Большинство собеседников "РГ" относятся к нейросетям скорее как к полезному инструменту автоматизации, а не как к полноценной замене сотрудников. Генеральный директор ORM-Service Василий Александров говорит, что в его компании ИИ уже взял на себя значительную часть рутинных задач.
"Всю рутину, которую можно оцифровать, мы передали ИИ-агентам. Прямая выгода уже составила более 500 тысяч рублей в месяц за счет ускорения типовых процессов и высвобождения времени менеджеров", - сказал Василий Александров.
Схожий подход используют и в ИТ-компаниях. Генеральный директор "Индастри софт солюшнс" Алексей Акулов отмечает, что нейросети помогают ускорять прототипирование кода, анализ документации и подготовку отчетности.
"Нейросеть хороша для задач с низкой ценой ошибки. Там, где ошибка стоит миллионов рублей или остановки производства, мы сохраняем человека в контуре принятия решений", - подчеркнул он.
При этом почти все эксперты признают: вместе с ростом популярности ИИ появились и новые проблемы. Одна из главных - постепенная деградация мышления сотрудников.
"Сотрудники начинают слишком быстро доверять первому варианту от нейросети и реже идут в аналитику или самостоятельный поиск решений", - отметил основатель event-агентства "Динамика" Александр Шкарупа.
Партнер компании "Тренинг-Бутик" Арсентий Аникеев считает, что многие компании уже столкнулись с эффектом "серой зоны", когда сотрудники активно используют публичные ИИ-сервисы без каких-либо правил и ограничений.
"Молодой сотрудник перестает думать сам, не анализирует, а копирует. И вы это заметите ровно тогда, когда понадобится принять нестандартное решение", - сказал Арсентий Аникеев.
Особенно заметна эта проблема среди начинающих специалистов. Генеральный директор сервиса GdeRabota.ru Екатерина Агаева отмечает, что новички часто не умеют критически оценивать ответы нейросетей.
"Сильные проблемы возникают у начинающих специалистов. Новички чрезмерно доверяют ИИ и не умеют проверять ответы нейросетей из-за недостатка собственных знаний", - объясняет спикер.
Еще одна серьезная проблема - иллюзия компетентности. По словам основателя компании "Юнисофт" Алексея Оносова, сотрудники нередко воспринимают красиво сформулированный ответ ИИ как гарантированно правильный.
При этом нейросети продолжают регулярно ошибаться и "галлюцинировать", выдавая убедительно выглядящую, но ложную информацию. Алексей Акулов подчеркивает, что особенно опасны такие ошибки в технических и инженерных процессах.
"Нейросеть может уверенно выдать несуществующий факт, ссылку на документ, которого нет, или техническое решение, которое невозможно реализовать", - сказал Алексей Акулов.
Эксперты отмечают, что сильнее всего негативный эффект проявляется там, где важны уникальность, эмпатия и ответственность за результат. В первую очередь речь идет о креативе, стратегическом планировании, клиентском сервисе и управленческих решениях.
"Когда на отзывы и обращения отвечает только ИИ, клиенты получают одинаковые, бездушные шаблоны и уходят к тем, кто отвечает по-человечески", - рассказал Василий Александров.
По словам Юлии Кузнецовой, руководителя компании "Лаборатория смыслов", автоматизация без участия человека постепенно снижает качество решений.
"Особенно проседает качество в процессах, связанных с творчеством, стратегическим планированием и общением с клиентами. Там, где важны эмпатия и понимание контекста, такая подмена сразу заметна", - отметила Юлия Кузнецова.
Дополнительные риски связаны с безопасностью данных. Многие сотрудники загружают внутренние документы и рабочую информацию в публичные нейросети, не задумываясь о последствиях.
На этом фоне большинство экспертов сходятся во мнении, что полностью запрещать использование нейросетей бессмысленно. Вместо этого бизнесу необходимо выстраивать четкие правила работы с ИИ. Поэтому многие компании постепенно начинают внедрять принцип обязательного "человека в контуре", когда любой результат работы ИИ проходит дополнительную проверку.
Кроме того, эксперты считают критически важным развитие навыков критического мышления у сотрудников. По словам Юлии Кузнецовой, ключевая задача бизнеса сейчас - научить людей не копировать ответы нейросетей бездумно, а проверять и анализировать их.
При этом эксперты уверены: полностью отказаться от нейросетей бизнес уже не сможет. Вопрос теперь заключается не в том, использовать ИИ или нет, а в том, насколько грамотно компании смогут встроить его в свои процессы.