Как бизнесу внедрять ИИ в команды и процессы

Две самые большие ошибки при внедрении ИИ в бизнес — ждать от него решения всех проблем и интегрировать ИИ просто потому, что так «надо». На практике это почти всегда приводит к разочарованию: ИИ внедрили, а результат не дотягивает до ожиданий.

«У нас сейчас кругом пропаганда эффективности и разговоры о том, что нужно ускорить, оптимизировать, автоматизировать. Эти слова набили оскомину: раньше всё пытались оптимизировать таск-трекерами, потом — Google-таблицами, потом осваивали project management. А сегодня внедряют искусственный интеллект. Но чтобы автоматизация была успешной, нужно задать себе вопрос: "Зачем она нам нужна?" Если это гонка за клеймом инновационности, то это путь в никуда», — Наиля Аглицкая.

Автоматизацию можно внедрять в двух направлениях:

«Небольшому бизнесу с штатом в несколько человек надо думать не об унификации процессов, а о том, как ИИ позволяет каждому специалисту решать свои задачи. Это не в прямом смысле автоматизация, но точно оптимизация труда: сотрудники начинают делать значительно больше, ведь каждый из них понимает, как устроен GPT, и работает эффективнее», — Алексей Хахунов.

С помощью ИИ можно разгрузить и ускорить сотрудников на разных уровнях:

AI помогает автоматизировать огромный объём рутинной работы, на который у сотрудников могли уходить недели. Расшифровка звонков, фиксация договоренностей, автоматическое формирование итогов встреч, перенос данных в CRM, — всё это забирает на себя ИИ, а у менеджеров по продажам появляется время быстрее подготовить сделку.

«С помощью ИИ классно автоматизируется процесс подготовки к первой встрече с клиентом, когда надо понять, что у них за компания, какая основная структура активов. Более того, в процессе сделки появляется большое количество опросников со стороны СБ или закупок. И этот этап раньше мог затягиваться на пару недель, пока заполнишь все тридцать страниц опросника. Задача рутинная, очень сложная. Но с помощью ИИ она прекрасно автоматизируется», — Алексей Хахунов.

ИИ с лёгкостью берёт на себя подготовку вакансий, формирование требований к скилам соискателей, расшифровку интервью, сопоставление ответов кандидатов с заданными критериями. Это позволяет быстрее обрабатывать входящие отклики и работает как система противовеса: ИИ можно привлекать за вторым мнением по кандидату — это помогает исключить субъективную оценку и предвзятость со стороны нанимателя.

«Я знаю, что многие рекрутёры пытаются проконтролировать, чтобы кандидаты не использовали AI в процессе отбора. Но это очень странная защита. Сегодня вы, наоборот, не хотите нанимать людей, которые не умеют использовать GPT в работе. Получается, вам надо не бороться с ИИ, а сделать так, чтобы люди не могли пройти без него отбор. Так вы будете притягивать в вашу компанию больше топовых талантов», — Алексей Хахунов.

ИИ упрощает внутреннее обучение и онбординг. На смену громоздким базам знаний приходят интуитивно понятные AI-боты, обученные на всех документах компании. Теперь вместо того чтобы дёргать коллег по типовым вопросам, можно написать в чат-бот и получить быстрый ответ.

В этих ролях львиная часть времени уходит не на принятие решений, а на преобразование данных: переупаковку звонков, переписок и исследований в конкретные задачи, требования и документы.

«Перекладывание контекстов из звонков и переписок в чате в хорошие задачи для разработчиков — это, по сути, 80% работы специалистов в продукте, аналитике и проджект-менеджменте. И со всеми этими задачами отлично и предсказуемо справляется GPT», — Алексей Хахунов.

У российских компаний много барьеров при внедрении ИИ в процессы. Это проблемы и с оплатами, и с безопасностью персональных данных, и ограниченный доступ к инфраструктуре.

«В России исторически большие компании стремятся использовать свою инфраструктуру железа. У них есть собственные кластеры, они обеспечивают их безопасность, при этом облачная инфраструктура у нас развита слабо. А чтобы разворачивать модели в собственном контуре, нужны видеокарты, которые стоят как крыло самолёта, да и управление Graphics Processing Unit — это вычислительный процессор, ориентированный на графические вычисления.GPU-ресурсами — сама по себе задача не из простых. В итоге компания попадает в бесконечный цикл ограничений, что очень тормозит любое развитие», — Алексей Хахунов.

В большинстве российских компаний нет общих подходов к использованию ИИ: сотрудники создают собственные разрозненные аккаунты: кто-то платные, кто-то нет, кто-то работает в GPT-5.1, а кто-то — в Гигачате или телеграм-ботах.

«У России уникальный путь развития: из-за всех ограничений, связанных с ИИ, у нас возникла большая теневая инфраструктура. Про искусственный интеллект большинство узнавало благодаря телеграм-ботам. У нас и GPT был в Телеграм, и Midjourney. Это делало первое касание с ИИ простым и бесплатным, но, к сожалению, давало очень ограниченное понимание возможностей ИИ: что он умеет, как его можно персонализировать. К тому же, такие боты — удар по безопасности: большинство из них анонимны, и пользователь никогда наверняка не знает, куда утекут его персональные данные», — Наиля Аглицкая.

Кроме объективных факторов вроде инфраструктурных ограничений или недоступности некоторых сервисов в России, есть и субъективные причины, почему ИИ неохотно внедряется в бизнес-рутину.

В некоторых компаниях сотрудники скрывают, что для выполнения задачи использовали AI-инструмент, потому что боятся осуждения руководства.

«Одна из тем, которые я поднимаю с топами крупных компаний, когда мы интегрируем GPT, — эмоциональная безопасность сотрудников. От того, чувствует ли себя человек в безопасности, когда использует ИИ, зависит, будет ли он вообще им пользоваться», — Алексей Хахунов.

Компании и сотрудники боятся использовать ИИ, потому что он может выдавать ложную информацию: придумывать статистику, ссылаться на несуществующих людей. В 2025 году прогремел скандал: консалтинговый гигант Deloitte сдал правительству Австралии отчёт с множеством ошибок. Оказалось, что репорт был подготовлен с помощью ИИ.

«Ошибки и галлюцинации связаны в первую очередь с тем, что в задаче отсутствует человек, который бы смог верифицировать полученный результат. Человек всегда должен проверять, что генерит ИИ, и при необходимости находить и исправлять ошибки», — Наиля Аглицкая.

Ещё одно ограничение для масштабного внедрения ИИ — отсутствие культуры ошибок в российском бизнесе.

«Если смотреть на западный опыт, мы видим, что до 30−50% всех экспериментов в ИИ оказываются провальными, и это нормально. Но в России любая ошибка — угроза имиджу компании, бюджету, доверию со стороны руководства. Такого, что кто-то попробует, провалится и потом об этом расскажет, у нас практически нет. Я думаю, чтобы выделиться сегодня на нашем медиарынке, нужно провести конференцию не про успехи во внедрении ИИ, а про факапы», — Наиля Аглицкая.

У людей по-прежнему базово отсутствует доверие к ИИ. Есть страх: «Я напишу в ИИ свои секреты, он на этом обучится и дальше кому-то их расскажет». Страх легко пофиксить: во всех платных AI-сервисах вы можете запретить использовать любые ваши данные в обучении.

«Даже если ИИ учится на ваших диалогах, никто и ничего про вашу жизнь в будущем не узнает. Обратно извлечь эту информацию просто невозможно, она деперсонализируется и защищается на многих уровнях», — Алексей Хахунов.

За оптимизацией бизнеса и ускорением процессов стоит ещё один, гораздо более глубокий кризис — потеря собственной профессиональной идентичности.

«Человек может спросить: "Если теперь искусственный интеллект делает работу за меня, какая моя ценность? Я этому учился, работал всю жизнь, а теперь буду просто человеком, который кнопку нажимает? Или меня вообще спишут как неликвидный инструмент?" Неудивительно, что многие люди саботируют любую автоматизацию: для них это всё равно что уйти в утиль», — Наиля Аглицкая.

Избежать саботажа со стороны сотрудников можно через честный диалог с командой.

«Есть два тезиса, которые важно донести. Во-первых, ИИ сегодня забирает на себя всю тупую рутинную работу, и это здорово. Во-вторых, если вы зарабатываете интеллектуальным трудом, то в следующие пару лет неумение пользоваться ИИ сильно ударит по вашей рыночной стоимости», — Алексей Хахунов.

Вовлечённость топ-менеджеров. Сотрудники смотрят на начальника как на пример. Если он присылает фоллоу-ап встречи через минуту после её окончания, подчинённые забирают инструмент на вооружение. Руководитель также может снимать ограничения, решать вопросы со службой безопасности, если те запрещают внедрять ИИ в процессы.

Культура эксперимента и толерантность к ошибкам. Для экспериментов с ИИ не нужны годы и миллионные бюджеты. Достаточно всего пары месяцев и 100−200 тысяч рублей, чтобы проверить множество гипотез.

Люди, которым интересно изучать новое. Если в команде есть инициативный сотрудник, который искренне интересуется ИИ, выделите ему бюджет, пусть он исследует новый инструмент, а потом поделится результатами с командой.

Если в компании до интеграции ИИ не были замерены основные показатели, то ретроспективно оценить результаты не получится. Да, задачи будут делаться быстрее, а контент будет выходить чаще, но что это даёт бизнесу в долгосрочной перспективе, будет непонятно.

«Нужно смотреть, как сокращается цикл принятия решений по разным процессам. Именно это будет показывать, как ИИ повлиял на ваш бизнес. Например, раньше вы закрывали B2B-сделку за четыре месяца, а теперь за три. Посчитайте, сколько денег вам это принесёт. Почти во всех процессах мы достаточно легко можем посчитать, как уменьшение цикла переходит в деньги», — Алексей Хахунов.

Помимо финансовых показателей важно учитывать и нематериальные эффекты от внедрения ИИ: устойчивость процессов, привлекательность вашего HR-бренда и доверие к бренду в целом.

«Когда мы обсуждаем эффекты от внедрения ИИ, компании часто приводят подобные примеры: "Мы выложили видео со сгенерированными котятами, и у нас на 1,5% выросла вовлечённость". Здорово, что вы попробовали, но вдолгую эти полтора процента не сыграют. Таким Контент низкого качества, сгенерированный ИИ.AI-слопом вы девальвировали доверие к себе. Очень важно соблюдать баланс: с одной стороны, нужно действительно смотреть в эти метрики, с другой стороны, думать, как укрепляется или обесценивается доверие к вам как к бренду, если вы используете ИИ», — Наиля Аглицкая.