Подписывайтесь
на канал Вербо в МАХ
Первыми узнавайте о функциях, обновлениях и возможностях диалогового ИИ-тренажёра.
Экзоскелет для ума
Как ИИ меняет правила игры уже сегодня
Материал подготовлен на основе выступления Михаила Степанова на конференции «ИИ и люди 2026» · 2 июня 2026 · Организаторы: Вербо, ТренингСпэйс и AI-Culture.Pro.
ИИ уже здесь — вопрос только в осознанности
Михаил начал выступление с простой провокации: ИИ уже полностью окружает нас, просто мы его не замечаем. Утром Яндекс строит маршрут с учётом пробок, голосовой помощник отвечает на вопросы, почта сама фильтрует спам. Днём банк одобряет кредит за секунды, антифрод блокирует подозрительный платёж. Вечером стриминг угадывает следующий сериал, такси оптимизирует цену и маршрут.
ИИ — не завтра. Он уже внутри. Поэтому вопрос стоит не «применять или нет», а «осознанно или вслепую».
«ИИ не заменит людей. Но человек, использующий ИИ, заменит того, кто его не использует.»
Михаил Степанов, CDTO Узкард. Слайд презентации
Три сдвига парадигмы, которые изменились навсегда
Порог входа обнулился
Раньше — Data Scientist, бюджет на инфраструктуру, команда разработки. Сегодня достаточно умения чётко формулировать задачу.
Барьер стал мыслительным, а не техническим. За $ 20 подписки можно собрать собственное приложение.
ИИ меняет не стоимость, а время
ИИ освобождает от «механической» работы мозга: поиска, форматирования, черновиков, рутинного анализа.
Высвобождается время для стратегии, творчества и решений, где человек по-прежнему незаменим.
Конкуренция стала асимметричной
Небольшая команда с правильным ИИ-стеком выполняет объём работы целого отдела.
Размер компании перестаёт быть защитным рвом. Малый бизнес может обойти крупный на повороте.
Диагноз: почему трансформация буксует
Михаил фиксирует типичную картину в компании, которая «уже внедрила ИИ»: обучение проведено, лицензии куплены, сотрудники используют ИИ эпизодически, но руководство не видит системного эффекта, а организация не меняет темп.
Настоящая причина — не в инструментах. Большинство компаний внедряют ИИ как новый инструмент. Но И И — это новый способ выполнять работу.
«Курс по ChatGPT не делает компанию AI-native — так же, как курс по Excel не делал её data-driven. Нужна системная перестройка процессов, а не точечное обучение.»
Михаил Степанов, CDTO Узкард
Разрыв между победителями и проигравшими в этой гонке уже формируется:
Победители
- Встраивают ИИ в реальные процессы, не в «демо»
- Переходят от пилотов к производственным системам
- Строят платформу — не набор экспериментов
- Массово открывают доступ к ИИ всем сотрудникам
Проигравшие
- Ограничиваются обучением сотрудников
- Путают пилоты с трансформацией
- Боятся менять процессы
- Слишком долго согласуют то, что рынок уже использует
Главный риск сегодня — не «начать слишком рано». Главный риск — двигаться слишком медленно.
Как внедрять: три шага и две стратегии
Михаил разделяет подходы к внедрению в зависимости от размера компании:
МСБ (малый и средний бизнес)
Покупайте скорость. Не начинайте с собственной AI-платформы — используйте готовые сервисы, эффект придёт быстрее внутренней разработки.
ChatGPT · Claude · Copilot · n8n (SaaS)
Enterprise
Стройте контроль. Когда в работу вовлечены внутренние данные и клиентская база — риск утечки уже дороже внутренней платформы.
Dify · n8n self-hosted · Mistral private deployment
Три шага этапности — для любого размера компании
Шаг 1: Доступ к чат-ботам для всех сотрудников. Раздать подписки — значит начать формировать культуру использования ИИ в повседневной работе.
Шаг 2: Агентные платформы в реальных процессах. n8n, Dify и аналоги позволяют без кода собирать автоматизации: чат-бот, который отвечает клиентам, или агент, который формирует черновик ответа на коммерческое предложение.
Шаг 3: LLM-центричный подход. ИИ становится ядром процессов, а не надстройкой над ними.
Чат-бот: где настоящая проблема
Максимальный эффект от чат-бота достигается там, где поток клиентских запросов велик, а тематика относительно предсказуема. Интерфейс бота сегодня — это commodity: его можно купить у десятков вендоров за разумные деньги. Но технология — лишь оболочка.
Проблема не в модели
LLM-движок — решённая задача. Реальная проблема глубже: в качестве и структуре базы знаний, которую бот использует для ответов.
Неструктурированные знания = галлюцинации
Когда информация в компании разбросана, противоречива или не нормализована — бот начинает выдумывать. Это не баг модели, это следствие плохих данных.
Проект бота = проект знаний
Любое внедрение чат-бота неизбежно становится проектом по инвентаризации, структурированию и нормализации корпоративных знаний.
Практический пример из выступления: если в базе просто написать «мы работаем с 09:00 до 21:00 для физических лиц, а для юридических до 18:00 по всем рабочим дням» — бот будет галлюцинировать в краевых случаях. Если разметить часы работы структурированно по городам, типам клиентов и исключениям — бот отвечает точно.
«Не LLM делает бота полезным. Полезным его делает хорошо упакованное знание.»
Михаил Степанов, CDTO Узкард. Слайд презентации
Платформа сама не взлетает: «летающая группа автоматизаторов»
n8n, Dify и другие платформы можно развернуть, настроить и даже провести обучение. Но после запуска система нередко стоит пустой — её использует в лучшем случае сам создатель. Причина: внедрили технологию, но не внедрили новый способ работы.
Что не работает
- Обучение без контекста реальных задач — люди знают, как зайти в систему, но не понимают зачем.
- Запуск без сопровождения пользователей.
- Отсутствие первого «победного» сценария — quick win, который создаёт сарафанное радио.
Что работает: «летающая группа»
Реально сработал другой подход. Люди приходили прямо к бизнес-пользователям, садились рядом и смотрели, как устроена реальная работа. Вместе собирали простые автоматизации — и ИИ переставал быть абстракцией. Появлялись quick wins, за ними — сарафанное радио внутри компании.
Важный психологический барьер: сотрудники боятся, что ИИ их заменит. Задача евангелиста и «летающей группы» — показать на практике, что ИИ дополняет человека, а не заменяет его.
Старая команда — старые паттерны
Купить подписки всей команде недостаточно. Если люди работают по-старому, инструменты не дают роста.
Новая культура — кратный результат
Команды, выстроенные под новый стиль работы с ИИ, демонстрируют кратный рост эффективности.
Трансформация, не автоматизация
Внедрение ИИ — это в первую очередь культурная трансформация. Технология — только её инструмент.
Вайб-кодинг
Где граница между бизнесом и IT
На вопрос из зала о вайб-кодинге и границе ответственности между бизнесом и IT Михаил дал чёткий ответ: вайб-кодинг пока не готов к созданию производственных решений без знаний программирования и архитектуры.
Разграничение следующее: no-code и low-code — инструменты для внутренних IT-специалистов, которые знают архитектуру и требования безопасности. Бизнес-пользователь помогает иначе: с помощью ИИ прорабатывает макет, описывает все варианты и сценарии — и подаёт IT-специалисту максимально детальный входной документ.
«Большая часть работы — не трудоёмкость, а время на коммуникацию: что вы хотите и как мы это поняли. Если входной документ отвечает на все вопросы — вы кратно ускорите time-to-market. Это будет, по сути, PRD.»
Михаил Степанов, CDTO Узкард
Красная таблетка: управлять ИИ, а не быть управляемым
Михаил завершил выступление образом из «Матрицы»: каждая компания и каждый человек прямо сейчас делает выбор — осознанно или нет.
🔴 Красная таблетка
Ты осознанно используешь ИИ. Настраиваешь, направляешь, принимаешь решения. ИИ становится твоим экзоскелетом — усиливает возможности, но подчиняется тебе.
- Ты задаёшь цели и контекст
- Ты проверяешь и отвечаешь за результат
- Ты растёшь вместе с технологией
🔵 Синяя таблетка
ИИ даёт тебе команды. Ты исполняешь и потребляешь, не задумываясь. Алгоритм решает за тебя — что смотреть, что покупать, кому доверять.
- Ты следуешь рекомендациям вслепую
- Ты теряешь навык самостоятельного суждения
- Ты становишься зависимым от системы
Те, кто выбирают осознанность сегодня, формируют правила игры на годы вперёд.
Мнение Вербо
Осознанное использование ИИ начинается с практики. Вербо — российская платформа диалоговых ИИ-симуляций для развития профессиональных навыков — помогает командам перейти от теории к реальной отработке: навыки продаж, сервиса и управления персоналом тренируются в безопасном диалоге с ИИ-персонажем. Более 20 готовых сценариев, кастомный сценарий за одну неделю пилота. От 11 700 руб./мес. при оплате за год.
Часто задаваемые вопросы
Метафора Михаила Степанова: ИИ — не замена человеческого интеллекта, а его усилитель. Как физический экзоскелет увеличивает силу тела, не заменяя его, ИИ увеличивает когнитивные возможности человека — скорость анализа, охват информации, качество черновиков — оставляя за человеком цели, контекст и ответственность за результат.
Компании внедряют ИИ как новый инструмент, а не как новый способ выполнять работу. Обучение проведено, лицензии куплены — но процессы не изменились. Курс по ChatGPT не делает компанию AI-native так же, как курс по Excel не делал её data-driven. Нужна системная перестройка процессов и культуры, а не точечное обучение.
По модели Михаила Степанова: Шаг 1 — дать доступ к чат-ботам всем сотрудникам, чтобы сформировать культуру использования. Шаг 2 — внедрить агентные платформы (n8n, Dify) в реальные бизнес-процессы. Шаг 3 — перейти к LLM-центричному подходу, когда ИИ становится ядром процессов, а не надстройкой.
МСБ — покупайте скорость: используйте готовые облачные инструменты (ChatGPT, Claude, n8n SaaS), не начинайте с собственной платформы. Enterprise — стройте контроль: когда в работу вовлечены внутренние данные и клиентская база, риск утечки уже дороже затрат на внутреннюю платформу (Dify, n8n self-hosted, Mistral private deployment).
Галлюцинации — не баг языковой модели, а следствие плохих данных. Когда информация в компании разбросана, противоречива или не нормализована, бот выдумывает ответы. Решение: перед внедрением чат-бота провести инвентаризацию, структурирование и нормализацию корпоративных знаний. Любой проект чат-бота — это прежде всего проект знаний.
Это подход к внедрению ИИ, при котором специалисты по автоматизации приходят непосредственно к бизнес-пользователям, смотрят на реальную работу и вместе собирают первые простые автоматизации. Это создаёт quick wins и сарафанное радио внутри компании. В отличие от классического обучения «по кнопкам», этот подход встраивает ИИ в реальный контекст задач.
Вайб-кодинг — создание программного кода с помощью ИИ на основе описания на естественном языке. Михаил считает, что без знаний архитектуры и безопасности он пока не готов к производственным решениям. Но бизнес-пользователь может с помощью ИИ проработать детальный PRD — входной документ, который кратно ускоряет работу IT-специалиста и сокращает время на коммуникацию.
Вербо — российская платформа диалоговых ИИ-симуляций для развития профессиональных навыков, созданная ОБЛАКО Груп (разработчик ТренингСпэйс, 15+ лет на рынке). Платформа помогает командам перейти от знания к навыку: сотрудник отрабатывает управленческие, продажные и сервисные сценарии в безопасном диалоге с ИИ-персонажем. Более 20 готовых сценариев, кастомный за одну неделю пилота. От 11 700 руб./мес. при оплате за год.
Запишитесь на демо
Хотите посмотреть, как ТренингСпэйс и Вербо работают вместе — на конкретном управленческом или обучающем кейсе вашей компании? Запишитесь на демо или напишите нам напрямую. Первый месяц — бесплатно.
Материал подготовлен на основе выступления Михаила Степанова на конференции «ИИ и люди 2026» · 2 июня 2026 · Организаторы: Вербо, ТренингСпэйс и AI-Culture.Pro.