Сверхвозможности на рабочем месте: Как сотрудники раскрывают весь потенциал ИИ. Часть 1

Перевод исследования Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential, опубликованного на сайте mckinsey.com

Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной работы. Его влияние может быть настолько же революционным, как паровой двигатель в XIX веке. Благодаря крупным языковым моделям — их разрабатывают Anthropic, Cohere, Google, Meta, Mistral, OpenAI и другие — мы вступаем в новую цифровую эпоху. По оценкам McKinsey, ИИ способен принести компаниям до 4,4 трлн долларов за счёт новых способов применения в бизнесе.

Однако здесь возникает важная задача: долгосрочные перспективы ИИ впечатляют, но быстрых результатов пока мало. Уже 92% организаций планируют увеличить инвестиции в ИИ в ближайшие три года. Но несмотря на такие вложения, только 1% руководителей считают, что ИИ полностью встроен в их процессы и приносит ощутимую пользу. Перед лидерами стоит вопрос: как правильно распределять ресурсы и двигаться к настоящей зрелости в области ИИ?

Этот отчёт вдохновлен книгой Рида Хоффмана «Superagency: What Could Possibly Go Right with Our AI Future» и предлагает задуматься: как сделать так, чтобы ИИ помог людям проявлять инициативу, творить и работать эффективнее? ИИ может стать источником как позитивных открытий, так и серьёзных перемен. Переход займёт время, но останавливаться нельзя — нужно действовать уже сейчас, чтобы завтра не потерять позиции. История крупных технологических сдвигов доказывает: именно такие моменты определяют, кто вырвется вперёд, а кто останется позади. 

Больше 40 лет назад появился интернет, и именно тогда компании вроде Alphabet, Amazon, Apple, Meta и Microsoft начали свой путь к триллионным капитализациям. Но главное — интернет изменил сам подход к работе и доступу к информации. Сейчас ИИ находится примерно там же, где интернет был много лет назад: руководителям стоит опасаться не слишком смелых идей, а слишком осторожных шагов.

В этом отчёте мы оцениваем, насколько компании действительно готовы внедрять искусственный интеллект, рассматривая как технологические, так и бизнес-перспективы. Главный вывод: сотрудники уже открыты к ИИ. Основное препятствие на пути — само руководство.

Искусственный интеллект: революция, сравнимая с появлением парового двигателя

Представьте себе мир, где машины не только выполняют тяжелую работу, но и учатся, думают и принимают решения самостоятельно. В этом мире человек остается частью процесса — мы работаем вместе с машинами, чтобы вместе добиваться большего. Такое сотрудничество открывает путь к суперагентности (AI superagency): когда ваши идеи и возможности усиливаются за счёт искусственного интеллекта. Это не только помогает каждому из нас стать продуктивнее, но и раскрывает новые уровни креативности.

В этом и заключается настоящая сила искусственного интеллекта. Его влияние может превзойти самые значимые изобретения прошлого — от печатного станка до автомобиля. AI не ограничивается автоматизацией рутинных задач. Он способен брать на себя умственную работу: анализировать, планировать, помогать принимать решения. В отличие от прежних технологий, AI может меняться, учиться и самостоятельно выбирать путь. Поэтому искусственный интеллект способен запустить волну перемен, которая затронет экономику и общество по всему миру. Он меняет то, как мы используем технологии и как взаимодействуем друг с другом.

«Научные открытия и технологические инновации — это фундамент человеческого прогресса». Рид Хоффман (Reid Hoffman), сооснователь LinkedIn и Inflection AI, партнер Greylock Partners, автор

Раньше интернет, смартфоны и облачные сервисы уже меняли нашу жизнь и работу. Но искусственный интеллект идёт дальше: он не просто даёт доступ к информации, а помогает работать с ней по-новому. AI умеет резюмировать тексты, писать код, рассуждать, вести диалог и делать выбор. Благодаря этому снижается барьер для входа в разные профессии: больше людей могут учиться новому, на любом языке и в любое время. AI меняет сам подход к знаниям и их применению. В результате мы быстрее решаем сложные задачи и создаём новшества, которые приносят пользу каждому.

За последние два года искусственный интеллект сделал огромный рывок вперёд. Внедрение ИИ в крупных компаниях ускорилось: снизились расходы, а доступ к технологиям стал шире. В этой статье мы уже приводили пример компании Microsoft, которая сэкономила сотни миллионов долларов в прошлом году за счёт использования ИИ в поддержке клиентов и продажах и General Motors, где  используют ИИ для автоматизации производства.

Мы видим целый поток новых решений. Например, заметно вырос объем контекстного окна (context window) у крупных языковых моделей (LLM). Чем больше окно, тем больше информации модель обрабатывает за раз. В феврале 2024 года Gemini 1.5 от Google уже справлялась с миллионом токенов, а в июне Gemini 1.5 Pro — с двумя миллионами. Сейчас мы наблюдаем пять ключевых изменений, которые задают новый вектор для бизнеса и команд: более высокий интеллект и умение рассуждать, появление агентных ИИ, мультимодальные возможности, развитие аппаратного обеспечения и вычислительных мощностей, а также рост прозрачности.

 ИИ становится умнее

ИИ заметно поумнел. Это видно, например, по результатам LLM на стандартизированных тестах. В 2022 году Chat GPT-3.5 от OpenAI уже показывал отличные баллы на экзаменах старшеклассников: 70-й процентиль по математике SAT и 87-й по вербальной части. Но с задачами на сложное рассуждение ему часто было нелегко. Современные модели почти догнали людей с учёными степенями: GPT-4 без труда сдаёт Uniform Bar Examination, входя в топ-10% участников, и правильно отвечает на 90% вопросов экзамена US Medical Licensing Examination.

Появление у ИИ настоящих навыков рассуждения — это следующий большой прорыв. Теперь модели могут не просто понимать текст, а анализировать детали, строить поэтапные планы и принимать сложные решения. Для компаний и команд это открывает новые возможности: можно настраивать модели под отраслевые задачи, чтобы получать более точные и практически полезные выводы. Уже сегодня такие системы, как OpenAI o1 или режим Flash Thinking Mode в Gemini 2.0 от Google, способны рассуждать в диалоге. Они становятся не просто поисковым инструментом, а настоящим партнером для размышлений.

Агентный ИИ: когда искусственный интеллект действует самостоятельно

«Я всегда считал ИИ самой значимой технологией, над которой работает человечество… более значимой, чем огонь, электричество или что-либо, что мы создавали раньше». Сундар Пичаи (Sundar Pichai), CEO Alphabet

ИИ быстро учится рассуждать и самостоятельно принимать решения. Теперь такие модели могут сами выполнять задачи и справляться со сложными ситуациями в работе. Это заметный прорыв. Например, в 2023 году ИИ-бот помогал сотрудникам колл-центра: он собирал и обобщал огромные массивы данных — от голосовых сообщений до технических документов — и подсказывал, как ответить клиенту. Уже в 2025 году агент на базе ИИ сможет не только говорить с клиентом напрямую, но и планировать дальнейшие шаги: провести оплату, проверить её на мошенничество и оформить доставку.

Разработчики ПО уже внедряют агентный ИИ в свои главные продукты. Например, Salesforce представила Agentforce — новый уровень над своей платформой. С его помощью пользователи могут быстро создавать и запускать автономных ИИ-агентов, чтобы решать сложные задачи в разных сферах: от моделирования запуска продукта до управления маркетинговыми кампаниями. Соучредитель и CEO Salesforce Марк Бениофф называет это созданием цифровой рабочей команды, где люди и автоматизированные агенты вместе добиваются лучших результатов для клиента, используя продвинутые инструменты.

Мультимодальность: когда ИИ понимает текст, звук и видео

Современные ИИ-модели учатся работать с разными типами данных — текстом, аудио и видео. За последние два года качество обработки каждой из этих сфер сильно выросло. Например, Google Gemini Live улучшил звук и уменьшил задержку, поэтому теперь может вести почти живое, эмоциональное общение. А демонстрации Sora от OpenAI показывают, как ИИ превращает текст в видеоролики.

Аппаратные инновации: ускоряем работу AI на практике

Новые аппаратные решения и рост вычислительной мощности заметно повышают эффективность искусственного интеллекта. Специализированные микросхемы позволяют запускать более быстрые, крупные и гибкие модели. Теперь компании могут внедрять AI-решения, которые раньше требовали слишком много ресурсов. Это открывает доступ к обработке данных в реальном времени и легкому масштабированию.

Например, компания из сферы e-commerce может заметно улучшить сервис, запустив AI-чат-ботов на базе современных GPU и TPU. Если подключить распределенные облачные вычисления, можно поддерживать высокую производительность даже в часы пиковых нагрузок. А интеграция edge-устройств позволяет внедрять модели, которые анализируют фото поврежденных товаров — это помогает точнее и быстрее обрабатывать страховые претензии.

Уровень прозрачности AI растет

«AI развивается постепенно, а затем — словно по щелчку — становится частью повседневной жизни». Рид Хоффман, сооснователь LinkedIn и Inflection AI, партнер Greylock Partners, автор
Искусственный интеллект становится всё менее рискованным, однако ему по-прежнему не хватает прозрачности и понятности. Эти качества жизненно важны для безопасности и снижения предвзятости, что особенно важно при массовом внедрении в бизнесе. Впереди ещё много работы, однако новые модели быстро совершенствуются.

Исследователи из Центра базовых моделей Стэнфорда отмечают серьёзный рост производительности. Их Индекс прозрачности (шкала от 1 до 100) подтверждает: показатель Anthropic вырос на 15 пунктов — до 51, а у Amazon он увеличился более чем втрое, достигнув 41 с октября 2023 по май 2024 года.

Помимо крупных языковых моделей, другие виды искусственного интеллекта и машинного обучения делают работу ИИ более прозрачной. Теперь мы можем понять, как алгоритмы принимают решения — например, при оценке кредитного риска. Это помогает связать результаты работы моделей с исходными данными.

Такие системы можно почти без перерыва тестировать и отслеживать. Это позволяет вовремя обнаружить смещения, дрейф модели и другие ежедневные риски, которые появляются из-за изменений во входных данных. Даже если система была отлично настроена в начале, со временем данные всё равно меняются.

Этот подход крайне важен для выявления ошибок и соблюдения требований законодательства и внутренних стандартов компании. Многие организации уже сделали шаг вперёд: они внедрили более понятные процессы и наладили рабочие механизмы сдержек и противовесов. Однако им придётся постоянно обновлять эти инструменты, чтобы не отставать от развития моделей.

Достижение выдающихся результатов с помощью ИИ на рабочем месте — это не только про технологии. Не менее важны поддержка команды и сотрудников, создание понятных процессов и грамотное управление. В следующих главах мы разберем, какие нетехнические факторы и инструменты будут определять, насколько успешно ИИ впишется в рабочую среду.

Сотрудники готовы к внедрению ИИ, пришло время лидерам взять инициативу в свои руки

Сотрудники готовы внедрять искусственный интеллект и превращать свои компании в настоящие AI-центры. Они лучше подготовлены к работе с новыми технологиями, чем думают многие руководители. Люди уже знакомы с инструментами AI, хотят учиться новому и ждут активной поддержки от компании. Многие уверены, что AI возьмёт на себя как минимум треть их задач в ближайшие годы.

Сейчас особенно важно, чтобы лидеры не медлили. У руководителей больше возможностей, чем кажется, и именно им нужно решиться и начать использовать AI на практике. Время действовать — сейчас.

«Люди уже используют AI, чтобы создавать потрясающие вещи. Если бы мы могли заглянуть на 10–20 лет вперёд и увидеть, что сможем делать с помощью AI, это бы нас удивило». Сэм Олтман (Sam Altman), соучредитель и CEO OpenAI

Преодолев критическую отметку

Почти все участники нашего опроса — 94% сотрудников и 99% топ-менеджеров — так или иначе знакомы с инструментами генеративного ИИ. Однако руководители часто не замечают, насколько активно их команды уже внедряют эти технологии. По их мнению, только 4% сотрудников используют генеративный ИИ хотя бы в трети своей ежедневной работы. Сами сотрудники говорят, что таких в три раза больше.

Более того, лишь 20% руководителей считают, что через год сотрудники будут применять генеративный ИИ в более чем 30% своих задач. Сами сотрудники вдвое чаще — 47% — ожидают такого уровня вовлеченности.

Кроме того, наш опрос показал три конкретных способа, которые помогут компаниям быстрее внедрить искусственный интеллект и выйти на новый уровень зрелости в этой сфере.

Лидерам стоит больше инвестировать в своих сотрудников

Как мы уже отмечали, сотрудники ждут, что искусственный интеллект серьёзно изменит их работу. Теперь они хотят, чтобы компании вложились в обучение, которое поможет им расти и добиваться успеха. Почти половина участников нашего опроса рассказали, что им нужно более системное обучение, и считают этот путь самым быстрым для эффективного внедрения ИИ.

Сотрудники также хотят попробовать AI-инструменты на практике — через бета-версии или пилотные проекты. Они отмечают, что такие поощрения, как премии и публичное признание, делают процесс обучения интереснее.

Однако многие по-прежнему не получают нужной поддержки. Более 20% респондентов сказали, что им почти не помогали или не помогали вовсе. Сотрудники за пределами США тоже хотят больше учиться.

AI в мире: как учатся сотрудники

Чтобы понять, как внедряют искусственный интеллект в разных странах, мы изучили опыт Австралии, Индии, Новой Зеландии, Сингапура и Великобритании. Сотрудники и топ-менеджеры из этих стран — наша «международная» группа — в целом относятся к AI так же, как их коллеги из США. Но в некоторых важных моментах, например в вопросах обучения, их опыт заметно отличается.

Многие зарубежные сотрудники переживают, что им не хватает обучения, хотя на деле поддержки у них больше, чем у американских коллег. Около 84% международных работников говорят, что получают серьёзную или полную поддержку компании для освоения навыков AI. В США такую помощь отмечает только чуть больше половины сотрудников. Кроме того, у международных специалистов больше шансов напрямую участвовать в развитии генеративного ИИ на работе. Разрыв с американцами — не менее десяти процентных пунктов в таких задачах, как обратная связь, бета-тестирование и запрос новых функций.

Миллениалы могут стать двигателем перемен

Сегодня многие миллениалы в возрасте от 35 до 44 лет уже работают менеджерами и руководят командами. Именно они чаще других рассказывают о своем опыте и энтузиазме по поводу искусственного интеллекта (AI). Это делает миллениалов естественными лидерами перемен. Среди сотрудников 35–44 лет 62 % считают свои знания об AI высокими. Для сравнения: среди поколения Z (18–24 года) таких 50 %, а среди бэби-бумеров старше 65 лет — только 22 %. Если использовать энергию и опыт миллениалов, топ-менеджеры могут помочь им сыграть ключевую роль во внедрении искусственного интеллекта.

Многие миллениалы уже занимают руководящие позиции. Они могут поддержать свои команды и помочь коллегам увереннее использовать AI. Такой подход ускоряет движение компании к зрелому использованию искусственного интеллекта. Две трети менеджеров говорят, что не реже раза в неделю получают вопросы от команды о том, как работать с AI-инструментами. Примерно так же часто сами менеджеры советуют коллегам использовать эти инструменты для решения разнообразных рабочих задач.

Кстати, в этой статье мы рассказывали, как разные типы сотрудников относятся к появлению AI и как вовлечь эффективно сторонников и при этом не дать консерваторам тормозить всю команду.

Как смелость лидеров помогает раскрыть потенциал внедрения AI в компании

Когда у руководителей есть возможность пробовать новое, они могут действовать увереннее и решительнее.

Во многих трансформациях сотрудники не готовы к переменам. Но с искусственным интеллектом всё иначе. Люди уже знакомы с этой технологией и готовы внедрять её в работу. Это даёт бизнес-лидерам свободу для смелых шагов. Руководители могут узнать, как сотрудники уже используют AI, и услышать их идеи о том, как изменить рабочие процессы. Они также могут организовать эффективное обучение и поддержать менеджеров, чтобы перевести успешные примеры работы с AI из тестирования в повседневную практику.

Сейчас особенно важно не упустить момент. Только так компании смогут быстрее освоить искусственный интеллект и стать лидерами в этой области. Но действовать нужно без промедления — иначе есть риск остаться позади.

В следующей части расскажем, как преодолеть барьеры доверия и безопасности ИИ и сделать GenAI настоящим инструментом успеха и развития сотрудников.

Где узнать больше о лидерстве и компетенциях будущего?

💡 Чем лидер отличается от менеджера и как вести команду к целям — глубокий разбор в этой статье.

💡 А здесь обсуждаем роль Agile-лидерства в эпоху неопределенности и ИИ.

💡 Тем, кто хочет узнать, какие компетенции важно прокачать менеджеру уже сейчас, будет полезна колонка Михаила Подурца для РБК Pro: 13 навыков менеджера, которые помогут выжить управленцу в 2030.