Інтерактивне дослідження показує не лише скільки співробітників користуються AI, а де знаходиться резерв для переходу від індивідуального використання до системної автоматизації.
Дослідити результати ↓Дані показують перехід від «AI вже використовують» до значно цікавішого питання: «наскільки зріло його використовують?»
AI уже став звичкою для багатьох, але середня самооцінка залишається 2,94/5. Навчання має переходити від базового знайомства до роботи з процесами.
Учасники клубу мають значно вищі показники частоти та самооцінки. Це кореляція, а не доказ причинності, але сигнал для розвитку AI Champions.
Середня кількість інструментів зростає від 1,9 на рівні 1 до 6,2 на рівні 5. Зрілість — це вибір інструмента під задачу, а не прихильність до одного сервісу.
У відповідях повторюються договори, заявки, Excel, звітність, CRM, документообіг і аналітика. Саме тут варто шукати масштабовані кейси.
Домінують економія часу, швидша підготовка, зниження рутини та покращення якості. Наступний крок — перетворити особисту економію часу на автоматизацію процесу.
Від аналізу договорів і тендерів до автоматичного заповнення заявок, енергомоніторингу, HR-документів та чат-підтримки — pipeline ідей уже сформований.
Повторюються нестача знань, страх помилок, недовіра до якості, відсутність доступів і нерозуміння конкретних сценаріїв.
Часті користувачі з рівнем 2–3 — один із найбільших резервів продуктивності. Їм не потрібна лекція про AI — їм потрібен практичний AI workflow.
У відповідях з'являються AI-агенти, база знань, Power Automate, внутрішній AI-експерт та наскрізні процеси між відділами.
Стратегічна можливість — не просто дати працівникам доступ до AI, а створити правила, бібліотеку кейсів, Champions, корпоративну базу знань і автоматизовані workflow.
Середня кількість AI-інструментів, які вже використовують респонденти на кожному рівні самооцінки.
Частота використання на горизонталі, компетентність — на вертикалі. Матриця допомагає визначити різні потреби в розвитку.
Висока компетентність + висока частота. Тестують, навчають, створюють кейси.
Часто використовують, але можуть залишатися на рівні окремих задач. Резерв для workflow.
Потрібні прості кейси, готові промпти та безпечний перший досвід.
Масовий сегмент для практичних воркшопів і перенесення AI у щоденні процеси.
Порівняння груп. Важливо: це спостережувана кореляція; вона не доводить, що участь у клубі сама по собі спричинила різницю.
Наступний виклик — не переконати людей спробувати AI, а навчити їх застосовувати його для складніших задач, перевірки результатів, роботи з даними та побудови автоматизованих процесів.
Еволюція використання AI, яку варто закласти у програму розвитку.
Виконує задачу вручну.
Допомагає з окремою дією.
AI стає частиною послідовності.
Рутинні кроки виконуються автоматично.
Система виконує складні сценарії за правилами.
Натисніть на напрям, щоб побачити приклади сценаріїв, які вже зустрічаються у відповідях.
Договори, листи, тендери, заявки, протоколи.
Excel, звітність, бюджети, відхилення, dashboards.
CRM, документообіг, заявки, звіти.
Power Automate, Power Apps, AI agents, workflow.
Чотири кроки від індивідуального використання до системної AI-екосистеми.
Правила безпеки, бібліотека промптів, типові кейси, короткі інструкції.
Документи, Excel, аналітика, Copilot, робота з файлами та перевірка якості.
Кожен учасник перебудовує одну реальну робочу задачу.
Power Automate, Power Apps, AI agents, корпоративна база знань.
Не «лекція про ChatGPT», а лабораторія, де кожен виходить із готовим сценарієм для своєї роботи.
Частота використання, кількість активних користувачів, охоплення підрозділів.
Самооцінка + практичні тести: prompting, decomposition, verification, automation.
Зекономлені години, скорочення ручних кроків, швидкість підготовки, кількість автоматизованих процесів.