Подписывайтесь
на канал Вербо в МАХ
Первыми узнавайте о функциях, обновлениях и возможностях диалогового ИИ-тренажёра.
ИИ-культура в компании
Три уровня внедрения, фреймворк AI-DRIVE и почему 93% бюджетов тратится не туда
Материал подготовлен на основе онлайн-мероприятия Вербо «Как руководителю начать работать с ИИ системно: фреймворки, промпты и практика» (13 мая 2026). Для руководителей, HRD, директоров по обучению и развитию и всех, кто отвечает за внедрение ИИ в организации.
Почему 93% бюджетов на ИИ тратится не туда: данные MIT и BCG
Большинство компаний декларируют, что тотально внедрили ИИ в свои бизнес-процессы. Другой вопрос — что это значит на деле? Купили подписку на ChatGPT, развернули open-source модели внутри контура. По данным исследования Массачусетского технологического института (декабрь 2025): только 55% компаний, которые внедрили ИИ, увидели явные и чёткие финансовые результаты.
Другое исследование показывает: 93% бюджетов тратится на внедрение технологий, и только 7% — на людей, обучение и описание процессов. Boston Consulting Group предлагает фреймворк, по которому всё должно быть наоборот: 30% на технологии, 70% на change management, обучение, редизайн ролей и процессов.
«Мой друг работает в международной японской компании. Год назад они инвестировали 50 миллионов долларов на внедрение ИИ. Через 9 месяцев измерили, какой процент сотрудников его использует. Результат — 5%. Проблема не в технологиях, а в людях и культуре.»
Денис Должиков, сооснователь AI-Culture.Pro
55%
Компаний с ИИ, увидевших финансовый результат (MIT, дек. 2025)
93% / 7%
Бюджеты: технологии vs люди (факт)
30% / 70%
Оптимальное соотношение по модели BCG
5%
Сотрудников использовали ИИ после инвестиции 50 млн $
Три барьера и три уровня: почему 5% успешных пилотов
Олег Замышляев выделяет три барьера для получения экономического результата от ИИ:
Технологии
Хорошо — существующих моделей уже достаточно
Не фокус
Люди
Решаемо — нужно обучение и смена подхода
Работаем сейчас
Организация и процессы
Там всё плохо. Поэтому 5% успешных пилотов
Следующий шаг
Аналогия: когда в 1880—1890-х появились электрические двигатели, фабрики не перестроились сразу. 40 лет экономика не получала пользы от электричества — потому что меняли паровой двигатель на электрический, не меняя организационную структуру. То же с компьютерами в 1970-х: их использовали как продвинутую пишущую машинку, экономический результат пришёл через 15−20 лет.
«Сколько пройдёт сейчас, чтобы руководители использовали ИИ не как саммаризатор встреч или помощника в написании писем, а по-настоящему перестроили процессы?»
Олег Замышляев, основатель Mozlab, автор фреймворка AI-DRIVE
Три уровня применения ИИ в организации:
- Первый — отдельные энтузиасты. Они уже есть везде
- Второй — системное применение руководителями. Это то, что нужно делать сейчас
- Третий — системное применение всеми сотрудниками и корректировка процессов
«Задача на сегодня во многих крупных организациях — добиться системного применения ИИ руководителями. Я знаю банк, промышленную компанию и ретейл, где введена метрика — процент применения ИИ руководителями к концу года от 60% до 90%.»
Олег Замышляев, основатель Mozlab, автор фреймворка AI-DRIVE
Почему ИИ-культура не строится только сверху вниз
«Обычно в компаниях есть технологический стрим: акционеры, генеральный директор, CDTO собрались и побежали внедрять ИИ. Если нет параллельного стрима, куда вовлечены HR, линейные руководители и внутренние коммуникации, которые помогают находить сотрудников-энтузиастов и поднимать их на флаг, это не заработает. Насаждение культуры сверху вниз не даст результата.»
Денис Должиков, сооснователь AI-Culture.Pro
Правильный порядок: стратегия внедрения ИИ → культура → технологии. Или как минимум синхронизация этих процессов.
Страхи сотрудников — реальный барьер
- Страх замены. Большинство скрывает использование ИИ в работе: открытое использование снижает оценку компетентности на 9,13% со стороны коллег и руководителей
- Двойной сигнал от менеджмента. Если нет чётких гайдлайнов, инструментов и ресурсов — культура не работает
- Кризис идентичности: «Кто я, если моя 15-летняя экспертиза обесценилась за полгода?»
«Часто история: ИИ внедряют, а потом сотрудников увольняют. Кто после этого доверится руководству? Нужен честный контракт, чтобы не было скрытых мыслей.»
Денис Должиков, сооснователь AI-Culture.Pro
Метафора: ИИ как стажёр из Гарварда
Денис Должиков предлагает использовать фреймворк ситуационного руководства Кена Бланшара для понимания того, как работать с ИИ.
«Представьте, что к вам на работу для выполнения конкретной задачи приходит стажёр — выпускник Гарварда и Стэнфорда. Он очень умный, у него есть все знания мира, но по отношению к вашей конкретной задаче он не знает ничего. Ваша миссия — проинструктировать его максимально чётко: дать подробное описание действий, контекст о себе и о задаче. В первый раз может потребоваться больше времени, чем если бы вы сделали это вручную. Когда результат устраивает — превращаете этот процесс в повторяющиеся действия при помощи инструментов: скиллов, правил, агентов.»
Денис Должиков, сооснователь AI-Culture.Pro
Ключевое следствие: ИИ нельзя освоить только по книжкам. Это метанавык, который накладывается на бизнес-процессы, культуру и навыки сотрудников. В отличие от Excel, который осваивался по руководству пользователя.
Четыре принципа ИИ-мышления
0. Ответственность
Я и только я несу ответственность за результат, который предъявляю в мир, сделанный при помощи ИИ
1. Контекст-инжиниринг
Важнее промпт-инжиниринга. Умение ставить задачу и работать с контекстом: от качества контекста зависит конечный результат
2. Готовность к изменениям
Всё меняется ежедневно, ведущие компании выпускают новые модели, подходы постоянно корректируются
3. Продуктовое мышление
Выдвигаем гипотезу, пробуем на маленьком кусочке вместе с ИИ, если получилось — масштабируем
Важно
Если у сотрудника хорошо развиты мягкие навыки — системное, логическое, критическое, креативное мышление и базовый управленческий навык постановки задачи, — освоить ИИ-мышление значительно проще. Эту компетенцию нужно развивать в окне 12−18 месяцев.
Фреймворк AI-DRIVE: как перейти от промптов к системе
«Люди используют ИИ как чуть лучший Google, помощника по написанию писем или саммаризатора совещаний. Это то же самое, что получить лучшую в мире симфоническую оркестру и сказать ей „сыграй ноту“. Нужно давать партитуру, то есть каталог типовых операций.»
Олег Замышляев, основатель Mozlab, автор фреймворка AI-DRIVE
D
Depth
Больше контекста, структурированные промпты — повышает качество результата
Depth
Больше контекста, структурированные промпты — повышает качество результата
R
Replication
Как повторить гениальный результат завтра: скопировать промпт, создать скилл, сохранить лучшие промпты
Replication
Как повторить гениальный результат завтра: скопировать промпт, создать скилл, сохранить лучшие промпты
I
Idea Expansion
В конце каждого диалога спросить ИИ: «Я решил с тобой такую-то задачу — чем ты ещё можешь мне быть полезна?»
Idea Expansion
В конце каждого диалога спросить ИИ: «Я решил с тобой такую-то задачу — чем ты ещё можешь мне быть полезна?»
V
Value Increase
Любой диалог — контекст: «Я решаю такие-то цели — что мне стоит развивать, чтобы лучше добиваться их с ИИ?»
Value Increase
Любой диалог — контекст: «Я решаю такие-то цели — что мне стоит развивать, чтобы лучше добиваться их с ИИ?»
E
Excellence
Сочетание лучшей работы с нейросетью и собственного профессионализма даёт итоговый правильный эффект
Excellence
Сочетание лучшей работы с нейросетью и собственного профессионализма даёт итоговый правильный эффект
Каталог промпт-операций
Олег Замышляев предлагает конкретный инструмент: каталог из 15−20 типичных операций с готовыми промптами. Четыре вида промптов под каждую операцию: быстрый (три строчки), детальный (полстраницы), интерактивный (нейросеть задаёт вопросы), хардкорный (три синтетические личности отвечают с разных сторон).
Пример операции: «работа со сложными токсичными сотрудниками» — три промпта: стратегия работы, подготовка к разговору, анализ токсичности самого руководителя.
Пример операции: «работа со сложными токсичными сотрудниками» — три промпта: стратегия работы, подготовка к разговору, анализ токсичности самого руководителя.
Как обучать сотрудников работе с ИИ
Помимо вебинаров и обмена опытом — рекомендации Олега Замышляева:
- Короткие ролики с примерами промптов
- ИИ-амбассадоры (послы изменений) — инновационные сотрудники внутри подразделения. Их обучают, каждый помогает десяткам коллег один-на-один или в малых группах
- Сообщество, где сотрудники делятся кейсами
- Мотивация: раз в месяц смотр лучших кейсов с измерением экономии человеко-часов, переводом в деньги и премированием победителей
Безопасность при работе с нейросетями — три ключевых запрета: бренды, цифры, имена. По словам Олега Замышляева: если нет брендов, цифр и имён, и их трудно угадать — уже проще соблюсти безопасность. Окончательные правила должен утвердить директор по кибербезопасности конкретной компании.
Мнение Вербо: диалоговые тренажёры — первый шаг к ИИ-культуре
Денис Должиков описывает три уровня работы с сотрудниками для создания ИИ-культуры: опыт сотрудника (обучение работе с ИИ-инструментами, разбор бизнес-кейсов), оргдизайн (новые роли и грейды) и коммуникации (честный контракт). На каждом уровне ключевое слово — практика.
Но здесь возникает парадокс, который точно описывает Олег Замышляев с аналогией про симфоническую оркестру: объяснить, что такое ИИ и зачем пользоваться, — недостаточно. Нужна практика в контексте реальной работы. Именно поэтому каталог промпт-операций работает лучше, чем общий курс «Как использовать ChatGPT»: операции привязаны к конкретным ситуациям.
Диалоговые ИИ-тренажёры Вербо — та же логика, применённая к управленческим компетенциям. Руководитель не читает о том, как давать обратную связь трудному сотруднику — он практикует этот разговор с ИИ-персонажем. Получает немедленную обратную связь по поведенческим индикаторам. Повторяет столько раз, сколько нужно.
Метафора Дениса Должикова про стажёра из Гарварда здесь буквальна: тренажёр — это именно тот самый инструктаж нового сотрудника, только не для написания документов, а для отработки трудного разговора. Это и есть системное применение ИИ в управленческой работе.
Часто задаваемые вопросы
ИИ-культура — это когда использование ИИ является первым, предпочтительным способом решить задачу. Для любой задачи первым возникает вопрос: как задействовать искусственный интеллект. Большинство компаний до этого уровня не доходят: ИИ используют отдельные энтузиасты, а системного применения нет. Основная причина — руководители не стали точкой входа и образцом для команды.
По данным MIT (декабрь 2025): только 55% компаний, внедривших ИИ, увидели явные финансовые результаты. Причина: 93% бюджетов тратится на технологии, и только 7% — на людей, обучение и описание процессов. BCG рекомендует обратное: 30% на технологии, 70% на change management, обучение и редизайн ролей. Также многие компании внедряют ИИ без параллельного стрима для вовлечения руководителей.
По модели Олега Замышляева: первый — отдельные энтузиасты (уже есть везде); второй — системное применение руководителями (приоритет сейчас); третий — системное применение всеми сотрудниками и корректировка процессов. Задача в большинстве крупных организаций — добиться системного применения именно руководителями.
AI-DRIVE — модель Олега Замышляева. D (Depth) — глубокий контекст. R (Replication) — как повторить гениальный результат: сохранить промпты, создать скилл. I (Idea Expansion) — в конце диалога спросить, чем ИИ ещё может быть полезен. V (Value Increase) — использовать диалог для понимания, что стоит развивать в себе. E (Excellence) — сочетание лучшей работы с ИИ и собственного профессионализма.
Метафора Дениса Должикова: ИИ — стажёр-выпускник Гарварда и Стэнфорда, очень умный, со всеми знаниями мира, но не знающий ничего о вашей конкретной задаче. Миссия руководителя — проинструктировать максимально чётко: подробное описание действий, контекст о себе и задаче. Когда результат устраивает — превратить в повторяющиеся действия при помощи скиллов, правил и агентов.
По Денису Должикову: нулевой — ответственность (я и только я несу ответственность за результат, сделанный при помощи ИИ); первый — контекст-инжиниринг (умение работать с контекстом, важнее промпт-инжиниринга); второй — готовность к изменениям (всё меняется ежедневно); третий — продуктовое мышление (выдвигаем гипотезу, пробуем на маленьком кусочке, масштабируем).
По рекомендации Олега Замышляева: короткие ролики с примерами промптов; ИИ-амбассадоры внутри подразделений (их обучают, каждый помогает десяткам коллег один-на-один); сообщество, где сотрудники делятся кейсами; мотивация — раз в месяц смотр лучших кейсов с измерением экономии человеко-часов и премированием победителей. Важен каталог типовых промпт-операций — 15−20 с готовыми промптами.
Денис Должиков описывает три уровня работы с сотрудниками: опыт, оргдизайн и коммуникации. Ключевая идея: нельзя просто объяснить что такое ИИ — нужна практика в безопасной среде. Диалоговые ИИ-тренажёры Вербо дают руководителям возможность практиковать управленческие разговоры с ИИ-персонажами — это первый шаг к системному применению ИИ в управленческой работе.
Запишитесь на демо Вербо
Хотите, чтобы руководители вашей компании системно применяли ИИ в управленческой работе — а не только для написания писем? Покажем, как диалоговый ИИ-тренажёр становится первым инструментом в каталоге промпт-операций руководителя.
Материал подготовлен на основе мероприятия Вербо «Как руководителю начать работать с ИИ системно», 13 мая 2026.
Спикеры: Денис Должиков, сооснователь AI-Culture.Pro; Олег Замышляев, основатель Mozlab, автор фреймворка AI-DRIVE.