Найти в Дзене

AI в онбординге: как провести новичка по маршруту, проверить понимание и зафиксировать пробелы.

Онбординг часто выглядит прилично на бумаге: есть Notion, инструкции, записи созвонов, презентации. Но в реальности новичок через неделю всё равно задаёт базовые вопросы, ошибается на типовых местах и старается лишний раз не высовываться — чтобы не выглядеть “глупым”.
Я по своему опыту вижу: проблема редко в том, что материалов мало. Проблема в том, что обучение не управляется как процесс.
Оглавление

Онбординг часто выглядит прилично на бумаге: есть Notion, инструкции, записи созвонов, презентации. Но в реальности новичок через неделю всё равно задаёт базовые вопросы, ошибается на типовых местах и старается лишний раз не высовываться — чтобы не выглядеть “глупым”.

Я по своему опыту вижу: проблема редко в том, что материалов мало. Проблема в том, что обучение не управляется как процесс. Новичку дают “библиотеку”, а не маршрут. Наставнику приходится вытаскивать всё руками. А руководитель потом удивляется, почему “люди долго раскачиваются”.

Вот мини-сцена, которая повторяется в разных отделах — от поддержки до продаж:

— «Подскажи, где у нас правило по эскалации, если клиент спорный?»

— «В Notion, где-то было. Посмотри поиском».

— «Ок…»

Дальше новичок либо находит старую версию, либо не находит, либо делает “как понял”. Ошибка случается не потому, что человек плохой, а потому что система не довела его до понимания и не проверила.

И вот здесь AI-ассистент полезен, если воспринимать его не как “чат, который отвечает”, а как диспетчера онбординга. Его задача — провести новичка по маршруту, проверить понимание, зафиксировать пробелы и вовремя подключить наставника.

❗️Важно: без “волшебной кнопки”. AI не заменяет наставника. Но он снимает с людей то, что чаще всего ломается в перегрузе: повторяющиеся объяснения, контроль прохождения, сбор статусов и фиксацию типовых ошибок.

Как сделать онбординг управляемым: сценарий по шагам

Сбор данных.

 Онбординг начинается с настройки: роль, что делает руками, исходный уровень, где риски (что нельзя ошибочно обещать/делать), цель на 2–4 недели. Это сразу переводит обучение из “почитай” в “выйди на линию”.

Шаги маршрута.

 Вместо папки со всем подряд — 5–7 вех на первый месяц. Каждая веха отвечает на четыре вопроса:

  • что изучить (коротко и только нужное);
  • что сделать руками (мини-задача);
  • как проверить понимание (кейс/ситуация/мини-тест);
  • что зафиксировать, если непонятно (вопрос/пробел/противоречие).

AI здесь ведёт как навигатор: “сегодня веха №2, вот материалы, вот практика, вот проверка”.

Проверка понимания.

 Самая частая ошибка компаний — считать, что “прочитал = понял”. На практике работают короткие проверки:

  • ситуационный кейс (“клиент пишет так — какие шаги ты запускаешь?”);
  • мини-экзамен по рискам (“в каких случаях нельзя обещать/делать?”);
  • проверка навыка в системе (“создай тикет по шаблону, заполни поля”).

AI фиксирует не “оценку”, а конкретные пробелы: что пропущено, где логика не совпала со стандартом.

Действие/передача наставнику.

 Если пробел критичный, ассистент не оставляет новичка “разбираться самому”, а формирует задачу наставнику: что именно пошло не так и что нужно разобрать. Это экономит время наставника и снижает стыд новичка (“я не знаю, что спросить”).

Фиксация и обновление базы знаний.

 Когда три новичка подряд путают одно и то же, это сигнал, что база знаний или маршрут обучения написаны так, что люди там спотыкаются. AI может собирать типовые ошибки и превращать их в конкретные правки: добавить пример, убрать противоречие, сделать короткую памятку.

Контроль и эскалация.

 У руководителя появляется понятная картина: какие вехи пройдены, где пробелы, что ждёт наставника. А в рисковых темах правило простое: “стоп и человек”, но с уже собранным контекстом.

И да, маленькая человеческая деталь: я сам люблю “потом посмотрю”, поэтому система напоминаний иногда спасает от моей же самоуверенности.

Что получает руководитель отдела

Когда онбординг устроен как маршрут с проверками и фиксацией пробелов, меняются три вещи:

  1. новичок быстрее становится полезным — потому что есть вехи и практика;
  2. наставник меньше выгорает — потому что подключается точечно;
  3. база знаний улучшается по фактам — потому что вы видите, где люди реально спотыкаются.

✔️Вывод: AI в онбординге окупается там, где он делает обучение предсказуемым — “сбор вводных → шаги → проверка → действие наставнику → фиксация → контроль → эскалация”. Это не про “ещё один чат”, это про управляемый выход новичка на линию.

❓Вопрос в комменты: что у вас сейчас самая большая боль в онбординге — хаос материалов, отсутствие проверок или зависимость от одного сильного наставника?

💡Подписывайтесь на мой Telegram-канал, где я делюсь опытом работы с ИИ и помогаю в анализе вопросов.