որը նպատակ է դրել նվազեցնել վախերը և խթանել վաղընթաց ընդունումը։ Նպատակին հասնելու համար կանխատեսում էր մոտ 1, 000 մասնակի, սակայն երկու ամսում գրանցվել է 5, 000՝ իրենց 7, 000 աշխատակիցների մեջ, ինչը ցույց է տալիս բոլորի հետաքրքրությունը։ Նոր մտածողության CIO-ներ և ՏՏ ղեկավարներ համարում են, որ սա միայն նոր AI գործիքների ներդրում չէ, այլ նաև՝ հովանավորել նորարարությունը և աշխատակիցներին խթանել՝ ստեղծագործորեն լուծումներ գտնելու։ Վայրի կենտրոնանալով վերապատրաստման ծրագրերի վրա՝ կարող է բացահայտել AI-ի իրական հնարավորությունները և պատրաստել աշխատուժ՝ ապագայի մարտահրավերների համար։