Радио 
ИИ. При виде двух этих букв люди сразу делятся на два лагеря: нейросети — это будущее и нейросети — это тоже будущее, но мрачное. Но что, если рассматривать искусственный интеллект не с точки зрения ускорения задач или потери рабочих мест, а с позиции умения им пользоваться? Возможно, тогда окажется, что использование нейросетей сложнее составления промпта. Корреспондент Sostav Анна Рукавишникова рассказывает о двух «неготовностях» рынка — со стороны специалистов и со стороны топ-менеджмента.
Рынок в цифрах
Глобальные исследования показывают: внедрение ИИ — явление массовое, но далеко не такое результативное, как кажется. Только 5% пилотных ИИ-проектов становятся действительно полезными инструментами. Появление машины в работе сталкивается с культурными и, что важнее, организационными проблемами.
По данным Tortoise Media, Россия занимает 7-е место в мире по уровню государственной вовлеченности в развитие ИИ. Самые «продвинутые» отрасли — маркетинг и реклама, финансы и ретейл, промышленность, продажи и логистика. По прогнозу IMARC Group, к 2033 году рынок вырастет на 26,5%, причем ставка делается на отечественные модели.
Инструмент по кратному профессиональному росту уже есть, а дирижера нет. Дирижер здесь принимает разные облики — линейного специалиста и топ-менеджера. Это две слабости, которые в совокупности порождают неготовность и катастрофу для компании в квадрате.
Специалист и его ограничения
Специалист выходит на рынок и изучает курсы по применению ИИ. Сама технология развилась сравнительно недавно, курсы чаще всего посвящены основам промпт-инжиниринга, а не специфике конкретной профессии. Поэтому понимание того, как заставить нейросеть реально помогать в работе, остается слабым.
Максим Иванов, директор по искусственному интеллекту «Билайна»:
Чтобы сотрудники начали использовать нейросети в задачах, нужно, во-первых, предоставить им инструменты, во-вторых, обучить их ими пользоваться и в-третьих, мотивировать и вовлечь их — чтобы они понимали ценность и хотели делать это сами. Какое-то из трех слагаемых может становиться барьером, чаще всего страдает именно вовлеченность и мотивация. Бывает так, что инструменты разработаны, курсы в компании есть, но мало кто вникает и пользуется. И это отдельный аспект, который требует детальной проработки.
Добавим драматичности: ИИ — это всезнайка, способный за секунды дать развернутый ответ по любой теме. Это опасный мираж — у искусственного интеллекта есть погрешности, например, галлюцинации. На CEO-сессии E+ Grand Summer Forum 2026 закрепился тезис: специалист без опыта работы с естественным интеллектом не станет успешнее с искусственным. Человек с ИИ, который не понимает, что делает и какой результат хочет получить, может не решить задачу, а положить бизнес.
Управленческая зрелость
Другая сторона более прозаична. Штаб хороших специалистов не может расти без чуткого руководства, а значит, и топ-менеджер должен встраивать нейросети в стратегию развития, а не просто ими пользоваться.
Екатерина Костылева, бизнес-партнер по внедрению новых продуктов и инноваций Group4Media, описывает типичный портрет технически готовой, но организационно незрелой компании: инвестиции в платформы сделаны, доступ к моделям открыт, команды активно используют ИИ, но каждый работает по своим правилам, нет владельца процесса и механизма масштабирования успешных практик.
Екатерина Костылева, бизнес-партнер по внедрению новых продуктов и инноваций 
Group4Media :
Зрелость начинается в тот момент, когда успешный ИИ-кейс перестает быть достижением отдельной команды и становится частью повторяемого процесса за ее пределами.
Олег Клепиков, руководитель нейролаборатории МГИМО:
Главный признак незрелости — ИИ начинает ускорять хаос. Если плохо поставлена задача, он быстрее производит слабые выводы. Если нет владельца процесса, он размазывает ответственность.
Матрица зрелости
Линии сотрудника и управленца не параллельны: зрелость компании без зрелости людей — красивая обертка, зрелость людей без зрелости компании упирается в потолок.
Их пересечение формирует матрицу из четырех квадрантов: если обе стороны не умеют пользоваться ИИ, компания отстает; если умеют только сотрудники — упираются в потолок без поддержки сверху; если внедряет только менеджмент — это порождает тихий или громкий бунт снизу. И только когда обе стороны выросли вместе, инвестиции в ИИ окупаются не скоростью, а бизнес-показателями.
Пример движения к этому «правильному» квадранту — научный центр SPLAT Global. Александра Подпоринова, руководитель отдела внешних коммуникаций и партнерского маркетинга компании, рассказывает, что ИИ пришел туда не из маркетинга, а из науки — еще в 2023 году.
Александра Подпоринова, руководитель отдела внешних коммуникаций и партнерского маркетинга SPLAT Global:
ИИ в научной разработке не создает готовое решение — придумывать инновации по-прежнему прерогатива ученых. Но он помогает точнее спрогнозировать результат еще до начала дорогостоящих испытаний: если система показывает, что эффективность гипотезы может быть не 100%, а условно 150% по сравнению с рынком, это сигнал, что ее точно стоит проверять.
ИИ трансформирует реальность бизнеса с разных сторон, в том числе формирует разрывы между старыми атрибутами и теми, которые появились с внедрением технологий. Такие разрывы замедляют компанию и мешают ей дойти до развитого квадранта.
Роман Хазеев, директор по развитию цифровых технологий «Ростелекома»:
Самый дорогой разрыв — между пилотом и продом. В пилоте у вас десять тестовых учеток и доброжелательные пользователи. В проде — десять тысяч, харденинг, гардрейлы, SLA и инференс, за который вы платите каждый день. Между этими двумя точками умирает большинство инициатив, и умирают они уже после того, как в них вложились.
Ольга Уколова, заместитель CEO ГК «
Игроник »:
Внедрение искусственного интеллекта — это прежде всего управленческая задача, а уже потом вопрос выбора конкретной технологии. Компании, которые это понимают, в ближайшие годы получат наиболее устойчивое конкурентное преимущество.
Александр Папков, директор по инновациям группы 
АДВ :
Подавляющее большинство боится, что ИИ лишит их работы и поэтому всеми способами старается сохранить привычную стабильность. А кто-то верит, что ИИ решит все проблемы сам по себе с нашим минимальным участием — «мы напишем промпт, завайбкодим что-нибудь, и все будет работать само». И это тоже иллюзия. ИИ — это не мышление, по крайней мере пока, а чистая математика, которая научилась «подстраивать» результат под ожидания. В итоге нас ждет постепенное осознание, что ИИ — это очень мощный производственный инструмент. Главное использовать его с умом, потому что "a fool with a tool is still a fool".
Измерение эффективности
Улучшение бизнес-показателей каждая компания диагностирует по-своему — единой формулы нет. Кто-то останавливается на одном четком критерии, кто-то формулирует целый список показателей.
Ольга Уколова, заместитель CEO ГК «Игроник», указывает на главную ошибку в подходе к оценке: считать лицензии и пользователей — значит не видеть реальной зрелости. По ее словам, важнее другое: сокращается ли время выполнения задач, снижается ли объем рутины, растет ли производительность без роста нагрузки на сотрудников — и, что особенно показательно, появляются ли новые сценарии использования ИИ по инициативе самих команд, а не только руководства.
Денис Царев, CEO Morizo (
E-Promo Group ):
Единственная реальная оценка эффекта — либо экономия на процессах, либо рост их эффективности: либо сокращаем фонд оплаты труда, либо получаем большую отдачу при том же ФОТ. Мировая практика показывает, что измеримый рост выручки случается лишь у 5−10% компаний.
Анна Планина, генеральный директор NMi Digital (
NMi Group ):
Сейчас основная метрика — это не количество используемых нейросетей, а измеримый и видимый результат в работе. Компания не готова системно использовать ИИ, если он не влияет на скорость, стоимость и качество.
Татьяна Елисеева, директор по инновациям и продуктам ГК 
Starlink :
Финансовые модели с ROI (план/факт), где в доходную часть включены росты продуктивности сотрудников в часах и оптимизации на найме, а также WAU и DAU (еженедельные активные пользователи, ежедневные активные пользователи) хаба нейронок AIsha.
Рефлексия
Хорошо, когда компании не отстают от технологического развития, а дирижер и «дирижеры поменьше» работают сообща. Но так бывает не всегда — чаще встает вопрос диагностики готовности. Если хотя бы одна сторона не готова, то точно ли оно надо?..
Алексей Задунайский, лид Фабрики креативов МТС AdTech:
Дать дизайнеру нейросеть — это 30% успеха. Остальные 70% — это переписать чек-листы, изменить KPI, внедрить протоколы ИИ-редактуры и научиться продавать бизнес-ценность вместо потраченного времени. Выигрывает тот, кто объединит новые стандарты скорости с гибким контролем за нейроконтентом.