ИИ-«обязаловка»: что руководитель вправе требовать от сотрудников при работе с нейросетями

Сегодня многие российские компании в своей работе используют искусственный интеллект. Сценариев много: где-то сотрудники «втихую» пользуются нейросетями, где-то внедрение в ежедневную практику ИИ идёт сверху – от первых лиц компании или руководителей подразделений. Во всех случаях проблема одна: если работа с ИИ не формализована и не стандартизирована, эффект будет далёк от идеала. О том, зачем нужна эта стандартизация и что руководитель вправе требовать от сотрудников при работе с нейросетями, порталу Biz360.ru рассказал Михаил Беляев, руководитель образовательного направления платформы «Битрикс24».

Первые мои попытки решать рабочие задачи с помощью нейросетей провалились. Я пробовал встроить ИИ в пару процессов своего отдела – и оба раза результат не окупил потраченного времени. После такого опыта хочется закрыть тему: магии, о которой все говорят, нет – проверено лично. 

Но я заставил себя продолжать и стал примерять ИИ к каждой новой задаче: можно ли решить её с помощью модели? Чаще ответ был «нет». А потом появилась задача, которую без нейросети мы бы просто отменили: за короткий срок оценить больше пяти тысяч человек. Держать штат проверяющих ради такого объёма было нерационально, готового решения не существовало. С ИИ всё получилось. 

Такой подход появился благодаря привычке задавать один и тот же вопрос, даже после неудач. Сейчас многие руководители пытаются привить эту привычку сотрудникам распоряжением – и получают в ответ отчёты об использовании ИИ. Требовать его от команды можно. Но сначала стоит понять, что именно вы требуете: работы на настроенном станке или поиска способа его настроить. 

По данным опроса таск-трекера Weeek среди 1056 сотрудников, 31% получают от руководителя требование использовать ИИ, даже когда сами не видят в этом смысла. В digital-компаниях таких половина, в агентствах, работающих с внешними клиентами, – 56%. 

Причина давления понятна: руководство ждёт от ИИ эффекта и боится его упустить. Кажется, что компания, которая не внедрит нейросети прямо сейчас, отстанет. Но руководители и рядовые сотрудники оценивают результат по-разному. В исследовании Korn Ferry среди 16 тысяч специалистов рост эффективности от ИИ отмечают 79% CEO и только 51% рядовых сотрудников. 

Руководители, которые сами активно работают с нейромоделями, видят перспективу и понимают, как её реализовать. Остальные знают, что двигаться в этом направлении нужно, но не понимают, с чего начать, и перекладывают задачу на подчинённых: используй ИИ – станешь быстрее и эффективнее. 

Мы очень быстро прошли путь от «ИИ не нужен, думай своей головой» до «ИИ обязателен». Между этими точками должен был появиться практический опыт: оборудование установили, настроили, испытали и только потом начали на нём работать. Но вместо опыта пока часто есть лишь ощущение, что компания что-то упускает. 

По опросу школы управления РБК среди 1257 руководителей и специалистов, системный подход с правилами и сценариями есть у 10% компаний, а корпоративный доступ к нейросетям – примерно у каждой пятой. Станок ещё не поставили, а норму выработки уже выдали. 

Совсем недавно ситуация была обратной: сотрудники скрывали использование ИИ от работодателей, которые его запрещали. Я тогда писал, что бизнес должен предоставлять рабочий инструмент вместе с правилами. Теперь компании требуют использовать ИИ, но не всегда обеспечивают ни доступ к нему, ни понятные правила. В результате сотрудники вынуждены пользоваться личными бесплатными аккаунтами – и получается тот же теневой ИИ, только по приказу. 

Многие люди уже используют нейросети в работе: пишут тексты, создают изображения, ищут информацию, готовят отчёты и презентации. Многие видят, что так быстрее. Чаще всего работа с ИИ ограничивается простой схемой: поставил задачу, получил результат, принял его. Следующий шаг – научиться проверять данные и ставить задачи так, чтобы модель предлагала разные варианты, критически оценивала свои ответы и перепроверяла их. Пока такого навыка большинству сотрудников не хватает, а единых стандартов работы с ИИ нет почти ни у кого. 

Если в такой ситуации ввести обязательную метрику, результат предсказуем. Компания Visier опросила тысячу сотрудников американских компаний: 48% признались, что преувеличивают перед руководством, как часто и насколько умело пользуются ИИ. Исследователи назвали это «показным ИИ». Российский опрос HRDirect показывает похожую проблему: когда KPI вступает в конфликт с реальной задачей, треть сотрудников в первую очередь старается выполнить показатель. 

За показную работу расплачиваются коллеги. По данным исследования, проведённого Стэнфордом и BetterUp, 40% офисных сотрудников за месяц получали сгенерированный результат, который выглядел готовым, но не помогал решить задачу. На разбор каждого такого случая уходило почти два часа. Если установить метрику «работай с ИИ в два раза быстрее», сотрудники начнут подгонять результаты под цифру, а реального эффекта компания не получит. 

У такого подхода есть аргументы в свою пользу. Так, в 2025 году Shopify объявил «рефлекторное» использование ИИ базовым ожиданием от каждого сотрудника и включил его в оценку эффективности. Microsoft поступил так же. А исследование ВШЭ на данных примерно 10 тысяч сотрудников показывает, что регулярное использование ИИ связано с прибавкой к зарплате, тогда как эпизодическое заметного эффекта не даёт. Значит, требовать регулярности разумно. 

Но важно понимать, что именно должно стать регулярным. У Shopify, например, требование связано с конкретным процессом: прежде чем запрашивать новую ставку, команда должна доказать, что задачу нельзя решить с помощью ИИ. В этом и заключается принципиальная разница: руководитель требует не просто пользоваться нейросетью, а сначала проверять, можно ли применить её к задаче. 

Режим первый: сценарий проверен. Вы взяли нескольких инициативных сотрудников, отработали с ними сценарий, убедились, что он даёт результат, и можете это показать. Тогда требование оправдано: «Делайте так. Это лучше, мы проверили, вот доказательства». Если человек после этого отказывается, это уже саботаж. Разговаривать с ним можно как о нарушении любого другого рабочего стандарта.

К этому режиму относятся и готовые сценарии от вендоров. Расшифровка звонков с заполнением карточки клиента, резюме встреч, follow-up в «Битрикс24» – всё это можно включить одной кнопкой и сразу получить пользу. Кто-то уже нашёл сценарий, проверил его и сделал стандартом. Такое нужно забирать без обсуждений. 

Режим второй: территория неизвестна. Здесь требование «используй ИИ» не работает, потому что руководитель сам не знает, как это сделать. И это нормально: при нынешней скорости изменений никто не успеет за год-два найти все готовые решения и спустить их сотрудникам. Искать придется вместе, и требовать в этом режиме нужно именно поиска. У него три условия: 

• Первое условие – честная формулировка. Фраза «работай круче с ИИ» здесь не годится. Честнее сказать так: «Мы сейчас ищем. Я хочу, чтобы вы использовали ИИ, но пока не могу сказать, как именно. Цель такая: к каждой новой задаче подходить с вопросом, можно ли решить её с помощью нейросети». Обе стороны должны понимать, что идёт поиск.
  
  

• Второе условие – право на неудачу. Первые попытки, скорее всего, не сработают, как не сработали у меня. Жёсткий KPI на старте убьёт поиск раньше, чем он даст результат.
  
  

• Третье условие – метрика на попытку вместо метрики на скорость. Вопрос «Ты принёс решение. Пробовал сделать это с ИИ? Как? Почему не получилось?» можно задавать всегда и даже включить в KPI. Он же помогает отличить обоснованное «здесь ИИ не нужен» от сопротивления переменам. Обоснованное «не нужен» говорит человек, который пробовал и может объяснить, почему не вышло. Сопротивляется тот, кто даже не пробовал. 

И одно важное юридическое замечание. Если вы вводите обязательное использование ИИ, юрист по трудовому праву Александр Кузнецов напоминает: порядок нужно закрепить в локальных актах, предоставить доступ к сервисам, а подписки, которые сотрудники оплатили сами, – компенсировать. 

Так мы работали в моём отделе обучения: каждую новую задачу сначала рассматривали с точки зрения того, можно ли решить её с помощью ИИ. Решение не всегда оказывалось связано с нейросетью, но каждый сотрудник проходил свой период поиска. Теперь каждый работает по-другому. Сроки подготовки контента сократились в разы, от части контента мы отказались, часть экзаменов отменили: ИИ теперь есть и у нас, и у тех, кого мы проверяем. 

Решать, когда находка становится стандартом, будет руководитель. Единого рецепта здесь нет. Можно держать стандарты отдела в своих руках: обсуждать находки с сотрудниками, разбирать их и менять процессы. Если в отделе есть владельцы отдельных направлений, они могут самостоятельно перестраивать свою часть работы, согласовывая изменения с руководителем. Найденный сценарий при этом переходит из второго режима в первый: его нашли, проверили, сделали стандартом – и теперь его можно требовать. 

На этом пути процесс важнее инструмента. Исследование BCG AI at Work 2026 (11,7 тысячи участников) показало: компании с ясной ИИ-стратегией, но слабыми инструментами получали измеримый эффект в 80% случаев. Среди компаний с сильными инструментами, но без ясной стратегии таких было 60%. Процессы придётся перестраивать: от чего-то отказаться, что-то делать в другом порядке, где-то добавить этап проверки. 

Рутинные задачи, которые мы делали сто раз, ИИ возьмёт на себя. Но найти новый сценарий сложнее, чем работать на уже настроенном станке. Теперь это задача и руководителя, и сотрудника. 

Прежде чем требовать от команды использовать ИИ, ответьте себе на пять вопросов: 

• Сценарий проверен? Кто его опробовал и какой результат может показать?

• Если сценарий ещё не проверен, объяснили ли вы команде, что предстоит поиск?

• Что вы измеряете: скорость работы или попытки найти решение?

• Есть ли у сотрудников корпоративный доступ к сервисам и правила работы с данными?

• Кто превратит находку в стандарт отдела? 

Если на первый вопрос вы ответили «да», требуйте исполнения. Если «нет» – требуйте поиска и ищите решение вместе с командой.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
biz360