Роль человека не исчезает: как меняется его участие в ИИ-процессах

Автоматизация приходит в компании быстрее, чем меняются роли людей. Одни операции исчезают. Другие переходят к алгоритмам. Но требования к сотрудникам не становятся проще. Теперь от них ждут контроля решений системы, работы с нестандартными ситуациями и ответственности за конечный результат.

📌 Проблема в том, что бизнес часто внедряет технологии раньше. При этом он не пересобирает процессы, роли и навыки команд. В итоге сотрудники теряют понятные ориентиры. Компании рискуют получить эффективную систему, с которой люди не умеют работать.

Давайте посмотрим, что уже происходит с участием человека. Как будет меняться роль человека, и к чему стоит готовиться сейчас.

Автоматизация меняет работу быстрее, чем люди успевают к ней адаптироваться

Во многих компаниях автоматизация начинается с того, что к уже существующему процессу подключают новый инструмент. Но сам процесс при этом часто остаётся прежним. Этапы, согласования, зоны ответственности и критерии эффективности не меняются.

📌 Так появляется разрыв между местным эффектом технологии и итогом всей системы.

По данным исследовательской компании Gallup, 65% сотрудников компаний, внедривших ИИ, отмечают его положительное влияние на личную продуктивность. При этом лишь 12% полностью согласны, что технология изменила сам подход к работе в их организации. Ускорить отдельные задачи ещё не значит перестроить весь процесс.

Если автоматизировать один этап без пересмотра рабочего процесса целиком, узкое место просто перемещается дальше:

1. Система быстрее обрабатывает входящий поток. Однако следующая команда не успевает разобрать результат.
2. ИИ готовит рекомендации. Неясно, кто должен их проверять и по каким критериям.
3. Решение принимается автоматически. Сценарий его отмены или передачи на следующий уровень существует только формально.

📌 Вместо единого процесса компания получает старую структуру с новым технологическим слоем внутри.

Автоматизация меняет не только скорость выполнения задач. Она также влияет на то, как распределяется работа между системой и человеком.

В совместном исследовании Международной организации труда и польского института NASK, что профессии скорее изменятся, чем исчезнут. Технологии будут забирать отдельные функции, а не обязательно рабочие места целиком.

Значит, компаниям придётся пересобирать не только набор инструментов, но и всю логику процесса вокруг них. Для этого нужно определить:

1. какие действия система может выполнять самостоятельно;
2. где результат должен проходить проверку;
3. кто отвечает за конечное решение;
4. в каких случаях задача передаётся человеку;
5. может ли сотрудник отменить или скорректировать автоматическое решение;
6. как сохраняется контекст при передаче между системой и человеком.

📌 Без этих правил автоматизация создаёт новую серую зону. Технология уже выполняет действия, но ответственность за результат всё равно остаётся у нескольких участников.

По данным Ассоциации менеджеров, около 80% российских компаний используют AI периодически, как вспомогательный инструмент в работе сотрудников. При этом:

1. 44% опрошенных топ-менеджеров отмечают сложности с пониманием и использованием технологии внутри команды.
2. 45% говорят о нехватке специалистов с необходимой квалификацией.

Инструменты уже входят в рабочие процессы. Однако понятные сценарии использования, обучение и правила работы с ними формируются медленнее. В итоге внедрение идет быстрее, чем готовность организации использовать искусственный интеллект на постоянной основе.

В такой ситуации люди часто вмешиваются спонтанно. Сотрудники подключаются, когда автоматический сценарий уже не сработал, контекст утерян или решение нужно срочно пересмотреть. Но участие человека не должно быть только аварийной мерой. Его нужно сразу включать в структуру процесса. Надо определить, где система может работать сама, а где решение должен принимать человек.

Участие человека в автоматизированном процессе — это возможность повлиять на результат там, где искусственный не справляется с контекстом, риском или исключением.

Как подготовить компанию и сотрудников к автоматизации

Автоматизация требует изменений с двух сторон. Компании недостаточно подключить искусственный интеллект к текущему процессу, а сотруднику — освоить новый интерфейс. Нужно заново определить, как делятся задачи между системой и человеком, кто контролирует результат и какие навыки становятся важными в новой модели.

Компания должна создать новую рабочую среду, а не просто выдать инструмент

Одна из распространённых ошибок — внедрять ИИ как дополнительный слой на старый процесс. Система быстрее анализирует данные, готовит ответ или классифицирует запрос, но этапы работы, согласования, роли и показатели эффективности остаются теми же.

📌 В таком сценарии технология ускоряет отдельную операцию, но не обязательно улучшает конечный результат. Узкое место просто смещается дальше:

1. данные обрабатываются быстрее, но следующая команда не успевает их использовать;
2. ИИ формирует рекомендацию, но никто не понимает, кто и по каким правилам должен её проверять;
3. система принимает решение, но порядок его отмены существует только формально.

По данным международной консалтинговой компании McKinsey, пересмотр рабочих процессов наиболее тесно связан с влиянием генеративного ИИ на прибыль компании до вычета процентов и налогов. Однако только 21% респондентов из организаций, использующих его, сообщили, что их компании существенно изменили хотя бы часть рабочих процессов.

Поэтому внедрение стоит начинать не с выбора инструмента, а с пересборки всей цепочки работы:

1. какие задачи система может выполнять самостоятельно;
2. где требуется обязательная проверка;
3. кто отвечает за качество автоматического решения;
4. при каких условиях задача передаётся человеку;
5. как при передаче сохраняются данные и контекст;
6. может ли сотрудник отменить или скорректировать результат;
7. по каким показателям оценивается работа процесса целиком.

Александр Ведяхин,

Первый заместитель председателя правления Сбербанка на момент интервью

«Недостаточно просто прикрутить нейронную сеть к старому процессу. Его нужно сначала полностью пересобрать, оптимизировать, и тогда применение технологий даст наиболее заметный эффект».

Источник изображения: https://cdn-6.vedomosti.ru/

По результатам опроса Банка России среди 14,7 тыс. организаций, генеративный ИИ уже применяет каждое седьмое предприятие, а ещё каждое пятое планирует начать его использовать.

При этом 37,5% российских работников считают, что умеют работать с ИИ, а 4,9% говорят, что эти навыки действительно нужны им на работе.

📌 Исследователи ИСИЭЗ НИУ ВШЭ назвали этот разрыв «феноменом опережающего освоения»: люди уже знакомы с технологией, но компании пока не успели встроить её в процессы и превратить отдельные навыки сотрудников в системный результат.

Курс по работе с ИИ сам по себе не решает проблему, если после него сотруднику приходится самостоятельно искать подходящий сценарий и встраивать инструмент в привычный рабочий день. Обучение должно строиться вокруг конкретных задач: как подготовиться к встрече, проверить документ, обработать обращение, оценить кандидата или проанализировать показатели. Тогда ИИ перестаёт быть внешним сервисом и становится частью понятного процесса.

Значение имеет и поведение руководителей. Исследование Microsoft показало, что в командах, где менеджеры сами демонстрируют применение ИИ, сотрудники выше оценивают пользу технологии, чаще проявляют критическое мышление при работе с ней и больше доверяют Цифровым агентам.

Мурад Абдулкадыров,

Директор по продукту, Фломни ИИ

Компания не может просто требовать от команды адаптироваться. Она должна показать, как выглядит новая модель работы, где проходит граница ответственности и как успешные практики превращаются в общие стандарты.

Cильная автоматизация начинается не с попытки убрать человека из процесса, а с точного распределения ролей между ним и технологией.

Например, Фломни ИИ разрабатывает ИИ-агентов под конкретные задачи бизнеса: от обработки обращений и работы с данными до поддержки продаж, HR и внутренних процессов. Они в свою очередь берут на себя повторяемые действия, помогают быстрее обрабатывать информацию и принимать решения, но сохраняют участие человека там, где важны контекст, ответственность и профессиональное суждение.

На следующих слайдах — несколько примеров того, какие задачи операторов службы поддержки могут брать на себя ИИ-агенты.

1 / 3

Сотруднику нужно осваивать не инструмент, а новую логику работы

Конкретные модели, интерфейсы и функции будут постоянно меняться. Поэтому знание одного сервиса быстро перестанет быть устойчивым преимуществом.

Главным навыком становится способность распределять работу между собой и системой:

1. определять, какую задачу можно передать ИИ,
2. давать системе достаточный контекст,
3. задавать критерии качественного результата,
4. проверять факты и логику,
5. замечать ограничения и пропущенные сигналы,
6. понимать, когда автоматическое решение нельзя использовать без корректировки,
7. сохранять способность самостоятельно выполнить критическую часть работы.

Это не отдельная техническая специализация, а новая часть профессиональной компетенции:

1. Рекрутеру недостаточно получить рейтинг кандидатов: нужно понимать, какие данные повлияли на оценку.
2. Маркетологу недостаточно сгенерировать текст: нужно оценить его точность, уместность и соответствие позиции бренда.
3. Руководителю недостаточно получить прогноз: нужно проверить допущения и принять решение, за последствия которого отвечает уже не система.

По оценке Всемирного экономического форума, к 2030 году изменятся или утратят актуальность 39% основных профессиональных навыков. Из каждых 100 сотрудников 59 потребуется повышение квалификации или переобучение.

При этом быстрее всего растет спрос не только на ИИ, данные и технологическую грамотность, но и на аналитическое мышление, гибкость, лидерство, творческий подход и способность постоянно учиться.

Поэтому идея о том, что технологии снизят значение человеческих компетенций, слишком упрощает происходящее. На практике профессиональная экспертиза и ИИ-грамотность становятся взаимозависимыми:

1. без технологии специалист теряет скорость и доступ к новым возможностям,
2. без профессионального суждения он не способен понять, можно ли доверять полученному результату.

Работа с ИИ — это не умение получить ответ. Это способность поставить задачу, оценить результат и сохранить контроль там, где цена ошибки высока.

Обучение перестает быть разовым этапом перед внедрением. Оно становится постоянной частью работы: меняются инструменты, сценарии, возможности и границы автоматизации. Сотруднику приходится регулярно обновлять собственный способ работы, а компаниям — выделять на это время и создавать условия для практики.

Даже самые «человеческие» профессии станут гибридными

Влияние автоматизации будет зависеть от профессии. В продажах, клиентском сервисе, управлении, медицине и образовании результат по-прежнему сильно зависит от доверия, контекста, умения вести диалог и принимать решения в сложных ситуациях.

Однако высокая роль человеческого фактора не говорит о том, что такие профессии останутся вне автоматизации. Исследование Стэнфордского университета показывает, что большинство сотрудников не хочет ни полного отказа от ИИ, ни полной автономности системы:

1. 45,2% предпочли сотрудничество человека и технологии на равных;
2. 35,6% — модель, в которой человек контролирует критические точки процесса.

Это значит, что важна не замена человека, а более точное распределение задач. Система выполняет действия, которые можно стандартизировать и масштабировать. Человек занимается работой, где результат зависит от доверия, понимания контекста и ответственности.

Хорошо этот принцип виден в продажах. Менеджер по-прежнему должен понять потребности клиента, наладить отношения, провести переговоры и подстроить предложение под конкретную ситуацию. Особенно в сложных B2B-продажах, где в процессе участвует несколько человек, а цикл сделки может включать внутренние согласования и изменение приоритетов.

📌 При этом большая часть времени менеджера уходит не на взаимодействие с клиентом.

По данным технологической компании Salesforce, продавцы тратят 60% рабочей недели не на непосредственные продажи, а на сопутствующие задачи. При этом 85% продавцов, уже использующих AI-агентов, отмечают, что технология освобождает время для более ценной работы.

Автоматизация может взять на себя:

1. сбор информации о компании и участниках сделки;
2. подготовку профиля клиента перед встречей;
3. анализ истории коммуникации;
4. расшифровку разговора и фиксацию договорённостей;
5. обновление базы данных клиентов;
6. приоритизацию лидов;
7. рекомендации по следующему действию;
8. подготовку черновика письма или предложения.

Менеджер остаётся с тем, что определяет качество самой продажи:

1. понять настоящую мотивацию клиента;
2. заметить сомнение или изменение позиции;
3. перестроить разговор;
4. работать с возражениями;
5. согласовать интересы разных участников;
6. принять решение и отвечать за договорённости.

📌 Неудивительно, что почти девять из десяти отделов продаж уже используют AI-агентов или планируют внедрить их в течение ближайших двух лет.

В такой модели технологии не заменяют личное взаимодействие, а освобождают для него время. Менеджер меньше времени тратит на обслуживание процесса и больше — на общение с клиентом.

Чем больше автоматизации, тем точнее нужна роль человека

Автоматизация не исключает человека из процессов, а меняет момент, когда его участие становится критичным. Всё меньше ценности будет в ручном выполнении рутинных задач и всё больше в способности задавать правила, оценивать результат, замечать исключения и брать ответственность, когда системе не хватает контекста.

Такой переход требует изменений с обеих сторон: компаниям нужно пересмотреть процессы, роли и подход к обучению, а сотрудникам — освоить новую логику работы с ИИ. Человеческое участие сохранится не вопреки технологиям, а благодаря им: искусственный интеллект возьмёт на себя рутинные задачи и позволит сотрудникам сосредоточиться на принятии решений, выстраивании отношений и ситуациях, где их мнение действительно влияет на результат.

Справка о компании

1. Фломни разрабатывает решения для автоматизации клиентского сервиса и подбора персонала. Платформы компании используются для работы с обращениями, коммуникациями, данными и отдельными этапами бизнес-процессов.
2. Фломни ИИ — направление компании, которое занимается разработкой AI-агентов и инструментов автоматизации повторяющихся задач.