Газпромнефть: Один эфир — тысячи сотрудников на одном языке про AI

О компании

Газпромнефть-Снабжение отвечает за сложные закупочные и обеспечивающие процессы внутри крупной промышленной группы. В таких компаниях новый инструмент нельзя показывать как игрушку: аудитории важно понимать не только возможности, но и ограничения, безопасность и применимость в корпоративной среде.

Практикум был рассчитан сразу на большую распределённую аудиторию. В эфир подключились 1 650 сотрудников — люди с разными ролями и совершенно разным опытом работы с нейросетями.

Задача

Нужно было за один общий эфир дать сотрудникам базовую, но не поверхностную рамку: что такое генеративный AI, чем отличаются доступные инструменты и как ставить им задачи так, чтобы получать воспроизводимый результат.

Отдельным требованием стала корпоративная безопасность. Программа должна была ответить на вопросы про передачу данных, российские сервисы и авторские права, а не только показать возможности ChatGPT.

Сложность была в масштабе: один материал должен быть понятен новичку, полезен практику и безопасен для корпоративной аудитории.

Решение

Начали с механики, а не с каталога сервисов

Разобрали, как языковая модель работает с запросом, почему ошибается и где проходит граница между убедительным ответом и проверенным фактом.

Сразу добавили российский контекст

Отдельный блок посвятили YandexGPT и GigaChat, доступности инструментов и выбору решения под ограничения компании.

Связали безопасность и практику

Обсудили чувствительные данные, авторские права и правила проверки результата, а затем собрали формулу промпта, которую можно перенести в повседневную задачу.

Результат

1 650сотрудников в одном эфире

1 650участников в прямом эфире

5содержательных блоков

За один эфир большая аудитория получила единый словарь и последовательность действий: определить задачу, выбрать допустимый инструмент, задать контекст, проверить ответ и только после этого использовать результат.

Кейс показал, что массовый корпоративный формат может оставаться прикладным, если строить его не вокруг хайпа, а вокруг решений, рисков и понятных правил работы.

Ограничения

Программу пришлось несколько раз пересобирать под уровень широкой аудитории: убрать лишнюю техническую глубину, но сохранить разговор про безопасность и качество результата.

При таком масштабе нельзя рассчитывать на индивидуальную помощь в эфире, поэтому каждый блок должен был работать самостоятельно и не зависеть от предыдущего опыта участника.

Выводы

Для массового старта AI-грамотности важнее всего общий рабочий протокол, а не максимальное количество инструментов.

Безопасность лучше встраивать в сам сценарий использования, а не выносить в формальный дисклеймер в конце.

Как 1 650 сотрудников Газпромнефть-Снабжения получили общий язык работы с AI за один эфир