Сверхвозможности на рабочем месте: Как сотрудники раскрывают весь потенциал ИИ. Часть 2

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

Часть 1  | Часть 2

Технологии искусственного интеллекта развиваются с невероятной скоростью. ChatGPT появился всего два года назад. Сейчас, по данным OpenAI, каждую неделю этим сервисом пользуются более 300 миллионов человек. Более 90 процентов компаний из списка Fortune 500 уже внедрили эту технологию в свою работу. Для сравнения, интернет достиг такого уровня распространения только в начале 2000-х, почти через десять лет после старта.

«Когда на дорогах появились первые автомобили, вскоре случилась и первая авария. Но запрещать машины никто не стал. Вместо этого были введены ограничения скорости, стандарты безопасности, лицензии для водителей и законы против вождения в нетрезвом виде — так возникли правила дорожного движения».
Билл Гейтс (Bill Gates), соучредитель Microsoft

Большинство сотрудников смотрят на ИИ с оптимизмом. «Зумеры» и «блумеры» уже составляют 59 процентов рабочей силы. Даже среди «глумеров» — одной из двух менее оптимистичных групп в нашем исследовании — многие хорошо знакомы с генеративным ИИ. Более четверти из них собираются чаще использовать ИИ в следующем году.

Бизнес-лидерам важно не упустить этот темп и энтузиазм, чтобы их компании не остались позади. Однако, несмотря на волну интереса и первые шаги, 47 процентов топ-менеджеров признают: запуск решений на базе генеративного ИИ идет слишком медленно. Главная причина — сотрудникам пока не хватает нужных навыков.

Руководители стремятся ускорить процессы и всё чаще вкладывают деньги в искусственный интеллект. Среди опрошенных руководителей 92% планируют увеличить бюджет на AI в ближайшие три года. Причем 55% из них рассчитывают на рост инвестиций минимум на 10% по сравнению с текущими затратами. Но просто тратить деньги на AI уже недостаточно — теперь компании ждут ощутимых результатов. После первого всплеска интереса к генеративному ИИ давление на руководителей только растёт: им нужно доказать, что вложения в AI действительно окупаются.

Мы стоим на пороге перемен. Первоначальный ажиотаж вокруг AI постепенно уходит, но сами технологии развиваются всё быстрее. Чтобы добиться успеха в будущем, нужны не только амбиции, но и четкая стратегия. Многие бизнес-лидеры уже начали действовать: четверть топ-менеджеров подготовили детальную дорожную карту по внедрению генеративного ИИ, а ещё половина — работают над её финальной версией.

Технологии меняются стремительно, поэтому планы и стратегии будут постоянно обновляться. Главная задача руководителей — определить, какие возможности принесут наибольшую пользу, и выстроить сотрудничество с коллегами и партнерами, чтобы воплотить эти идеи в жизнь.

Как бизнес-лидерам ускорить внедрение ИИ, сохранив безопасность

Главная проблема: регулирование и вопросы безопасности до сих пор воспринимаются как серьезные барьеры, а не новые возможности. Руководители стремятся вкладывать больше в искусственный интеллект и запускать проекты быстрее. При этом им важно сделать использование ИИ на работе надёжным и безопасным. Оставлять без внимания такие вызовы, как защита данных, ложные ответы системы, предвзятость результатов или риски злоупотреблений (например, создание вредоносного контента или помощь мошенникам), нельзя. Сотрудники хорошо понимают опасности, связанные с ИИ. Их больше всего волнуют кибербезопасность, защита личных данных и точность информации.

Как же бизнес-лидерам учесть эти опасения и не сбавлять темп внедрения новых решений?

Сотрудники уверены, что руководство примет верные решения

Даже понимая риски, включая вероятность того, что ИИ может заменить часть их задач, сотрудники больше всего доверяют своим работодателям. Они верят, что именно компании смогут внедрить ИИ безопасно и этично. 71% работников уверены, что их организация ответственно подходит к развитию искусственного интеллекта. Более того, уровень доверия к работодателям выше, чем к университетам, крупным технологическим компаниям и стартапам из сферы высоких технологий.

По нашим данным, это отражает более широкую тенденцию: сотрудники чаще доверяют своим работодателям (73%), чем другим институтам, включая государство (45%). Такое доверие даёт бизнес-лидерам возможность смело принимать решения, выбирая между скоростью и безопасностью. Уверенность сохраняется и за пределами США, но с поправкой на более строгие запросы к регулированию.

Мировой взгляд на регулирование ИИ: мнение бизнес-лидеров из разных стран

Многие международные топ-менеджеры, с которыми мы поговорили в пяти регионах (Австралия, Индия, Новая Зеландия, Сингапур и Великобритания), выступают за усиление контроля со стороны государства. От 37 до 50% этих руководителей называют себя сторонниками строгого регулирования. Для сравнения, в США таких только 31%. Возможно, дело в том, что для многих стран привычнее, когда правила спускаются сверху, а не формируются снизу. Более половины опрошенных мировых топ-менеджеров беспокоятся: вопросы этичного использования и защиты данных мешают их сотрудникам запускать проекты с генеративным ИИ.

Однако наше исследование показывает: отношение к регулированию не мешает бизнес-лидерам за пределами США строить амбициозные планы. Более половины топ-менеджеров в других странах (по сравнению с 41% в США) говорят, что хотят, чтобы их компании были среди первых, кто внедрит искусственный интеллект. Особенно ярко этот настрой проявляется у руководителей в Индии и Сингапуре . Такой энтузиазм объясняется ожиданиями роста доходов после внедрения AI. Около 31% международных топ-менеджеров считают, что искусственный интеллект поможет увеличить выручку более чем на 10% в ближайшие три года. Среди американских руководителей так думают только 17%. Индийские управленцы особенно выделяются: 55% из них ждут роста выручки на 10% и больше за тот же период.

Как бизнес-лидеры управляют рисками при внедрении генеративного ИИ

В книге «Superagency: What Could Possibly Go Right with Our AI Future» Хоффман отмечает: новые возможности всегда приносят с собой новые риски. Их важно контролировать, но не обязательно полностью устранять. Руководителям предстоит столкнуться с внешними угрозами — например, нарушением прав на интеллектуальную собственность или появлением вредоносных программ на базе AI. Внутри компании тоже могут возникать риски на этапе внедрения искусственного интеллекта. Первый шаг — провести подробную оценку, чтобы понять, где у бизнеса есть слабые места. Затем бизнес-лидерам стоит выстроить надежную систему управления, запустить механизмы мониторинга и контроля в реальном времени, а также обучать сотрудников и следить за соблюдением требований регуляторов.

Один из сильнейших инструментов контроля — независимый бенчмаркинг, то есть сравнение с признанными эталонами. Такой подход помогает повысить безопасность и укрепить доверие к искусственному интеллекту.

Хороший пример — инициатива Stanford CRFM Holistic Evaluation of Language Models (HELM). Она предлагает комплексные тесты, чтобы оценить справедливость, прозрачность, подотчетность и влияние корпоративных ИИ-систем на общество. Ещё один полезный инструмент — MLCommons AILuminate, над которым работали, в том числе, исследователи из Стэнфорда. Кроме того, такие объединения, как Data & Trust Alliance, собирают крупные компании, чтобы совместно выработать единые стандарты для метаданных. Это помогает сделать корпоративные ИИ-модели более прозрачными и понятными.

Однако, несмотря на огромный потенциал бенчмаркинга для укрепления доверия, наше исследование показывает: только 39% топ-менеджеров используют его для оценки своих ИИ-систем. Более того, даже когда руководители внедряют бенчмаркинг, они чаще всего оценивают эксплуатационные показатели — например, масштабируемость, надежность, устойчивость и экономичность. Также они смотрят на производительность: точность, прецизионность, F1-оценку, задержку и пропускную способность.

К сожалению, этические и нормативные вопросы остаются в тени. Лишь 17% руководителей, применяющих бенчмаркинг, считают важным измерять справедливость, отсутствие предвзятости, прозрачность, приватность и соответствие регулированию.

Руководители часто фокусируются на операционных и производственных показателях. Они хотят как можно скорее увидеть технические и бизнес-результаты, и это понятно. Но если забыть об этических вопросах, проблемы могут возникнуть позже. Когда сотрудники не доверяют ИИ, они не спешат его внедрять.

Бенчмарки не решают все риски и не дают полной гарантии, что ИИ-инструменты будут работать эффективно, честно и безопасно. Но они всё равно помогают оценить ситуацию и выбрать верное направление.

Даже те компании, которые уже хорошо подготовились к внедрению ИИ — с точки зрения технологий, команды и безопасности — сталкиваются с трудностями при масштабировании решений. Не всем удаётся получить ту ценность, на которую они рассчитывали.

Однако у бизнес-лидеров есть мощный инструмент — амбициозные цели. Они могут вдохновить команду и помочь по-настоящему изменить работу компании с помощью ИИ.

Время действовать смелее: как раскрыть потенциал искусственного интеллекта (AI)

Многие компании уже вложились в искусственный интеллект, но пока не видят желаемых результатов. Они ещё не получают от AI всей возможной экономической выгоды. Почти половина топ-менеджеров из организаций, внедряющих искусственный интеллект, говорят, что их проекты застряли на этапе развития или расширения. При этом времени сделать следующий шаг у них было предостаточно: по нашим данным, больше двух третей руководителей запустили первые проекты с генеративным ИИ более года назад.

«Сейчас тот самый момент, когда вы уже должны извлекать выгоду из AI и надеяться, что ваши конкуренты все еще только пробуют и экспериментируют». Эрик Бриньольфссон (Erik Brynjolfsson), профессор Стэнфорда, директор Digital Economy Lab при Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)

Пилотные проекты часто не вырастают во что-то большее по разным причинам. Обычно мешают неудачные стратегии, которые сложно воплотить на практике. Но не менее серьёзной преградой становится недостаточно смелый взгляд на будущее.

Где искусственный интеллект (ИИ) становится главным драйвером перемен: анализ инвестиций по отраслям

Компании из разных секторов экономики по-разному инвестируют и вкладываются в искусственный интеллект. Больше всех тратят организации из сферы здравоохранения, технологической сферы, медиа и телекоммуникаций, а также передовые производственные компании и агробизнес. Это именно те игроки, которые чаще всего оказываются в верхней четверти по объему инвестиций.

 Финансовые сервисы, энергетика, производство материалов, массовый ритейл, инжиниринг и строительство, а также логистика и путешествия инвестируют в ИИ заметно меньше. Особенно выделяется потребительский сектор: хотя у него огромный потенциал для применения искусственного интеллекта, только 7% компаний здесь входят в топ по доле выручки, направляемой на generative AI. Причина такой осторожности — низкая маржинальность массового сегмента отрасли. Это заставляет бизнес тщательнее взвешивать риски и дольше решаться на дорогостоящие технологические обновления по всей компании.

Осторожность и скепсис: как сотрудники разных отраслей смотрят на искусственный интеллект

В некоторых сферах сотрудники относятся к искусственному интеллекту настороженно. Особенно это заметно в государственном секторе, аэрокосмической и оборонной промышленности, а также в полупроводниковой индустрии. В госсекторе и оборонке только 20% работников ожидают, что ИИ в ближайший год серьезно изменит их ежедневную работу. Для сравнения: в медиа этот показатель достигает 65%, а в телекоммуникациях — 67%.

Наш опрос показал еще одну важную деталь: только 31% сотрудников социального сектора верят, что их работодатели смогут внедрить ИИ безопасно. Это самый низкий уровень доверия среди всех отраслей, тогда как средний показатель по рынку — 71%. Сотрудники в этих отраслях относятся к искусственному интеллекту с осторожностью. Это можно объяснить краткосрочными сложностями: строгими правилами, устаревшими ИТ-системами и долгими согласованиями.

Где скрыт настоящий потенциал для роста

Наше исследование показывает: самые большие экономические возможности использования искусственного интеллекта — в тех областях, где сотрудники пока настроены скептически. Специалисты по продажам, маркетингу, разработке ПО, обслуживанию клиентов и исследованиям приносят около 75% всего экономического эффекта от AI. Однако сами они оценивают перспективы технологии лишь на среднем уровне. Возможно, в этих отделах уже запускали пилотные проекты с AI, и сотрудники хорошо видят как плюсы, так и ограничения новых решений. Или же значительная экономическая отдача вызывает опасения: технологии могут заменить привычные рабочие места. Как бы то ни было, руководителям стоит чаще поддерживать команду и вовлекать «агентов перемен», которые способны изменить отношение к инновациям.

Пока Gen AI не приносит заметной отдачи для всей компании, но ситуация может измениться

Во всех отраслях топ-менеджеры признают: масштабные вложения в ИИ пока приносят скромные результаты. Лишь 19% респондентов сообщили, что их выручка выросла более чем на 5%. Еще 39% отметили небольшой рост — от 1 до 5%. А 36% не заметили никаких изменений. Только 23% считают, что искусственный интеллект хоть как-то помог сократить издержки.

Тем не менее, руководители компаний смотрят в будущее с оптимизмом. Уже 87% топ-менеджеров ожидают, что генеративный ИИ принесет рост выручки в ближайшие три года. Примерно половина из них уверена: прирост может превысить 5% за этот период. Это показывает, что в ближайшие годы ситуация может заметно улучшится.

Смелые цели — ключ к большим переменам

Чтобы ускорить рост доходов и повысить отдачу от инвестиций, бизнес-лидерам стоит сделать ставку на преобразующие преимущества ИИ. Когда ажиотаж вокруг технологии уходит на второй план, внимание смещается к реальным результатам. Всё больше компаний ищут практические решения, которые помогут им вырваться вперед и создать прочные конкурентные преимущества.

«Важно по-настоящему верить в будущее с искусственным интеллектом, а не просто реагировать на проблемы по мере их появления». Дарио Амодеи (Dario Amodei), сооснователь и CEO Anthropic

Чтобы понять, насколько далеко компании продвинулись в использовании искусственного интеллекта, мы выделили три направления: для личных задач, в бизнесе и на уровне общества. Мы проанализировали более 250 кейсов из собственной практики и открытых источников, чтобы показать весь диапазон — от небольших локальных проектов до масштабных изменений с глобальным эффектом. Что мы увидели? Большинство организаций только начинают осваивать AI, поэтому чаще всего запускают отдельные пилотные проекты.

Во многих случаях это вполне оправдано. Но чтобы создать AI-решения, которые действительно меняют правила игры и приносят ощутимую пользу, нужно идти дальше. Роботы на заводах, предиктивные системы в «зеленой» энергетике, новые подходы к разработке лекарств, персональные AI-репетиторы — именно такие инициативы дают максимальный результат. Их запуск стал возможен благодаря сильному лидерству, смелым идеям и желанию добиться настоящих перемен. Именно такой подход позволяет создавать AI-приложения, которые способны изменить целые отрасли.

«AI и люди: формула научного прорыва ближайших лет». Демис Хасабис (Demis Hassabis), сооснователь и CEO Google DeepMind

Чтобы по-настоящему раскрыть возможности искусственного интеллекта, компаниям нужно выходить за рамки привычного. Им стоит запускать больше смелых и прорывных проектов. В эпоху AI успех зависит не только от новых технологий или мотивации сотрудников. Стратегическое видение руководства становится определяющим фактором. Все необходимые условия уже существуют. Технологии развиваются стремительно, а сотрудники готовы лучше, чем думают многие руководители. У лидеров есть больше свободы, чем кажется, чтобы быстро внедрять искусственный интеллект в повседневную работу. Для этого важно мыслить шире и закладывать основу для настоящих перемен. Если компании хотят уверенно работать с AI, им стоит добавить в портфель больше проектов, которые действительно меняют правила игры.

Как искусственный интеллект (AI) может сделать нашу жизнь проще и ярче

Искусственный интеллект (AI) все чаще становится частью не только бизнеса, но и личной жизни. В нашем прошлом исследовании мы рассмотрели, как ИИ может влиять на 77 повседневных занятий, а также на разные возрастные группы, пол и занятость в США. Большинство людей пока не хотят автоматизировать такие личные сферы, как отдых, сон или спорт. Однако данные показывают: у искусственного интеллекта есть большой потенциал для упрощения домашних дел и других рутинных задач.

Уже в 2024 году мы выяснили, что примерно час повседневных занятий можно автоматизировать с помощью современных технологий. К 2030 году, по мере появления новых сценариев и роста безопасности ИИ, этот потенциал может увеличиться до трех часов в день. Когда люди используют AI-инструменты — например, автономные автомобили для поездок или интерактивных ботов для управления финансами, — они получают больше времени для хобби или других важных дел.

Человек-центрированный подход и развитие генеративного ИИ в сфере эмоционального интеллекта открывают новые личные сценарии использования, которые выходят за рамки простой экономии времени. Люди всё чаще обращаются к искусственному интеллекту за советом, поддержкой или для творческого самовыражения. Например, собеседники обсуждают с ИИ личные вопросы, ищут эмоциональную помощь или воплощают творческие задумки, давая только голосовые подсказки.

Кроме того, искусственный интеллект разрушает барьеры, делая разные возможности доступнее. Он помогает сделать такие услуги, как создание анимации, карьерное консультирование или налоговые советы, доступными для гораздо большего числа людей. То, что раньше было дорогим или элитарным, теперь становится частью повседневной жизни.

Технологии — не преграда для масштабирования 

Сегодня очевидно: искусственный интеллект открывает перед бизнесом уникальные перспективы. Почти 90% руководителей уверены, что внедрение AI поможет увеличить выручку уже в ближайшие три года. Но чтобы добиться такого роста, компаниям нужно пройти через серьезные перемены. Здесь не всё просто: почти 70% корпоративных трансформаций заканчиваются провалом.

«Создавая новое поколение AI, мы сознательно сделали ставку на человека — его инициативу и лидерство. Впервые у нас появился инструмент, который не только усиливает наши возможности, но и меняет правила игры». Сатья Наделла (Satya Nadella), председатель совета директоров и генеральный директор Microsoft.

Чтобы войти в число успешных, топ-менеджерам стоит честно взглянуть на себя. Им важно признать: именно их стиль управления определяет успех. Наш опрос показал: руководители в два раза чаще называют неподготовленность сотрудников главной преградой для внедрения AI, чем признают свои ошибки. При этом сами сотрудники считают, что готовы к переменам.

Операционные преграды: что мешает быстрому внедрению AI в бизнес

На пути к внедрению AI бизнес сталкивается с целым рядом операционных сложностей. Наши исследования показали пять ключевых барьеров: единство руководства, неясность затрат, планирование кадров, управление зависимостями в цепочке поставок и необходимость объяснять решения AI.

Единство руководства: первый и самый сложный шаг

Собрать топ-менеджеров за одним столом и договориться о единой стратегии по AI — задача не из лёгких. Важно понимать: согласие не возникает само по себе и не дается раз и навсегда. Этот процесс требует постоянного участия лидеров из разных подразделений, у каждого из которых свои цели и отношение к риску. Вместе им предстоит определить, где компания может получить наибольшую выгоду, как AI поможет достичь этих целей и как снизить риски. Также важно договориться о метриках, чтобы отслеживать результаты и вовремя менять курс. Чтобы ускорить согласование, можно назначить отдельного лидера по управлению ценностью и рисками AI или создать кросс-функциональную команду, объединяющую бизнес, IT и риск-менеджмент. Такие шаги усиливают командную работу и помогают избежать разрозненных AI-инициатив, которые только рассеивают внимание и снижают ответственность. Хотя задача непростая, именно согласованность руководства позволяет добиться настоящих, заметных результатов.

ROI под вопросом: как неясные затраты мешают компаниям внедрять AI

Многим предприятиям сложно заранее понять, сколько они потратят на искусственный интеллект и когда эти вложения окупятся. Руководители выбирают между покупкой готовых AI-решений у технологических компаний и их доработкой под свои нужды. Первый вариант проще и дешевле, второй — требует больше ресурсов, но может дать конкурентное преимущество. Даже если бюджет на пилотный проект уже заложен, финальные расходы на запуск и поддержку масштабных AI-приложений часто остаются неизвестными. Оценить стоимость небольшого эксперимента и полноценного решения для сотен сотрудников — это две большие разницы. В результате компаниям приходится идти на непростые компромиссы. Но чтобы не отстать от темпа, который задает искусственный интеллект, техническим директорам нужно ускорять принятие решений.

Кадровое планирование становится головоломкой

Планировать команду AI-специалистов для работы с AI сейчас сложнее, чем когда-либо. Руководители не знают, сколько таких специалистов по искусственному интеллекту им потребуется, какие навыки будут востребованы, и где искать таких людей. Неясно, есть ли вообще нужный резерв экспертов, как быстро их найти и как удержать в компании. Кроме того, никто не может точно сказать, как скоро AI снизит спрос на другие профессии, и как быстро придётся переучивать сотрудников или менять их задачи.

Уязвимость в деталях: как зависимость от поставщиков может навредить бизнесу

Современные цепочки поставок делают компании уязвимыми к сбоям и новым рискам — от технических до юридических. AI-проекты зависят от глобальных поставок: исследовательские центры расположены в Китае, Европе и Северной Америке, а производство микросхем и оборудования сосредоточено в Восточной Азии и США. Геополитическая ситуация остается напряженной. К тому же всё больше моделей и приложений создается в open-source-сообществах, где работают специалисты со всего мира.

Большая прозрачность становится необходимостью

Безопасное внедрение искусственного интеллекта больше не обсуждается — это требование времени. Однако большинство современных языковых моделей остаются «чёрными ящиками»: они не объясняют, как принимают решения и какие данные используют. Если AI не может чётко обосновать свои рекомендации или действия — например, назвать причины отказа в выдаче кредитной карты, — ему не доверят выполнение важных задач.

Эти серьёзные, но вполне решаемые «встречные ветры» на пути ИИ уже не останавливают компании. Бизнес движется вперед: многие внедряют гибкое планирование расходов и заранее приобретают кластеры NVIDIA, чтобы обеспечить себе нужную инфраструктуру. Руководители по работе с персоналом запускают обучающие программы — они помогают сотрудникам осваивать новые навыки и, при необходимости, менять профессию. Но для устойчивого успеха этого недостаточно.

Чтобы реализовать потенциал ИИ, руководителям необходимо преобразовать свои компании

Методология McKinsey Rewired предлагает шесть ключевых элементов, необходимых для долгосрочных цифровых изменений: понятная дорожная карта, сильная команда, современная операционная модель, технологический стек, качественные данные и масштабируемые решения. Когда компании внедряют этот подход, они создают культуру самостоятельности, используют передовые облачные практики и собирают междисциплинарные команды, применяющие в работе гибкие методы.

Все эти элементы универсальны, но развитие ИИ добавляет свои особенности, на которые стоит обратить внимание:

Готовность быстро меняться 
ИИ развивается так стремительно, что компаниям приходится тут же перенимать лучшие практики, чтобы не отставать от конкурентов. Это касается технологий, команд, бизнес-моделей и продуктов. Например, модульный подход помогает сделать технологический стек гибким: когда естественный язык становится основным способом интеграции, ИИ-системы оказываются совместимыми, и компании могут легко обновлять и комбинировать инструменты. Такой подход избавляет бизнес от привязки к одному поставщику и позволяет быстро внедрять новые ИИ-решения без полной перестройки инфраструктуры.

Децентрализованные модели управления
Эффективное управление данными и моделями даёт командам свободу создавать новые ИИ-инструменты, при этом сохраняя контроль над рисками. Руководители лично курируют наиболее чувствительные вопросы — например, разрабатывают политики и процессы для мониторинга моделей на предмет справедливости, безопасности и прозрачности. При этом они задают общие правила и передают рутинный контроль бизнес-подразделениям, включая работу с метриками: точность, скорость, масштабируемость и другие.

Гибкое бюджетирование
ИИ-модели совершенствуются с огромной скоростью, а сочетание разных языковых моделей и агентов позволяет находить лучшие решения. Поэтому руководителям важно сохранять гибкость в бюджетах. Это помогает одновременно контролировать расходы и повышать эффективность работы ИИ-инструментов.

AI-бенчмарки: Как измерить и ускорить успех ИИ
AI-бенчмарки — это мощные инструменты для оценки, сравнения и улучшения работы разных моделей и алгоритмов искусственного интеллекта. Если технологические эксперты объединят усилия и выберут единые, открытые стандарты, а топ-менеджеры начнут использовать эти показатели, прозрачность и контролируемость ИИ-систем вырастут. Это ускорит внедрение ИИ даже среди скептически настроенных сотрудников.

Дефицит AI-талантов
46 % руководителей признают: нехватка AI-специалистов заметно тормозит запуск новых решений. Лидерам важно не только привлекать и нанимать сильных инженеров, специалистов по Data Science и интеграторов ИИ, но и создавать среду, в которой хочется работать. Для этого стоит выделять время на эксперименты, давать доступ к современным инструментам, поддерживать участие в open-source и развивать культуру совместной работы. Не менее важно развивать уже имеющихся сотрудников. Исследование McKinsey подчеркивает: обучение должно быть адресным. Например, техническим командам нужны интенсивы по созданию библиотек, а функциональным — курсы по промпт-инжинирингу.

В центре внимания человек
Чтобы ИИ был справедливым и беспристрастным, лидерам стоит с самого начала привлекать к разработке разные точки зрения и открыто общаться с командами. Сейчас только 48% топ-менеджеров готовы подключать нетехнических сотрудников к ранним этапам работы с ИИ — например, к генерации идей и сбору требований. Гибкие команды и человеко-ориентированные подходы, такие как дизайн-мышление и обучение с обратной связью, помогают создавать решения, которыми приятно пользоваться. В таких командах инженеры работают рядом с коллегами из HR, продаж и юридического отдела. Руководители могут снизить тревогу сотрудников по поводу сокращений, если честно расскажут о новых требованиях к навыкам и изменениях в штате. Открытые форумы, где можно высказать мнение о внедрении ИИ, поделиться опасениями и идеями, помогают поддерживать прозрачную и ориентированную на людей культуру.

Встреча с AI-будущим

Скорость развития ИИ за последние два года впечатляет. Кто-то видит в этом угрозу для человечества. А если последовать совету Рида Хоффмана и сосредоточиться на позитивном потенциале искусственного интеллекта? Руководители уже сейчас наблюдают, как AI становится основой для появления «суперагентов» на рабочем месте.

«Учись у вчерашнего, живи сегодняшним, надейся на завтра». Альберт Эйнштейн, физик-теоретик

Сотрудники активно используют AI и хотят делать это чаще. Менеджеры из поколения миллениалов готовы стать драйверами перемен и вдохновлять команду. Вместо того чтобы зацикливаться на 92 миллионах рабочих мест, которые могут исчезнуть к 2030 году, руководители могут сконцентрироваться на создании 170 миллионов новых профессий и навыков, которые пригодятся в будущем.

Сейчас лучшее время для смелых решений в области AI. Руководителям важно поддержать сотрудников, вложиться в обучение прямо на рабочем месте и сделать ставку на развитие, где человек остается в центре внимания. Когда лидеры и сотрудники вместе пересматривают подход к бизнесу, AI перестаёт быть просто инструментом для повышения эффективности. Он становится настоящей «суперсилой» — партнёром, который помогает раскрывать потенциал людей. Те, кто сумеет заменить страх перед неизвестностью на любопытство и открытость, смогут не только упростить рутину, но и использовать AI для решения серьезных бизнес- и социальных задач.

Поначалу эксперименты с AI были сосредоточены на автоматизации простых задач и проверке технических возможностей. Теперь же AI готов запускать настоящие инновации и помогать внедрять системные изменения, которые приносят реальную пользу.

В этой новой реальности руководителям и сотрудникам предстоит честно ответить себе на важные вопросы. Как определить приоритеты и уверенно вести компанию вперед, когда всё меняется? Как сотрудникам подготовиться к переменам, которые принесет AI? Ответы на эти вопросы помогут сформировать будущее компании:

Вопросы для бизнес-лидеров:

• Достаточно ли амбициозна ваша стратегия? Готовы ли вы изменить весь бизнес? Как превратить традиционные «центры затрат» в источники ценности? Как получить конкурентное преимущество, инвестируя в AI?
• Что значит по-настоящему внедрить ИИ в вашей компании? Как понять, что ИИ действительно приносит отдачу от вложений? Какие конкретные результаты вы будете отслеживать, чтобы убедиться: инвестиции в ИИ работают на ваш бизнес?
• Какие навыки отличают сотрудников, которые легко осваивают ИИ? Как создать рабочую среду, где каждый может развивать такие умения прямо на практике?

Вопросы для для сотрудников:

• Что для вас значит освоить ИИ? Это только уверенное использование ИИ для личных задач — например, поиск информации, планирование, генерация идей — или нечто большее?
• Как вы собираетесь расти в этой области? Какие новостные сайты, подкасты и видео стоит добавить в свой список, чтобы не отставать от стремительных изменений в мире ИИ?
• Как можно взглянуть на свою работу по-новому? Часто самые яркие идеи рождаются внутри команды, а не приходят сверху. Какие задачи вы бы изменили, чтобы дать старт инновациям «снизу вверх»?

Ответы на эти вопросы не всегда очевидны. Однако постепенно вырабатываются лучшие подходы. Например, многие компании совмещают инициативы «снизу вверх» и «сверху вниз», чтобы быстрее внедрять ИИ. Вариант «снизу вверх» позволяет сотрудникам пробовать ИИ-инструменты на практике — через хакатоны и обучающие сессии. А подход «сверху вниз» помогает руководителям переосмыслить, как ИИ может изменить ключевые направления: борьбу с мошенничеством, работу с клиентами, тестирование продуктов.

Такие шаги особенно важны, если компания хочет перейти от экспериментов с ИИ к его полноценному использованию. Сейчас только 1% бизнес-лидеров говорят, что их организация уже достигла зрелости в этой сфере. В ближайшие три года, по мере роста инвестиций, этот процент должен заметно вырасти. Руководителям стоит опереться на готовность сотрудников внедрять ИИ, одновременно поддерживая доверие, безопасность и прозрачность. Главная цель — раскрыть огромный потенциал генеративного ИИ, чтобы запускать инновации и создавать реальную ценность для бизнеса.