ИИ в B2B: как преодолеть сопротивление сотрудников нейросетям

Согласно исследованию «К2Тех», 34% российских компаний в 2024 году активно внедряли ИИ или уже использовали его для решения бизнес‑задач. 18% планируют начать внедрение в 2025 году, а 28% — в течение следующих трех лет. Парадокс в том, что вместе с ростом интереса к нейросетям растет и уровень тревожности в командах.

Когда сотрудники слышат о нейросетях, их первая реакция чаще всего негативная. Они боятся потерять работу, не уверены в безопасности новых технологий, а главное — не понимают, как ИИ может помочь им в решении задач. Перечисленные страхи не исчезают сами собой, не решаются инвестициями или выбором «правильного» инструмента. Мы в Академии управления WINbd обучили более 10 000 сотрудников компаний клиентов работе с нейросетями и точно знаем: вопрос перехода к ИИ в B2B в большинстве случаев заключается в правильных действиях руководителя.

Дело в том, что только руководитель способен создать ту самую атмосферу, в которой страхи открыто обсуждаются, ошибки перестают казаться катастрофическими, а новые технологии — угрозой. Без нее ИИ так и останется чужим, даже если он формально внедрен в бизнес‑процессы.

Давайте выясним, откуда берется недоверие к нейросетям и что может и должен сделать руководитель, чтобы команда перестала бояться нейросетей, начав воспринимать их как союзника. Кроме того, я расскажу о ключевых метриках, с помощью которых легко понять, работает ли ИИ в вашем бизнесе и какую пользу приносит.

10 ключевых страхов: почему сотрудники боятся ИИ

На буткемпах и стратегических сессиях я часто задаю клиентам один и тот же вопрос: «Что вам мешает использовать нейросети?» Ответы всегда похожи. Почти все они о страхах, которые на самом деле не связаны с технической стороной цифровизации бизнеса.

Чередование этих форматов помогает нам не только внедрить цифровые технологии в бизнес‑процессы клиентов, но и дает массу обратной связи от их сотрудников. Часто опасения вызваны не самими технологиями, а переменами и необходимостью к ним адаптироваться. Разберем, что стоит за этими страхами.

«Меня уволят». По данным исследования Level Group и HeadHunter, каждый восьмой россиянин опасается, что работодатели внедряют ИИ с целью сократить персонал и сэкономить на зарплатах. У данного опасения нет оснований, поскольку ИИ не заменяет, а трансформирует роли. Например, бухгалтеры с помощью нейросетей переходят от ручной сверки таблиц к автоматическому анализу данных. Таким образом, ИИ не заменяет специалистов, а, наоборот, освобождает от лишнего, чтобы они вернулись к сути своей профессии.

Под угрозой, по мнению CEO Anthropic Дарио Амодея, могут оказаться начальные позиции, поскольку многие задачи, ранее выполнявшиеся junior‑специалистами, теперь могут быть автоматизированы. В то же время сотрудники, которые активно используют нейросети, повышают свою продуктивность и становятся ключевыми игроками в трансформации бизнеса. Увольнять таких специалистов нет смысла, поскольку они помогают бизнесу адаптироваться к новым условиям.

«Мне добавят задач, но не денег». На одном из буткемпов Академии управления WINbd сотрудник компании клиента спросил меня: «Зачем нам ваша нейросетка, если мы и так из Excel не вылазим?»

Подобный страх основан на недоверии к ИИ. Чтобы его развеять, важно объяснить: нейросети — это не новая задача вдобавок к тем, что уже есть. Это дополнение для их автоматизации, ведь с помощью ИИ можно выполнять задачи быстрее и эффективнее. Поясню на примере нефтегазовой компании, которая обучила сотрудников работе с генеративным ИИ.

В данной компании генеративный ИИ используется для моделирования расслоения пород при бурении. Сначала он просчитывает десятки сценариев прохождения пласта и моделирует поток нефти в каждом варианте, затем выбирает самый эффективный сценарий. В результате производительность скважин в данной компании возросла на 22% за счет автоматизации процессов и снижения ошибки из‑за человеческого фактора. Это яркий пример того, как применение нейросетей может повысить эффективность процессов, не став при этом новой, обременительной обязанностью для персонала.

«Я не понимаю, как это работает». Неизвестность пугает, поэтому люди воспринимают новые технологии, как ящик Пандоры, отказываясь от их использования. Однако ИИ — это результат новой волны технологий, аналогичной тем, что сопровождали появление интернета, массового распространения персональных компьютеров и мобильных телефонов. Эти изобретения также вызывали страх и недоверие, но в итоге стали неотъемлемой частью повседневной жизни.

ИИ стоит на пороге аналогичной трансформации. Чтобы им пользоваться, не требуется технических знаний. Как и мессенджеры, с которыми многие справляются без особых навыков, нейросети можно освоить с помощью простых инструкций и реальных примеров. Например, генеративные ИИ‑инструменты. Даже новички могут с их помощью начать решать повседневные задачи прямо с телефона. Так ИИ превращается из сложного инструмента в удобный и практичный помощник.

«Служба безопасности все равно запретит». По данным Nordic Star, российское и международное законодательство все чаще вводит ограничения на использование ИИ, особенно в вопросах этики и обработки персональных данных. Компании обязаны учитывать эти ограничения, а сотрудники — следовать внутренним регламентам, чтобы не нарушать закон и не подвергать риску свои организации.

Постоянные изменения законодательства, а также неясность многих правовых вопросов, связанных с ИИ, приводят к тому, что сотрудники начинают опасаться использовать нейросети из‑за возможного нарушения корпоративных регламентов и требований по защите персональных данных. Чтобы преодолеть этот страх, важно создавать понятные и безопасные сценарии внедрения, в которых использование ИИ четко регламентировано. Хороший способ — запуск решений в ограниченном контексте: пилотная команда, песочница или решение задач с минимальным риском. Покажу на примере клиента, как это работает.

Пример нашего клиента демонстрирует, как можно эффективно внедрять ИИ в процессы организации, соблюдая при этом внутренние регламенты и строгие требования по защите данных. Решение не потребовало обработки персональных данных сотрудников и создало масштабируемую инфраструктуру обучения. Кроме того, использование цифровых аватаров помогло работникам компании клиента создать безопасную среду для тестирования ИИ‑решений. Это способствовало снижению уровня их опасений и повышению доверия к новым технологиям.

«Мне и так хватает Excel и Photoshop». В креативных профессиях и при работе с данными сотрудники могут опасаться того, что ИИ заменит привычные инструменты: Excel и Photoshop. На самом деле, нейросети не заменяют, а ускоряют их работу, автоматизируя выполнение рутинных задач. Например, ИИ может за секунды генерировать сложные формулы в Excel или автоматически ретушировать и корректировать изображения в Photoshop. Это дает сотрудникам больше времени для решения стратегически важных и креативных задач.

«Я не могу быстро освоить новые инструменты». Страх часто встречается у сотрудников без технического образования. Чтобы его преодолеть, важно организовать обучение, направленное на решение актуальных задач. Это покажет сотрудникам, что для уверенного использования ИИ не обязательно становиться экспертом. Достаточно освоить азы и начать применять нейросети для решения простых задач. Важно, чтобы подход к обучению был разнообразным: часть сотрудников лучше освоит материал через обязательные тренинги, а для других более эффективным будет формат методклуба, где коллеги делятся опытом. Такой подход позволит сотрудникам быстрее и без перегрузки адаптироваться к новым цифровым инструментам.

«Вдруг ИИ полностью заменит человека?» Часто сотрудники опасаются, что нейросети заменять их творческую составляющую. По данным Forbes, ИИ остается лишь инструментом, который помогает в принятии решений, но не заменяет самого человека, поскольку заменить интуицию, креативность и личный опыт он не может.

Кроме того, есть множество задач, для выполнения которых требуется физическая сила. Например, в крупных компаниях ритейл‑сектора все чаще внедряются специализированные приложения для мерчандайзеров, которые направляют сотрудников по этапам работы, подсказывая каждый шаг. Это минимизирует ошибки и позволяет нанимать сотрудников с разным уровнем квалификации, но и в таком случае полностью заменить человека нейросетевые технологии неспособны.

«А если случится технический сбой?» Для преодоления страха зависимости от технологий важно подчеркнуть, что ключевую роль в работе с ИИ играет человек. Он принимает решения и корректирует результаты, опираясь на свой опыт и знания. Как правило, если что‑то идет не так, виноват человек — либо он не завершил задачу должным образом, либо допустил ошибку в процессе. Поэтому крайне важно соблюдать правила кибербезопасности, иметь базовые навыки цифровой грамотности и регулярно создавать резервные копии данных.

Кроме того, важно использовать российские языковые модели. Их можно интегрировать в корпоративный контур, задействуя внутренние серверы компании. Использование таких моделей способствует повышению контроля за процессами, гарантируя, что даже в случае технического сбоя вся информация останется внутри организации и не будет передана за рубеж.

По данным Больших Идей, такой подход помогает сформировать у сотрудников доверие к ИИ. Они смогут шаг за шагом интегрировать цифровые инструменты в свою работу без угрозы почувствовать себя оторванным от команды.

«Это еще один инструмент контроля». Когда сотрудники не понимают, зачем им дали новый цифровой сервис, неизбежно возникает ощущение давления. В таком случае нейросети могут начать восприниматься как средство оценки и надзора. Причина в том, что сотрудники опасаются неизвестности и не понимают, как будет оцениваться результат. Чтобы преодолеть этот страх, руководителю важно задать правила игры и вовлечь команду, объяснив, зачем нужны нейросети и как они помогают улучшить рабочие процессы.

Что должен делать руководитель, чтобы команда не боялась ИИ

Когда компания решает внедрить нейросети в рабочие процессы, ключевым моментом становится правильный подход к обучению сотрудников. Основная ошибка большинства обучающих программ заключается в том, что они ориентированы на абстрактные концепции и не помогают сотрудникам решать реальные задачи. Чтобы этого избежать, мы в Академии управления WINbd придерживаемся следующих принципов при создании обучающих программ для клиентов.

Открыто говорите о целях. Согласно данным Издательской группы «Юрист» прозрачность является одним из ключевых принципов, прописанных в Национальной стратегии развития ИИ в России до 2030 года. Когда руководитель открыто и понятно объясняет цели внедрения ИИ, сроки и конкретные шаги, это помогает снизить тревожность команды к новым технологиям.

Создайте пространство для экспериментов: клубы по интересам, методклубы и коворкинги . Важно понимать, что в процессе адаптации ИИ ошибок не избежать, поэтому руководителю важно создать среду, в которой приветствуются эксперименты, а ошибки становятся поводом для усовершенствования процессов. Так сотрудники почувствуют уверенность и перестанут бояться пробовать новые решения.

Перейдите от теории к практике. Каждый раз при подготовке к буткемпам в Академии управления WINbd мы спрашиваем клиентов: «Какие задачи вы хотите решить с помощью ИИ?» Это помогает понять, какие инструменты они уже используют в работе, и какие процессы стремятся ускорить или улучшить.

Чаще всего мы получаем следующие ответы:

• аналитики хотят использовать нейросети для написания SQL‑запросов по текстовому запросу;
• маркетологи — быстро генерировать помощью GPT‑моделей визуальный контент, тексты для коммуникации с клиентами и посты для соцсетей;
• юристы — создавать типовые договоры для последующей адаптации под запросы клиентов, чтобы самим не делать рутину;
• продажам нужно в моменте оценить запрос и эмоцию клиента и предложить подходящую под его запросы услугу;
• инженеры хотят упростить работу с графикой и моделями, чтобы быстрее создавать конструкторскую документацию.

Обратите внимание, в каждом случае акцент не на инструменте, а на результате. В таком случае конкретные примеры с использованием нейросетей помогут сотрудникам лучше понять, как ИИ способен решить их задачи прямо сейчас, а не в отдаленном будущем.

Сформировать общество амбассадоров. Согласно данным журнала «Кадровые изменения», сотрудники‑амбассадоры — это драйверы перемен, обладающие высоким уровнем мотивации и влияния на коллег, в том числе при внедрении инноваций.

Так в одном из наших кейсов — обучение нейросетям сотрудников строительного девелопера — мы начали с HR‑отдела. Наш выбор объясняется тем, что, как правило, HR‑специалисты способны доносить ценность новых решений и имеют влияние на сотрудников всех подразделений, включая руководство. После успешной автоматизации онбординга проект был масштабирован на всю компанию при поддержке HR‑специалистов, обученных работе с ИИ. Это позволило снизить тревожность остальных сотрудников, поскольку те, кто освоил нейросети, стали амбассадорами изменений и помогли коллегам преодолеть сомнения.

Как измерять эффективность, когда все кажется размытым

Топ‑менеджеры клиентов при внедрении ИИ чаще всего спрашивают: «Как мы поймем, что переход к нейросетям сработал?» Многие компании уже вложили в цифровизацию миллионы, но не могут обосновать ее пользу, потому что эффекты от ИИ редко видны сразу. Они распределяются между отделами и касаются не только прямых затрат и изменения уровня прибыли. Речь идет о времени выполнения задач, качестве, скорости, вовлеченности и даже уровне выгорания команды. Разберем на кейсах наших клиентов.

Рост производительности. Компания, занимающаяся разработкой инженерных прототипов, внедрила генеративный ИИ для автоматизации процессов создания начальных версий моделей. Ранее инженер‑конструктор мог создать вручную лишь один прототип в месяц, что затягивало инновационный цикл и снижало гибкость компании на рынке. С внедрением ИИ процесс значительно ускорился: теперь инженер может генерировать 3 прототипа за тот же срок. Это не просто повышение показателей производительности, а ускорение инновационного цикла. Генеративный ИИ позволяет быстрее тестировать гипотезы, адаптировать продукты под новые требования и получать обратную связь от рынка, что значительно улучшило конкурентоспособность компании.

Скорость вывода продукта на рынок. Для вывода линейки дизайнерских пазлов на международный рынок компания не стала производить 30 разных прототипов и тестировать каждый из них. Вместо этого сотрудники сгенерировали 30 вариантов дизайна в нейросетях, провели A/B тесты и запустили в производство только те варианты, что вызвали отклик у реальных клиентов. В результате время выхода продукции на рынок сократилось в 4 раза, а бюджет ушел только на тот дизайн, что понравился клиентам.

Там, где внедрение ИИ сопровождается понятными целями и прозрачной обратной связью от сотрудников, компании начинают развиваться быстрее и увереннее. Кроме того, согласно исследованию Microsoft & LinkedIn (Work Trend Index 2024), 75% сотрудников уже активно используют нейросети, но скрывают это из‑за страхов, о которых мы говорили ранее. Чаще всего это опасение, что ИИ заменит человека и отсутствия прозрачных корпоративных правил по использованию нейросетей в бизнес‑процессах.

Вместо итога: почему нельзя откладывать переход к ИИ

Когда речь заходит о внедрении нейросетей в B2B, многим компаниям кажется, что лучше подождать более зрелых решений, понятных кейсов или просто лучшего момента. Это довольно распространенное заблуждение, ведь переход к ИИ — это не разовая кампания по оптимизации, которую можно начать в любое удобное время. По своей сути это структурный сдвиг, который уже произошел, изменив правила игры, и если вы не участвуете в изменениях сегодня — завтра можете оказаться вне процесса.

Дело в том, что целые отрасли от ритейла до строительства, уже начинали формировать отраслевые ИИ‑модели, используя накопленные данные и объединяя экспертизу. Они создают продукты, которые завтра станут отраслевым стандартом, но только для тех, кто участвовал в разработке.

В энергетике, например, обсуждают создание единых моделей для анализа пластов. В HR — развитие внутренних скоринговых систем. В продажах — автоматизацию цепочек касаний. Все эти решения будут опираться на те стандарты и подходы, которые сегодня лягут в основу ИИ‑инструментов. По этой причине организациям критически важно участвовать в формировании отраслевых стандартов: высказывать свою позицию на конференциях, входить в рабочие группы и профессиональные сообщества.

Один из примеров такого сообщества в России — «Альянс в сфере искусственного интеллекта», который объединяет компании из разных отраслей. Участники альянса совместно формируют направления развития ИИ в стране, продвигают практики и создают архитектуру решений.

Подводя итог, хочу сказать, что опасаться изменений — абсолютно нормально. Главное, не пытаться внедрить ИИ везде и сразу, а исходить от конкретных задач, процессов и людей, шаг за шагом встраивая нейросетевые инструменты там, где они действительно дают эффект.

Такой подход снижает уровень сопротивления сотрудников, позволяет точно оценивать результат и формирует культуру осознанного внедрения цифровых технологий. Важно помнить, что ИИ не заменяет сотрудников, он помогает переосмыслить бизнес‑процессы, задачи руководителя и каждого человека. Результатом станет отказ от ненужных действий, создание новых подходов к продуктам, управлению знаниями и росту команд. При этом в процессе перехода к ИИ ключевую роль сыграют лидеры компаний, которые смогут выйти вперед и сказать: «Мне тоже не все понятно, но давайте попробуем разобраться вместе, тогда у нас все получится».