Вчера продавали на Wildberries, сегодня внедряют ИИ: как бизнесу проверить эксперта

Искусственный интеллект стал одной из самых востребованных тем в консалтинге и корпоративном обучении. Компании ищут специалистов по внедрению нейросетей, автоматизации процессов и обучению сотрудников. Предложение растёт ещё быстрее.

Под одинаковыми формулировками скрывается разный опыт. Один специалист использует ChatGPT для подготовки контента. Другой изучает процессы компании, работает с данными, оценивает риски, разрабатывает регламенты и отвечает за результат внедрения. Их страницы в социальных сетях могут выглядеть одинаково убедительно.

Недавно я искала спикера по искусственному интеллекту для делового проекта. В требованиях указала реальные кейсы и результаты, которые можно проверить. Количество кандидатов оказалось заметно меньше ожидаемого.

Слово «результаты» сработало как первый этап профессионального отбора.

Почему экспертов по ИИ стало так много

Я 24 года работаю в маркетинге и наблюдала несколько периодов массовой смены профессионального позиционирования.

В разное время рынок заполняли эксперты по личному бренду, запускам, наставничеству и продажам на маркетплейсах. Сейчас в профессиональных биографиях всё чаще встречаются искусственный интеллект, автоматизация бизнеса и внедрение нейросетей.

Растущее направление закономерно привлекает специалистов из соседних областей. Однако пользовательский опыт работы с несколькими сервисами ещё не даёт квалификации для перестройки бизнес-процессов, оценки рисков и обучения команды.

Нейросети упростили создание профессиональной упаковки. ИИ может написать биографию, придумать авторскую методику, собрать презентацию и подготовить программу курса. Через несколько дней у человека появляется профиль специалиста, который выглядит вполне основательно.

Опыт за этой упаковкой проверяется одним вопросом:

Что изменилось после вашей работы?

Что происходит, когда эксперта выбирают по упаковке

Компания приглашает специалиста провести обучение для отдела маркетинга. На занятии сотрудники узнают о нескольких популярных сервисах, получают универсальные промпты и учатся создавать тексты.

Через неделю команда возвращается к прежнему порядку работы. Промпты слабо учитывают задачи компании, правила проверки не разработаны, ответственные за использование ИИ не назначены. Обучение состоялось, рабочий процесс не изменился.

В проектах по автоматизации встречается другой сценарий. Консультант рекомендует сервис до изучения процесса, качества данных и требований к безопасности. Во время тестирования выясняется, что ответы модели приходится долго проверять, интеграция требует дополнительных расходов, а часть информации нельзя передавать внешнему сервису.

После такого проекта руководство может решить, что искусственный интеллект компании не подходит. Итог при этом во многом зависит от постановки задачи и квалификации исполнителя.

Что скрывается за формулировкой «внедрил ИИ»

Описание «внедрил искусственный интеллект в работу компании» подходит для проектов разного масштаба.

Сотрудник мог оформить корпоративную подписку на нейросеть и провести вводную встречу для коллег. Консультант мог исследовать процессы отдела, определить повторяющиеся операции, проверить исходные данные, подобрать сервисы, разработать регламент и организовать контроль качества.

Оба проекта связаны с искусственным интеллектом. При выборе подрядчика компании следует уточнить объём работы, роль специалиста и полученный эффект.

Формулировка «увеличили продажи с помощью нейросетей» тоже нуждается в расшифровке. Для оценки потребуются исходные показатели, период сравнения и перечень выполненных действий. Одновременно с использованием ИИ могла запускаться реклама, меняться цена или расширяться ассортимент.

Без этих сведений невозможно определить, что повлияло на продажи.

Как выглядит кейс эксперта по искусственному интеллекту

Кейс начинается с задачи и состояния процесса до внедрения. Затем специалист описывает свои действия, выбор инструментов, возникшие ограничения и способ оценки результата.

При изучении кейса я смотрю на восемь пунктов:

1. задача заказчика;
2. показатели до начала проекта;
3. действия специалиста;
4. причины выбора конкретных инструментов;
5. порядок контроля качества;
6. изменения, внесённые во время работы;
7. результат для компании;
8. материалы, подтверждающие выводы.

Практический опыт особенно заметен в деталях. Нейросеть ошибалась, данных не хватало, сотрудники не приняли новый порядок, выбранный сервис оказался слишком дорогим, первоначальный сценарий пришлось пересобирать.

Специалист, который проводил внедрение, способен объяснить причины этих сложностей и дальнейшие решения. Рассказ о мгновенном результате после первого промпта оставляет слишком много вопросов.

Семь вопросов эксперту по ИИ перед началом работы

1. Какую задачу вы решали?

Фраза «автоматизировали маркетинг» почти ничего не сообщает о проекте. Конкретная задача связана с определённым процессом: менеджеры долго обрабатывали обращения, редакция вручную готовила расшифровки, аналитики собирали однотипные отчёты, сотрудники теряли часть клиентских запросов.

2. Какие показатели были зафиксированы до проекта?

Результат сравнивают с исходной точкой. Сокращение времени подтверждают прежними трудозатратами, рост продаж — начальными показателями и периодом сравнения.

3. За какую часть работы вы отвечали лично?

Во внедрении могут участвовать разработчики, аналитики, маркетологи и сотрудники заказчика. Ответ показывает вклад консультанта и границы его ответственности.

4. Почему вы выбрали этот инструмент?

Выбор сервиса зависит от задачи, стоимости, качества результата, требований к безопасности данных и технической инфраструктуры компании. Популярность нейросети не гарантирует её пригодность для конкретного процесса.

5. Как контролировали качество?

До запуска определяют допустимый уровень ошибок, порядок проверки и сотрудников, принимающих окончательное решение.

6. Что пришлось изменить во время проекта?

По ответу видно, как специалист работает с ограничениями. Реальное внедрение редко полностью совпадает с первоначальным сценарием.

7. Чем подтверждается результат?

Подтверждением могут служить данные аналитики, отзыв заказчика, опубликованный проект, демонстрация процесса или обезличенные показатели, если подробности защищены соглашением о конфиденциальности.

Почему подписчики и сертификаты не заменяют кейсы

Публичность показывает, насколько консультант или спикер умеет работать с аудиторией, формулировать мысли и регулярно выпускать материалы.

Количество подписчиков не сообщает об опыте работы с корпоративными данными, интеграциями, внутренними регламентами и ответственностью за ошибки.

Сертификаты подтверждают прохождение обучения. Профессиональную квалификацию раскрывают проекты, в которых человек применил полученные знания к конкретной задаче и может показать результат.

Что показывают заявки на премию «Федеральный СПИКЕР»

Сейчас проходит второй сезон Всероссийской премии «Федеральный СПИКЕР», организованной Ассоциацией экспертов, спикеров, модераторов и продюсеров. Среди 32 номинаций есть направления, связанные с искусственным интеллектом.

Экспертный совет изучает опыт участника, проекты, публикации, выступления и подтверждённые результаты. В заявках хорошо видна разница между общими рассуждениями о нейросетях и разбором выполненной работы.

Многие уверенно говорят о влиянии ИИ на бизнес. Намного реже встречается последовательное описание проекта: задача заказчика, действия специалиста, личная зона ответственности и измеримый итог.

Во втором сезоне по каждой номинации будет сформирован рейтинг. Место участника определяется средним баллом Экспертного совета. Отдельная заявка для рейтинга не требуется, участие в премии бесплатное.

Для оценки нужны материалы, раскрывающие профессиональную практику участника. Уверенная самопрезентация привлекает внимание, а баллы выставляются по содержанию заявки.

Как бизнес будет выбирать экспертов по ИИ

Количество консультантов, преподавателей и спикеров продолжит расти. Базовые нейросетевые инструменты становятся доступнее, спрос на обучение и внедрение сохраняется, а компании получают первый собственный опыт работы с ИИ.

Следующий этап рынка уже виден по запросам заказчиков. Компании всё чаще спрашивают о выполненных проектах, экономике решения, рисках, качестве данных и порядке контроля. Организаторы деловых мероприятий ищут спикеров по искусственному интеллекту, готовых разбирать собственную практику вместе с ошибками и ограничениями.

В 2026 году формулировка «эксперт по ИИ» требует расшифровки. Проверку стоит начинать с вопроса:

Что именно изменилось после вашей работы и чем это можно подтвердить?

Ответ покажет квалификацию специалиста точнее, чем количество сертификатов, выступлений и освоенных нейросетей.

Об авторе

Анастасия Акст — вице-президент Ассоциации экспертов, спикеров, модераторов и продюсеров, руководитель Всероссийской премии «Федеральный СПИКЕР», эксперт по AI-маркетингу и продвижению в нейросетях. Более 24 лет работает в маркетинге, PR и стратегических коммуникациях.