Самореализация вместо «пузыря»: как убедить сотрудников пользоваться ИИ

Руководство подталкивает сотрудников использовать ИИ, обещая рост эффективности. А сотрудники игнорируют инструмент, боясь увольнений. Арсен Даллакян («Российский поведенческий департамент») — о том, как разрешить дилемму и получить выгоду от ИИ

По данным McKinsey, значительная часть инициатив по ИИ не приносит ожидаемых результатов — лишь 39% компаний отмечают, что ИИ уже влияет на общую операционную прибыль (EBIT) всей компании. Это во многом связано с тем, что компании недооценивают важный фактор — вовлеченность сотрудников и изменение рабочих процессов оказываются критически важными для успеха.

Проблема — ИИ внедряют «сверху вниз»

Основная проблема состоит в том, что внедрение ИИ-агентов в российских компаниях часто напоминает «карго-культ»: руководство навязывает технологии сотрудникам, как очередную CRM-систему, обещая рост эффективности.

Что это значит на практике? ИИ-трансформацию курируют проектные офисы или IT-департаменты. Они формируют отдельные команды для «распространения» ИИ-культуры внутри организации. Участники команд ходят по отделам, проводят сессии и рассказывают, как прекрасен мир с ИИ.

При этом мотивация часто строится на угрозах: сотрудникам прямо или косвенно дают понять «если вы не разберетесь в ИИ, потеряете работу». Сотрудники в ответ занимают защитную позицию: перестают проявлять инициативу и заметают результаты «под ковер». ИИ-амбассадоры возвращаются в штаб-квартиру и отчитываются, что сотрудники на местах слишком темны и ленивы, что нужно в каждый отдел нанять своего амбассадора, чтобы он менял культуру снизу.

Похожий сценарий уже был в 2018 году, когда в моду вошла CX-трансформация (Customer Experience transformation) — перестройка бизнеса, процессов и технологий компании ради улучшения клиентского опыта на всех этапах взаимодействия. Модные карты пути клиента (CJM) в большинстве случаев остались лишь красивыми картинками на стенах офисов.

Причину пробуксовки ИИ-трансформации, как и любой другой масштабной трансформации, сложно выявить. В крупных компаниях, где работает 50–60 тыс. сотрудников, на это может уйти два-три года.

Однако, по моему мнению, причина — в непонимании того, что на самом деле мотивирует сотрудников.

Причина отвержения ИИ — неверная мотивация

Сотрудников мотивирует не абстрактное повышение эффективности, а возможность высвободить время для задач, способствующих профессиональному и личному росту. Именно это должно обещать руководство.

Вместо этого складывается следующая ситуация: если раньше сотрудник управлял десятью процессами вручную, то теперь «110 ИИшными», то есть свободного времени у него больше не стало. По сути это тот же конвейер начала XX века, но только в офисном формате.

Итог — выгорание, по данным американской HR-tech компании Quantum Workplace, среди активных пользователей ИИ доля сотрудников с высоким уровнем выгорания достигает 45% — выше, чем у менее активных пользователей. А руководители делают вид, что проблемы нет, а ИИ-трансформация — в их же интересах.

Если руководители продолжат в том же духе, они рискуют потерять самых деятельных сотрудников, то есть операционный и управленческий потенциал. В компании останутся лишь те, кто готов обслуживать ИИ-конвейер. И когда компании нужно будет перейти на следующий этап развития — она просто не сможет.

Для того чтобы решить проблему, руководство должно сместить фокус с внедрения технологий на создание среды, в которой сотрудники сами захотят использовать ИИ. По сути, надо гарантировать сотрудникам, что они не превратятся в операторов ИИ-конвейера, а то и вовсе потеряют работу, а получат время на собственное развитие и развитие компании: корпоративные инновации, командные инициативы и социально значимые проекты. Такой подход напрямую соответствует ожиданиям молодых сотрудников: по данным Deloitte, для зумеров и миллениалов важны возможности обучения и профессионального развития. В том числе поэтому они активно осваивают новые технологии, включая генеративный ИИ.

Требуется пересборка управленческой логики. В классической модели компания владеет средствами производства, а сотрудник выступает носителем трудовой функции. Однако эту конструкцию можно переосмыслить: рассматривать компанию как среду для реализации интеллектуального и предпринимательского потенциала — более устойчивую и безопасную, чем открытый рынок.

В такой среде ИИ перестает восприниматься как угроза и становится инструментом усиления. Сотрудники начинают внедрять его самостоятельно, без внешнего давления, а потребность в амбассадорах постепенно исчезает.

Передовые компании уже движутся в этом направлении. Так, «Яндекс» развивает технологические инициативы и поддерживает проекты с использованием ИИ, предоставляя командам доступ к инфраструктуре, данным и вычислительным мощностям.

В «Сбере» ИИ-трансформация закрепляется на уровне корпоративной культуры: по данным компании, технологии ИИ уже применяются в большинстве бизнес-процессов, а развитие соответствующих навыков становится важной частью работы сотрудников.

Как помочь сотрудникам полюбить ИИ

1. Задать управленческую рамку

Ключевой принцип — отказаться от логики «мы внедряем ИИ» и перейти к подходу «мы создаем условия, при которых сотрудники сами внедряют ИИ в свою работу».

Для этого необходимо сформировать программу развития организационной среды и культуры самореализации, в которой ИИ воспринимается не как угроза, а как инструмент профессионального роста.

Важно заранее зафиксировать базовый принцип: «не увольняем — развиваем». Если автоматизация позволяет одному сотруднику выполнять больший объем задач, компания не сокращает персонал, а перераспределяет ресурсы. Это снижает тревожность и предотвращает скрытое сопротивление.

2. Провести аудит процессов и определить стратегию

Автоматизация не должна накладываться на неэффективные процессы. Сначала необходимо проанализировать текущую операционную модель, устранить узкие места и описать целевое состояние (to-be) с учетом роста эффективности.

Параллельно важно выявить потенциальные зоны сопротивления и заранее заложить механизмы их снижения через управленческие и поведенческие инструменты. Отдельный этап — расчет экономики: оценка затрат и ожидаемых эффектов позволяет избежать завышенных ожиданий от ИИ.

Стартом может стать установочная сессия «Зачем нам ИИ?», в рамках которой команда совместно анализирует процессы, определяет приоритетные зоны для автоматизации и формирует реалистичную «дорожную карту».

3. Развернуть простую и безопасную платформу

Необходимо обеспечить сотрудников единой ИИ-платформой, которая может работать как в облачной среде, так и в закрытом контуре компании, с гарантированной защитой данных.

Критически важно снизить порог входа: интерфейс должен быть интуитивно понятным и не требовать длительного обучения. Чем проще использование, тем быстрее формируется массовая практика применения.

4. Обучить сотрудников и сохранить за ними контроль

Обучение должно быть практико ориентированным: каждый сотрудник должен создать и запустить собственное ИИ-решение для своей задачи. Это формирует не только навыки, но и чувство владения инструментом.

При этом принципиально важно сохранить за сотрудниками контроль над процессами: они сами должны определять, где и как применять ИИ, опираясь на поддержку внутренних экспертов или внешних провайдеров. На старте необходима плотная поддержка — наставничество и техническая помощь до получения первого результата.

5. Сформировать мотивационную среду

Для закрепления новой практики важно создать механики вовлечения. Один из эффективных инструментов — геймификация: внутренние конкурсы (например, «битва агентов») с оценкой решений по эффективности, оригинальности и практической пользе.

Это переводит внедрение ИИ из категории «обязанности» в пространство инициативы и соревнования, усиливая внутреннюю мотивацию сотрудников.

Вступайте в сообщество Школы управления РБК в Telegram или «Максе», чтобы общаться с руководителями из разных сфер, выстраивать нетворкинг и получать советы экспертов.

Как развивать культуру самореализации в труде: работающие практики

Напоследок предлагаю рассмотреть конкретные меры, которые помогут добиться целей ИИ-трансформации.

• Диагностика мотивации: проведите опросы (как в модели Gallup Q12) — выявите, сколько времени сотрудники тратят на рутину. Так, в Т-банке аудит показал, что 60% задач можно автоматизировать.
• Культура самореализации: дайте сотрудникам пространство для собственных инициатив. Классический пример — «правило 20%», популяризированное Google, где часть рабочего времени можно направлять на проекты вне основной зоны ответственности. Большинство компаний не копируют эту модель напрямую, а адаптируют ее: через хакатоны, внутренние стартапы, исследовательские команды, менторство и пилоты с ИИ-инструментами. Ключевая задача — не сам формат, а создание среды, в которой инициатива сотрудников становится частью рабочих процессов.
• Поколенческий фокус: для зумеров — ценностные нарративы (например, семинары в формате «ИИ для смысла», которые помогают понять, как технологии влияют на карьеру, продуктивность и самореализацию). Для миллениалов — акцент на балансе и предсказуемости нагрузки: автоматизация рутинных задач, прозрачные процессы и гибкие форматы работы.
• Масштабирование снизу: запускайте «ИИ-амбассадоров» внутри команд. ИИ плохо внедряется «по приказу сверху». По данным BCG, компании с наилучшими результатами чаще делают ставку на вовлечение сотрудников — дают им возможность тестировать инструменты и делиться опытом с коллегами.
• Метрики успеха: следите не только за уровнем удовлетворенности сотрудников и окупаемостью проектов, но и за барометром «страха/доверия» в компании — NTS (Net Trust Score).

ИИ-трансформация дает устойчивый результат, только если компания создает условия, чтобы сотрудники сами автоматизировали рутину. Если хотите перейти от пилотных проектов к системному эффекту без потери команды и данных, начните с работы со смыслами. Помните, в российском бизнесе — кризис смыслов, а человеку нужен смысл. Это главный мотиватор.