Консалтинговая компания McKinsey опубликовала отчёт «Superagency in the Workplace: Empowering people to unlock AI's full potential at work», посвящённый практике внедрения искусственного интеллекта в компаниях. Ключевой вывод исследования звучит парадоксально: сотрудники уже активно используют ИИ-инструменты в ежедневной работе, но их руководители значительно недооценивают масштаб этого процесса. При этом главным барьером для полноценного раскрытия потенциала технологии остаются не технические ограничения, а отсутствие у бизнеса внятной стратегии и системного обучения персонала.
Главный разрыв: восприятие менеджмента и реальность
По данным McKinsey, топ-менеджеры в большинстве компаний считают, что внедрение ИИ идёт медленно и охватывает лишь небольшую долю команд. На практике картина иная: сотрудники самостоятельно осваивают генеративные модели, используют их для подготовки документов, анализа данных, написания кода и коммуникаций — нередко вне корпоративных регламентов и без ведома руководства.
Этот разрыв создаёт сразу несколько рисков для бизнеса:
- Теневое использование ИИ. Сотрудники работают с публичными сервисами, потенциально передавая туда чувствительные корпоративные данные.
- Недооценка потенциала. Руководство планирует ИИ-инвестиции, исходя из заниженной картины реальной готовности команды.
- Неравномерное распределение выгод. Эффекты от ИИ концентрируются у отдельных энтузиастов, а не масштабируются на уровне процессов.
Что такое «суперагентность» по версии McKinsey
Термин superagency в отчёте описывает состояние, при котором человек, усиленный ИИ, способен принимать более качественные решения и выполнять больший объём работы без потери контроля. McKinsey подчёркивает: ценность ИИ раскрывается не там, где он заменяет сотрудника, а там, где расширяет его возможности — снимает рутину, ускоряет анализ, помогает с черновиками и проверкой гипотез.
Для B2B-компаний это означает смещение фокуса с вопроса «кого можно сократить с помощью ИИ» к вопросу «как перестроить роли и процессы, чтобы каждый сотрудник работал на более высоком уровне».
Главный барьер — не технологии, а стратегия
McKinsey фиксирует: компании, которые ограничиваются покупкой лицензий на ИИ-инструменты и рассылкой инструкций, не получают значимого эффекта. Реальные результаты показывают те, кто выстраивает комплексный подход. В отчёте выделяются ключевые элементы такой стратегии:
- Видение со стороны CEO. Внедрение ИИ должно быть приоритетом первого лица компании, а не отдельной инициативой ИТ-департамента.
- Перепроектирование процессов. Простое «прикручивание» ИИ к старым регламентам даёт минимальный выигрыш. Нужно пересматривать сами рабочие потоки.
- Инвестиции в обучение. Сотрудникам нужны не разовые вебинары, а постоянная практика, наставничество и обмен сценариями использования.
- Метрики и контроль. Без измеримых KPI по продуктивности и качеству эффект от ИИ остаётся неосязаемым.
Обучение: главный дефицит 2025 года
Отдельный акцент в отчёте сделан на обучении. Сотрудники сообщают, что хотели бы получать больше системной подготовки по работе с ИИ, но компании, как правило, недоинвестируют в эту сферу. McKinsey оценивает обучение как один из самых недооценённых рычагов: именно здесь скрыт быстрый возврат на инвестиции, поскольку технологии уже доступны, а компетенции — нет.
Контекст для российского B2B-рынка (оценка редакции): дефицит обучающих программ и внутренних практик по работе с ИИ в отечественных компаниях ощущается ещё острее, поскольку рынок корпоративных ИИ-сервисов фрагментирован, а часть глобальных инструментов доступна с ограничениями.
Что это значит для руководителей
Отчёт McKinsey фактически предлагает менеджменту пересобрать подход к ИИ-трансформации. Несколько практических выводов, релевантных для B2B-компаний:
- Провести аудит реального использования ИИ. Опросы и анонимные интервью часто показывают, что доля сотрудников, работающих с ИИ, в 2–3 раза выше официальных оценок.
- Легализовать практику. Лучше предоставить корпоративные ИИ-инструменты с понятными политиками безопасности, чем бороться с теневым использованием публичных сервисов.
- Сформировать каталог сценариев. Конкретные кейсы — обработка тендерной документации, подготовка коммерческих предложений, анализ обращений клиентов — масштабируются быстрее, чем абстрактные «гайды».
- Запустить программу амбассадоров. Сотрудники, уже активно использующие ИИ, могут стать внутренними наставниками для коллег.
- Связать ИИ с бизнес-метриками. Сокращение времени цикла продажи, рост конверсии, снижение стоимости обслуживания клиента — те показатели, на которые должно влиять внедрение.
Риски, о которых нельзя забывать
McKinsey не идеализирует ситуацию. В отчёте отмечается, что вместе с ростом использования ИИ возрастают и риски: утечки данных, ошибки моделей, чрезмерное доверие к ответам ИИ без проверки. Для B2B-сегмента, где цена ошибки в договоре или коммерческом предложении высока, это означает необходимость встроенного контроля качества — как технического (фильтры, корпоративные модели), так и процессного (обязательная проверка человеком).
Итог: окно возможностей открыто, но не навсегда
Основной посыл отчёта McKinsey: компании находятся в точке, когда сотрудники готовы работать с ИИ, технологии доступны, а конкурентное преимущество получают те, кто быстрее выстроит стратегию и обучение. Бизнесу важно перестать смотреть на ИИ как на отдельный технологический проект и начать относиться к нему как к новому стандарту организации работы. Те, кто закроет разрыв между реальным использованием ИИ сотрудниками и управленческим видением, получат заметный отрыв уже в ближайший год.