ЧАСТЬ 3

Пока предприятие использует нейросеть для подготовки письма или рекламного текста — это полезный инструмент, но почти не меняющий экономику компании. Когда ИИ начинает оптимизировать загрузку оборудования, прогнозировать отказы, контролировать качество, управлять логистикой, помогать проектировать изделие или сокращать производственный цикл — это уже технологическая трансформация.
Именно поэтому я бы осторожно относился к заявлениям о скором массовом высвобождении работников из-за ИИ. По данным первого опроса ЦБ, пока этого не происходит: почти две трети использующих ИИ предприятий вообще не видят влияния на численность занятых. При этом 35% отмечают рост производительности труда, а наиболее активные пользователи ИИ одновременно демонстрируют более высокую инвестиционную активность и меньшую чувствительность к кадровому дефициту. (Центральный банк России)
Но именно это может стать следующим этапом.
Когда ИИ перестанет быть отдельным инструментом сотрудника и станет частью производственной системы, эффект начнет проявляться не только в экономии времени отдельных специалистов, но и в изменении всей организации труда.
И тогда вопрос будет уже не в том, «заменит ли ИИ человека».
Вопрос будет гораздо сложнее:
какая часть существующих бизнес-процессов вообще должна остаться за человеком?

Картельный вывод
Первый большой опрос Банка России показывает: ИИ в российском бизнесе уже вышел из стадии исключительно технологического эксперимента, но до системной трансформации еще далеко. Сегодня его используют около 14% предприятий, еще 20% планируют внедрение. Однако реальный экономический эффект пока концентрируется вокруг повышения производительности отдельных операций: только треть пользователей видит рост производительности, около 10% — рост прибыльности, а почти две трети не отмечают изменения численности персонала. (Центральный банк России )
Поэтому следующий этап ИИ-трансформации, вероятно, будет проходить не вокруг вопроса «какую нейросеть купить», а вокруг перепроектирования процессов. И здесь выиграют не компании с самым большим количеством ИИ-инструментов, а те, кто сможет связать три элемента: данные → предметную экспертизу → изменение бизнес-процесса.
Для государства и университетов это означает еще более интересную вещь. Главным дефицитом постепенно становится не доступ к самой технологии ИИ. Главный дефицит — люди, способные встроить ИИ в конкретную отрасль и получить измеримый экономический эффект.
И если сегодняшний показатель внедрения в 14% вырастет до 30–40%, это будет уже не просто рост цифровизации. Это может стать одним из главных механизмов повышения производительности российской экономики в условиях, когда увеличить количество работников значительно сложнее, чем увеличить отдачу от каждого из них.