Как выстроить рабочую ИИ-стратегию: от выбора инструментов до обучения сотрудников
Если еще пару лет назад внедрение ИИ в бизнес рассматривалось как опция «по желанию», сегодня это стратегическая необходимость. ИИ уже меняет процессы в компаниях, но по-настоящему ощутимый результат появляется лишь там, где его умеют использовать. Согласно исследованию Deloitte, только 22% международных компаний заявляют, что обучают сотрудников возможностям и ограничениям генеративного ИИ, а нехватка технических навыков и знаний оказывается в числе самых серьезных препятствий.
По данным исследования Ingate Group, только 12% российских специалистов оценили свой уровень владения инструментами ИИ как высокий. Наша команда в процессе обучения сотрудников разных компаний сталкивается с этим ежедневно. В одном департаменте могут быть те, кто не знает, что такое промт, и те, кто уже сам создал и настроил под себя GPT-агента для рутинных задач. Каждый такой пример убеждает, что обучение сотрудников навыкам работы с нейросетями — не мероприятие для галочки, а составляющая эффективной цифровой стратегии.
Недавнее исследование The Effects of Generative AI on High-Skilled Work показало: даже при наличии в компании Microsoft Copilot 40% сотрудников не стали использовать сервис. Почему? Проблема не в особенностях продукта. Главные барьеры — в непонимании:
Добавьте сюда опасения по поводу безопасности и конфиденциальности данных — и мощная технология превращается в мертвый актив.
Пример из практики Bonnie & Slide. Сотрудники компании — производителя продуктов питания столкнулись с классическим параличом первого шага: множество ИИ-сервисов, непонятно, какой применять, первые попытки использования приводили к некачественному результату. В результате ИИ не решал задачи, а только добавлял напряжения. Мы начали с малого: показали сотрудникам, как с помощью нейросетей можно за 15 минут собрать продуктовую презентацию и автоматизировать работу не только с контентом, но и с дизайном. Каждый сотрудник генерировал текст, изображения и дизайн в фирменном стиле компании. Минимальный, но осязаемый результат — и страх исчезает. Люди видят: это не угроза, а помощь.
Частая ошибка: компания покупает один, как ей кажется, универсальный инструмент и считает, что задача решена. Например, внедряют GPT и ждут, что он закроет все: аналитику, разработку, маркетинг и HR. В реальности же маркетологу нужна автоматизация генерации контента, HR ищет инструмент для отбора резюме и анализа видео интервью, юрист хочет сократить время на составление и проверку договоров. Ни одна нейросеть не способна качественно решить все задачи всех подразделений.
Требования к безопасности также определяют выбор ИИ-инструментов: одни компании могут позволить себе использовать популярные открытые языковые модели, другим необходимо внедрение ИИ-инструментов во внутренний контур компании и интеграция с другими IT-системами. Обучение помогает не только освоить инструменты, но и понять, какие ИИ-продукты действительно нужны конкретному отделу и сотруднику.
Фармацевтическая компания обратилась к нам с задачей найти лучшие инструменты для оптимизации работы отдела маркетинга. Мы составили список самых распространенных задач сотрудников и организовали тестирование более 15 различных ИИ-сервисов на реальных рабочих кейсах. При этом сотрудники хотели протестировать и зарубежные сервисы, не ограничиваясь только российскими решениями, — от инструментов для быстрого создания лендингов до сервисов автоматизации рассылок и визуализации данных. В результате после обучения сформировался осознанный запрос снизу: «хотим именно этот ИИ-сервис — он решает нашу задачу качественно». Так вместо хаотичного набора сервисов формируется грамотный портфель ИИ-инструментов, у которого появляются свои амбассадоры внутри отделов.
Практика показывает, что сотрудники, обученные использованию нейросетей, могут стать лидерами в скорости, качестве и самостоятельности. Уже сейчас видно, как грамотное сочетание специалистов в своей сфере и ИИ-технологий приносит ощутимые результаты. В работе финансового департамента отчетность, которая раньше занимала 20 часов ежемесячно, теперь формируется автоматически, с анализом метрик и визуализацией — и это происходит за считаные минуты (Excel Copilot + Power BI AI). В маркетинге автоматизация создания текстов и изображений позволяет сократить время производства контента на 40%. Например, связка автоматического постинга: генерация текстов (DeepSeek или YandexGPT) + изображений (Midjourney или «Шедеврум») + Telegram-канал — уже привычное решение для многих команд. В сфере клиентского сервиса банки, телеком-компании, маркетплейсы уже внедряют ИИ-агентов, которые автоматически обрабатывают технические запросы, освобождая сотрудников от рутинных операций. Связка: AI‑агент + CRM-система + чат‑бот + сотрудник-специалист (решает сложные кейсы) многократно снижает нагрузку на службу поддержки.
Расскажу подробнее о кейсе IT-компании, внедрившей ИИ в найме (штат — более 20 000 сотрудников, до 190 единовременно открытых вакансий). Процесс теперь проходит следующим образом:
Такой подход ускоряет отбор, при этом участие специалиста не исключается в процессе, а дополняет его для более качественного подбора. В результате компания экономит время и получает более объективный срез кандидатов.
Многие видят главной целью внедрения ИИ полную автоматизацию процесса. Но чаще всего для качественного результата в процессе необходимо предусмотреть роль эксперта. Опытный сотрудник в конкретной сфере сможет оценивать результат, полученный от нейросети, и дообучать модель с помощью качественного фидбэка. По нашему опыту, успешное внедрение ИИ требует пошагового, системного подхода:
Такой подход позволяет не просто внедрить ИИ, но и встроить его в повседневную работу сотрудников — безопасно и эффективно.
Инвестиции в технологии — это только первый шаг. Вопрос ближайшего будущего звучит просто, но жестко: что умеет ваш сотрудник с ИИ, чего не умеют сотрудники конкурентов? Если ответ «ничего» или «еще не успели обучить» — значит, конкурент выигрывает. Если сотрудники понимают, как ИИ помогает им быть быстрее, креативнее и продуктивнее, — выигрываете вы.
Ключ к эффективности — не просто внедрить ИИ, а обучить сотрудников осознанно и безопасно его использовать. Сегодня ИИ — это не про хайп, а про конкретные навыки. И именно люди с этими навыками становятся главным конкурентным преимуществом бизнеса.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
ИИ-технология есть — пользы нет
По данным исследования Ingate Group, только 12% российских специалистов оценили свой уровень владения инструментами ИИ как высокий. Наша команда в процессе обучения сотрудников разных компаний сталкивается с этим ежедневно. В одном департаменте могут быть те, кто не знает, что такое промт, и те, кто уже сам создал и настроил под себя GPT-агента для рутинных задач. Каждый такой пример убеждает, что обучение сотрудников навыкам работы с нейросетями — не мероприятие для галочки, а составляющая эффективной цифровой стратегии.
Недавнее исследование The Effects of Generative AI on High-Skilled Work показало: даже при наличии в компании Microsoft Copilot 40% сотрудников не стали использовать сервис. Почему? Проблема не в особенностях продукта. Главные барьеры — в непонимании:
- С чего начать?
- Будет ли результат качественным?
- Не проще ли делать «по-старому»?
Добавьте сюда опасения по поводу безопасности и конфиденциальности данных — и мощная технология превращается в мертвый актив.
Пример из практики Bonnie & Slide. Сотрудники компании — производителя продуктов питания столкнулись с классическим параличом первого шага: множество ИИ-сервисов, непонятно, какой применять, первые попытки использования приводили к некачественному результату. В результате ИИ не решал задачи, а только добавлял напряжения. Мы начали с малого: показали сотрудникам, как с помощью нейросетей можно за 15 минут собрать продуктовую презентацию и автоматизировать работу не только с контентом, но и с дизайном. Каждый сотрудник генерировал текст, изображения и дизайн в фирменном стиле компании. Минимальный, но осязаемый результат — и страх исчезает. Люди видят: это не угроза, а помощь.
Иллюзия универсальности
Частая ошибка: компания покупает один, как ей кажется, универсальный инструмент и считает, что задача решена. Например, внедряют GPT и ждут, что он закроет все: аналитику, разработку, маркетинг и HR. В реальности же маркетологу нужна автоматизация генерации контента, HR ищет инструмент для отбора резюме и анализа видео интервью, юрист хочет сократить время на составление и проверку договоров. Ни одна нейросеть не способна качественно решить все задачи всех подразделений.
Требования к безопасности также определяют выбор ИИ-инструментов: одни компании могут позволить себе использовать популярные открытые языковые модели, другим необходимо внедрение ИИ-инструментов во внутренний контур компании и интеграция с другими IT-системами. Обучение помогает не только освоить инструменты, но и понять, какие ИИ-продукты действительно нужны конкретному отделу и сотруднику.
Фармацевтическая компания обратилась к нам с задачей найти лучшие инструменты для оптимизации работы отдела маркетинга. Мы составили список самых распространенных задач сотрудников и организовали тестирование более 15 различных ИИ-сервисов на реальных рабочих кейсах. При этом сотрудники хотели протестировать и зарубежные сервисы, не ограничиваясь только российскими решениями, — от инструментов для быстрого создания лендингов до сервисов автоматизации рассылок и визуализации данных. В результате после обучения сформировался осознанный запрос снизу: «хотим именно этот ИИ-сервис — он решает нашу задачу качественно». Так вместо хаотичного набора сервисов формируется грамотный портфель ИИ-инструментов, у которого появляются свои амбассадоры внутри отделов.
ИИ + сотрудник: рост эффективности и самостоятельности
Практика показывает, что сотрудники, обученные использованию нейросетей, могут стать лидерами в скорости, качестве и самостоятельности. Уже сейчас видно, как грамотное сочетание специалистов в своей сфере и ИИ-технологий приносит ощутимые результаты. В работе финансового департамента отчетность, которая раньше занимала 20 часов ежемесячно, теперь формируется автоматически, с анализом метрик и визуализацией — и это происходит за считаные минуты (Excel Copilot + Power BI AI). В маркетинге автоматизация создания текстов и изображений позволяет сократить время производства контента на 40%. Например, связка автоматического постинга: генерация текстов (DeepSeek или YandexGPT) + изображений (Midjourney или «Шедеврум») + Telegram-канал — уже привычное решение для многих команд. В сфере клиентского сервиса банки, телеком-компании, маркетплейсы уже внедряют ИИ-агентов, которые автоматически обрабатывают технические запросы, освобождая сотрудников от рутинных операций. Связка: AI‑агент + CRM-система + чат‑бот + сотрудник-специалист (решает сложные кейсы) многократно снижает нагрузку на службу поддержки.
Расскажу подробнее о кейсе IT-компании, внедрившей ИИ в найме (штат — более 20 000 сотрудников, до 190 единовременно открытых вакансий). Процесс теперь проходит следующим образом:
- Первый этап — отбор подходящих резюме, соответствующих профилю вакансии, с помощью LLM.
- Второй этап — голосовое интервью через ИИ-ассистента. Кандидат получает ссылку, где ИИ-ассистент предлагает список вопросов (в том числе кейсы) и дает три минуты на запись ответа.
- LLM транскрибирует аудио, формирует саммари ответов и предварительную оценку кандидатов.
- HR-специалист отсматривает ответы кандидатов с положительной оценкой и составляет шорт-лист.
- HR-специалист приглашает кандидатов, прошедших второй этап, на интервью с руководителем команды.
Такой подход ускоряет отбор, при этом участие специалиста не исключается в процессе, а дополняет его для более качественного подбора. В результате компания экономит время и получает более объективный срез кандидатов.
Как внедрить ИИ в бизнес-процессы
Многие видят главной целью внедрения ИИ полную автоматизацию процесса. Но чаще всего для качественного результата в процессе необходимо предусмотреть роль эксперта. Опытный сотрудник в конкретной сфере сможет оценивать результат, полученный от нейросети, и дообучать модель с помощью качественного фидбэка. По нашему опыту, успешное внедрение ИИ требует пошагового, системного подхода:
- Анализ задач: определить, где сотрудники тратят время вручную на повторяющиеся процессы. Метриками для выбора становятся частота, время на выполнение и затраты.
- Сегментация инструментов: подобрать оптимальные ИИ-продукты для разных ролей и подразделений — маркетинга, финансов, юридического отдела, HR.
- Практико-ориентированное обучение: не абстрактная теория, а обучение применению ИИ на конкретных рабочих задачах. Тестирование возможностей с пониманием ограничений работы с конфиденциальной информацией и данными.
- Масштабирование: после тестирования и обучения закупка лицензий внешних сервисов или внедрение ИИ во внутренний периметр. Внутренние эксперты по направлениям отвечают за оценку результатов и обучение моделей с помощью обратной связи.
- Контроль и безопасность: внедрение четких регламентов, политики хранения данных и пошаговых инструкций для каждого инструмента.
Такой подход позволяет не просто внедрить ИИ, но и встроить его в повседневную работу сотрудников — безопасно и эффективно.
Инвестиции в технологии — это только первый шаг. Вопрос ближайшего будущего звучит просто, но жестко: что умеет ваш сотрудник с ИИ, чего не умеют сотрудники конкурентов? Если ответ «ничего» или «еще не успели обучить» — значит, конкурент выигрывает. Если сотрудники понимают, как ИИ помогает им быть быстрее, креативнее и продуктивнее, — выигрываете вы.
Ключ к эффективности — не просто внедрить ИИ, а обучить сотрудников осознанно и безопасно его использовать. Сегодня ИИ — это не про хайп, а про конкретные навыки. И именно люди с этими навыками становятся главным конкурентным преимуществом бизнеса.
