Человек и ИИ: новая сила. Тенденции, риски и прогнозы ПМЭФ-2026.

Гибридная работа — это понятие, которое вышло за рамки чередования офиса и дома. Теперь под ним подразумевают совместную деятельность людей и искусственного интеллекта. Такие команды получают всё большее распространение. Как привёл данные Владислав Крейнин, старший вице-президент Сбера, директор департамента маркетинга и коммуникаций, выступая модератором сессии, ИИ уже применяют 53% крупнейших организаций, 52% крупного и среднего бизнеса — и только 35% малых предприятий.

Источник: презентация Владислава Крейнина

«Мы находимся на пороге одной из наиболее значительных трансформаций в трудовой сфере, связанной с переходом к гибридному формату работы»,  — обозначил контекст Владислав Крейнин. По его мнению, в ближайшие три года такой подход станет стандартом для большинства больших корпораций. А спустя пять лет мир перейдёт к AI-нативным компаниям, где привлечение ИИ-агента в команду станет таким же обычным делом, как найм сотрудника.

Внедрение искусственного интеллекта проходит в организациях через три стадии: адаптивную, где ИИ-инструменты поддерживают текущие процессы; нативную, когда ИИ встраивается в основу операционной модели; и автономную, с минимальным участием человека и ведущей ролью мультиагентных систем. Сейчас большинство организаций пребывают на первой стадии, нативные только формируются, а полностью автономных пока не существует.

Источник: презентация Владислава Крейнина

Пример практической реализации гибридной команды: в маркетинговом подразделении Сбера функционирует мультиагентная система «МАРКУС», взаимодействующая с сотней специалистов. ИИ-ассистенту делегируют исследования, аналитику, креативные задачи, отслеживание повестки и автономный запуск рутинных процедур.

Источник: презентация Владислава Крейнина

Возможно ли оценить рентабельность искусственного интеллекта

Экономические возможности ИИ обсуждались участниками в глобальном масштабе. Владислав Крейнин привёл оценку McKinsey: ежегодная ценность генеративного ИИ при полномасштабном применении может составить 4,4–7,9 трлн $. Согласно прогнозам Goldman Sachs, мировой ВВП возрастёт на 7% за десять лет. А чистый прирост рабочих мест к 2030 году после замещения достигнет 78 млн, по данным World Economic Forum.

Источник: презентация Владислава Крейнина

Ключевой вопрос сессии — как отличить реальную пользу от ИИ от завышенных прогнозов. По этому поводу мнения участников разошлись.

Первый вице-президент Газпромбанка Адель Валиуллин сообщил, что банк рассчитывает окупаемость ИИ-вложений за 3–6 лет. За три года инвестировано менее 10 млрд рублей: при негативном сценарии вложения окупаются, при благоприятном — приносят в 2–3 раза больше. Результативность генеративных моделей сложно измерить. Валиуллин пояснил проблему примером: если работник справляется с задачей за 10 минут вместо часа, но затем отдыхает 50 минут, компания не получит выгоды.

Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта в Яндексе, полагает, что к цифрам рентабельности внедрения нейросетей не следует относиться с излишней серьёзностью. Он провёл аналогию: оценивать экономический эффект ИИ столь же бессмысленно, как и эффект от персональных компьютеров. «Без их применения можно покидать рынок, ничего функционировать не сможет. Искусственный интеллект — схожая история», — заявил эксперт. По его словам, в отдельных сферах результат предсказуем, но чаще внедрение ИИ остаётся «актом веры».

Замена сотрудников на токены

Одной из ключевых идей сессии стал новый управленческий принцип, сформулированный Александром Крайновым: обмен штатных единиц на токены. Раньше для развития подразделению требовались новые кадры, теперь необходим выбор. «Появляется вариант: взять одного человека в команду, а дополнительно — бюджет на значительный объём токенов, тогда мы сделаем больше», — описал ситуацию спикер. Речь не идет о сокращениях. Обмен актуален только при новом наборе. Крайнов подчеркнул, что это меняет систему ценностей в крупных фирмах. Если раньше статус определялся количеством подчинённых, то теперь он может измеряться размером бюджета на токены.

Практический совет экспертов: при открытии новой позиции стоит оценивать, не эффективнее ли вместо найма задействовать ИИ. Причём такую оценку следует проводить каждые полгода из-за стремительного развития технологий.

Покупатель нового типа — агент

О формировании абсолютно нового типа потребителя сообщил Юрий Шишкин, основатель компании 24TTL. По его словам, покупки всё чаще формируют агенты, а решения о выборе товаров пользователи доверяют LLM — ГигаЧату, ChatGPT и другим. Согласно исследованию Adobe, за год трафик на сайты ритейлеров из LLM-сервисов возрос почти на 700%.

Рекомендация спикера прозвучала как руководство для любого бизнеса. В первую очередь нужно спросить у чат-бота о своём бренде — виден ли он в результатах. Традиционные инструменты performance-маркетинга быстро теряют актуальность, а агенту не требуются яркая анимация и интерактивные квизы: «Ему необходима чёткая, фактологическая информация, техническая, основанная на контексте использования товара или услуги», — отметил Шишкин.

Производственная сфера на старте внедрения ИИ

Контрастом к примерам из e-commerce стал кейс Василия Чуранова, директора дивизиона «Машиностроение и металлообработка» ГК «Цифра», о наиболее консервативном секторе. Машиностроение, по его словам, пока на этапе сбора промышленных данных. Компания подключает станки к системам мониторинга, чтобы предоставить руководству объективную картину производственных процессов. Следующий шаг — внедрение на заводы человекоподобных роботов, стоимость которых снижается. ГК «Цифра» видит свою миссию как переводчика «с языка роботов на язык станков».

Итоги

Сессия сознательно придерживалась технооптимистичного взгляда. Владислав Крейнин напомнил, что без него в новых реалиях формируется «выученная беспомощность перед технологиями». Участники согласились, что ИИ не заменяет человека, а меняет распределение ролей. За людьми остаются определение смысла, построение доверия и принятие решений в ситуациях неопределённости.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.