Вас не уволят из-за нейросетей. Вас уволят из-за менеджера, который ими управляет
Еще год назад использование нейросетей типа ChatGPT или Cloude было странным хобби IT-специалистов. Сегодня это – базовый навык продуктивности, который делит сотрудников на два лагеря: тех, кто тратит 4 часа на отчет, и тех, кто делает его за 15 минут с помощью AI. Компании столкнулись с новым вызовом: технологический разрыв между сотрудниками стал измеряться не знанием Excel, а умением «договориться» с искусственным интеллектом. В этой статье разбираю и делюсь собственным опытом, почему «AI-нативность» стала ключевым навыком выживания бизнеса и как я обучаю сотрудников крупных компаний работе с нейросетями и получаю +30% к эффективности на отдельных процессах.
Статья написана Алексеем Плужниковым
Почему гонка за развитие Ai-нативности у сотрудников компаний началась именно сейчас?
AI не стал умнее в одночасье. Он стал доступнее. Как когда-то компьютеры из комнат размером с дом переехали на каждый стол, так и ИИ из секретных лабораторий переехал в браузер каждого сотрудника.
Нейросети получили интерфейсы которые понятные любому. Не нужно быть программистом, чтобы использовать ИИ для личных и рабочих задач и это ключевой триггер, который создает эту гонку. Помимо этого, технологии, которые вчера были недоступными, сегодня становятся стандартом. Компании, которые проигнорируют этот тренд, окажутся в положении тех, кто в 2000-х не верил в email. Уже десятки компаний (а, возможно, и ваши конкуренты) уже используют нейросети для анализа данных, генерации контента, подготовки коммерческих предложений и автоматизации рутины. Их скорость и цена ошибки уже ниже + снижается ключевая проблема ошибок – «человеческий фактор». Сотрудники этих компаний могут сфокусироваться на стратегическом выполнении своих задач, а не тонуть в рутине операционных.
Вывод простой: бизнес, который не инвестирует в AI-нативность сотрудников, вскоре будет платить «налог на отсталость» – более высокие операционные расходы и упущенную выгоду.
Так что же такое «AI-нативность» на практике?
Многие до сих пор думают, что AI-нативность – это умение нажать на кнопку и сформулировать какой-то запрос в нейросеть, однако это опасное заблуждение.
AI-нативный сотрудник – это не просто «пользователь», а «менеджер виртуального стажера».
Представьте, что вы наняли молодого и очень способного, но неопытного ассистента. Он не умеет читать мысли, не знает контекста вашей компании, не додумывает и может выполнить поставленную задачу буквально. Ваша задача – ставить ему качественные TASKи, а не просто просить что-то сделать.
Работая с многими компаниями по развитию Ai-нативности у сотрудников я выделил навыки AI-нативного сотрудника (мой личный топ):
- Навык промпт-инжиниринга (постановка задачи). Звучит сложно, но если смотреть только в суть – это умение составить не запрос, а техническое задание для ИИ: с контекстом, ролевой моделью, структурой и критериями успеха. Разница между «Напиши пост для соцсетей» и «Ты – копирайтер-маркетолог с 10-летним опытом в b2b. Напиши пост для LinkedIn о нашей новой CRM-системе для среднего бизнеса. Цель: генерация лидов. Тон: профессиональный, но дружелюбный. Структура: боль клиента -> наше решение -> призыв к действию. Используй не более 3 предложений в абзаце» просто колоссальная (я имею ввиду ответ от нейросети).
- Навык критического мышления и умение верифицировать данные. Это понимание, что нейросеть может «галлюцинировать» и генерировать ложную, но очень убедительную информацию. Поэтому нужно уметь смотреть критически на данные, самому в них разбираться или иметь в свободном доступе эксперта, который тебе в этом поможет.
- Навык «дирижера». Очень специфический навык, обладая которым формируется понимание, как разбить большую задачу на цепочку мелких, которые можно делегировать разным нейросетям. Например, в одной нейросети мы делаем структуру и наполнение презентации, во второй – «рисуем» саму презентацию, а в третьей проверяем ее на «читабельность» и «продаваемость».
- Этичное и безопасное использование. Это не совсем навык, а больше понимание, какой информацией можно делиться с публичными нейросетями, а какие данные являются коммерческой тайной и не стоит их отправлять в открытый интернет. Это сейчас, кстати, самая большая проблема многих компаний.
Ну и мой личный опыт как я готовлю «менеджеров нейросетей» в компаниях и почему вообще имею право писать на эту тему.
В 2025 году я провел более 16 мастер-классов по внедрению нейросетей в разных компаниях. В них приняло участие более 750 человек и отклик после мероприятий был оглушительным, потому что я показал не «игрушку», а инструмент, который решает конкретные ежедневные боли.
Результаты, которые мы увидели через 2 месяца:
- Время на создание стандартных отчетов сократилось примерно на 65%.
- Увеличился объем создаваемого маркетингового контента без расширения штата и привлечения дополнительных специалистов.
- Удовлетворенность сотрудников своими задачами выросла: они избавились от рутинной и скучной части работы и сфокусировались на решении более сложных задач.
- Появление внутри компании «чемпионов AI» – сотрудников, которые начали сами придумывать и внедрять новые способы использования нейросетей.
Почему развитием этого навыка занялись именно сейчас? Потому что на кону стоит не просто эффективность бизнеса, а сама модель работы. Обучить сотрудника использовать AI стоит в разы дешевле, чем нанимать нового специалиста под каждую узкую задачу. Команда, вооруженная AI, обрабатывает информацию и генерирует решения быстрее рынка. В ближайшие 1-2 года произойдет массовое расслоение на рынке труда: компании, которые воспитали AI-нативные команды, будут переманивать лучших специалистов и обходить менее гибких конкурентов.
В общем ваш главный актив – не софт, который вы купите, а люди, которые научатся им управлять.
Что делать дальше с этой информацией? Развивать Ai-нативность в себе и сотрудниках компаний!
Структура развития личной Ai-нативности выглядит примерно так (кратко):
- Снятие страха и демонстрация возможностей. В первую очередь нужно перестать отвергать существование нейросетей (по любым поводам) и принять, что это просто инструмент, как например Excel.
- Практика промпт-инжиниринга. Пробуйте писать разные запросы к нейросети и экспериментируйте с ответами. Не стоит каждый раз спрашивать одно и то же и надеяться на разные ответы. Через время я сформировал для себя 6 ключевых критериев для написания качественных и, что более важно, системно повторяющихся промптов.
- Интеграция в повседневную жизнь.Используйте нейросети каждый день.
Нужно написать текст? Идем не в Word, а в GigaChat, Yandex.Алиса, DeepSeek и так далее.
Нужно найти что-то в интернете? Закрываем Яндекс и Google, открываем Perplexity.
Хотите творчества? Идем в Kandinsky, Qwen, Алису.
Если хочется развить сотрудников в компании, вот небольшой план:
- Проведите аудит внутри компании: узнайте, кто и как уже использует AI.
- Не пытайтесь обучить всех сразу. Начните с самого мотивированного отдела (например, маркетинг или аналитика).
- Забудьте лекциях и теории. Только воркшопы и мастер-классы на реальных рабочих задачах.
- Создайте библиотеку лучших практик. Это может быть внутренняя база знаний с примерами эффективных промптов для разных отделов.
- Создайте культуру, где не страшно пробовать новое и делиться ошибками.
Подводя итоги своего огромного поста хочу сказать: нейросети – это не угроза для грамотного специалиста. Это самый мощный инструмент, который появлялся у него за последние десятилетия. Ваша задача — не бояться нейросети из-за страха утечек, а создать систему, в которой можно системно становиться эффективным «менеджером» этих технологий.
Инвестиции в AI-нативность – это инвестиции в человеческий капитал, которые окупаются многократным ростом производительности и раскрывают потенциал.
Статья написана Алексеем Плужниковым