А вы, друзья, как ни садитесь, все в нейросети не годитесь

Искусственный интеллект. Услышав это сочетание, общество мгновенно разделяется на две группы: одни видят в нейросетях светлое завтра, другие – тревожную перспективу. Однако если взглянуть на ИИ не сквозь призму автоматизации процессов или угрозы занятости, а как на инструмент, требующий грамотного обращения? В таком случае окажется, что работа с алгоритмами выходит далеко за рамки простого составления запросов. Журналист Sostav Анна Рукавишникова исследует две ключевые проблемы бизнеса – недостаточную квалификацию сотрудников и неподготовленность руководящего состава.

Цифровая панорма

Международная аналитика свидетельствует: распространение ИИ носит повсеместный характер, но далеко не всегда приносит ожидаемый эффект. Лишь 5% пробных проектов с использованием машинного обучения превращаются в рабочие решения. Внедрение технологий неизбежно сталкивается не только с культурными барьерами, но и с проблемами организационного характера.

Согласно оценкам Tortoise Media, РФ находится на седьмой позиции в мировом рейтинге по степени государственной поддержки развития ИИ. Наиболее технологически развитые сектора – маркетинговые коммуникации, банковский сектор, торговля, производство и цепочки поставок. Специалисты IMARC Group прогнозируют увеличение объема рынка на 26,5% к 2033 году, при этом акцент будет делаться на российские разработки.

Инструмент для экспоненциального профессионального роста уже существует, но отсутствует ключевой элемент – дирижер. Эту роль могут играть как рядовые сотрудники, так и руководители верхнего эшелона. Именно эти два слабых звена, взаимодействуя, создают эффект двойной уязвимости, что грозит компаниям серьезными проблемами.

Профессиональные барьеры

Сотрудник осваивает рынок труда и проходит обучение по работе с ИИ. Технологический прорыв произошел относительно недавно, большинство программ фокусируется на базовых принципах составления запросов, а не на профессиональной специфике. Как результат – слабое понимание того, как заставить алгоритмы реально помогать в выполнении рабочих задач.

Максим Иванов, директор по искусственному интеллекту «Билайна»:

Для эффективного внедрения нейросетей в рабочие процессы необходимо: во-первых, обеспечить персонал соответствующими ресурсами, во-вторых, организовать обучение и, в-третьих, создать мотивационную систему – чтобы команда осознавала ценность технологий и проявляла инициативу. Если хоть один элемент выпадает, внедрение тормозится, причем чаще всего страдает именно вовлеченность. Бывает, что техническая база готова, учебные курсы разработаны, но люди не спешат их осваивать и применять. Это отдельная задача, требующая точечной проработки.

Есть и другая опасность: ИИ создает иллюзию всеведения, предлагая развернутые ответы на любые вопросы за секунды. Однако это обманчивое впечатление – системы допускают ошибки, включая так называемые галлюцинации. На CEO-сессии E+ Grand Summer Forum 2026 прозвучала важная мысль: специалист, не умеющий работать с естественным интеллектом, не станет эффективнее с искусственным. Человек, применяющий ИИ без понимания целей и ожидаемого результата, рискует не решить задачу, а навредить бизнесу.

Зрелость руководства

Другая сторона медали выглядит более прозаично. Даже сильная команда специалистов не сможет развиваться без грамотного управления, а значит, топ-менеджмент должен интегрировать нейросети в стратегию развития компании, а не ограничиваться их поверхностным использованием.

Екатерина Костылева, бизнес-партнер по внедрению инноваций Group4Media, описывает характерную ситуацию: компания инвестировала в платформы, открыла доступ к моделям, сотрудники активно применяют ИИ, но делают это хаотично – отсутствует единая методология, ответственные за процесс и механизм масштабирования успешных подходов.

Екатерина Костылева, бизнес-партнер по внедрению новых продуктов и инноваций Group4Media :

Зрелость компании проявляется, когда удачный опыт применения ИИ перестает быть локальным достижением и превращается в воспроизводимую практику за пределами первоначальной команды.

Олег Клепиков, руководитель нейролаборатории МГИМО:

Главный маркер незрелости – когда ИИ начинает умножать хаос. При плохо поставленной задаче система быстрее выдает некорректные выводы. Если нет ответственного за процесс, технология размывает зоны ответственности.

Топологическая модель

Векторы развития специалистов и управленцев не параллельны: технологическая оснащенность компании без квалифицированных кадров – красивая витрина, а подготовленный персонал без системного подхода со стороны руководства быстро упирается в потолок возможностей.

Их взаимодействие формирует матрицу из четырех сегментов: если обе стороны не владеют ИИ, компания отстает; если алгоритмы освоили только сотрудники – рост ограничен отсутствием поддержки; если инициатива исходит исключительно от руководства – это провоцирует сопротивление коллектива. И только при синхронном развитии инвестиции в технологии окупаются не скоростью внедрения, а реальными бизнес-результатами.

Примером движения к этому идеальному состоянию может служить опыт научного центра SPLAT Global. Александра Подпоринова, руководитель отдела внешних коммуникаций компании, отмечает, что ИИ пришел в организацию не через маркетинг, а через научные подразделения – это произошло еще в 2023 году.

Александра Подпоринова, руководитель отдела внешних коммуникаций и партнерского маркетинга SPLAT Global:

В научных исследованиях ИИ не заменяет креативное мышление – генерация идей остается прерогативой ученых. Однако система помогает точнее прогнозировать результаты до начала дорогостоящих испытаний: если алгоритм показывает, что эффективность гипотезы может превышать рыночные аналоги на 150%, это весомый аргумент в пользу ее проверки.

Искусственный интеллект трансформирует бизнес-процессы с разных сторон, одновременно создавая разрывы между традиционными подходами и новыми технологическими возможностями. Эти разрывы тормозят развитие компаний и мешают достичь оптимального состояния.

Роман Хазеев, директор по развитию цифровых технологий «Ростелекома»:

Самый затратный разрыв – между тестовым и промышленным внедрением. На этапе пилота у вас десяток тестовых аккаунтов и лояльные пользователи. В проде – тысячи учетных записей, требования безопасности, сервисные соглашения и ежедневные расходы на обработку запросов. Большинство инициатив гибнет именно на этом переходе, после серьезных инвестиций.

Ольга Уколова, заместитель CEO ГК « Игроник »:

Внедрение ИИ – это в первую очередь управленческий вызов, и только во вторую – технологический. Компании, которые осознают эту последовательность, получат наиболее устойчивое конкурентное преимущество в ближайшие годы.

Александр Папков, директор