Цифровой штат: в России начинают появляться компании с одним-двумя реальными работниками и IT-сотрудниками

Первые такие компании появляются в IT-сфере: речь о цифровых-агентствах, IT-консалтинге, цифровых медиа-стартапах. Команды состоят из 2-5 человек, рассказал "Российской газете" директор департамента корпоративного обучения Школы управления "Сколково" Денис Конанчук. "В первую очередь появляются там, где основной актив - это информация и интеллектуальная работа. Первые успешные примеры в России мы можем увидеть очень скоро в сфере разработки ПО, медиа и контента, цифрового маркетинга, онлайн-образования, юридических и бухгалтерских услугах, финтехе", - уточнил эксперт.
Там же, где на первом месте физический труд, регуляторика, инженерные компетенции, такой формат невозможен. Но и там отдельные функции, включая проектирование, прогностику, контроль качества уже возможно выполнять при помощи цифровых помощников. Кстати, руководитель направления облачных сервисов VK Tech Дмитрий Лазаренко на сессии "Как меняется модель управления бизнесом в эпоху ИИ" на завершившемся в Нижнем Новгороде форуме ЦИПР также описал новое для рынка явление, где типичный руководитель вместо тысячи человек получает в подчинение ИИ-агентов и цифровую инфраструктуру.
В чем преимущество цифровых сотрудников
По словам Конанчука, в мире уже есть успешные истории компаний с цифровым штатом. Так, например, голландец Питер Левелс делает с десяток продуктов (Nomad List, Photo AI, Remote OK) полностью в одиночку, опираясь на ИИ-агентов и автоматизацию, и зарабатывает порядка 3 млн долларов в год. "Cursor - редактор кода с ИИ, команда около 20 человек, выручка свыше 100 млн долларов в год. Midjourney - около 40 сотрудников и сотни миллионов выручки. В ядро такой компании входят от одного до 10 человек (основатель плюс ключевые специалисты по продуктам и технологиям), а основную операционку закрывают связки специализированных ИИ-агентов, выполняя задачи в области IT-разработки, маркетинга, финансов, поддержки", - рассказал эксперт.
Ключевое преимущество таких проектов, по словам Конанчука, скорость: те проекты и задачи, на которые ранее уходил, например, год, с помощью искусственного интеллекта можно выполнять в течение нескольких недель. Второе преимущество - низкие издержки: нет накладных затрат и долгих согласований. "Третье преимущество - гибкость: экспертиза подключается под задачу, а не сидит в штате. И главное - выручка на одного реального сотрудника растет кратно. У лидеров цифрового сегмента это 1-5 млн долларов на человека против 200-500 тысяч в классических компаниях. Это позволяет покупать лучших специалистов на рынке и инвестировать в эксперименты по разработке новых решений. Все это невозможно без новой системы управления, где компания больше похоже на "союз профессионалов", где многое строится не на формальных процедурах, а на ценностях, общих целях и интересах, равной ответственности за результат между всеми участниками", - добавляет Конанчук.
Доцент кафедры стратегического и инновационного развития Финансового университета при Правительстве РФ Михаил Хачатурян соглашается с тем, что себестоимость рутинных управленческих и производственных процессов будет низкая, но вот зато процесс принятия управленческих решений может значительно подорожать, так как потребует специалистов-универсалов во всех сферах, начиная от маркетинга, заканчивая пониманием глубинных деталей производственных процессов. Подготовка же таких специалистов будет стоить дорого. При этом, по его мнению, цифровизация рутинных управленческих и производственных процессов должна быть на уровне 90-95%, что возможно достичь не ранее, чем через 30-35 лет.
Реальные сотрудники в таких компаниях делают то, что ИИ либо все еще делает плохо, либо не должен делать вообще. Например, занимаются стратегией и постановкой задач для ИИ-агентов, цифровых сотрудников, принимают важные решения и берут ответственность за них. Креатив в сложной его части, где нужен вкус и культурное чутье, контроль качества того, что выдает ИИ, этические и репутационные решения - за все это ответственны люди. Также человек всегда нужен там, где речь идет про доверие - это отношения с клиентами, партнерами, инвесторами. "Правило простое: эмоции, доверие, ответственность на человеке, а скорость, объем, рутина - на ИИ", - уточняет представитель "Сколково". Например, в страховании ИИ обрабатывает заявку, человек подписывает спорные кейсы. В юриспруденции ИИ готовит черновик, юрист несет ответственность. В медицине ИИ помогает с диагностикой, врач принимает окончательное решение.
"В ближайшие 2-3 года в некритичных областях, например, при создании простого контента, базовой клиенткой поддержки, типовых сделок, человек из процессов уйдет. В критичных областях (здоровье, деньги, безопасность, право) присутствие человека неоспоримо и за ним останутся все главные решения", - подчеркивает Денис Конанчук.
По прогнозам исследовательской компании Gartner, к концу 2026 года около 40% корпоративных приложений могут использовать специализированные ИИ-агенты - по сравнению с менее чем 5% в 2025 году. Это подтверждает глобальный тренд: компании видят в агентах потенциал, но переход от экспериментов к промышленному внедрению сопряжен с трудностями, отмечает экономист, предприниматель, руководитель Московского отделения независимого профсоюза "Новый труд", отстаивающего интересы самозанятых и платформенно занятых, Анна Полякова.
Она при этом поясняет, что цифровые штаты успешно создают платформенную экономику, построенную на алгоритмах и данных. Показательный пример - платформа RentAHuman.ai, запущенная в феврале 2026 года. Это маркетплейс, где не люди ищут исполнителей, а ИИ-агенты нанимают людей для выполнения физических задач: съездить в нужное место, снять фото, забрать документы. "В первые 48 часов на платформе зарегистрировались более 10 тысяч человек. Это не просто автоматизация, а появление новой конфигурации, где цифровой сотрудник выступает в роли заказчика и менеджера, а человек - исполнителя", - рассказывает эксперт.
В России также есть примеры корпоративного внедрения ИИ-агентов. Инициатива "Семейство виртуальных сотрудников" от МТС Web Services (MWS) показывает ускорение рутинных процессов (например, в бухгалтерии и подборе персонала) до 40%. "Однако, как следует из общемирового обзора Deloitte Tech Trends 2026, повсеместное масштабирование пока тормозят сложность интеграции и неясная бизнес-ценность. 38% компаний пилотируют ИИ-агентов, но лишь около 11% перевели их в продуктивную среду, а у 42% пока нет формализованной стратегии", - уточняет Полякова.
Где могут возникнуть проблемы
Среди других слабых мест такого формата бизнеса, Конанчук, например, выделяет ограничения по масштабу, по доверию крупных корпоративных клиентов, по работе с регулируемыми отраслями и по управлению рисками. "Там, где нужна зрелая инфраструктура, маленькая компания пока проигрывает", - уверен он. А, как уточнил эксперт, искусственный интеллект при любых раскладах будет бесполезен без людей, которые умеют внедрять изменения. "Без диалога между подразделениями, без честного взгляда на свои ограничения и без управленческой смелости все перестраивать успеха не будет", - добавил он.
В 2026 году каждая крупная компания должна задавать себе вопросы об эффективности уточнил руководитель департамента разработки транзакционных продуктов Альфа-банка Александр Горинов. По его словам, только к этому году рынок перестал внедрять ИИ просто потому, что "надо что-то делать с ИИ, потому что так все делают" и пришел к осознанному вопросу: что реально изменят технологии в предпринимательстве. И часть инициатив отпадает еще на этапе замысла или попытки масштабирования в крупном бизнесе, а в разработку идут ИИ-продукты с четкой целью - например, освободить менеджеру семь часов рабочего времени на рутинных задачах.

