Главное про AI - Вадим Жартун

«у нас AI-команда» — и в таких случаях переспрашиваю: «Что это значит в ваших терминах?». Ответы обычно делятся на две группы. Первые описывают оснащённость: «у нас у всех есть лицензия на ChatGPT, и мы прошли адаптацию к инструменту». Вторые — организацию: «у нас есть правила, по которым команда работает с AI, и команда их соблюдает». Первый ответ описывает доступ к инструменту. Второй — выстроенную процедуру его применения. McKinsey в «Superagency 2025» вводит понятие Frontier Firm — компания, где AI внедрён организационно, а не через отдельных энтузиастов. Зрелость такой компании измеряется по набору критериев. Но даже у Frontier Firms внутри команд состав разнородный: одни сотрудники работают с AI плотно, другие точечно, третьи почти не трогают. McKinsey прямо пишет: единого уровня владения инструментом у команды быть не должно. Должны быть общие правила применения.

В сентябре 2025 HBR опубликовал исследование Нидерхоффера (Niederhoffer), Робишо (Robichaux) и Хэнкока (Hancock) из Stanford Social Media Lab на выборке 1 150 американских работников. Авторы ввели термин workslop — AI-сгенерированный контент, который выглядит правдоподобно отполированным, но перекладывает когнитивную работу на получателя. Материал выглядит готовым — но требует разобрать и доделать вместо того, чтобы просто прочитать. Получатель экономит минуту, а потом теряет час. 40% опрошенных получили workslop за последний месяц. 53% получателей признались, что стали меньше доверять отправителю. 38% — что стали меньше доверять всей организации. 33% сказали прямо: заменили бы отправителя на коллегу, если бы могли.

HBR посчитал экономику. На компанию в 10 000 работников workslop обходится в 1,8–9,1 миллиона долларов в год по потерянной производительности — от 162 до 819 миллионов рублей по 90 рублей за доллар. Сумма ложится на компанию, которая не ввела правила работы с AI-черновиками. Платит не AI. Платит отсутствие правил.

ПРАВИЛА ЭФФЕКТИВНОЙ «AI-КОМАНДЫ»

1: Прозрачность использования. Каждый AI-артефакт, уходящий коллеге, клиенту или контрагенту, помечается стандартным способом: тег «[AI]» в теме письма, строка «AI-черновик, требует проверки» в начале документа, плашка «AI-generated» на слайде. Пометка — не донос на себя. Она даёт получателю право отнестись к тексту как к черновику.

2: Зоны применения. Внутри команды должен лежать документ «AI-можно / AI-опасно / AI-табу» по типам задач. AI-можно — черновики, саммари, поиск, классификация. AI-опасно — юридические заключения, стратегические письма, пресс-релизы: всё, что требует человеческой проверки. AI-табу — увольнения, конфликты, медицинские решения: всё, где AI вообще не в контуре.

3: Финальная ответственность и правило «не сдаём чужое». Человек всегда последний в цепочке, его подпись означает его ответственность. Сотрудник, отправляющий AI-выход без проверки, берёт на себя профессиональный риск за ошибки модели. Здесь нет «AI виноват». Есть «я отправил». Сдаём клиенту и руководству только то, что готовы защитить своими словами.

4: Право не использовать. Любой сотрудник может отказаться от AI в своей части работы, и никто не обязан объяснять почему. Поголовное внедрение делает команду слабее, а не сильнее: консерватор, который не использует AI, может обладать ценной экспертизой, которой у модели нет.

ПРИЗНАКИ КОМАНДЫ, КОТОРАЯ ПОЛЬЗУЕТСЯ AI, НО НЕ СТАЛА «AI-КОМАНДОЙ»

1: Нет документа о зонах применения, и каждый решает сам.

2: AI-черновики уходят клиентам и контрагентам без пометки «AI-черновик, проверьте».

3: Никто не помнит, кто последний проверял факты в AI-выходе.

4: Решения об AI-инструментах, политике их применения и границах зон принимает один человек, а не команда.

5: Любой разговор про AI заканчивается хвастовством, а не правилами.

Все пять признаков — симптомы одного и того же: команда работает с инструментом, но не выстроила процедуру его применения. Лекарство одно — документ о зонах применения и привычка его обновлять. Не лицензии. Не адаптация.

«AI-команда — это когда все используют AI» — миф, который стоит развеять сразу. Реальность противоположная: AI-команда отличается не наличием расширений в браузере, а общими правилами. Внутри одной команды 80% и 20% использования AI — это норма, если есть общие правила, кто за что отвечает. Давление «все должны» создаёт скрытое сопротивление, которое хуже открытого. Microsoft Work Trend Index 2025 это подтверждает: большинство сотрудников уже внутри AI-трансформации, но не чувствуют себя вправе об этом говорить.

И второй миф: «если в команде кто-то не использует AI, он отстаёт». Это путь, который убивает доверие. McKinsey «Superagency 2025» показывает: организации, где AI-использование сотрудников организовано, обгоняют по эффективности те, где план есть, а пользователей нет. Задача руководителя — дать каждому зону, где он полезен. И не заставлять всех.

AI И УВЕРЕННОСТЬ: КАК МЕНЯЕТСЯ САМООЦЕНКА СОТРУДНИКА

Microsoft Work Trend Index 2025 показывает: 51% линейных сотрудников используют AI лишь эпизодически или не используют вовсе. Среди причин «не трогаю» доминирует не «не умею», а «боюсь показаться заменимым». Этот мотив чаще встречается у респондентов 35–54 лет и входит в число барьеров.

Тема отдельная и плохо обсуждаемая. Лежит она не в технической и не в правовой плоскости, а в социально-психологической. Там, где руководитель ещё не научился работать с тревогой сотрудника.

Тревога связана с тем, что отчёт Anthropic «Economic Index 2026» описывает как «изменение состава рабочего дня». Раньше человек проводил время с коллегами и документами. Теперь часть этого времени уходит на работу с агентом. Внутри AI-команды человек всё чаще сидит не напротив коллеги, а напротив экрана. И ни руководитель, ни коллеги не объяснили ему, что с этим делать.

Что я вижу в реальных командах, когда это проявляется. Сотрудник, который смотрит на AI-черновик и говорит «я бы так не написал», — это не критика AI. Так выглядит человек, потерявший точку отсчёта. Раньше он сравнивал свой черновик с эталоном или с работой коллеги. Теперь он сравнивает свой черновик с AI-выходом — и всегда проигрывает, потому что у машины нет усталости, дедлайна, неуверенности.

Университет Аризоны (Eller College, 2025–2026) показал в серии экспериментов: человек, использующий AI для текста, оценивает этот текст как «хороший, но не совсем мой». Это несовпадение «мой / не мой» бьёт по самоэффективности.

Самоэффективность — вера в то, что я способен справиться с задачей. Если эту веру подрывает сравнение с AI-выходом, человек начинает избегать сложных задач и брать попроще. По данным Gallup 2025, среди тех, кто начал использовать AI ежедневно, среднее время финальной правки собственного текста упало с 14 до 6 минут. Это технический факт, не моральный. Но он означает: AI забрал то время, в которое работник превращал AI-черновик в свой собственный текст. Вопрос не в том, плохо это или хорошо. Вопрос в том, понимает