在全球为人工智能和神经网络狂热的同时，游戏公司投资于团队培训的5个原因

尽管人工智能的日益普及及其带来的希望与恐惧，企业在培养专业人才方面的投资仍在继续。《App2Top》的专栏文章中，WN Media Group的运营总监玛格达莱娜·斯特雷夫斯基和经理叶莲娜·里艾科宁解释了为何会出现这种情况。

人工智能以极大之势闯入IT领域，进而影响到游戏开发领域。如今，Claude编写代码，Nano Banana负责艺术创作，而AI助手则自动化日常事务。

如今，许多公司不仅学会了使用神经网络，而且通过它切实地优化了流程，这是有许多例子可证的。

例如，去年Game Gears工作室在其一篇专栏中宣布，通过人工智能将游戏制作速度提高了四倍。此外，他们能够将2D和3D内容的创建加速10至30倍。

同样令人印象深刻的案例来自ZiMAD公司。在一篇关于与Stable Diffusion合作的美术文章中，他们的艺术家写道：“我的任务是准备50个图标。手动创建至少需要一周时间。通过神经网络可能只需要两天。”

今天，很难找到不试图优化自己流程以适应AI的公司。因此，问题来了：在这种情况下，为什么我们仍然看到市场上公司对员工培训的兴趣增长？根据高等经济学院商学院的研究数据显示，超过61%的俄罗斯公司计划在2026年增加员工培训开支。

如果人工智能的订阅费用每月仅为20美元（如果在本地设备上运行Stable Diffusion，甚至完全免费），那么为什么要在员工培训上花费预算呢？

本篇材料的目的就是回答这个问题。

1. 培训比修正错误更便宜

在过去几年优化的浪潮之后，工作室虽然缩减了团队的规模，但任务量并未减少，甚至更大。每一次解雇与错误都变得更为昂贵，原因是缺乏备用的人手和时间。

例如，如果公司今天失去了一位高水平的开发者，根据WN Talents招聘机构的数据，团队将至少需要一个月时间，甚至两到三个月来寻找新成员。在此期间，必须在现有的团队成员中重新分配任务，这可能导致他们的倦怠甚至离职。

再加上新员工的三个月适应期以及在前几周离职的风险（根据统计，20%的员工在最初45天内离职）。总的来说，这是四个月的损失。

或者考察另一个例子：团队招聘了一名新的市场学员。在无暇顾及产品、平台、格式及分析的情况下，仅适应期内就轻松耗费了数万美元。

或者我们可以看看来自WN Academy的一个真实案例，它再清楚不过了。

一间年轻工作室的老板们向我们求助。他们此前从事于其他行业的商业领域，并希望在游戏开发中建立程序、达成一定的成果。于是，我们为他们提供了一个包含市场分析、制定工作流程及团队角色分配在内的课程，该课程根据他们的特殊情况进行了调整。我们提供了全面的业务路线图。然而，这些人拒绝了方案，认为他们以往的经验足以应对当前市场形势。

四个月后，他们回来了，发现由于缺乏专业知识，公司损失的远比培训费用多。

结论：培训不是开销，而是防止昂贵错误的保险。在小团队时代，一个重大的失误可能比全部门一年的培训花费更高。

2. AI不能替代员工，而是提升其能力

ChatGPT的确能在五分钟内写出系统架构。但问题在于：您的团队中，谁能明白该架构中未考虑客户端与服务器之间状态同步的问题？谁能看出一千名同时在线玩家时，该解决方案会崩溃？

Midjourney可以在一小时内画出50个角色选项，但谁能决定哪个与目标受众相符？谁能验证轮廓在移动屏幕上可以辨识？谁能理解在生产前必须解决这些问题？

过去，游戏设计师需要构思机制。现在AI可以在一分钟内提议100种选项，但仍需游戏设计师判断哪些适合您的受众，如何影响玩家留存和货币化。

问题不在于AI表现不好。而在于AI仅能如同您团队的智识程度那般优秀。

AI是一个放大器。它能让优秀的开发者更快、更高效。但对于一个平庸的专家，它不过是一个配有ChatGPT的平庸专家，快速完成的任务，随后却需他人长时间纠正。

因此，企业投资于基本能力的培训：架构、优化、平衡、货币化、艺术制作。这些决定了AI草稿是否转化为实际成果。

3. 加快适应新变化

游戏行业以惊人的速度变化。一年前有效的东西，如今已过时。例如，2026年7月，Google Play Games Level Up计划即将生效，而欧洲则正在审议可能取消ATT的问题。这两者都可能改变与平台的合作方式。

持续关注新信息，提炼关键点，仅实施必要的变化，这也是一种需要教授的技能。否则人们会感到巨大的压力和一种“赶不上趟”的焦虑感，这会耗费大量能量，并减缓速度和效率，导致更多错误。

在WN Academy的培训项目中，我们经常举办一种“概览性”的会议。行业的专家将所有当前的趋势集合于一处进行分析。介绍实际案例并告知哪些不值得花费时间。最重要的是，他展示了如何将趋势应用于具体项目的当前任务。这赋予了稳定性、自信心、新的待办清单，帮助员工更好理解未来如何应对洪流般的新信息。

参与培训的人指出，参加课程后不再感到总是在失去什么的焦虑，不再拖延，因为他们明确知道该做什么，应集中于什么。无需多言，任务完成的速度、参与度的提升和错误的减少是我们在培训反馈中经常看到的现象。

4. 解决“瓶颈”问题

“瓶颈”指工作受制于某个个人的情况。没有他，流程就停滞或大幅减速。

为何会出现这样的人：

因为历史原因——这个人在公司工作时间最长，从零开始建立体系，知道所有细节和问题。
实际上是最强的专家——只是对某领域了解最多，自然所有任务都流向他。
没时间教导他人——总是紧急，总是有最后期限，“以后再教”变成了“永远不教”。
具备特定知识——与某出版商合作三年，熟知他们的种种要求。或者是唯一知晓您游戏中货币化运作方式的人。
形成了不成文的协议——“这是瓦西里负责的区域，勿进入”。

此人存在并工作，一切看似正常。直到他生病、休假或突然辞职。

公司不但失去多年知识积累，还得面对停工。团队在紧急状况下试图理解由这个人掌握的课题。他们拼凑地了解，进展缓慢且错误百出。项目停滞，最后期限被打破，员工则在情绪崩溃边缘。

通过系统化的团队培训可以提前规避风险。每个成员至少要掌握基本的关键能力，这样团队即变得可互换。即使有人离职，其他人可以接替。如果有人度假，工作仍能继续。

这并不意味着所有人都需具备相同深度的知识。但关键知识至少应在两到三人之间分担，以避免因一人离职而导致的灾难。

5. 提升项目核心指标

团队培训直接影响游戏成功与工作室收益相关的指标：

留存：接受完培训的团队，与经验丰富的专家一起实践分析项目，找到薄弱点、成长空间，更了解为何玩家流失及如何防范。结果是：更精准地调整游戏机制，有意识的A/B测试，以及清晰的留存提升步骤。
货币化：员工明了具体在哪失去转换：在首次购买，重复购买，还是订阅？知道如何应对，如何设置优惠，以提高ARPU。
市场投放速度：了解现代开发流程且能使用新工具（包括AI）的团队，在相同任务上花费的时间较少。这意味着工作室更快发布更新、更及时回应玩家反馈、更快速测试假设。
玩家LTV：参与培训了解游戏经济和指标的成员，具备帮助玩家长时间留存并带来反复收益的工具。

根据WN Academy的估算，培训一名员工的花费约为5万至20万卢布。

如果以15万卢布培训的制作人为工作室带来15%ARPU增长，这笔投入将在货币化改变后的第一个月内收回。

培训并非抽象的“人员发展”，而是一系列具体指标、开发速度和团队稳定性的具体影响。这些直接关系到工作室的收益。

结论

在当前游戏行业，成功的不再是最大规模的工作室，而是最快的那些，他们能够快速适应市场变化，并比竞争对手更快速作业。

AI提供了强大的推动力，但其效率完全取决于团队的技能水平。80%的工作由AI完成，而剩下的20%则决定了从概念到成品的差距。

但重要的是：优秀的培训并非一关而过。传统的商业课程或一般的IT课程不能解决游戏开发中的特定问题。他们无法理解其中的具体性。

见证许多工作室因类似问题困扰，WN Academy致力于围绕公司提出的实际需求制定课程。我们考虑所有游戏开发细节。在聘请讲师时，我们邀请行业资深人士——那些仍在开发游戏并通过自身经验视角探讨主题的人。这既是咨询，也是培训，但价格只是后者的水平。

课程形式以实际操作为主，理论最少。例如，在一个课程中，参与者在六次会议内完成从概念到经济平衡的完整游戏活动创建过程。也就是说，团队在真实事件中立即应用工具，并在课程结束后能将活动投入生产。

在人工智能改变游戏规则的时代，市场正在转型，过往已无效，而新路径尚未明朗时，投资教育已不再是一种选择。这是保持竞争力的方式，因为适应速度比工作室规模更为关键。

欲了解WN Academy的课程详情，请点击此链接。