В 2025 году я очень плотно погрузился в тему ИИ — как в личных проектах, так и в корпоративной культуре. Например, за Q4 мы провели более 10 ИИ-обучений и ИИ-воркшопов. Я имел возможность наблюдать личные кейсы использования, корпоративные запросы, ограничения и процесс трансформаций под разными углами. Поделюсь некоторыми выводами.

Вот что меня реально удивило: в индивидуальном использовании эффект получают почти все — по моей выборке это порядка 80–90% участников. Но на уровне компаний действительно устойчивых внедрений заметно меньше, чем ожидаешь, глядя на хайп вокруг ИИ.

Рынок регулярно ищет “серебряную пулю” — подход, который обещает резкий рывок. В разные годы на эту роль претендовали Agile/Scrum, затем продуктовый подход. Они действительно улучшали процессы, но почти никогда не работали как универсальная кнопка “сделай нас единорогом”: контекст, зрелость и дисциплина решали больше, чем название методологии.

И вот сейчас ИИ. Он громогласно идёт по планете. Вкладываются суммы, у которых нет названий — просто количество нулей. Но количество компаний, которые благодаря ИИ смогли оторваться от конкурентов, так же исчезающе мало. По крайней мере в российском сегменте.

А тут есть один очень важный барьер, который отличает ИИ от прошлых кандидатов на «серебряные пули». В личном использовании ценность видна мгновенно: у тех, кто начал, ИИ быстро становится ежедневным инструментом. По личной оценке таких пользователей — в разговоре — они называли мне ускорение порядка 20–35%.

Вполне логичная мысль: если ускорить других сотрудников в компании, эффект будет сумасшедшим! Но…
Дальше всё ломается о 3 ключевых фактора.

Несмотря на то, что про него все знают, всё ещё очень мало людей используют его самостоятельно в своей работе или повседневности. Многие считают, что это слишком сложно, кто-то относится с недоверием, кто-то не понимает, какой результат может получить.

По моим наблюдениям, распределение сейчас выглядит вот так:
25% — не используют ИИ в работе
35% — пробовали / используют редко
25% — регулярно используют
10% — адаптируют под себя (power users)
5% — лидеры внедрения

Из бесплатных — Perplexity да DeepSeek. А все остальные платные, и для получения доступа нужно быть уверенным пользователем IT. Но и это не основное: туда не загрузишь чувствительные рабочие файлы. NDA, утечка данных, недружественные юрисдикции — всё такое. А чтобы развернуть это внутри компании, нужно 10+ млн. Это железо + софт. Стоимость девопсов для развертки и настройки даже не учитываю. И вот тут возникает следствие: как защитить эти деньги, какие эффекты показать, как их посчитать при отсутствии вменяемых кейсов?

Вот и получается, что есть огромная группа людей (около 60%), которая слышала и не против ИИ, но в лучшем случае не помогает внедрениям. А чаще смотрит на всё со скепсисом.

И вот тут происходит ещё один фактор.

60% людей не могут придумать, как использовать ИИ в работе и жизни, кроме как саммаризация и картинки (потому что на слуху). Они что-то пробуют, получают плохой или средний результат (потому что нужен навык), разочаровываются и перестают думать в эту сторону. А мысль о том, что «фигня этот ваш ИИ», закрепляется. И вот он — саботаж и скепсис.

На мой взгляд, такая резкая граница использования обусловлена только одним: низким уровнем «ИИ-готовности». Для защиты бюджетов на покупку железа в компании нужно обоснование. А его не получается получить, потому что мало кто понимает, как получить финансовый эффект на текущих процессах компании; потому что плохо понимают, как работает инструмент, что от него можно ждать, где он силён, а где ошибается. И можно ли обойти эти ошибки.

Редко, но вижу, что команда, где есть сильный лидер, который видит и верит в ИИ, находит способы, как использовать эти инструменты в работе и получить профит.

Самая частая ошибка: думать, что не хватает обучения. Научиться можно бесплатно — было бы ЖЕЛАНИЕ. Важно сделать так, чтобы люди поняли, зачем им учиться. Дать им попробовать инструмент, показать его ограничения и возможности. Показать ВАУ-эффект. И тогда огонь в глазах загорается сам по себе.

Я сделал эксперимент: собрал 15 очень простых заданий в бесплатном DeepSeek и других доступных в России сервисах — от поиска информации в интернете до поиска инвайтов в интервью. И помогаю выполнить эти упражнения на своих материалах и данных.

Один из участников на следующий день мне сказал: «Дмитрий, я до 12 ночи сидел и загружал в ИИ презентации и файлы, и пробовал покрутить. Я сделал работу, на которую раньше потратил бы неделю, за вечер». Это цитата, которая демонстрирует огонь в глазах и гарантию того, что человек потом сам захочет научиться.

Зажигайте сотрудников, чтобы они видели эффект у себя, а обучение и кросс-опыление потянется само.