Главное про AI - Вадим Жартун

а 52% стесняются признаться, что используют AI для важных задач, и 53% опасаются, что AI в важной работе делает их «заменимыми» в глазах руководства. Эти цифры объясняют, почему нельзя отдавать обучение на откуп сотруднику: он уже учится сам, но в режиме скрытности и стресса, что хуже, чем не учиться вообще. В 2024–2025 году на рынке появились готовые программы: Google выпустил бесплатный курс Prompting Essentials («Основы промптинга») на Coursera, Anthropic открыл Academy с интерактивным туториалом, OpenAI в марте 2025 запустил OpenAI Academy с 80+ курсами. Инструменты есть, осталось привязать их к процессу изменений, а не считать курсы ради курсов.

РОССИЙСКАЯ СПЕЦИФИКА УПРАВЛЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЯМИ

Российская корпоративная культура отличается от западной тремя вещами, которые ломают стандартные рецепты управления изменениями. Первая — глубина иерархии. В средней российской компании с 500+ сотрудников решения о новых инструментах согласуются по цепочке из 3–5 уровней, и AI-пилот без визы генерального директора воспринимается как самодеятельность. Это удлиняет Awareness-фазу, но и даёт ей вес: когда виза получена, сотрудники не сомневаются в серьёзности намерений, что сокращает время на Desire-фазе.

Вторая — культ согласований. В BANI-мире, где API-ключ могут отозвать завтра, классический российский регламент «согласовать с юристами, безопасниками, ИТ и операционкой (операционным отделом)» делает проект нежизнеспособным. Пока идёт согласование, условия рынка меняются. Работающая практика — выделить «доверенный контур» для AI-пилотов (узкий круг данных, узкий круг сценариев, узкий круг согласующих) и не согласовывать его как полноценный продукт.

Третья — низкий риск-аппетит к AI на уровне топ-менеджмента при высоком интересе на уровне линейных сотрудников. Российские руководители опасаются двух вещей: утечки данных через зарубежные сервисы (особенно после 2022 года) и публичного скандала с «AI заменил людей». Это значит, что внутрикорпоративная коммуникация должна заранее, до запуска пилота, закрывать эти два страха конкретными мерами: список разрешённых сервисов, политика по чувствительным данным, публичные «красные линии» про роли, которые точно остаются у человека.

В российской практике встречаются три типичных модели внедрения, описанные на основе публичных выступлений топ-менеджеров этих компаний.

Т-Банк ещё в 2023–2024 годах запустил массовое внутреннее обучение сотрудников промпт-инжинирингу, а к 2025-му встроил AI-инструменты в ежедневные процессы колл-центра, разработки и маркетинга. Ключевая деталь, на которую ссылаются внутренние спикеры Т-Банка на профильных конференциях, — модель «снизу вверх, а не сверху вниз»: в каждом департаменте назначен «амбассадор AI», который прошёл углублённое обучение и помогает коллегам.

Сбер действует по противоположной модели. AI-трансформация спонсируется первыми лицами, через CDTO (Chief Digital Transformation Officer — директор по цифровой трансформации), с публичной отчётностью по метрикам. На конференции AI Journey в 2024 году Сбер показал сборник из 39 кейсов в области ESG (Environmental, Social, Governance — экологические, социальные и управленческие стандарты), и в большинстве из них фигурирует централизованный подход с сильной ролью спонсора.

М.Видео и X5 Retail Group (ритейлер, управляющий сетями «Пятёрочка» и «Перекрёсток») пошли третьим путём: точечные пилоты в логистике и клиентском сервисе без публичной «AI-стратегии», с упором на измеримую экономию.

Все три модели работают, но требуют разного типа менеджера изменений: в Т-Банке — фасилитатор сообщества, в Сбере — руководитель программы, в ритейле — узкий интегратор на стыке бизнеса и ИТ.

РАССЛОЕНИЕ ВОСПРИЯТИЯ AI ВНУТРИ КОМАНДЫ

Команда не однородна по отношению к AI, и стратегия «обучим всех одинаково» проваливается. Это не вопрос «молодые лучше или хуже», а вопрос трёх осей различий, которые работают одновременно и не сводятся друг к другу.

По возрасту разрыв умеренный. Microsoft и LinkedIn в Work Trend Index 2024 показали, что BYOAI практикуют Gen Z (рождённые после 1996 года, «зумеры») — 85%, Millennials (1981–1996, «миллениалы») — 78%, Gen X (1965–1980, «поколение X») — 76%, Boomers+ (старше 1964 года, бэби-бумеры и старше) — 73%. Разница между Gen Z и Boomers+ — всего 12 процентных пунктов, не разлом, а плавный спуск. Это первый миф, который нужно сломать: «молодёжь впереди, старики позади» — картина для лекции, не для офиса. Важнее другое: 52% AI-пользователей скрывают это на важных задачах, 53% боятся выглядеть заменимыми. Эти две цифры не зависят от возраста, они зависят от культуры. В одной и той же команде молодой аналитик и 55-летний руководитель могут скрывать AI по одной и той же причине — и скрывать одинаково успешно. Стратегия «обучим молодёжь, она заразит остальных» не работает, потому что молодёжь скрывает, а не делится.

По должности разрыв жёсткий. BCG в AI at Work 2025 выявил «кремниевый потолок» — по аналогии со «стеклянным потолком», невидимый барьер, ограничивающий использование AI: 75%+ руководителей и менеджеров используют генеративный AI несколько раз в неделю, а среди линейных сотрудников тот же показатель — 51%, и он застрял. Это не поколенческий разлом, а иерархический. Внутри одного возраста разрыв между руководителем и подчинённым больше, чем между поколениями. Руководитель использует AI, чтобы быстрее готовить решения; подчинённый — чтобы быстрее выполнять задачи, и если задачи не пересмотрены, ускорение ему не нужно. BCG также показал, что сотрудники, получающие поддержку руководителя, демонстрируют позитив по отношению к генеративному AI на уровне 55%; без поддержки — 15%. Этот разрыв в 40 процентных пунктов — прямой вызов мифу «AI захотят все сами». Не захотят. Захотят те, у кого руководитель показывает, что пользоваться AI — норма, а не подозрительное отклонение.

По глубине использования картина перевёрнута по сравнению с шириной. Анализ данных McKinsey State of AI 2025 показывает: 62% миллениалов (35–44 года) называют себя «экспертами в AI», 50% Gen Z дают ту же самооценку, и только 22% бумеров (бэби-бумеров). Это контринтуитивно: в популярной картинке Gen Z — цифровые аборигены, которые щёлкают AI-инструменты как орешки, а миллениалы — осторожные пользователи. McKinsey показывает обратное. У миллениалов больше рабочего контекста, в который AI можно приложить, поэтому они видят результат и оценивают себя выше. Gen Z часто пользуется AI в личных сценариях, но не умеет переносить навык на рабочие задачи — и честно ставит себе 50%.

Microsoft в Work Trend Index 2025 добавляет ещё одно измерение: сотрудники младше 40 активнее используют AI для создания нового контента и brainstorming, сотрудники старше 40 — для проверки и редактирования уже готового материала. Молодёжь берёт AI как генератор идей, опытные — как критический фильтр. Когда компания внедряет единый шаблон промпта, она часто навязывает либо первый стиль (молодёжь чувствует себя обесцененной), либо второй (опытные чувствуют, что им предлагают костыль).

ГРУППЫ ВОСПРИЯТИЯ AI ВНУТРИ ОДНОЙ КОМАНДЫ

Молодёжь (до 30). Ширина охвата очень высокая, глубина низкая: часто