Останні кілька років я провів сотні навчальних подій - вебінарів, лекцій, воркшопів, мотиваційних виступів, навіть конференцію на тему штучного інтелекту. Завжди намагаюся отримати чесний фідбек. Читаю подяки, але найбільше читаю критику та негативні відгуки.Так, так. Ти можеш бути гуру, писати книги, але все одно це не скасовує той факт, що після твоїх виступів будуть люди, які будуть незадоволені. Навіть якщо загальний NPS менше 70% - рідкість, все одно хтось та поставить одиницю.Так ось, цей пост про те, чому так відбувається.Найскладніше тоді, коли учасники (скільки б їх не було) - збірний колектив з різних організацій, а не представники однієї організації. Чому це є проблемою: гарантовано - різний бекграунд, термінологія, технічний рівень, "готовність" до впровадження.Як вирішується: практично ніяк. Максимум, що можна зробити - не помилитися на жодному етапі (опис активності, темп викладання, термінологія, контент, відповіді на питання).Друга причина - різний технічний бекграунд. Так, я проводжу базові тренінги, але загалом я надаю перевагу розповідати про концепції, наприклад, що таке RAG, а не "ось зробіть кастомний gpt", "ось так працюють моделі з міркуванням, а не для цього завдання просто перемкніть на ось цю модель", щоб людина могла самостійно в майбутньому приймати рішення.Недавно був міні-бунт на одному курсі. Тема була про впровадження ШІ в бізнесі. Тому мова йшла про дорожню карту, бізнес моделі, типи юзкейсів, а не про те, як в chatgpt проаналізувати ексельку. Це не про впровадження ШІ.Тобто ще одна причина - це невідповідність реальності очікуванням. Тому останнім часом багато часу приділяю чіткому опису що буде, а чого не буде.Небажання занурюватися в технічні нюанси. Часто кажуть "ти айтішнік, а ми підприємці, треба простіше". Це, мабуть, тому, що великі мовні моделі "просто генерують наступний токен". Реальність більш безжальна - ШІ - це не "просто" інструмент, це не "просто" розумний калькулятор, ба більше, ШІ - вже не "просто" класифікаційна модель, а набір практик, підходів, інструментів, концепцій, тому про слово "просто" треба забути.Далі. Часто люди плутають автоматизацію, ШІ (у контексті великої мовної моделі), асистенти і агенти. Більшість навіть не дійшла до простої автоматизації, багато хто не має навіть корпоративної підписки Microsoft 365 чи Google Workspace. Очевидно, що навчання треба починати з цих питань, а не про впровадження ШІ.Міфи. Люди вірять в них. Цьому часто допомагають ЗМІ, які публікують примітивні новини типу хтось одружився з ШІ і хтось виріши використовувати ШІ для прийняття рішення по евтаназії, але практично немає фахових публікацій, де будуть пояснені кроки, які робить ШІ і чому вони є важливими або ні. Багато хто написав про український стартап, який займається квантовими обчисленнями, але не бачив ґрунтовну новину, чому такий стартап отримав фінансування і яку проблему розв'язують наші талановиті люди. Тому коли люди зіштовхуються, що їх переконання - це міф, це викликає відторгнення.Цим я хочу показати, що навчання ШІ - це комплексне завдання, яке теж вимагає власної стратегії, а не лише точкові дії.