Внедрение ИИ в компании: как не облажаться
Опыт 100+ интервью с сотрудниками, которые “должны внедрить AI”
За последний год я провёл больше сотни индивидуальных интервью с сотрудниками разных компаний — от специалистов до директоров. Задача звучала просто: «помоги внедрить искусственный интеллект». А дальше началось интересное.
Что значит «внедрить AI» — не знает никто
Первое, с чем я столкнулся: ни один человек в компании не мог объяснить, что конкретно значит «внедрить AI». Руководитель отдела маркетинга сказала мне прямо: «Мне на планёрке сказали — разберись с AI в отделе. А что значит “разберись”? Чтобы все пользовались? Чтобы процессы автоматизировали? Мне никто не объяснил, какой результат ожидается».
Это не её проблема. Это проблема того, как компании подходят к внедрению. «Внедрить AI» — это не задача. Это направление. А задачи нужно сначала найти.
Как люди реально используют AI (спойлер: поверхностно)
Когда я спрашивал «как ты используешь искусственный интеллект?», ответы были на удивление одинаковыми:
- Тексты. Переписать письмо, сформулировать пост, перевести. «Когда злая — прошу переписать в дружелюбном тоне».
- Поиск. Вместо Google — спросить у ChatGPT. Быстрее, но не всегда точнее.
- Картинки. Генерация визуалов для презентаций и соцсетей. Часто «клиенту не нравится, видно что нейросеть».
Частота — пару раз в неделю. Не каждый день. «Когда вспоминаю что GPT есть».
И почти все описывают одно и то же ощущение: трачу время НА него, а не экономлю С ним.
Замкнутый круг, в котором застревают все
Одна из руководителей описала это идеально: «Чтобы экономить время с AI, надо сначала потратить время на то, чтобы научиться с ним работать. А когда? У меня и так день забит».
Это не отговорка. Это реальный барьер. Люди видят потенциал, но не могут найти точку входа, которая не потребует перестройки всего рабочего дня.
Главная ошибка: люди приходят к AI как к оракулу
Самый частый паттерн, который я увидел на интервью: человек описывает ситуацию, скидывает данные и ждёт, что AI сам разберётся. А когда тот выдаёт «рекомендуется диверсифицировать каналы коммуникации» — разочаровывается.
Я спрашиваю: «А почему ты не попросила напрямую — вот моё решение, помоги упаковать и найти аргументы?»
Пауза. «Блин. Ну да. Я к нему прихожу как к какому-то оракулу, а он не оракул. Он ассистент, которому надо ТЗ дать».
Этот момент — переломный. Люди думают, что проблема в AI (глупый, не понимает контекст). А проблема — в том, как они к нему обращаются. Подробнее о том, почему команде не нужны промпты, а нужно другое мышление — в отдельной статье.
Автоматизация ≠ усиление
Ещё одна вещь, которую я заметил: почти все думают про AI исключительно как про автоматизацию. Быстрее написать текст, быстрее перевести, быстрее найти информацию.
Но самые сильные кейсы в моих интервью были не про скорость. Одна руководитель рассказала, как наговорила в GPT сырой поток мыслей по стратегии — без структуры, без плана. Попросила структурировать. И на выходе получила рамку, на которой построила всю презентацию. Говорит: «Не быстрее, а именно лучше получилось. Я одна бы так не собрала».
Это не автоматизация. Это усиление мышления. И об этом почти никто не думает, когда говорит «надо внедрить AI».
Почему «обучение AI» не работает
Несколько человек рассказали, что покупали курсы по нейросетям. Результат одинаковый: «Прошла пару занятий, убедилась что это нужно, поняла какие сети для чего — и забросила. Нет времени».
Курсы не работают по одной причине: они учат инструменту вне контекста задач. Человеку показывают как писать промпты — а он не понимает, зачем ему промпты в его конкретной работе с конкретными клиентами. О том, как выглядит корпоративный тренинг по AI, который работает иначе — писал отдельно.
С чего реально начинать
Вот что я вынес из 100+ интервью:
1. Не начинайте с инструмента. Начните с задач.
Не «давайте все купим ChatGPT», а «давайте посмотрим какие задачи отжирают у людей больше всего времени». Одна бухгалтер два дня собирает квартальный отчёт из разных табличек. Специалист по закупкам вручную сверяет условия договоров. Маркетолог каждую неделю делает одну и ту же отчётную презентацию. Вот точки входа.
2. Начните с индивидуальных интервью, а не с общего обучения.
Каждый человек использует AI по-разному и застревает в разных местах. Кто-то не может сформулировать промпт. Кто-то не доверяет цифрам. Кто-то вообще не понимает зачем ему это. Массовый тренинг «как пользоваться GPT» не решит ни одну из этих проблем.
Я начинаю с простого вопроса: «Как у тебя дела с AI?» И дальше слушаю. Через 20 минут я понимаю, где конкретно этому человеку AI поможет — и показываю прямо на встрече.
3. Дайте людям попробовать на своих задачах.
Не на учебных примерах, а на реальных. Прямо на встрече открываем ChatGPT, берём задачу которую человек делает каждую неделю, и пробуем вместе. Когда человек видит результат на своей задаче — барьер падает.
4. Не ждите системного использования сразу.
После первого интервью человек начинает использовать AI раз-два в неделю на конкретных задачах. Это нормально. Через месяц — чаще. Через три — это привычка. Пытаться заставить всех пользоваться каждый день с первой недели — путь к сопротивлению.
5. Создайте пространство для обмена опытом.
Самая частая находка из интервью: люди в одной команде не знают, кто как использует AI. Один руководитель сказал: «Группхэды если и используют, то не говорят другим». Другая: «Скрываю от людей что всё переспрашиваю у AI».
Простой формат — раз в две недели 30 минут: один кейс с AI, свой опыт. Не обучение, а обмен. Этого достаточно чтобы запустить цепную реакцию.
Что не работает
- «Давайте все пройдём курс». Пройдут и забудут.
- «Давайте купим корпоративную подписку». Купят и не будут пользоваться. ВПН, пароли, неудобно.
- «Давайте наймём AI-специалиста». Он будет делать свою работу, а остальные — свою. Без интеграции.
- «Давайте менять процессы под AI». Пока люди не понимают зачем — любые изменения процессов вызовут сопротивление.
Три уровня внедрения
По итогам интервью я вижу три уровня, через которые проходит каждый:
Уровень 1: Пробую. Человек открывает GPT когда прижмёт. Переводы, тексты, простой поиск. Пользуется раз в неделю, нерегулярно.
Уровень 2: Встраиваю. Человек нашёл 2-3 задачи, где AI реально экономит время. Использует несколько раз в неделю. Есть свои промпты и подходы.
Уровень 3: Усиливаю. Человек использует AI не только для автоматизации, но и для улучшения качества решений. Челленджит свои идеи, ищет слепые пятна, структурирует мышление.
Большинство людей застревают между первым и вторым уровнем. И задача внедрения — не перетащить всех на третий, а помочь каждому сделать один шаг вперёд.
Главный вопрос
Перед тем как внедрять AI, задайте себе один вопрос: «Сколько сейчас компании стоит то, что люди делают вручную то, что может делать машина?»
Посчитайте. Два дня на квартальный отчёт — это сколько в рублях? Три часа на сверку договоров каждую неделю — это сколько? Руководитель, который тратит полдня на письма вместо стратегии — это какие упущенные возможности?
Когда появляется цифра — появляется приоритет. И внедрение перестаёт быть абстрактным «надо бы». Больше о внедрении ИИ из моего практического опыта — в другой статье.
Я провожу диагностические интервью по внедрению AI в компаниях: нахожу где AI реально поможет, показываю как, и помогаю сделать первый шаг. Если хотите начать не с курсов, а с понимания — напишите мне.
Ещё почитать: