Коллега без трудовой книжки: зачем бизнесу нанимать виртуальных сотрудников

58% рабочих часов можно автоматизировать уже существующими технологиями, а потенциальный экономический эффект от этого составит до $1,9 трлн к 2030 г. К такому выводу пришли авторы отчета McKinsey Global Institute по десяти крупнейшим экономикам Европы, опубликованного в мае 2026 г. В России к аргументам в пользу автоматизации добавляется тот факт, что, по разным оценкам, к 2030 г. экономике будет не хватать до 11 млн работников.

Один из способов закрыть дефицит кадров – делегировать процессы не живым, а цифровым исполнителям. ИИ перестает быть инструментом и становится рабочей силой, подчеркнули аналитики в июньском докладе The Symbiotic Enterprise. Этот сценарий уже не теория – его всерьез рассматривают те, кто задает тренды в технологиях. Например, американский акселератор Y Combinator (YC) проводит набор стартапов в концепции AI Workforce (artificial intelligence workforce – рабочая сила на базе искусственного интеллекта. – «Ведомости. Инновации и технологии»). Компания инвестирует в агентские операционные системы, виртуальных сотрудников, которые погружены в контекст компании, имеют доступ к корпоративным программам и могут самостоятельно принимать решения. Ценность таких стартапов измеряется уже не количеством проданных лицензий на пользователя, а объемом работы, которую ИИ-агент берет на себя, обращаясь к человеку-менеджеру лишь в критических и пограничных ситуациях. 

Потолок помощников

Подчеркну, что в разговоре о виртуальных сотрудниках речь идет не о чат-ботах и копилотах, которые были первой волной корпоративного ИИ. Они ускоряли отдельного сотрудника, но бизнес зарабатывает на цельных процессах. Если процесс не перестроен, выигранные минуты растворяются в согласованиях. Поэтому эффект от первой волны уперся в потолок. Технологии внедрены почти у всех, но способы работы почти ни у кого не перестроены, и именно там теряется эффект, зафиксировало исследование McKinsey по результатам опроса более 10 000 руководителей в 15 странах.

Виртуальный сотрудник – это полноценная штатная единица, у которой есть все то же, что у живого специалиста: роль и зона ответственности, доступ к корпоративным системам, регламент, по которому он действует, и измеряемый результат и контроль. Технически внутри ИИ-агента работает не одна модель, а команда специализированных агентов и оркестратор: он разбивает задачу на шаги, передает контекст, контролирует последовательность и ведет журнал решений: кто, что и почему сделал. 

В результате, например, виртуальный рекрутер сам разбирает отклики на вакансии, переписывается с кандидатами, назначает встречи и отдает человеку короткий список финалистов с обоснованием. ИИ-суфлер же подсказывал бы вопросы к собеседованию. То есть помощник экономит минуты, ИИ-агент – практически закрывает вакансии.

Сейчас внутри корпоративных команд огромная доля времени тратится на рутинные операции, не требующие человеческого интеллекта. По нашей оценке, юристы более 60% рабочего дня заняты однотипной, легко автоматизируемой работой. Похожая картина – в бухгалтерии, клиентском сервисе и маркетинге.

При этом дефицит кадров – глобальный вызов, и многие страны уже рассматривают ИИ как один из инструментов ответа на него. ОАЭ объявили о плане перевести 50% государственных секторов, сервисов и операций на агентский ИИ в течение двух лет и обучить 80 000 федеральных сотрудников работе с такими системами. Сингапур в национальной ИИ-стратегии ставит цель подготовить 15 000 ИИ-специалистов. Великобритания тестирует ИИ-инструменты в госуправлении: один из них должен сократить до 250 000 часов ручной работы специалистов по планированию в год.

Демографические ограничения подталкивают к автоматизации и российский бизнес. У страны есть ресурс для создания агентных ИИ-систем – более 1,1 млн ИТ-специалистов. Возможно, российским компаниям пока не хватает вычислительных мощностей для обучения триллионных моделей или литографов для чипов на 2 нанометра, но на рынке присутствуют разработчики мирового класса.

Компании без штата

Крупные работодатели уже перестраивают само понятие штатной единицы. HR Monitor 2026 от McKinsey, основанный на опросе 1325 HR-специалистов и 5500 сотрудников в Европе, США и Китае, зафиксировал переход от планирования численности к планированию способностей. Компании начинают считать не «головы», а суммарную мощность связки «люди плюс ИИ», и ключевым становится вопрос, какую часть работы выполняют люди, а какую – цифровые коллеги.

Дальше всех в этом направлении продвинулись те, кто не ограничен существующей структурой и строит бизнес с нуля. YC в летнем манифесте Requests for Startups (запрос на создание стартапов. – «Ведомости. Инновации и технологии») прямо призывает основателей следовать формуле «replace a service – not just improve it» («заменить услугу, а не улучшить ее». – «Ведомости. Инновации и технологии»): не помогать бухгалтеру, а продавать ИИ-бухгалтерию под ключ; не ускорять страхового брокера, а быть им. Уже есть сотни примеров стартапов с годовой выручкой больше $1 млн, в которых только один владелец, он же сотрудник и разработчик, или всего несколько сотрудников. Так, платформа для ИИ-агентов OpenClaw, которая сейчас растет на 13 млн установок в месяц, была создана одним человеком. ИИ-поисковик Perplexity долгое время разрабатывали всего четыре основателя. В июльском интервью YC технический сооснователь платежной платформы Gusto Эдди Ким рассказал, как команда из пяти человек за десять недель собрала агента, который выполняет рутинные бизнес-процессы малых компаний.

Партнер YC Том Бломфилд сформулировал принцип таких компаний в лозунге «Burn tokens, not headcount» – наращивайте вычисления, а не штат. Человек в этой модели остается контролером и руководителем и берет на себя новые, этические и высокорисковые ситуации, постановку целей, проверку знаний. Рутинными же задачами занимаются цифровые сотрудники.

От пилота к смешанной команде

Первые результаты внедрения цифровых сотрудников есть и в традиционных компаниях. Приведу два примера из практики наших клиентов. В энергетической компании цифровой сотрудник полностью занимается адаптацией новичков: оформляет документы, настраивает доступы, отвечает на вопросы первой недели. В AdTech-компании (AdTech – Advertising Technology, рекламные технологии. – «Ведомости. Инновации и технологии») виртуальный маркетолог самостоятельно запускает 30% рекламных кампаний и автоматически готовит коммерческое предложение с учетом специфики клиента.

Главный результат таких пилотов оказался не технологическим, а кадровым. Ни один из заказчиков не сократил команду: освободившееся время сотрудники направили на сложные случаи, стратегию и новые решения – ту работу, до которой раньше не доходили руки. Именно такую модель McKinsey называет симбиозом, а Y Combinator – человеком на границе системы. Она же объясняет, почему первоначальный страх перед ИИ быстро сменяется энтузиазмом: люди отдают агентам те задачи, которые сами не любят.

Чтобы повторить этот путь и внедрить ИИ-сотрудников, стоит начинать не с выбора технологии, а с поиска подходящего процесса. Важны цифровой след и измеримый результат: срок закрытия вакансии, стоимость обработки документа или время ответа клиенту. Если метрику нельзя проверить, внедрение рискует остаться на уровне демонстрации. Следующий шаг – собрать и формализовать знания. Главный барьер здесь не в моделях, а в том, что регламенты живут в головах сотрудников, переписке и чатах или попросту неактуальны. Пока опыт компании не превращен в исполняемые инструкции, агент будет беспомощен, как стажер без наставника. Неслучайно YC называет это направление company brain – «мозг компании». Третий шаг – определить роль цифрового сотрудника, границы полномочий, метрики, испытательный срок и журнал решений.

По нашему прогнозу, к 2027 г. генеративный ИИ и агентов будут использовать до половины российских компаний. Но выиграют не те, кто внедрил больше нейросетей, а те, кто первым научился управлять смешанной командой из людей и их виртуальных коллег.