71% крупных российских компаний уже используют генеративный ИИ в работе. К 2030 году эффект оценивается в триллионы рублей. Но что это значит для обычного бизнеса и сотрудников? Эксперты опрошенные журналом «БИТ» (март 2026) расставили точки над «i».
🔴Вот главные выводы из дискуссии:
1. ИИ - это не «волшебная таблетка», а усилитель экспертизы
Самая частая ошибка - думать, что нейросеть сделает всё сама.
Мария Райдер (издатель, автор книг о ChatGPT) делится важным правилом: «ИИ работает как усилитель собственной экспертизы. Если человек не понимает задачу, контекст и критерии результата, то ИИ не поможет, а только масштабирует хаос».
2. Прибыль там, где ИИ встроен в процесс, а не живет отдельной вкладкой
Технология ради технологии не работает.
Евгений Чупанов (основатель «Карманный консультант») честно признается: «Прибыль появляется там, где ИИ встроен в процесс и проверяется человеком». В его компании юристы сами потянулись к инструменту, потому что он ускоряет рутину, а не потому что «так сказали сверху».
3. Сокращение штата? Нет, трансформация ролей
Вопреки страхам, искусственный интеллект пока не заменяет людей, но меняет требования к ним.
Андрей Подгорнов (MD Audit, эксперт по цифровой трансформации) прогнозирует: «Рутинные функции будут автоматизироваться, но возрастет потребность в специалистах, которые умеют ставить задачи ИИ и управлять рисками».
Борис Латкин (Rocket Group) добавляет: «Мы делаем ставку на модель „человек + ИИ“, где искусственный интеллект усиливает экспертизу, а не подменяет её».
4. Главная сложность - не код, а данные и люди
Технологии уже достаточно зрелые. Проблемы лежат в другой плоскости:
· Качество данных: Мусор на входе - мусор на выходе.
· Сопротивление: Люди боятся, что их заменят.
· Безопасность: Выбор между облаком (риски утечек) и локальным внедрением (дорого).
5. Гибридный подход — новый стандарт
Компании перестали изобретать велосипед. Большинство экспертов (Software KIT, WinWork, Milnova и др.) сходятся на гибридной модели:
· Для типовых задач - готовые корпоративные подписки (скорость и удобство).
· Для критических процессов - дообучение open-source моделей или собственные разработки (контроль качества и данных).
🔴Главный инсайт:
Искусственный интеллект прошел путь от «игрушки для гиков» до базового рабочего инструмента. Как отмечает Мария Лобанова (WinWork), «даже при активном использовании ИИ финальный этап остается в руках человека». Теперь важны не количество сгенерированных текстов, а умение выстроить стратегию и проверить факты.
🔴Вывод:
Время экспериментов прошло. ИИ становится таким же стандартом, как электронная почта или офисный пакет. Выиграют те, кто научится грамотно «дружить» нейросети со своим опытом.
💡А вы уже используете ИИ в работе или это пока эксперимент? Делитесь в комментариях!
#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews #ИНП
📲 MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure