Еще недавно разговор об искусственном интеллекте в деловой среде сводился к автоматизации отдельных операций и повышению эффективности отдельных функций. Сегодня фокус смещается: ИИ постепенно превращается в полноценного участника сложных рабочих процессов, способного действовать на длинных горизонтах, обучаться на собственном опыте и встраиваться в коллективную деятельность. Это изменение не выглядит резким, но именно в нем проявляется качественный сдвиг, который уже начинает влиять на то, как компании переосмысливают работу, управление и роль человека. По данным отчёта Microsoft New Future of Work Report 2025, ключевым драйвером этого перехода стало развитие обучения с подкреплением – подхода, при котором системы совершенствуются, получая вознаграждение за проверяемо корректные результаты. Исследования последних лет показывают, что способность ИИ стабильно выполнять задачи на длинных временных отрезках растет экспоненциально: так, горизонт надежного выполнения задач у передовых агентных систем удваивается примерно каждые семь месяцев. Иными словами, «прогресс агентов» перестает быть абстрактным понятием и превращается в измеримый тренд.
Важно и то, что эти достижения не ограничиваются лабораторными условиями. Постобучение с использованием верифицируемых результатов позволило добиться заметных успехов в сложных математических и программных задачах даже без заранее размеченных цепочек рассуждений. Параллельно набирают популярность масштабируемые вычисления на этапе выполнения: увеличение вычислительных ресурсов во время решения задачи дает предсказуемый рост качества результата. В 2025 году это позволило открытым моделям продемонстрировать уровень, сопоставимый с «золотым стандартом» международных олимпиад по программированию.
На практике это означает, что ИИ все чаще используется не как единичный инструмент, а как связка решений. Многошаговое обучение агентов, работающих с поиском и внешними инструментами, уже превосходит подходы, основанные только на правильно составленных запросах. В одном из прикладных бенчмарков по поиску в юридических документах обученный агент показал точность на уровне 85% против 78% у более универсальных моделей. Дополнительный эффект дает и маршрутизация между несколькими моделями – когда система последовательно выбирает и комбинирует ответы, оптимизируя баланс между качеством и стоимостью. Технологический прогресс подкрепляется инвестициями. В 2024 году глобальные частные вложения в генеративный искусственный интеллект достигли $33,9 млрд, увеличившись почти на 19% по сравнению с предыдущим годом. Растет и государственное финансирование. Однако, как подчеркивается в отчете, экономический эффект от этих вложений напрямую зависит не столько от уровня технологий, сколько от реального внедрения.
Картина использования ИИ на рабочих местах остается неоднородной. Корпоративные сервисы на базе больших языковых моделей за год увеличили объем сообщений почти в восемь раз. В то же время опросы показывают, что ИИ для работы применяют около 38% занятых, причем чаще всего – в ИТ, закупках, финансовом секторе и профессиональных услугах. Маркетинг, продажи и операционные функции пока отстают. На потребительском уровне масштаб впечатляет: летом 2025 года число еженедельных активных пользователей ChatGPT превысило 700 млн, при этом ранее заметный гендерный перекос практически исчез. При этом все больше исследований сходятся в одном: внедрение ИИ – это не только управленческое решение, но и социальный процесс. Намерение сотрудников использовать новые инструменты формируется под влиянием норм, которые они наблюдают у руководителей и коллег. Попытки навязать ИИ исключительно «сверху», ориентируясь лишь на экономию времени и ресурсов, часто вызывают скрытое сопротивление и подрывают пилотные проекты.
«Для сотрудников принципиально важно видеть, что искусственный интеллект не подменяет их экспертизу, а усиливает ее, – отмечает Ежова Лилия Альбертовна, кандидат экономических наук, старший преподаватель Кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации. – Наибольшую отдачу дают решения, встроенные в реальные рабочие контексты и поддерживающие индивидуальные стили мышления».
Исследования в области организационного дизайна подтверждают эту логику. Исторический опыт и современные полевые исследования показывают: когда работники вовлечены в проектирование технологий, повышается не только производительность, но и удовлетворенность трудом. Совместное проектирование позволяет создавать инструменты, которые действительно «приживаются», а не остаются формальным элементом цифровой стратегии. Напротив, чрезмерный мониторинг и алгоритмическое управление без участия сотрудников часто ведут к росту стресса и снижению доверия.
«Компании, которые рассматривают ИИ как партнера человека, а не как замену, быстрее переходят от экспериментов к масштабированию, – подчеркивает Зубов Ярослав Олегович, доцент Кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации. – В этом смысле особенно ценны инициативы, идущие “с края”, от самих сотрудников, а не только из центра принятия решений».
На уровне высшего менеджмента ожидания высоки. Большинство руководителей уверены, что искусственный интеллект радикально трансформирует их бизнес. Но именно здесь возникают сложности: высокая скорость технологических изменений, необходимость согласования позиций и переосмысления процессов делают жесткие централизованные стратегии малоэффективными. Сравнительные исследования показывают, что барьерами часто становятся организационная негибкость и разделение между командами, которые «исследуют» ИИ, и теми, кто должен внедрять его в повседневную деятельность. В выигрыше оказываются организации, которые делают ставку на культуру обучения и эксперимента, поддерживают обмен практиками и формируют доверие. Такой подход позволяет не только быстрее осваивать новые инструменты, но и развивать навыки сотрудников, превращая внедрение ИИ в источник устойчивости, а не разового конкурентного преимущества. В более широком контексте это отражает зрелость подхода к цифровой трансформации. Переход от автоматизации к совместной работе человека и интеллектуальных систем формирует окно возможностей для экономик, способных сочетать технологическое развитие с вниманием к человеческому капиталу. В этом процессе искусственный интеллект становится не столько целью, сколько средством – инструментом системного обновления труда и управления, рассчитанного на длинную дистанцию.