Андрей Гусаров
ИИ убил мои отмазки

ИИ убил мои отмазки

Андрей Гусаров

Агентство GUSAROV, 2026

* * *

Вступление

Нейросеть не сделает вас богатым.

Сразу скажу это, чтобы не тратить ваше время. Если вы открыли эту книгу в поисках волшебной кнопки, которая генерирует деньги из воздуха, — закройте её. Такой кнопки нет.

MIT исследовал больше 300 реальных внедрений ИИ в бизнесе. Вывод: 95% организаций получили нулевую отдачу на инвестиции. RAND идёт дальше: больше 80% ИИ-проектов проваливаются — вдвое хуже обычных IT-проектов. S&P Global: 42% компаний свернули большинство ИИ-инициатив в 2025 году. Не потому что технология плохая. Потому что её применяли не туда и не так.

Но вот что есть.

Сегодня рынок работает на другой скорости. Конкуренция не исчезла — она ускорилась. И в этой гонке нейросеть не лотерейный билет. Это инструмент, который позволяет делать быстрее то, что вы и так умеете делать. Анализировать. Принимать решения. Создавать контент. Строить стратегии. Быстрее означает раньше конкурента. Раньше означает больше возможностей.

Здесь есть одно условие, которое большинство игнорирует.

Нейросеть масштабирует то, что уже есть. Если в бизнесе порядок — она ускорит порядок. Если бардак — она ускорит бардак. Никакой искусственный интеллект не заменит выстроенные процессы, понятные задачи и людей, которые знают что делают.

Поверхностный вопрос даёт поверхностный ответ. Глубокий вопрос открывает другую плоскость. Это не метафора. Это механика. И именно здесь большинство теряет 80% потенциала инструмента.

Почти 20 лет в маркетинге. 859 кейсов с реальными клиентами. Я видел, как один и тот же инструмент одних поднимает, других топит. Разница не в инструменте. Разница в голове, которая его держит.

Эта книга не про нейросети. Она про то, как думать и действовать в мире, где инструменты доступны всем. Доступ у всех одинаковый. Побеждает не тот, у кого подписка дороже. Побеждает тот, кто задаёт правильные вопросы. Кто навёл порядок до того, как нажал кнопку. Кто использует скорость инструмента, а не прячется за него.

Начнём.

Глава 1. Почему ИИ не работает у большинства

Все попробовали. Большинство разочаровались.

Посмотрите вокруг. В каждом втором посте про бизнес — нейросети. На каждой конференции — доклад про ChatGPT. В каждом офисе — хотя бы один человек, который уже всё это протестировал. И при этом большинство компаний работают ровно так же, как работали два года назад. Без роста. Без ускорения. С теми же проблемами.

Почему?

Потому что ИИ продали как революцию. А купили как таблетку. Выпил — и всё прошло. Конкуренты позади. Клиенты идут. Деньги растут. Но таблетка не сработала. И теперь те же люди говорят: мы попробовали, нам не подошло.

У меня почти двадцать лет в маркетинге и 859 кейсов с реальными клиентами. Я наблюдал три волны технологического энтузиазма — появление социальных сетей, мобильный маркетинг и теперь ИИ. Каждый раз паттерн одинаковый: инструмент настоящий, ожидания нереальные, разочарование предсказуемое.

Но есть кое-что, что отличает нынешнюю волну от предыдущих. ИИ — не просто новый канал или новая платформа. Это первый инструмент, который реально меняет соотношение скорости и качества в интеллектуальном труде. Написать стратегию. Проанализировать конкурентов. Сгенерировать варианты текста. Разобрать отзывы клиентов. Всё это ускоряется в пять, десять, иногда двадцать раз.

И именно поэтому цена неправильного применения — выше, чем когда-либо прежде. Если вы ускорили не то — вы быстрее движетесь не туда.

Разберём, где именно ломается большинство. Шесть ошибок, которые воспроизводятся снова и снова — в агентствах, корпорациях, стартапах и образовательных центрах.

Цифры, которые никто не хочет слышать

Прежде чем разбирать ошибки — данные. Не оптимистичные прогнозы венчурных фондов, а реальные цифры о том, что происходит прямо сейчас с теми, кто уже внедрил ИИ.

Источник

Что измеряли

Результат

MIT Sloan Management Review, 2024

300+ реальных внедрений ИИ в бизнесе

95% — нулевая отдача на инвестиции

RAND Corporation, 2024

ИИ-проекты vs обычные IT-проекты

80%+ проваливаются — вдвое хуже IT

Gartner, 2026

Проекты без AI-ready данных

60% будут закрыты до получения результата

S&P Global, 2025

Компании, внедрявшие ИИ в 2023–2025

42% свернули большинство инициатив

Gartner, 2026

Руководители маркетинга

Только 23% фиксируют явное улучшение

Boston Consulting Group, 2024

ROI от ИИ в зависимости от зрелости процессов

Разрыв в 4,5x между готовыми и неготовыми

Это не пессимизм — это ориентиры. Если вы знаете, где ломается большинство, вы можете не ломаться там же. Посмотрим на каждую из шести ошибок детально.

Ошибка первая. Автоматизировали не то

Представьте прожектор. Мощный, современный, дорогой. Вы включаете его в тёмной комнате, где царит полный беспорядок. Что вы увидите? Беспорядок. В высоком разрешении, в ярком свете, во всех деталях. Прожектор сработал отлично. Но легче от этого не стало.

Именно это происходит с большинством внедрений ИИ.

Самая частая картина. Бизнес буксует. Продажи не растут. Клиенты уходят. Руководитель решает: надо автоматизировать. Берёт ИИ и автоматизирует операции — то, что под рукой и что легко поддаётся автоматизации. Отчёты генерируются за минуты. Контент выходит каждый день. Письма пишутся в три раза быстрее. Но продажи не растут. Клиенты продолжают уходить.

Потому что узкое место было не в операциях.

Оно было в стратегии. Или в продукте. Или в том, что никто в компании не понимал, кто целевой клиент и почему он вообще должен выбрать именно вас. ИИ ускорил не то. И теперь хаос происходит быстрее и в большем объёме.

Откуда берётся эта ошибка

Логика, которая приводит к ней, выглядит разумно на поверхности. Компания видит, что тратит много времени на операционные задачи. ИИ хорошо справляется с операционными задачами. Значит, внедряем ИИ в операции.

Проблема в том, что время на операции — это симптом. Не болезнь. Болезнь — это неработающая воронка продаж, или продукт, который не попадает в запрос рынка, или ценообразование, которое отпугивает нужных клиентов. Когда вы автоматизируете симптом, болезнь остаётся. Просто симптом теперь проявляется быстрее.

Консультант Лилак Буллок провела аудит двенадцати провальных внедрений ИИ у реальных клиентов в 2024 году. Первый и главный паттерн, который она зафиксировала: через шесть недель после внедрения технический воркфлоу работает, а бизнес-метрика не двигается. В одиннадцати из двенадцати случаев причина была одна — проблема находилась в стратегии или в продажах, а автоматизировали операции.

Кейс: когда ИИ ускорил движение не туда

В 2024 году я работал с digital-агентством из десяти человек. Руководитель потратил два месяца на внедрение ИИ в производство контента. Результат впечатлял: команда стала выпускать материалы в четыре раза быстрее. Контент-план на месяц закрывался за три дня вместо двенадцати.

Через квартал мы сели и честно посмотрели на цифры. Клиентов не прибавилось. Выручка не выросла. Загрузка команды снизилась — не потому что стало меньше работы, а потому что работа заканчивалась раньше, а новых проектов не было.

Мы провели разговор, который должны были провести раньше. Что является узким местом в этом бизнесе прямо сейчас? Ответ оказался очевидным, как только его произнесли вслух: продажи. Отдел продаж состоял из одного человека — самого руководителя, который в среднем тратил на активные продажи от силы час в день. Остальное время уходило на управление, клиентские встречи и производство.

ИИ ускорил производство, которое и так справлялось. Но в воронку почти никто не заходил. Два месяца работы — ноль роста выручки. Не потому что ИИ плохой. Потому что автоматизировали не то.

Как найти настоящее узкое место

Есть три вопроса, которые дают честный ответ быстрее любого аудита:

Если бы прямо сейчас у вас было вдвое больше входящих лидов — ваша команда справилась бы с ними без потери качества? Если нет — узкое место в производстве или доставке. Туда смотрим.

Если бы ваша команда работала вдвое быстрее — продажи выросли бы? Если нет — узкое место в маркетинге, воронке или самом предложении. Туда смотрим.

Если бы стоимость привлечения одного клиента упала вдвое — вы смогли бы масштабировать бизнес? Если нет — узкое место в продукте, удержании или экономике юнита. Туда смотрим.

Ответ на эти три вопроса даёт карту. ИИ направляется туда, где на вопрос отвечают «да».

Правило первое:

Прежде чем автоматизировать — найдите реальное узкое место. Не то, что кажется узким. Не то, что легче всего автоматизировать. То, где замедление больнее всего бьёт по бизнес-результату.

Ошибка вторая. ИИ на хаос

Небольшая анимационная студия. Историю подробно разобрал Digiday в 2024 году. Основатель студии поверил в ИИ как в спасение бизнеса, который находился под давлением из-за роста конкуренции и снижения маржи. Он внедрил генеративные инструменты везде: ИИ-войсоверы заменили актёров озвучки, ИИ-изображения — иллюстраторов, ИИ-тексты для блога — копирайтеров. Быстро. Дёшево. Масштабируемо.

Через несколько месяцев студия ушла в банкротство.

Что произошло в деталях. ИИ-войсоверы убрали живую энергию из ключевого этапа производства — именно того, за что студию выбирали клиенты в нишевом B2B-сегменте. Блог, который должен был строить репутацию экспертов в сложных научных темах, начал цитировать несуществующие исследования. Компания, которая продавала умение объяснять сложное понятно и достоверно, публиковала красиво оформленную бессмыслицу. Несколько клиентов заметили фактические ошибки и написали в социальных сетях. Репутация рухнула быстрее, чем обычно, — потому что производительность выросла и ошибки тиражировались масштабнее.

Это не история про плохой ИИ. Это история про то, что происходит, когда мощный инструмент накладывают на неподготовленную основу — без описанных процессов, без стандартов качества, без системы проверки.

Масштаб операционных рисков

По данным Gartner за 2026 год, 64% компаний, развернувших ИИ-агентов в продуктивной среде, столкнулись хотя бы с одним значимым сбоем в течение первого года работы. Специалисты по управлению рисками оценивают последствия вирусного ИИ-инцидента в 10 миллионов долларов и выше — с учётом юридических претензий, репутационных потерь и операционных последствий.

IBM Institute for Business Value в исследовании 2024 года выделил три главных последствия «ИИ на хаос»: ускоренное производство ошибочного контента, размытие ответственности между ИИ и человеком, и потеря доверия клиентов быстрее, чем компания успевает обнаружить источник проблемы.

Принцип Garbage In — Garbage Out в эпоху ИИ

В индустрии данных есть старая формула: мусор на входе — мусор на выходе. С ИИ это правило работает с одним опасным дополнением.

Мусор на выходе теперь выглядит профессионально.

Он структурирован. Оформлен. Написан без орфографических ошибок. У него есть заголовки, подзаголовки, маркированные списки. Он форматирован под корпоративный стиль. Его можно принять за правду и опубликовать без проверки. Именно это и произошло с анимационной студией.

Раньше некачественный контент был виден сразу — его выдавали опечатки, неструктурированность, очевидные ошибки. Сейчас некачественный контент выглядит как качественный. Единственный способ отличить одно от другого — экспертная проверка. А именно её часто убирают первой, когда внедряют ИИ.

Три контрольных вопроса

До того как внедрить ИИ в любой процесс, задайте три вопроса:

Если этот процесс ускорится в пять раз — кто именно будет проверять качество каждого результата, и как выглядит эта проверка на практике?

Есть ли у вас письменно зафиксированный стандарт того, что считается хорошим результатом в этом процессе?

Что произойдёт с клиентом или репутацией, если ИИ ошибётся и это не будет замечено в течение двух недель?

Если хотя бы на один из этих вопросов нет чёткого ответа — внедрение преждевременно.

Правило второе:

Прежде чем включить ИИ в процесс — убедитесь, что процесс описан, стандарт качества зафиксирован, а человек с правом проверки назначен. Иначе вы ускоряете не работу, а ошибки.

Ошибка третья. Ценообразование не перестроили до ускорения

История, которую я наблюдал несколько раз в разных вариациях — и каждый раз с одинаковым финалом.

Агентство внедряет ИИ. Производительность вырастает: контент выходит быстрее, отчёты готовятся за часы вместо дней, брифы пишутся за минуты. Команда та же. Клиенты те же. Но скорость — другая.

Крупнейший клиент замечает, что работа делается быстрее, и задаёт логичный вопрос: если вы теперь тратите меньше времени, почему я плачу столько же? Агентство оказывается в ловушке. Возразить нечего — потому что модель ценообразования была построена на часах, а часы сократились.

В аудите Лилак Буллок одно из агентств утроило выпуск контента после внедрения ИИ. Та же команда. Те же клиенты. Но в три раза больше материала за тот же срок. Звучало как победа. Но через квартал крупнейший клиент заметил скорость и попросил снизить ретейнер. Выручка агентства упала на 30%.

Данные рынка: тренд уже идёт

По данным Gartner за 2026 год, 38% американских digital-агентств уже перешли хотя бы на одном направлении с почасовой оплаты на оплату за результат. Ещё 29% получают прямое давление от клиентов со ссылкой на ИИ-производительность. Полностью value-based pricing охватывает 14% всех агентских услуг в США — рост на 9 процентных пунктов с 2024 года.

Средний срок окупаемости ИИ-инструментов сократился с 7,8 месяца в 2024 году до 4,2 месяца в 2026-м. Клиенты это считают и делают выводы. Тренд нельзя игнорировать: рынок движется в сторону оплаты за результат, а не за время.

Как выглядит разрыв в деньгах

Показатель

Модель: оплата за часы

Модель: оплата за результат

Договорная ставка

$3 000 / мес

$4 500 / мес

Часов до ИИ

40 ч / мес

Не учитывается

Часов после ИИ

15 ч / мес

Не учитывается

Давление клиента после ИИ

Снизить до $1 125

Отсутствует

Маржа агентства после ИИ

Падает в 2,7 раза

Растёт

Стимул улучшать качество

Нет (больше часов = больше денег)

Да (результат = доход)

Как перейти: три шага до ускорения

Ключевое слово — до. Переговоры о модели ценообразования с клиентом, который уже видел вашу новую скорость, — это переговоры с позиции слабости. Переговоры до внедрения — это разговор о будущей ценности, а не объяснение, почему цена не должна снизиться.

Зафиксируйте базовые показатели клиента: текущий охват, количество лидов, конверсию, стоимость привлечения. Это исходный уровень, от которого будет считаться результат.

Договоритесь о целевых показателях и горизонте: за шесть месяцев мы обеспечиваем X% рост лидов. Оплата привязана к этому результату. Инструменты — ваш выбор.

Установите базовый ретейнер плюс performance-часть. Базовый ретейнер покрывает постоянные издержки. Performance-часть даёт клиенту ощущение справедливости, а агентству — стимул.

Правило третье:

Переходите на value-based pricing до того, как ускорились. Не после. Клиент, который уже видел вашу скорость, будет использовать её как аргумент для снижения цены. Клиент, с которым вы перестроили модель до ускорения, видит только рост результата.

Ошибка четвёртая. Нет экспертизы — нет результата

Нейросеть не научит вас маркетингу. Она усилит то, что уже есть в голове. Если есть знания — умножит их в десять раз. Если знаний нет — умножит незнание. И выдаст его красиво оформленным, уверенным тоном.

Это опасно именно потому, что выглядит убедительно.

Данные о разрыве в компетенциях

Исследование маркетинговых команд 2026 года показало тревожную картину:

Показатель

Результат

Маркетологи, получившие специализированное обучение работе с ИИ

17%

Маркетологи, не получившие никакого обучения вообще

32%

Описывают своё обучение как «слишком общее для практики»

20%

Рост успешности проектов при обучении до внедрения

+43%

Точность промптов после спецобучения (данные IBM, 2024)

+56%

Скорость внедрения у обученных vs необученных (IBM, 2024)

+38%

31 из каждых 100 маркетологов работают с ИИ-инструментами практически без подготовки. Ещё 20 прошли обучение, которое сами считают бесполезным. Итого — больше половины рынка работает с мощным инструментом вслепую.

Один инструмент — два мира

Возьмём конкретный пример. Два маркетолога. Один инструмент. Одна секунда на ответ. Разные результаты.

Маркетолог без экспертизы пишет:

Напиши продающий текст для главной страницы моего digital-агентства.

Маркетолог с опытом пишет:

Ты — директор по маркетингу B2B digital-агентства с опытом работы 15 лет. Проанализируй три главных страха потенциального клиента агентства в момент, когда он читает сайт и думает о том, стоит ли обратиться. Для каждого страха — сформулируй конкретный аргумент, который снимает возражение. Оформи как вступительный блок для главной страницы сайта агентства. Тон — уверенный, без корпоративных клише, с конкретикой.

Первый получит шаблон. Второй — инструмент продаж.

Но вот что важно: второй смог написать этот запрос только потому, что знает, как работают продажи в digital-агентстве. Знает, какие страхи у клиентов. Умеет переводить это знание в правильную постановку задачи. ИИ обработал задачу — он не придумал её.

Парадокс уверенности

Есть ещё один аспект, о котором говорят редко. ИИ не только усиливает знания — он усиливает уверенность в себе. Человек, который немного разбирается в теме, получает от ИИ красиво структурированный ответ и начинает думать, что разбирается глубоко.

В маркетинге это особенно опасно. ИИ хорошо знает общие закономерности — то, что написано в тысячах статей и учебников. Но он не знает специфику вашего рынка, вашей аудитории, вашей истории с конкретными клиентами. Когда человек без экспертизы слышит уверенный ответ ИИ, он принимает обобщение за истину применительно к своей ситуации.

Результат: стратегии, которые звучат правильно и не работают. Тексты, которые выглядят профессионально и не продают. Решения, которые кажутся обоснованными и приводят не туда.

Что значит «уметь работать с ИИ» в маркетинге

Это не набор горячих клавиш и не умение написать «действуй как». Это три вещи:

Знать, какую роль давать модели в зависимости от задачи. Аналитик, критик, копирайтер, стратег, редактор, devil's advocate — это разные режимы, и каждый даёт разный результат.

Уметь ставить задачу через контекст. Не «напиши текст», а «вот ситуация, вот что я знаю о клиенте, вот что важно для аудитории, вот результат, который нужен».

Знать, где ИИ ошибается именно в вашей теме. В маркетинге это чаще всего местная специфика, актуальность данных (модель не знает последних изменений рынка) и нюансы аудитории конкретного региона.

Правило четвёртое:

Инвестируйте в обучение до внедрения. Три часа изучения того, как правильно работать с ИИ именно в вашей задаче, дают больше, чем три месяца попыток угадать правильный запрос методом проб и ошибок.

Ошибка пятая. Коллекционирование вместо внедрения

Есть отдельная категория людей, которые не разочаровались в ИИ — потому что так и не дошли до результата, чтобы разочароваться.

Они коллекционируют. Новый инструмент, новый промпт, новая подписка. Тест, восторг, скриншот в Telegram, обсуждение с командой — и следующий тест. Каждую неделю появляется что-то новое. Движение есть. Прогресса нет.

Разрыв между расходами и результатами

В 2026 году глобальные расходы на ИИ-инструменты в маркетинге достигли 48,8 миллиарда долларов. Средняя команда среднего бизнеса тратит 3 400 долларов в месяц на ИИ-инструменты — против 1 200 долларов в первом квартале 2025 года. Рост почти в три раза за год.

По данным Martech Alliance 2025 года, средний маркетолог подписан на 7,3 ИИ-инструмента, но регулярно использует только 1,8. Четыре из пяти оплаченных инструментов — коллекция, а не рабочий стек.

При этом только 23% маркетинговых руководителей фиксируют явное улучшение кампаний от ИИ. Деньги на инструменты утроились. Результат — у каждого четвёртого. Разрыв между вложениями и отдачей не сокращается — он растёт.

Почему коллекционирование так привлекательно

Это не лень. Это рациональное поведение в условиях неопределённости — только с неправильным результатом.

Тестировать новый инструмент — приятно и безопасно. Это даёт ощущение движения. Восторг открытия. И никакого риска: нет обязательства, нет ответственности за результат, нет необходимости менять сложившиеся процессы. Если инструмент не понравился — просто переходишь к следующему.

Внедрение — другое. Это выбор одного инструмента и отказ от остальных. Это несколько недель без видимого результата, пока процесс перестраивается. Это риск, что не сработает — и тогда придётся объяснять, почему потратили время. И именно этого риска большинство избегает, снова переходя к очередному тесту.

Но результат есть только там, где есть внедрение. Не там, где есть тест.

Диагностика: найдите свой коллекционный долг

Возьмите чистый лист и честно ответьте на два вопроса. Не примерно, а с конкретными числами:

Сколько ИИ-инструментов или подходов вы протестировали за последние двенадцать месяцев?

Сколько из них встроены в ваш регулярный рабочий процесс и дают измеримый результат прямо сейчас?

Разрыв между первым и вторым числом — это ваш коллекционный долг. Время, деньги и внимание, потраченные без отдачи. У большинства людей, с которыми я работаю в агентском и образовательном бизнесе, первая цифра — от десяти до двадцати. Вторая — один или два.

Как выглядит настоящее внедрение

Это не «я попробовал и понравилось» и не «иногда использую». Внедрение выглядит так:

Есть конкретный процесс: что делается, кем, на каком шаге появляется ИИ.

Есть базовая метрика: сколько это занимало раньше, каков был результат.

ИИ встроен в процесс постоянно: не «иногда спрашиваю», а каждый раз, на конкретном шаге.

Через восемь недель — сравнение: время до против после, качество до против после.

Всё остальное — тестирование. Тестирование ценно. Но результат даёт только то, что доведено до конца.

Правило пятое:

Остановитесь. Выберите один процесс, который нужно улучшить. Выберите один инструмент. Дайте себе восемь недель на внедрение с измеримым результатом. Только после этого — следующий инструмент. По данным Школы управления СКОЛКОВО, компании, которые начинают с одного пилота и доводят его до результата, получают ROI в 3–5 раз выше тех, кто запускает несколько направлений параллельно.

Ошибка шестая. Убрали человека из процесса

Агентство в Касабланке — тот самый TechNetExperts из следующей главы — попробовало автоматизировать письма клиентам. Не все письма, только регулярные обновления по проектам. Шаблоны были хорошие. ИИ их заполнял быстро.

Один из ключевых клиентов написал в ответ: «Ваши письма стали как от службы поддержки банка». Эксперимент закрыли в ту же неделю.

Это не значит, что нельзя использовать ИИ в коммуникациях. Это значит, что в конкретных задачах присутствие живого человека — это и есть продукт. И там, где клиент платит за отношения, автоматизация отношений разрушает то, за что платят.

Два уровня человеческого контроля

Gartner в 2026 году описывает эволюцию от одной модели надзора к другой:

Модель

Как работает

Когда применять

Человек в петле (Human-in-the-loop)

Проверяет каждый результат перед тем, как он идёт дальше

Высокорисковые решения: финансовые данные, юридические документы, стратегические решения, прямая коммуникация с ключевыми клиентами

Человек над петлёй (Human-on-the-loop)

Наблюдает за паттернами системы в целом, выявляет аномалии и сдвиги

Масштабные операционные процессы: генерация контента, обработка данных, автоматические отчёты

Gartner особо подчёркивает: второй уровень — наблюдение за системой — важнее первого для большинства бизнесов. Ошибки ИИ накапливаются незаметно. Одна ошибка в еженедельном отчёте — мелочь. Сто ошибок за год — системная проблема, которую никто не заметил, потому что никто не наблюдал за паттерном в целом.

Три зоны, где человека не убирают никогда

На основе работы с агентствами и образовательными центрами я выделяю три категории, где автоматизация уничтожает ценность — не потому что ИИ технически не справится, а потому что доверие не делегируется алгоритму:

Клиентская коммуникация на стратегическом уровне. Когда клиент платит за партнёрство — он платит за живого человека с контекстом, памятью и ответственностью. Автоматизированный ответ — это сигнал, что его перевели в режим «поддержки», а не «партнёрства».

Финальные решения, где важен вкус. ИИ генерирует варианты. Выбор финального направления — это суждение, построенное на понимании клиента, рынка и того, что работало раньше. Передать этот выбор нейросети — значит передать то, за что клиент выбрал именно вас, а не конкурента с такими же инструментами.

Переговоры и партнёрства. Крупные контракты, сложные переговоры по условиям, выстраивание долгосрочных отношений. Доверие формируется между людьми. Алгоритм может подготовить аргументы — но за стол переговоров садится человек.

Практическая карта: где нужен человек

Полезное упражнение — пройтись по всем процессам компании и поставить метку против каждого:

Клиент платит за результат процесса — ИИ может делать, человек проверяет.

Клиент платит за то, что процесс выполняет человек — человек делает, ИИ помогает.

Процесс влияет на репутацию или доверие — человек в петле, не над петлёй.

Это разграничение — не философия. Это операционное решение, которое принимается один раз и сохраняет и клиентов, и репутацию.

Правило шестое:

Перед автоматизацией любого процесса задайте вопрос: клиент платит за результат или за то, что это делает человек? Если второе — человека не убирают. Никогда.

Что на самом деле разделяет рынок

В 2026 году 88% цифровых маркетологов используют ИИ в ежедневной работе. 93% маркетологов используют ИИ для создания контента. По данным McKinsey, внедрение ИИ в бизнесе выросло с 29% в 2021 году до 76% в 2026-м — рост на 162% за пять лет. Доступ к инструментам стал всеобщим.

Это хорошая новость. Но у неё есть оборотная сторона.

Когда у всех одинаковый доступ к одинаковым инструментам — инструменты перестают быть конкурентным преимуществом. Подписка за 20 долларов в месяц доступна любому. ChatGPT, Claude, Gemini открываются в браузере за тридцать секунд. Инструментального преимущества больше не существует.

Конкурентное преимущество переместилось туда, где его нельзя купить за 20 долларов. В подготовку до внедрения. В экспертизу, которая направляет инструмент. В дисциплину доведения до результата.

Карта рынка: кто где находится

Категория

Доля рынка

Отличительная черта

Получают реальную измеримую отдачу

5% (MIT, 2024)

Подготовка до внедрения, обучение, чёткие метрики

Фиксируют улучшение, но не системное

23% (Gartner, 2026)

Частично перестроены процессы, нет системы

Используют ИИ без измеримого результата

~50–55%

Тестируют и коллекционируют, но не внедряют

Разочаровались и свернули инициативы

42% (S&P Global, 2025)

Ожидали быстрый результат без подготовки

Рынок разделился не на тех, у кого есть ИИ, и тех, у кого нет. Он разделился на тех, кто умеет его использовать, и тех, кто думает, что умеет. Это разные глаголы. И разные результаты.

Что объединяет 5%, которые получают результат

По данным Boston Consulting Group, Gartner и собственных наблюдений, компании, которые получают реальную отдачу от ИИ, разные по размеру, индустрии и географии. Но их объединяет одно общее.

Они делают всё правильно до того, как нажимают кнопку.

Они находят настоящее узкое место — не то, что легче всего автоматизировать, а то, где ускорение даёт реальный бизнес-результат. Они наводят порядок в процессах до внедрения. Они обучают команду работать с конкретным инструментом для конкретной задачи. Они выбирают один пилот и доводят его до измеримого результата, прежде чем масштабировать. Они сохраняют человека там, где его присутствие — это и есть продукт.

Это не секретное знание. Это дисциплина подготовки. И именно поэтому большинство её не применяет — она не выглядит захватывающей. Гораздо интереснее тестировать новый инструмент.

Шесть ошибок: сводная карта

Ошибка

Симптом

Реальная причина

Первый шаг

Автоматизировали не то

ИИ работает, метрики стоят

Не нашли настоящее узкое место

3 вопроса об узком месте

ИИ на хаос

Качество упало при росте скорости

Нет SOP и стандарта качества

Описать топ-10 процессов

Ценообразование не перестроили

Клиент давит на снижение ретейнера

Продавали часы, а не результат

Перейти на value-based до ускорения

Нет экспертизы

Красивые, но бесполезные результаты

ИИ умножил незнание

3 часа обучения промптингу в своей нише

Коллекционирование

Много инструментов, нет результата

Тест заменил внедрение

Один процесс, один инструмент, 8 недель

Убрали человека

Клиент чувствует автоматизацию

Не разграничили: за что платит клиент

Карта: результат vs человек

Итог: что значит работать с ИИ правильно

Правильное использование ИИ — это не про инструменты. Это про последовательность решений, которые принимаются до того, как инструмент включён.

Сначала — найти настоящее узкое место. Не то, что легче всего автоматизировать, а то, где ускорение даст реальный бизнес-результат. Не операцию, если проблема в стратегии.

Затем — навести порядок в том процессе, который будет автоматизирован. Описать шаги. Зафиксировать стандарт качества письменно. Определить человека, который несёт ответственность за результат.

Потом — перестроить ценообразование. Не после того, как клиент увидит вашу новую скорость. До.

Потом — обучиться. Не вообще про ИИ, а конкретно про вашу задачу: какие запросы дают хороший результат, где модель ошибается в вашей теме, как проверять то, что получается.

И только после этого — внедрять. Не тестировать. Именно внедрять: один процесс, одна метрика, восемь недель, человек, который наблюдает за системой в целом.

Это не сложнее, чем запустить рекламную кампанию. Но так же, как в рекламе нельзя пропустить анализ аудитории — в ИИ нельзя пропустить подготовку. Те, кто её пропускает, пополняют статистику RAND и MIT. Те, кто не пропускает, — входят в 5%, которые получают реальный результат.

Следующая глава — про то, как выглядит эта подготовка на практике. Конкретно и пошагово: что нужно выстроить до того, как нажать кнопку.

Ключевые идеи главы 1

1. 95% организаций не получают отдачи от ИИ — не из-за плохих инструментов, а из-за отсутствия подготовки (MIT, 2024). 2. Шесть ошибок воспроизводятся снова и снова: автоматизация не того процесса, ИИ на неупорядоченную основу, непересмотренное ценообразование, дефицит экспертизы, коллекционирование вместо внедрения, устранение человека. 3. ИИ масштабирует то, что уже есть — порядок или хаос. Если в бизнесе бардак — ИИ ускорит бардак. 4. Конкурентное преимущество переместилось с доступа к инструментам на умение их применять. Доступ стал всеобщим. 5. Правильная последовательность: найти узкое место → навести порядок в процессе → перестроить ценообразование → обучиться → внедрить с метрикой.

Практический инструментарий: как диагностировать узкое место
Как измерить узкое место: практический инструментарий

Знать шесть ошибок — это половина работы. Вторая половина — уметь их диагностировать в собственном бизнесе до того, как они проявились. Разберём практические инструменты.

Инструмент 1: матрица «скорость — ценность»

Нарисуйте таблицу 2 на 2. По горизонтали — скорость выполнения задачи (медленно / быстро). По вертикали — вклад задачи в бизнес-результат (низкий / высокий).

Вы получите четыре квадранта:

Медленно выполняется

Быстро выполняется

Высокий вклад в результат

ПРИОРИТЕТ №1 для ИИ — здесь ускорение даёт максимальный эффект. Именно сюда смотрим.

ОСТАВИТЬ КАК ЕСТЬ — уже работает хорошо. ИИ может помочь масштабировать.

Низкий вклад в результат

ИСКЛЮЧИТЬ или ДЕЛЕГИРОВАТЬ — даже с ИИ это не изменит метрики. Вопрос: зачем это вообще делается?

АВТОМАТИЗИРОВАТЬ В ПОСЛЕДНЮЮ ОЧЕРЕДЬ — выигрыш минимальный, риск есть.

Большинство компаний автоматизируют нижний левый квадрант — задачи медленные и с низким вкладом. Потому что там легче всего применить ИИ. И именно поэтому результата нет.

Правильный ответ — верхний левый квадрант. Стратегический анализ, который занимает три дня. Конкурентный мониторинг, который требует недели. Подготовка к клиентским встречам, которая занимает полдня. Всё это — кандидаты на автоматизацию с реальным бизнес-эффектом.

Инструмент 2: двухнедельный аудит времени

Это самый дешёвый и самый точный инструмент диагностики. Он не требует консультантов, программного обеспечения или специальных знаний. Только честность.

В течение двух недель каждый член команды ведёт простой дневник: задача — время начала — время конца — категория. Категорий четыре:

Стратегия и развитие: работа, которая создаёт будущую ценность.

Производство: создание продукта или услуги для клиентов.

Операционная рутина: отчёты, согласования, переписка, встречи.

Пожар: незапланированные задачи и срочные проблемы.

Через две недели сложите время по категориям. Картина, которую вы увидите, почти всегда удивляет. TechNetExperts из Касабланки — агентство, которое мы разберём в следующей главе — обнаружило, что 55% рабочего времени команды уходит на операционную рутину. Никто этого не знал. Потому что никто не мерял.

После аудита узкое место видно без всяких консультантов. Задачи из операционной рутины — кандидаты на автоматизацию. Задачи из категории «пожар» — сигнал, что нет системы и SOP. Задачи из производства — смотрим на вклад в результат прежде чем автоматизировать.

Инструмент 3: карта клиентского пути

Иногда узкое место не внутри компании, а в точках контакта с клиентом. Нарисуйте путь клиента от первого касания до покупки и повторной покупки:

Этап

Что происходит

Где теряем клиентов

Время на этап

Осведомлённость

Клиент узнаёт о нас

?

Измеряем

Интерес

Изучает предложение

?

Измеряем

Рассмотрение

Сравнивает с конкурентами

?

Измеряем

Решение

Принимает решение о покупке

?

Измеряем

Покупка

Заключает договор

?

Измеряем

Использование

Работает с нами

?

Измеряем

Лояльность

Продлевает, рекомендует

?

Измеряем

На каком этапе потери максимальные? Именно туда нужен ИИ. Не туда, где применить легче. Туда, где потери больнее.

Порядок в процессах: с чего начать прямо сейчас

Вторая ошибка — ИИ на хаос — решается одним конкретным действием: описанием процессов до внедрения. Это звучит скучно. Но это именно то, что отделяет 5% от остальных.

Стандарт «нового сотрудника»

Есть простой тест для любого процесса, который вы хотите автоматизировать. Представьте, что к вам завтра выходит новый сотрудник. Он никогда не делал эту задачу. У него нет никаких дополнительных источников информации, кроме того, что вы ему дадите.

Вопрос: есть ли у вас описание процесса, которое позволяет ему выполнить задачу без единого уточняющего вопроса?

Если нет — у вас нет SOP. Есть только голова конкретного человека, в которой хранится этот процесс. И когда вы просите ИИ выполнить эту задачу — вы получаете то же самое, что получил бы новый сотрудник без инструкций. Додумывание.

По данным Process Street 2024 года, компании с документированными SOP тратят на онбординг новых сотрудников на 40% меньше времени и фиксируют на 60% меньше операционных ошибок в первые 90 дней. Это же правило работает для ИИ-агентов: чёткое задание — предсказуемый результат. Размытое задание — угадывание.

Быстрый способ создать SOP

Не нужно тратить недели на написание инструкций. Есть быстрый метод:

Попросите человека, который выполняет задачу лучше всех в команде, записать экран во время работы и проговорить каждый шаг вслух.

Загрузите запись или транскрипт в нейросеть с задачей: «Оформи это как пошаговую инструкцию для нового сотрудника».

Черновик SOP готов за час. Человек проверяет и правит — не пишет с нуля.

Компании, которые навели порядок в SOP до внедрения ИИ, сообщают о 30–50% меньше ошибок в автоматизированных процессах. Это следствие одного простого факта: агент получил чёткое задание вместо размытого.

Что фиксировать в SOP для ИИ

SOP для ИИ-агента отличается от обычной инструкции для сотрудника. Нужно добавить три дополнительных блока:

Примеры хорошего результата: конкретные образцы того, как должен выглядеть результат. Не описание. Примеры.

Примеры плохого результата: что точно не должно быть на выходе. Типичные ошибки. Это важнее, чем кажется — ИИ лучше понимает границы через контрпримеры.

Что проверяет человек: конкретный список того, что нужно проверить в результате ИИ перед тем, как он идёт дальше. Не «проверить качество» — а «проверить три конкретные вещи».

Тридцать дней до первого внедрения: пошаговый план

Разберём конкретно: что делать в течение первого месяца, чтобы не повторить шесть ошибок.

Неделя

Задача

Результат

1

Аудит времени команды. Каждый сотрудник ведёт дневник задача-время-категория.

Карта того, куда реально уходит время.

1

Три вопроса об узком месте. Ответить честно: лиды, скорость, экономика юнита.

Ясность о том, где автоматизация даст эффект.

2

Выбрать один процесс для автоматизации — из верхнего левого квадранта матрицы.

Конкретный кандидат с понятным бизнес-эффектом.

2

Зафиксировать базовую метрику: время на процесс, количество ошибок, стоимость.

Точка отсчёта для измерения результата.

3

Описать SOP этого процесса по методу «нового сотрудника».

Техническое задание для ИИ.

3

Зафиксировать письменно: хороший результат vs плохой результат (с примерами).

Стандарт качества.

3

Пересмотреть ценообразование — если применимо. Договориться с ключевыми клиентами до ускорения.

Защита маржи после внедрения.

4

3 часа обучения промптингу именно для выбранного процесса.

Умение правильно ставить задачу.

4

Пилотный запуск: один человек, один процесс, ИИ встроен в каждую итерацию.

Первые реальные данные.

4

Сравнение с базовой метрикой. Что изменилось? Где ещё ошибки?

Честный результат первого месяца.

После четырёх недель у вас будет одно внедрение с измеримым результатом. Это больше, чем у большинства компаний, которые тестировали ИИ год.

Почему начинают с одного процесса

По данным Школы управления СКОЛКОВО, компании, которые начинали с одного пилота и доводили его до измеримого результата, получили ROI в 3–5 раз выше тех, кто запускал несколько направлений параллельно. Не потому что один процесс важнее. А потому что фокус позволяет быстро обнаружить проблемы и исправить их до масштабирования.

Один процесс даёт данные. Несколько процессов параллельно дают шум, в котором невозможно понять, что работает, а что нет.

Урок от Klarna: когда ускорение привело не туда

В 2024 году шведский финтех Klarna запустил ИИ-агента для клиентской поддержки и громко объявил об этом. Агент обрабатывал 2,3 миллиона обращений за первые два месяца. Скорость ответа выросла с 11 минут до менее 2 минут. Клиентский сервис удешевился на 40 миллионов долларов в год. CEO Себастьян Сьёмарк заявил о «революции».

Через 11 месяцев Klarna начала нанимать агентов поддержки обратно.

Что произошло. Метрики удовлетворённости клиентов упали. Количество повторных обращений по одной теме выросло — клиенты не получали решения с первого раза. Процент эскалаций на живых операторов вырос выше ожидаемого. Агент хорошо справлялся с простыми стандартными запросами, но не справлялся с нюансами и пограничными случаями.

Это не история про то, что ИИ-поддержка не работает. Это история про то, что метрика была выбрана неправильно. Измерили скорость ответа и стоимость. Не измерили качество решения. Узкое место — скорость ответа — было найдено верно. Но качество решения оказалось другим узким местом, которое не заметили до внедрения.

Что это значит для вашего бизнеса

Перед любым внедрением ИИ зафиксируйте не одну метрику, а три:

Метрика скорости: сколько времени занимает процесс.

Метрика качества: насколько результат соответствует стандарту (процент ошибок, переделок, жалоб).

Метрика бизнес-результата: как изменение этого процесса влияет на клиента или выручку.

ИИ почти всегда улучшает первую метрику. Вторую и третью — только при правильной подготовке. И именно вторая и третья определяют, был ли результат реальным или иллюзорным.

Самодиагностика: где находится ваш бизнес

Пройдитесь по списку и честно отметьте каждый пункт: уже сделано, в процессе, или ещё не делали.

Вопрос

Уже есть

В процессе

Ещё нет

Вы знаете, куда уходит время каждого сотрудника в разрезе категорий?

Узкое место бизнеса сформулировано письменно — не «всё надо улучшить», а конкретно?

Топ-10 повторяющихся процессов описаны как SOP?

Для каждого KPI есть один источник данных, которому доверяет вся команда?

Зафиксированы письменные критерии «хорошего результата» для ключевых задач?

Ценообразование построено на результате, а не на часах?

На каждом процессе, где результат идёт к клиенту, есть назначенный человек с правом финальной проверки?

Команда прошла хотя бы базовое обучение тому, как правильно ставить задачи ИИ в своей области?

Если в третьей колонке больше трёх галочек — ИИ-внедрение сейчас преждевременно. Не потому что нельзя. А потому что каждый незакрытый пункт — это открытая дверь для одной из шести ошибок.

Если в первой колонке больше пяти галочек — вы готовы к первому пилоту. Выберите один процесс, зафиксируйте метрику, начните.

Финальная мысль главы 1:

ИИ — это умножитель. Он умножает то, что уже есть. Порядок умножает в результат. Хаос умножает в более быстрый хаос. Экспертизу умножает в конкурентное преимущество. Незнание умножает в красиво оформленные ошибки. Те 5%, которые получают реальную отдачу, не умнее остальных. Они просто сделали то, что большинство пропускает: навели порядок до того, как нажали кнопку.

Глава 2. Порядок до ИИ

Есть вопрос, который я задаю каждому собственнику перед тем как говорить про нейросети.

Вы можете прямо сейчас назвать пять самых повторяющихся процессов в вашем бизнесе — и объяснить, как именно они выполняются?

Большинство молчат. Или начинают объяснять устно — долго, с оговорками, с фразами вроде «ну это зависит от ситуации» или «обычно Марина этим занимается». Это и есть ответ. Не словами — паузой.

Если вы не можете описать процесс словами, нейросеть не сможет его выполнить. Она будет додумывать. А додумывает она всегда по-своему. Иногда близко к тому, что вы имели в виду. Иногда в другую сторону. И вы никогда не узнаете заранее — в какую именно.

Порядок до ИИ — это не бюрократия и не занудство. Это фундамент, без которого самый мощный инструмент становится источником красиво оформленных ошибок. Это то, что разделяет 5% компаний, получающих реальную отдачу от ИИ, от остальных 95%.

В этой главе — конкретно и пошагово: что именно нужно выстроить, в каком порядке и как это выглядит на практике.

Блок 1. Почему порядок — это не скучно, это обязательно

В 2024 году Школа управления СКОЛКОВО проанализировала больше 1600 внедрений ИИ в российских и международных компаниях. Вывод, который они получили, звучит контринтуитивно для тех, кто ждёт от ИИ быстрых результатов.

Компании, которые начинали с наведения порядка в процессах и данных, получили ROI в три-пять раз выше тех, кто пытался автоматизировать всё сразу без подготовки. Разрыв — не в инструментах. Разрыв — в фундаменте.

Подход к внедрению ИИ

Медианный ROI

Вероятность успеха

Сначала порядок в процессах и данных, потом ИИ

3–5x выше среднего

Высокая

Параллельно: ИИ + наведение порядка

Средний

Умеренная

ИИ без подготовки, порядок «по ходу»

Близкий к нулю

Низкая (провал в 80%+ случаев)

ИИ поверх хаоса, без осознания проблемы

Отрицательный

Провал практически гарантирован

Gartner в 2026 году подтверждает: 60% проектов без AI-ready данных закрываются до получения результата. Данные — не технический вопрос. Это управленческий барьер номер один.

Вот как я формулирую пропорцию своим клиентам: тратьте 60% усилий на фундамент и 40% на сам ИИ. Это звучит неправильно. Кажется, что нужно наоборот — больше на инструменты, меньше на подготовку. Но именно эта пропорция — единственная, которая даёт устойчивый результат.

Пять вещей, без которых ИИ работает против вас

По результатам аудита провальных внедрений — моих наблюдений и данных Лилак Буллок — каждый раз не хватало одного или нескольких из этих элементов:

Элемент

Что происходит без него

Описанные процессы (SOP)

ИИ додумывает и даёт непредсказуемый результат

Чистые, собранные данные

Красиво оформленные решения на основе неверных цифр

Явный порог качества

Бесконечные согласования, воркфлоу встаёт

Ценообразование на результат

Клиент видит вашу скорость и требует снизить цену

Человек с правом вето на ключевых точках

Ошибки ИИ накапливаются незаметно, пока не становятся катастрофой

Убрать любой из этих пяти элементов — значит открыть дверь для одной из шести ошибок, разобранных в первой главе. Добавить все пять — значит создать условия, при которых ИИ действительно работает.

Разберём каждый элемент детально.

Блок 2. Сначала замерьте — потом меняйте

Самая дорогостоящая ошибка при внедрении ИИ — автоматизировать то, что кажется проблемой, а не то, что является ею на самом деле. Разница между «кажется» и «является» — это данные.

До того как менять что-то в бизнесе, нужно честно увидеть, как он работает прямо сейчас. Не как вы думаете, что он работает. А как он работает на самом деле.

История, которая стала учебником

Агентство TechNetExperts из Касабланки. Двенадцать человек. Руководитель хотел внедрить ИИ, но не знал, с чего начать. Перед тем как что-то менять, они сделали простую вещь: попросили каждого сотрудника две недели записывать, на что уходит время. Конкретно — задача, время начала, время окончания, категория.

Результат ударил по всем.

Что обнаружили

Детали

Эффект

Два сотрудника тратили каждую пятницу на отчёты

По 10 часов каждый = 80 ч/мес суммарно

Полная рабочая ставка уходила в никуда

Сениор-стратег — на задачи без стратегии

61% рабочего времени

Самый дорогой сотрудник делал операционку

Средний показатель по команде

55% часов — операционная рутина

Больше половины времени команды не создавало ценности

Никто этого не знал

Данных не было — были ощущения

Решения принимались на основе предположений

После того как картина стала видна — они внедрили одно конкретное решение. Python-скрипт автоматически собирает данные из Google Search Console, Google Ads, Meta Ads и Ahrefs в единый шаблон. Система пишет черновик резюме. Стратег проверяет и правит финальную версию.

Результат одного внедрения:

80 часов ручной работы в месяц превратились в 90 минут проверки в неделю. Те же люди по пятницам перешли с механической сборки данных на конкурентный анализ и стратегические задачи. По данным 2026 года, ИИ экономит маркетологам в среднем 11–13 часов в неделю. Но только у тех, кто сначала понял, куда уходит время.

Для команды из пяти человек 11–13 часов в неделю — это, по данным отраслевых расчётов 2026 года, эквивалент более 71 000 долларов в год в пересчёте на производительность. Это не фантастика. Это арифметика замера.

Как провести аудит времени: пошаговая инструкция

Инструмент минималистичный. Никакого дорогого ПО не нужно.

Шаг

Действие

Инструмент

1

Объяснить команде цель: не контроль, а поиск узких мест. Это важно — без доверия люди не будут честными.

Встреча, 15 минут

2

Каждый сотрудник ведёт таблицу: задача — время начала — время конца — категория.

Google Sheets или Excel, один файл на всех

3

Категорий четыре: стратегия, производство, операционная рутина, тушение пожаров.

Заранее согласованный список

4

Длительность трекинга: две недели. Не одна (нерепрезентативно), не месяц (все устанут).

Календарные напоминания

5

В конце собрать данные и посчитать: сколько % времени каждой категории у каждого сотрудника.

Сводная таблица или ИИ-анализ

6

Обсудить результаты командой. Где самые большие сюрпризы? Там — узкое место.

Встреча, 60 минут

Что делать с результатами аудита

После двух недель у вас будет карта. Большинство команд обнаруживают примерно одно и то же:

30–40% времени — операционная рутина, которую можно автоматизировать полностью или частично.

15–20% — тушение пожаров, что говорит об отсутствии систем, а не о нехватке людей.

10–20% — стратегическая работа, которая реально создаёт ценность.

Остальное — производство, качество которого зависит от того, насколько хорошо выстроены предыдущие категории.

Кандидаты на автоматизацию — задачи из операционной рутины с высокой повторяемостью. Сигнал тревоги — когда на стратегическую работу уходит меньше 15% времени. Первое, что нужно сделать с результатами аудита: не строить план автоматизации, а показать руководителю реальную картину. Это часто меняет приоритеты радикально.

История из практики: когда аудит показал не то, что ожидали

Один из моих клиентов — образовательный центр, 8 человек в команде. Руководитель был уверен, что узкое место — это создание учебных материалов: «мы не успеваем выпускать новые курсы». Я предложил сначала провести аудит.

Через две недели выяснилось: на создание материалов уходило 28% времени. На операционную переписку, согласования и обработку заявок — 41%. Узкое место было не в производстве контента. Узкое место было в административном хаосе, который поглощал больше 40% рабочего времени команды.

Если бы внедрили ИИ в создание курсов без аудита — команда стала бы быстрее производить материалы, которые некому было бы нормально обработать и продать. Аудит сохранил два месяца неправильной работы и сразу направил усилия туда, где эффект был максимальным.

Блок 3. Документированные процессы — это ТЗ для нейросети

До эпохи ИИ документированный процесс (SOP — Standard Operating Procedure) был нужен для одного: чтобы новый сотрудник мог войти в работу без потери качества. Хороший SOP сокращал время онбординга и снижал количество ошибок.