«ИИ — это не провод с электричеством. Это новый коллега»

Леонид Гункевич, руководитель Свердловского регионального отделения «Деловой России», координатор по УрФО, общественный советник заместителя губернатора Свердловской области:

— Сравнение ИИ с электрификацией — точное, но неполное. Электрификация сама по себе не делала компании прибыльнее: она давала рост только тогда, когда предприятие полностью перестраивало процессы под новые возможности. С ИИ — ровно та же история. Но есть принципиальное отличие: ИИ — это не провод, это коллега, которого нужно встроить в команду.

А вот с этим у бизнеса пока плохо. При инвестициях в десятки миллиардов долларов в корпоративный ИИ лишь 5% организаций получают измеримую экономическую выгоду. Доля компаний, отказавшихся от большинства ИИ-инициатив, выросла с 17% до 42% за один год. Это и есть «побаловались и забросили».

Грань между хайпом и трансформацией

Причина провалов — не технологии. Наибольшее влияние на финансовый результат имеет перестройка рабочих процессов, а не выбор алгоритма, объем данных или размер бюджета. Когда ИИ вставляется «сбоку» в существующий процесс, он лишь ускоряет устаревшую логику — и ничего принципиально не меняет.

Ключевое слово — переосмысление. Не автоматизация, не ускорение — а пересмотр того, как компания создает ценность. Вопрос не «как автоматизировать существующий процесс», а «нужен ли этот процесс вообще в его нынешней форме».

Компании, внедрившие ИИ системно, фиксируют рост производительности на 35-40%. X5 Retail Group с ИИ-аналитикой снизила потери в молочной категории на 15%. Сеть «Магнолия» через связку WMS+GPS+ERP повысила оборачиваемость запасов на 8% и получила экономию порядка 150 млн руб. в год.

По собственному опыту: когда я начал строить ИИ-агентов для своих проектов в разных направлениях — от фермы-парка и ресторана до общественной работы, — первой реакцией команды было «ну, это чат-бот для ответов на вопросы». Нет. Это переосмысление самой операционной модели: когда несколько ИИ-агентов берут на себя ветеринарный календарь, контент-план, аналитику продаж и координацию закупок — один управляющий работает на уровне, ранее требовавшем трех-четырех специалистов. Это не ускорение — это другая архитектура.

Экономия на головах разрушает экспертизу

41% компаний по всему миру ожидают сокращения штата из-за автоматизации. В России 47% крупных компаний уже допустили такую возможность. Сбер в 2025 г. сократил 20% штата, прямо связав это с ИИ. В первом квартале 2026 г. в технологическом секторе уволено почти 80 тыс. человек — половина из-за автоматизации.

Но логика «режем все, что автоматизировалось» уничтожает неявное экспертное знание, накопленное годами практики. Юрист, который видел сто нестандартных сделок, или бухгалтер, знающий специфику конкретной налоговой, — это не функция, это контекст. Уходит человек — компания теряет институциональную память.

Правильная модель — «амбициозный профессионал + ИИ-агент» как единая операционная единица. ИИ берет массовую рутину. Человек концентрируется на суждениях, переговорах, управлении отношениями. Специалист не исчезает — он эволюционирует во владельца цифрового процесса. Это требует более высокой квалификации и более высокой рыночной стоимости.

Галлюцинации и утечки: почему нельзя доверять вслепую

Вот простая правда: нейросеть может уверенно и убедительно соврать. Не со зла — она так устроена. Генерирует текст, который выглядит правдоподобно, но в котором факты, цифры или ссылки могут быть выдуманы. Это называют галлюцинациями. У новейших моделей частота таких ошибок достигает 33-48% — то есть почти каждый второй ответ потенциально содержит что-то ложное.

Цена этих ошибок — реальная. В 2024 г. мировые финансовые потери от ИИ-галлюцинаций оценены в $67,4 млрд. Число судебных дел выросло с 10-ти в 2023 г. до 73-х за первые пять месяцев 2025 г. Юристы цитируют в судах несуществующие прецеденты, аналитики строят отчеты на выдуманных данных, а отвечает за все это не алгоритм — а тот, кто нажал «отправить».

Вторая проблема — данные. Когда сотрудник вбивает в ChatGPT клиентскую базу, договор или финансовую отчетность — эта информация уходит на внешние серверы. Компания теряет контроль над тем, где и как эти данные хранятся и используются.

Решение — не отказ от ИИ, а здравый смысл в организации работы. Принцип простой: чем дороже ошибка, тем больше контроля.

По защите данных — два правила. Первое: разделить информацию на открытую и конфиденциальную, и конфиденциальную во внешние сервисы не отправлять. Второе: для чувствительных задач использовать корпоративные решения, которые не передают данные наружу. Это не сложно — это вопрос дисциплины.

Не алгоритмы, а новые сотрудники

Переосмысление — красная нить. Переосмысление бизнес-модели — а не автоматизация. Переосмысление роли сотрудника — а не сокращение. Переосмысление контура ответственности — а не запрет или бесконтрольное доверие.

Настоящая трансформация начинается там, где бизнес строит гибридные команды: амбициозный профессионал плюс ИИ-агент. ИИ-агент в этой модели — не инструмент и не замена. Это новый коллега, которому можно делегировать, которого можно обучать и которого нужно контролировать.

Но важно понимать: преимущество не в самом ИИ. То, что сегодня дает конкурентный отрыв, через год будет доступно всем — технологии дешевеют и распространяются стремительно. Настоящее преимущество — в скорости, с которой организация учится переосмысливать свои процессы. Не разовая трансформация, а непрерывный навык: увидеть, что изменилось, пересобрать, двинуться дальше.

Компании, которые встроят этот навык в свою культуру, получат не точечный прирост эффективности, а системное конкурентное преимущество. Не потому что внедрили ИИ, а потому что научились постоянно переосмысливать то, как они работают.

Читайте также:

>>> «Этот клубок можно распутать только вместе»: как примирить застройщиков и «Россети»

>>> «Парк Хаус»: 69 нарушений, ноль погибших, миллионные убытки. Кто виноват и что делать?