ИИ в офисе
Как российские компании используют искусственный интеллект
К концу 2025 года использование искусственного интеллекта стало массовым, причем 70% запросов к ChatGPT связаны с личными, а не профессиональными целями. По мере распространения инструмент все реже воспринимается как технология, которая заменит всех сотрудников, и внедряется в повседневные задачи. Компании ищут способы встроить модели в реальные процессы, измерить эффект от использования ИИ и обеспечить безопасность данных.
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
Использование искусственного интеллекта в повседневных задачах становится массовым, показало опубликованное NBER исследование OpenAI и Гарвардского университета. Аудитория сервиса ChatGPT с момента запуска сервиса в ноябре 2022 года выросла к июлю 2025 года до 700 млн еженедельных пользователей — это почти 10% взрослого населения мира.
Модель перестала быть игрушкой для разработчиков — ее аудитория выровнялась по полу и географии. Гендерный перекос, характерный для первых месяцев после запуска, исчез: еще в начале 2024 года лишь 37% пользователей имели типично женские имена, но к середине женская аудитория сервиса сравнялась с мужской. Быстрее аудитория растет в странах с низким доходом — темпы распространения там в четыре раза выше, чем в богатых экономиках.
По мере распространения модели смещается и баланс между личным и рабочим использованием: если в 2023 году профессиональные запросы преобладали, то сейчас доля «нерабочих» обращений превышает 70%. Основной сценарий применения остается предсказуемым — практические задачи и поиск информации. Эти категории занимают почти 80% всех диалогов. Среди пользователей, занятых в высокооплачиваемых профессиях, ChatGPT чаще используется именно как инструмент поддержки решений — от подготовки документов до анализа данных.
В российских компаниях ИИ-инструменты помогают упорядочить коммуникации и ускорить работу с текстами: расшифровка встреч, саммаризация, преобразование текстов в другие форматы. В АРБ ПРО применяют инструмент и в аналитике, давая ИИ те же задания, что и специалистам, чтобы получить независимое мнение и сверить логику. «Это помогает в исследованиях рынков, трендов, потребительских предпочтений, при разработке стратегий развития компаний. Но мы всегда перепроверяем результаты – даже при сложных промптах нейросети сохраняют склонность к ошибкам и галлюцинациям», – говорит заместитель директора компании стратегического консалтинга АРБ ПРО Роман Копосов. По мнению Tech Lead отдела машинного обучения МТС Линк Ивана Пичугина, в недалеком будущем менеджеры смогут приходить с запросами напрямую к ИИ-агентам — они возьмут на себя рутинные операции, а ресурс аналитиков можно будет тратить на реализацию более сложных и нестандартных задач.
Многие российские работники используют ИИ самостоятельно – без регламентации процесса руководством. В больших компаниях такие инструменты часто запрещены, говорит CPO Unisender, кофаундер блочного редактора на основе искусственного интеллекта EmailMaker Иван Дудин. Например, в IT-департаменте крупного ритейлера был официальный запрет на использование нейросетей. «На обучающем созвоне мы показали, как именно используем ИИ в продуктовых процессах, разработке, DevOps, тестировании. Этот внутренний вебинар был тепло принят: хотя на уровне компании не стали стимулировать использование нейросетей, но сняли табу», – делится Иван Дудин.
Отношение к ИИ меняется, и на «тихое внедрение» компании в целом реагируют спокойно. «Регламенты и обучение пока отсутствуют, особенно в бизнесах, где ИИ используется только для самых базовых задач. Крупные компании внедряют ИИ самостоятельно и постепенно регламентируют процесс его использования», – рассказывает HR-директор компании UCMS Group Наталия Аленичева. По словам Романа Копосова, многие компании в последние два года прошли корпоративное обучение по ИИ-инструментам и внедрению мультиагентных систем. «Компании, которые работают с ними уже более года, хорошо различают, где результат работы человека, а где модели», – отмечает он.
Измерить прямой прирост производительности пока сложно, но компании могут использовать другие метрики. По словам Романа Копосова, главный показатель – время, насколько быстрее выполняется задача по сравнению с тем, как ее делает человек или элементарный чат-бот. Второе – ощущает ли клиент разницу в ответах, если речь идет об общении с клиентами. И третий – можно ли обойтись без найма дополнительного сотрудника, если часть задач берет на себя модель.
Эффективный способ использования ИИ – делегировать рутину, освободив время для более сложных и креативных задач. Недавнее исследование МТС Линк и J’son&Partners Consulting показало, что применение ИИ-инструментов в бизнес-коммуникациях экономит до 12,2 часов в неделю каждому сотруднику, освобождая от рутинных задач.
С внедрением искусственного интеллекта у сотрудников формируется новый навык — prompt literacy — умение правильно формулировать запросы. Это становится частью базовой цифровой компетенции наряду с офисными приложениями и поиском информации.
По данным SuperJob, вакансий с требованием умения работы с искусственным интеллектом за год стало почти в 2,5 раза больше. Повышается запрос на специалистов, способных использовать ИИ для решения не собственных, а смежных задач, отмечает Иван Пичугин. Например, менеджеры по продукту, которые раньше никогда не писали код, теперь могут написать скрипт. По словам Ивана Дудина, качество результата при использовании ИИ зависит от двух вещей. Во-первых, от правильности подбора инструмента: для разных задач лучше подходят разные модели. Во-вторых, от качества постановки задачи, умения ее декомпозировать.
По мере распространения ИИ возникла необходимость массового обучения сотрудников, чтобы все понимали правила безопасного и эффективного взаимодействия с ИИ. «Компании решают вопрос безопасности данных достаточно строго: публичные модели не используются для персональных или конфиденциальных данных, и такие сведения ни в коем случае не должны загружаться в открытые ИИ-инструменты», – рассказывает Наталия Аленичева.
Однако сотрудники нередко неправильно оценивают, что является конфиденциальной информацией и могут загружать в ИИ внутренние файлы и тексты.
Стратегический партнер финтех-сервиса «Моя удалёнка» Сергей Бражник говорит о создании закрытого контура с моделями в которые можно отправлять любую информацию. В своем контуре компания все контролирует и потому данные не утекают. Хотя безопаснее всего разворачивать модели локально, на собственных серверах, такой подход требует значительных затрат. «К нему прибегают в основном крупные организации с особыми требованиями к работе с данными, например, финансовые. Для дополнительной уверенности в сохранности данных и соблюдении законодательства российские компании часто выбирают отечественные разработки, например решения от MWS AI, которые можно развернуть в облаке или на собственных серверах», – отмечают в МТС Линк.
По словам Ивана Пичугина, главное сегодня – искусственный интеллект постепенно становится частью культуры работы. Он не просто ускоряет процессы, а меняет подход к коммуникациям, обучению и взаимодействию с информацией. Однако пока уровень ИИ-зрелости бизнеса невысок, компании учатся сосуществовать с новой технологией, разбираясь, где она действительно повышает эффективность.