По состоянию на конец 2025 года, 88% организаций используют ИИ как минимум в одной бизнес-функции, по сравнению с 55% в 2023 году. Но хотя это так, только 7% имеют полностью масштабированный ИИ в своей организации, а 62% всё ещё экспериментируют или пилотируют. Большинство компаний дрейфуют с помощью ИИ — используют инструменты потому, что они доступны или модны, а не потому, что являются частью согласованной стратегии.

Хотя некоторые могут надеяться, что волна ИИ пройдёт, на самом деле всё наоборот: ИИ придет надолго. Компании, которые не используют ИИ, скорее всего, отстанут от него. Но компании, которые строят намеренно, выйдут вперёд.

Прогнозы Gartner что к 2028 году организации с устойчивыми стратегиями, ориентированными на ИИ, достигнут на 25% лучших бизнес-результатов, чем их коллеги. С наступлением 2026 года окно перехода от дрейфу к строительству закрывается. Несомненно, ИИ изменит вашу отрасль — единственный вопрос в том, будете ли вы направлять эти изменения или отреагировать на них.

Почему стратегия не может ждать

Многие организации до сих пор ставят под вопрос необходимость стратегии ИИ. Они не видят прямых применений, беспокоятся о неизвестном или думают, что ИИ предназначен только для программирования.

Но ИИ уже интегрирован в отрасли, далеко выходящие за рамки традиционных технологий. В здравоохранении, например, системы ИИ уже могут исследовать мозг пациентов с инсультом с помощью вдвое выше точности, чем человеческие профессионалы и выявлять поражения эпилепсии, которые радиологи упускают. В образовании, 57% высших учебных заведений приоритетно ставят ИИ для цифрового ускорения и персонализированного обучения.

Вот неприятная истина: ваша организация уже использует ИИ, независимо от того, есть ли у вас стратегия или нет. Многие сотрудники используют инструменты искусственного интеллекта для выполнения своей работы. Некоторые используют одобренные инструменты в соответствии с чёткими протоколами. Другие вставляют проприетарные данные в бесплатную версию ChatGPT и слепо копируют результаты.

Отсутствие стратегии создаёт две проблемы. Во-первых, сотрудники, использующие ИИ, хаотично создают уязвимости безопасности, проблемы с соблюдением требований и то, что теперь называется «workslop «—низкокачественный контент, который выглядит профессионально, но лишён глубины и содержания. Во-вторых, сотрудники, которые должны использовать ИИ, этого не делают, либо потому что не знают, какие инструменты одобрены, либо потому что боятся быть заменёнными ими.

Стратегия решает обе проблемы. Он направляет использование ИИ на создание ценности, одновременно устанавливая ограничения. Это помогает сотрудникам превратить тревогу в способности. И самое главное — он целенаправленно переопределяет, что значит хорошая работа в вашей организации — потому что ИИ уже переопределяет роли, признаёте вы это или нет

3 стратегических императива на 2026 год

Создание целенаправленной стратегии ИИ требует большего, чем просто объявление «мы прежде всего ИИ» на вашей главной странице. Он требует структурных изменений по трём ключевым измерениям:

1. Относитесь к ИИ как к инфраструктуре, а не как к инновациям.

Первая ошибка, которую совершают организации, — это относиться к ИИ как к чему-то особенному — как к центру передового опыта. Такое мышление приводит к тому, что ИИ остаётся на периферии.

Вместо этого ИИ должен стать инфраструктурой: такой же незаметной, как электронная почта, столь же необходимой, как ваши каналы Slack. Ваша команда руководства должна активно определять процессы для автоматизации, не для сокращения численности персонала, а для перенаправления человеческих усилий на работу с более высокой ценностью. Когда ИИ выполняет рутинные задачи, ваши сотрудники могут сосредоточиться на сложной, творческой и стратегической работе, которая действительно движет ваш бизнес вперёд.

Этот сдвиг должен произойти из культурных изменений. Программисты должны по умолчанию обращаться к ассистентам по программированию с ИИ. Финансовые команды должны предполагать, что ИИ будет отмечать аномалии в реальном времени. Службы поддержки должны ожидать, что ИИ будет решать базовые вопросы. Цель — сделать искусственный интеллект невидимым, а не впечатляющим, ведь он вплетен в повседневную работу.

2. Установить базовые стандарты компетентности ИИ.

Вы бы не нанимали инженеров, которые не умеют пользоваться системой контроля версий. Не стоит нанимать инженеров, которые не умеют эффективно пользоваться инструментами для программирования на базе ИИ.

По мере того как ИИ упрощает рутинные задачи по программированию, роль разработчиков программного обеспечения меняется. Разработчики, овладевшие инструментами ИИ, могут сосредоточиться на архитектуре, сложном решении задач и работе, требующей глубокого понимания контекста — работе, с которой ИИ не справляется. Разработчикам, которые этого не делают, будет сложно не отставать.

Наличие базовых стандартов не означает, что каждый должен быть исследователем в области ИИ. Это означает формирование базовых компетенций: понимание того, в каких задачах ИИ преуспевает, как писать эффективные подсказки, как проверять результаты ИИ и когда нужно отменять рекомендации ИИ. Это должны быть критерии найма, требования к адаптации, обучение магистратуреn-даты и вопросы по повышению.

Альтернатива — растущий разрыв в навыках внутри вашей организации, в результате чего члены команды, принявшие ИИ, становятся более продуктивными, а те, кто не сталкивался, испытывают трудности с базовыми навыками.

3. Внедрить ограждение до происшествия.

ИИ предлагает организациям преобразующую производительность и повышение эффективности. Это также вносит серьёзные риски: судебные иски о нарушении авторских прав, утечку данных, галлюцинационную информацию, представленную как факт, и уязвимости безопасности, чтобы назвать лишь некоторые. Вопрос не в том, существуют ли эти риски, а в том, будете ли вы решать их проактивно или реактивно.

Быть реактивным — это дорого. Это означает изучение утечек данных по жалобам клиентов, выявление проблем с авторским правом через юридические угрозы или установление того, что проприетарный код использовался для обучения внешних моделей потом.

Быть проактивным означает уже устанавливать чёткие политики: какие инструменты ИИ одобрены, какие данные можно с ними делиться, как проверять результаты, генерируемые ИИ, и что происходит при нарушении этих правил. Для этого нужно обучать сотрудников не только тому, как использовать ИИ, но и ответственному использованию в рамках риска вашей организации.

Ограничения, когда они правильно спроектированы и реализованы, не направлены на ограничение использования ИИ, а о безопасном включении его в больших масштабах.

Строительство, а не погоня

Стать приоритетом на ИИ требует изменений, которые кажутся сложными, потому что любые трансформации — это сложный вызов. Но организации, инвестирующие в внедрение возможностей ИИ в существующие операции, фундаментально меняют подход к выполнению работы.

В MacPaw мы не воспринимаем ИИ как дополнение или тренд для езды. Это основа того, как мы создаём продукты, поддерживаем клиентов и работаем как компания. Это произошло не потому, что ИИ стал модным. Это произошло потому, что мы понимаем: компании, которые интегрируют ИИ глубже и раннее всего, будут иметь накапливающие преимущества, которые конкуренты не смогут легко воспроизвести.

Разница между 2026 и 2025 годами будет не в дополнительных инструментах ИИ; Скорее, это будет то, какие организации перестали дрейфовать и начали строить. Стратегия, которую вы сейчас реализуете, определяет, в какой категории вы попадёте.

Автор: Владимир Кубицкий, директор по искусственному интеллекту в MacPaw