Роль ИИ в компании: технологии должны ускорять нашу работу, а не подавлять наше любопытство

За последние два года искусственный интеллект стал едва ли не главным объяснением любых изменений в бизнесе. Особенно когда речь заходит о сокращениях.

Мы постоянно видим заголовки в духе: «Компания внедрила ИИ и сократила 20% команды». Буквально пару месяцев назад было много шума вокруг Oracle, где 30 000 человек были сокращены именно по этой причине.

Смотря на эту картину, создается ощущение, будто рынок движется к полному отказу от людей в пользу технологий. Но на мой взгляд, ситуация все же намного сложнее. Да, ИИ действительно меняет бизнес: меняет скорость работы, подходы к управлению и требования к сотрудникам. Однако говорить о том, что искусственный интеллект «всех нас заменит» пока слишком рано.

Скорее, мы наблюдаем крупнейшую трансформацию навыков за последние несколько десятилетий. И самое интересное здесь то, что ценность человеческого мышления отнюдь не снижается. Наоборот — она становится выше.

ИИ стал удобным объяснением для любых изменений

Во многих отраслях рынок до сих пор переживает последствия агрессивного найма в периоды быстрого роста. При активном масштабировании зачастую случается так, что компании нанимают сотрудников быстрее, чем они успевают выстраивать эффективные процессы. В итоге роли между работниками начинают дублироваться, а структура разрастается больше, чем это в реальности необходимо, и когда это становится понятно, наступает пора сокращений.

Это уже происходило раньше: после кризиса 2008 года компании тоже массово сокращали команды, как и после краха доткомов — каждый раз рынок проходил через период переоценки собственной эффективности.

Сегодня мы наблюдаем похожую картину: на фоне экономической неопределенности и геополитических рисков, давление на прибыльность бизнеса только растет, и ИИ в этих условиях стал лишь одним из факторов более глобальной трансформации.

Поэтому я не считаю правильным смотреть на нынешнюю ситуацию как просто на массовую замену людей машинами. Скорее, бизнес в целом пересматривает, какие специалисты ему действительно нужны и какие задачи должны решаться иначе.

Рынок труда не исчезает — он меняется

История показывает, что часть профессий действительно уходит с появлением новых технологий, но в то же время на их место приходят новые.

Давайте обратим взгляд в прошлое — лет на двадцать назад. В те времена такие должности как «product‑менеджер», «growth‑маркетолог» или «ИИ‑тренер» вообще не существовали, и никто даже не представлял, что они могут значить. Но в современном бизнесе это уже совершенно обычные роли, не вызывающие вопросов.

Когда банкоматы вошли в массовое применение, многие говорили, что кассиры в банках исчезнут. На практике же банки просто изменили роль сотрудников: они стали больше заниматься сервисной стороной вопроса, консультируя клиентов. И при этом выдача наличных в кассах тоже никуда не ушла.

С искусственным интеллектом сейчас происходит похожий процесс. Компании по‑прежнему нанимают людей, но меняются сами требования к ним. Учитывая, как активно и повсеместно растет применение ИИ, специалисты, которые умеют работать с этими системами, ценятся все сильнее.

Однако, разумеется, здесь тоже есть свои нюансы. Маркетологу, например, уже недостаточно просто писать тексты вручную, но в то же время умение генерировать их через нейросеть само по себе не делает его сильным работником.

В таком случае возникает естественный вопрос: где проводить черту? По каким признакам можно определить действительно «полезного» специалиста? На мой взгляд, самым главным признаком является критическое мышление.

Способен ли сотрудник правильно поставить задачу на исполнение тому же ИИ? Умеет ли он проверять качество выданного результата? Если возникает неожиданная ситуация, может ли человек сохранить здравомыслие, правильно понять контекст и принять адекватное решение, когда ИИ за него это не сделает?

Да, искусственный интеллект отлично ускоряет выполнение задач, но он по‑прежнему плохо работает без качественного направления со стороны человека. Именно поэтому компаниям как никогда нужны люди с гибким мышлением и способностью быстро учиться и адаптироваться к новым условиям.

Где проходит граница между человеком и ИИ

С моей точки зрения, сегодня бизнесу важно научиться правильно разделять зоны ответственности между человеком и технологиями.

Есть задачи, где ИИ несомненно демонстрирует впечатляющую эффективность. При обработке больших объемов информации или автоматизации рутинных процессов нейросети крайне эффективны, и то же самое можно сказать про анализ данных. Во многих ситуациях искусственный интеллект способен сократить часы (и даже дни) ручной работы до нескольких минут, что является огромным плюсом для бизнес‑процессов.

Но проблема в том, что нейросети нередко работают довольно поверхностно, выдавая результаты, которые выглядят убедительно, но не выдерживают более тщательной проверки. В аналитических задачах особенно необходимо не принимать выводы ИИ за истину и проверять тщательно при помощи собственных логики и опыта.

Вдобавок, в любой компании существуют задачи, где ИИ просто не способен заменить человеческое участие. Разработка стратегий, например, требует креативности и принятия сложных решений, которые нейросетям доверять пока нельзя. Управление командами или переговоры с клиентами и партнерами также требуют понимания эмоций, с чем ИИ справляется плохо, поэтому коммуникация остается за живыми людьми.

Самое главное: любой бизнес несет ответственность за последствия принятых решений, и ИИ не может брать эту ответственность на себя. Он может помочь со сбором необходимой информации для принятия этих решений, но за итог все равно отвечает человек.

И это очень важная граница, которую компаниям нельзя терять. Чтобы выстроить репутацию, доверие и долгосрочные отношения между бизнесом и рынком человеческий подход по‑прежнему необходим.

Почему опасно автоматизировать все подряд

Я уже не раз замечала, что многие компании сегодня находятся в состоянии своеобразной технологической эйфории. Они бегут внедрять ИИ, поддавшись впечатлению, что автоматизировать можно буквально все, и что искусственный интеллект — это практически святой Грааль, способный решить любые задачи бизнеса.

На практике, это далеко не так просто: между покупкой ИИ‑инструмента и получением от него реального эффекта лежит огромная пропасть. Недавнее исследование показало, что хотя около 70% компании активно инвестируют в ИИ, каждый пятый руководитель признает, что это происходит без особого планирования.

Параллельно с этим, такие бездумные попытки внедрять нейросети повсеместно создают риск впасть и в другую крайность — технологический экстремизм. Если сотрудники перестают думать самостоятельно и начинают во всем полагаться только на ИИ, бизнес постепенно теряет способность к критическому анализу. А это уже опасно: технологии должны усиливать человеческие способности, а не ослаблять их.

Я сталкиваюсь с этим даже в повседневной работе. Например, когда нужно оценить реальную активность компании или эксперта, ИИ может составить очень убедительное описание: назвать человека сильным экспертом, рассказать о высокой узнаваемости и широком присутствии в СМИ. Но если открыть материалы вручную и посмотреть глубже, может оказаться, что большая часть публикаций приходится на корпоративные площадки или перепечатки, а реальный охват значительно скромнее.

Именно поэтому ИИ нельзя использовать как окончательный источник. Он хорошо собирает информацию, которая есть в открытом доступе, но плохо оценивает ее качество, значимость и контекст. Такие выводы по‑прежнему требуют участия человека.

Как я уже отмечала ранее, критическое мышление — одна из главных черт сильной команды. Именно думающие люди предлагают новые идеи и замечают возможности, тем самым помогая двигать компанию вперед. Но если бизнес в погоне за автоматизацией начинает подавлять это качество или сокращать штат сотрудников в пользу ИИ, в долгосрочной перспективе он рискует проиграть.

Самый ценный результат, на мой взгляд, получают не те компании, которые пытаются заменить сотрудников через ИИ, а те, кто умеет с его помощью их усиливать. Когда сильный специалист получает доступ к хорошим ИИ‑инструментам, его продуктивность действительно может вырасти в разы. Но, опять же, только в том случае, если к использованию этих инструментов специалист подходит продуманно.

Технологии сами по себе не гарантируют успех — решающим фактором остается качество людей внутри компании. Когда речь идет о задачах, где требуется разобраться в сути происходящего, сопоставить факты и сделать взвешенный вывод, человеческую логику пока ничто не заменит.

Каких сотрудников бизнесу стоит искать уже сейчас

На мой взгляд, в ближайшие годы рынок труда особенно сильно будет ценить людей, способных проявлять гибкость и самостоятельность мышления. Технологические решения развиваются крайне быстро, и способность активно учиться необходима любым специалистам и компаниям, которые намерены поспевать за рынком.

Знания, актуальные на сегодняшний день могут прийти в негодность буквально через несколько месяцев, а это значит, что приобретение новых становится неотъемлемой частью профессионального роста. Бизнесу нужны люди, которые готовы осваивать новые инструменты, перестраивать привычные (и зачастую устаревшие) процессы, и искать новые подходы.

При этом, регулярное взаимодействие с ИИ подразумевает также навык работать и мыслить на стыке дисциплин. Работникам нужно понимать не только как взаимодействовать с самим решением, но и какие задачи для бизнеса оно должно решать — как использование новых технологий повлияет на компанию на стратегическом уровне.

Ответственные и любопытные сотрудники с большей вероятностью будут быстрее осваивать новые инструменты, находить для них оптимальное применение, и отвечать за доведение задач до результатов. Именно эти качества станут ключевыми при выстраивании устойчивых и успешных команд.

Подводя итог, мы можем спокойно сказать, что до конца человеческого труда миру еще очень далеко. Да, искусственный интеллект ускоряет многие процессы, но направление ему по‑прежнему задают люди, и этот факт не изменится.

Главное для предпринимателей: как внедрять ИИ с пользой

Не внедряйте ИИ только потому, что это делают конкуренты. Любая автоматизация должна решать конкретную бизнес‑задачу. Без понятной цели ожидаемого эффекта от ИИ не будет.

Передавайте ИИ рутинные задачи, но не принятие важных решений. Нейросети хорошо справляются со сбором и анализом данных, но вопросы более стратегического характера должны оставаться за людьми. Как и ответственность за сами решения.

Поощряйте самостоятельное мышление. Если сотрудники начинают безоговорочно доверять любому ответу ИИ, качество решений неизбежно снижается. Важно сохранять рабочую культуру, в которой принято проверять информацию и задавать вопросы.

Оценивайте успех внедрения ИИ по конкретным бизнес‑результатам. Действительно ли эти инструменты помогают компании быстрее принимать решения? Становится ли производительность выше с их использованием? Есть ли какая‑то прямая ценность для команды и клиентов? Без этой конкретики, ИИ зачастую не выходит из пилотной стадии.