Поделиться
Студенты ИТМО создали ИИ-тренажер для развития мягких навыков сотрудников X5 Tech
Команда магистратуры по искусственному интеллекту AI Talent Hub Университета ИТМО разработала прототип ИИ-тренажера, который помогает сотрудникам X5 Tech развивать мягкие навыки (soft skills) через имитацию деловых диалогов и получать персонализированные рекомендации для повышения эффективности работы.
Проект SlovarikDB создан студентами Виталием Евтушенко, Никитой Цыкуновым, Всеволодом Богодистом, Дмитрием Савекло и Артёмом Вичуком. Разработка уже демонстрирует потенциал значительной экономии времени и ресурсов в корпоративном обучении.
В корпоративных образовательных программах проверка практических кейсов традиционно требует больших усилий методистов и экспертов, а обратная связь приходит с задержкой. Новый ИИ-тренажер решает эту проблему, автоматически оценивая решения сотрудников, предоставляя персонализированные рекомендации и проводя интерактивные диалоги с ИИ-собеседником, адаптированным под конкретные сценарии. Система в будущем может быть интегрирована с корпоративной LMS и позволит гибко настраивать сценарии диалогов, тон общения и критерии оценки, обеспечивая индивидуальный подход к каждому сотруднику.
Технологический стек решения включает React для фронтенда, FastAPI для бэкенда, PostgreSQL для хранения данных, а также YandexGPT API и LangFlow для реализации агентной логики и ведения диалогов с ИИ. Такой подход обеспечивает быстрое получение обратной связи и значительное сокращение расходов на очные тренинги и разработку кастомных решений — по расчетам команды, компания может сэкономить до 4,2 млн руб. в год. SlovarikDB прошли полный цикл разработки: от анализа технического задания и постановки продуктовых гипотез до создания MVP и тестирования. На финальной демонстрации тренажер показал высокую точность оценки и удобство использования, а тестировавшие его сотрудники отметили реалистичность диалогов и ценность персонализированных рекомендаций.
В перспективе магистранты планируют внедрить голосовой интерфейс, генератор сценариев и систему RAG для повышения точности оценки и расширения возможностей ИИ-тренера.
Короткая ссылка
