По отношению к искусственному интеллекту владельцы малого и среднего бизнеса делятся на три большие группы: те, кто уже активно внедряет ИИ; те, кто его опасается; и те, кто этой темой пока не озабочен.
Среди последней группы распространено мнение, что ИИ — это хайп, пользы от него мало, и рано или поздно всё само рассосётся. Либо, что ИИ, конечно, полезен, но специально внедрять его не нужно — есть же ChatGPT, и сотрудники уже умеют ими пользоваться.
С другой стороны, многие владельцы и менеджеры смотрят в будущее с тревогой: а вдруг то, чем они занимаются, скоро станет ненужным?
Есть ли основания для такой тревоги? И если да — как к этому подступаться?
📊 Статистика: Как меняется рынок труда
Если посмотреть на статистические данные, то рынок труда уже меняется под воздействием ИИ.
По данным агентства по трудоустройству Challenger, Gray & Christmas, только в апреле 2025 года компании в США объявили о планах сокращения 146 тысяч рабочих мест. Это на 71% больше, чем в марте, и самый высокий показатель с ноября 2002 года. За июль 2025 года, по оценкам агентства, именно из-за внедрения ИИ исчезло 10 000 рабочих мест.
Показательны и заявления директоров крупных компаний. CEO Amazon Энди Джасси заявил, что ИИ позволит сократить общую численность корпоративного штата за счёт повышения эффективности. В Ford глава Джим Фарли сообщил о планах заменить около половины «белых воротничков» в США.
Подробнее о статистике сокращений →
Параллельно этому растёт спрос на новые навыки. Анализ платформы Handshake показал, что за последние два года упоминания ИИ в описаниях вакансий выросли на 400%. Чаще всего речь о новых требованиях к аналитикам, менеджерам, специалистам по контенту — тем, кто должен уметь работать с ИИ.
🔮 Прогнозы, которые мы делали еще в 2015-2016
Конечно, статистическим данным не всегда можно доверять полностью. Но если отойти от статистики и посмотреть на происходящее под другим углом, становится понятно, что одновременно сосуществуют два важных фактора.
Первый — ИИ становится способен выполнять всё более сложные задачи.
📈 Экспоненциальный рост возможностей
Недавнее исследование организации METR показывает, что длина задач, которые могут выполнять современные ИИ-агенты, удваивается каждые 7 месяцев. Например, если GPT-4 в момент выхода уверенно справлялся с задачами, которые человек делает за 10—15 минут, то более современный Claude 3.7 Sonnet, уже может брать на себя задачи, требующие у специалиста около часа.
Исследование METR о росте возможностей ИИ →
Также важно помнить, что ИИ системы были и до 2020 года. Хотя они были специализированы на одной-двух задачах и не могли выполнять любые запросы, их качество также постоянно росло на протяжении более чем 20 лет, что в итоге и выразилось в прогресс, который мы все видели в последние годы.
Видя эти тренды в компании Меанотек мы еще в 2015-2016 годах прогнозировали появление интеллектуальных чат-ботов на основе LLM (ссылка, ссылка), систем генерации текста (ссылка), и постановки медицинских диагнозов (ссылка), и все эти прогнозы сбылись.
🧠 Снижение когнитивных способностей людей
С другой стороны, почти любой руководитель бизнеса или менеджер ощущает, как сложнее становится найти в последнее время квалифицированные кадры. Зарплаты растут, но при этом кандидаты на должности справляются с задачами все хуже. На это влияет много факторов, в том числе демография, влияение социальных сетей. Более того, то же самый ИИ приводит к тому, (что когнитивные способности людей снижаются).
✅ Примеры успешного и неудачного внедрения
Внедрение ИИ не просто, как кажется. Есть положительные и отрицательные примеры.
Например, мы сами в компании Меанотек сократили штат более чем в два раза, при этом прибыль компании выросла и качество работы выросло. Но это произошло потому, что мы заранее предвидели возможности ИИ и заранее организовывали рабочие процессы не под текущие реалии, а с учетом будущего. Также мы хорошо понимали, какие процессы можно автоматизировать сейчас, а какие пока лучше не пытаться.
С другой стороны, например компания Duolingo в 2023-2024 годов постепенно сокращала число внештатных работников (писателей, переводчиков) в пользу ИИ, а в 2025 массовая негативная реакция пользователей, критика качества новых генерируемых ИИ курсов привела к тому, что компания возвращает обратно людей (ссылка).
Почему это происходит? Потому что компании для которых ИИ непрофильная специализация делают при внедрении критические ошибки, не понимая природы ИИ и его возможностей.
Готовы внедрить ИИ в свой бизнес?
Мы поможем выбрать подходящую стратегию и избежать ошибок при внедрении
Получить консультацию🎯 Что важно понимать при внедрении ИИ
Чтобы не попасть в ситуацию, когда автоматизация приводит не к росту, а к падению качества, нужно чётко ответить на несколько вопросов:
Какие функции бизнеса и в какой степени можно автоматизировать — не сегодня, а через полгода, год, три года? Без прогнозирования вы рискуете внедрить систему, которая уже к моменту запуска будет устаревшей.
Какие возможности даёт ИИ, которых не было у человека? Например, анализ тысяч медицинских статей за минуты, выявление паттернов в данных, генерация персонализированного контента. Это не просто «дешевле», это качественно другой уровень.
Какие риски появляются? Утечка данных, зависимость от внешних API, снижение квалификации сотрудников, потеря контроля над контентом.
Какие навыки должны появиться у сотрудников? Важно, чтобы они умели формулировать запросы, проверять результаты, понимать границы ИИ.
Какие затраты возникнут и как их оптимизировать? Стоимость лицензий, время на обучение, потери на неудачных пилотах.
С учетом всего этого, необходимо составить план внедрения ИИ, который в дальнейшем будет необходимо постоянно актуализировать.