ИИ изменит способы управления бизнесом. Как не отстать в этой гонке?

Наступает мир, в котором искусственный интеллект (ИИ) изменит правила ведения бизнеса и приведет к рождению организаций совершенно нового типа. Это так называемые «компании-пионеры», которые будут строить свою работу на основе ИИ-агентов.

Их годом рождения корпорация Microsoft в недавнем исследовании называет текущий 2025 г. При этом российские компании демонстрируют прагматичный подход к внедрению искусственного интеллекта и, я уверен, многие из них имеют все шансы войти в число «пионеров». Как не оказаться за «бортом» изменений и адаптировать бизнес-процессы так, чтобы получить максимальную пользу и минимизировать риски?

Три ступени к совершенству

История технологий – от внедренных в ходе промышленных революций до появления интернета – показывает, что прогресс всегда сопровождался рисками. Но вектор развития определяется именно возможностями. Окажется ли ваш бизнес среди тех, кто воспользуется ими?

Чтобы ответить на этот вопрос, обратимся к исследованию Microsoft под названием Work Trend Index 2025. Это три этапа эволюции компаний, где руководители тесно сотрудничают с ИИ-помощниками.

На первом этапе ИИ выступает в роли помощника, который избавляет сотрудников от рутинного труда, а компаниям позволяет оптимизировать число работников, ускорить работу и увеличить выручку.

Второй этап создания компаний-пионеров начинается, когда компания внедряет ИИ-агентов или «цифровых коллег» для выполнения конкретных задач под руководством человека. Такие агенты умеют взаимодействовать с несколькими сервисами, инициировать действия и возвращать структурированный результат: сотрудник «делегирует» агенту работу и фокусируется на ее валидации и принятии решений. 

Наконец, на третьем этапе формирования компаний нового типа ИИ-агенты начнут управлять всеми бизнес-процессами и технологическими системами, при этом направление развития компании по-прежнему будут задавать люди.

Организации-пионеры уже формируются. Исследование, проведенное учеными из Университета Цинхуа в Пекине, показало, что генеративный ИИ (Gen-AI) повышает результативность команд. Эксперимент насчитывал 435 участников, часть из них объединили в команды, часть – работали индивидуально в компании с ИИ. Итог был такой: по различным показателям эффективности команды, дополненные генеративным ИИ, значительно превзошли команды, полагающиеся исключительно на взаимодействие людей. Пары «человек + ИИ» достигали показателей, сопоставимых с показателями традиционных команд. При этом, указывают исследователи, использование нескольких моделей ИИ не давало значимого прироста эффективности, а максимальный эффект наблюдался при интеграции технологии ИИ в командное взаимодействие.

Также показателен эксперимент, проведенный Гарвардской школой бизнеса совместно с производителем Procter & Gamble. 776 сотрудников компании распределили по группам. Часть из них при разработке новых продуктов пользовались ИИ, часть – нет. Одни работали в командах, другие – индивидуально. Выяснилось, что машинный интеллект значительно повысил производительность сотрудников: «одиночки», работающие с ИИ, достигли результатов, сопоставимых с результатами команд, работающих без ИИ.

Для меня очевидно: бизнесу необходимо смещать фокус с увеличения численности штата на его эффективность. Ключевой метрикой при этом подходе становится выручка на одного сотрудника, что меняет подход к формированию команд, распределению ресурсов и оценке эффективности труда. Кроме того, это наглядно демонстрирует, насколько необходимо обучение новым навыкам в эпоху ИИ.

В итоге можно предположить, что в недалеком будущем в штате компаний-пионеров появятся виртуальные ИИ-сотрудники. Поэтому продвинутые менеджеры будут управлять смешанными командами, в которых будут успешно взаимодействовать люди и их ИИ-коллеги.

Как ситуация выглядит в России

Согласно результатам опроса, проведенного платформой аналитических сервисов VK Predict и компанией Prognosis среди 200 представителей среднего и крупного бизнеса, около 70% компаний уже используют искусственный интеллект. Основной целью его внедрения является освобождение сотрудников от рутинных задач и повышение эффективности работы, особенно в сферах клиентской поддержки, генерации контента, маркетинга и управления внутренними базами знаний. Например, Сбербанк с начала 2025 г. использует мультиагентские системы на базе ИИ. Вот что это дало:

• Кардинальное ускорение процессов в таких областях, как анализ кредитных заявок, мониторинг рыночных рисков и предикативный анализ, время принятия решений сократилось в разы при росте точности.

• Синергия экспертизы: агенты, специализирующиеся на разных типах данных (текст, числа, изображения), работая вместе, выдают более качественный и комплексный анализ, чем каждый по отдельности или человек в одиночку.

• Масштабируемость: такие системы позволяют одновременно обрабатывать колоссальные объемы входящих запросов (например, в клиентском сервисе), персонализируя ответы и без задержек перераспределяя нагрузку. 

Мы также видим прагматичный интерес российского бизнеса к технологиям агентного ИИ. Он усилен объективными экономическими условиями: жестким рынком труда и высокой конкуренцией, особенно в отраслях, ориентированных на потребительский рынок.

Тренды внедрения этой технологии можно отследить по тому, как меняется потребность работодателей в навыках сотрудников. Мы проанализировали 12 млн вакансий, размещенных предприятиями за последний год, и видим три тренда.

Во-первых, спрос на Gen-AI-навыки быстро растет. Доля вакансий, которые требуют навыки работы с этими технологиями, в сфере IT удвоилась за год. Интересно, что за пределами IT-сферы такие навыки, как умение работать с GigaChat, ChatGPT или Kandinsky требуются в три раза чаще. Это требование становится все более стандартным к навыкам менеджеров маркетплейсов, специалистов в области маркетинга и связей с общественностью.

Во-вторых, мы находимся лишь в самой ранней стадии внедрения GenAI в бизнес-процессы. По нашим оценкам, до 80% всех вакансий в высокой степени чувствительны к развитию технологии. Во многих видах деятельности GenAI позволит усилить навыки специалистов и увеличить их эффективность.

В-третьих, уже сегодня спрос на «автоматизируемые» виды деятельности падает на 6% за прошедший год, тогда как число вакансий, где GenAI «усиливает» специалиста, выросло на 21%.

Что дальше, и как адаптироваться управленцам

Нынешний, 2025 г., станет поворотным для переосмысления ключевых аспектов стратегии и операционной деятельности компаний в области ИИ. Так считают 82% опрошенных Microsoft руководителей.

Исследование, проведенное консалтинговой Gartner, это подтверждает: 97% топ-менеджеров уверены, что управлять без ИИ уже невозможно, но лишь 26% чувствуют себя уверенно, применяя его. В опросе компании приняли участие 4000 бизнес-лидеров. Из моего опыта ясно, что, чтобы приучить остальных руководителей к общению с ИИ, необходимо ставить задачи, предполагающие использование ИИ, и привлекать технических экспертов в помощь руководителям.

Российским управленцам пора к этому готовиться. Тем более что путь к компаниям-пионерам, как считают в Microsoft, не всегда линейный. Это значит, что многие организации могут находиться на трех этапах развития одновременно. 

Какие именно компетенции нужны управленцу? Я выделяю три основных, без которых, убежден, ни один руководитель крупной компании не удержится долго в своем кресле.

Первый – «AI-грамотность». Речь не о том, чтобы писать код, а о глубоком понимании, что может и чего не может ИИ, как он работает, какие данные ему нужны и как интерпретировать его выводы. Без этого невозможно ставить корректные задачи и принимать взвешенные решения.

Второй – компетенция архитектора гибридных систем. Умение проектировать не организационные схемы, а живые, гибкие рабочие процессы, где часть задач делегирована AI-агентам, а за человеком остаются критически важные функции: стратегия, креатив, эмоциональный интеллект, этическая оценка и конечное принятие решений.

Третий – «антихрупкое» лидерство. Способность не просто управлять в условиях неопределенности, а использовать перемены как источник роста для компании. Лидер должен создавать культуру, в которой эксперименты с ИИ поощряются, быстрые неудачи считаются ценным опытом, а организация постоянно учится и адаптируется.

Главный вызов для топ-менеджеров сегодня не просто внедрить новые инструменты, а радикально переосмыслить архитектуру бизнеса. Компании, сумевшие выстроить симбиоз людей и ИИ, где алгоритмы усиливают интеллект, а не заменяют его, смогут создавать ценность нового уровня. Появляется новая категория лидеров ‒ тех, кто способен создавать «организации-пионеры», которые не просто реагируют на изменения, а формируют их. Для таких компаний ИИ становится не инструментом, а частью корпоративной ДНК, и именно это обеспечивает устойчивое конкурентное преимущество в долгосрочной перспективе.

Но быть в авангарде ‒ значит не просто внедрять, а создавать новые рынки, бизнес-модели и технологические стандарты. Для этого необходима сильная экосистема: фундаментальные исследования, венчурное финансирование, глобальная конкуренция за таланты и открытая кооперация между бизнесом, наукой и государством. У России есть серьезные компетенции в математике, физике и computer science, а также активное развитие ИИ-альянса. Но для лидерства предстоит пройти путь от эффективного использования технологии к прорывным инновациям и в дальнейшем к масштабному внедрению. Задача сложная и амбициозная.