Поглотить, перестроить, разрушить: три фазы AI в компании

Большинство компаний считают, что внедряют AI. На самом деле они просто ускоряют то, что делали раньше.

Это ключевой тезис Бенедикта Эванса из его майской презентации «AI eats the world» – одного из лучших аналитических обзоров состояния рынка в 2026 году. Эванс предлагает простую, но неудобную классификацию: три фазы внедрения AI, на первой из которых застряло подавляющее большинство организаций. Неудобную – потому что попасть в первую фазу очень легко и при этом искренне верить, что ты «активно используешь AI».

Это третья и завершающая статья серии. В первой части мы разбирали, почему капитальные затраты на AI-инфраструктуру достигли уровня, который сопоставим со всей волной dot-com IPO. Во второй – почему AI автоматизирует задачи, а не профессии, и что это означает для организаций. Сегодня – самый практичный вопрос: на какой фазе находится ваша компания и как это понять.

Три фазы, которые Эванс видит в рынке

Эванс выделяет три последовательных этапа, через которые проходят компании при внедрении любой трансформационной технологии. Он называет их Absorb, Innovate, Disrupt – и у него есть хороший исторический аргумент почему именно в таком порядке.

Первая фаза – Absorb. AI встраивается в существующие процессы без их изменения. Тот же рабочий процесс, те же метрики, та же структура – просто отдельные операции теперь выполняет AI. Чат-бот поверх существующего сайта. Copilot в существующей IDE. AI-резюме существующих совещаний. Результат: части процесса стали быстрее. Сам процесс – тот же.

Вторая – Innovate. Перепроектирование процессов вокруг возможностей AI. Новые рабочие потоки, которые без AI просто не существовали бы. Вместо того чтобы писать отчёт и просить AI его отредактировать, AI генерирует черновик из данных, а человек курирует. Это принципиально иная последовательность шагов, а не ускоренная версия старого.

Третья – Disrupt. Принципиально новые продукты, бизнесы или рынки, которые были невозможны при старой структуре затрат. То, что нельзя было построить до появления дешёвого AI-инференса.

Большинство организаций находятся в первой фазе. Не потому что они ленивы – а потому что первая фаза приносит реальную пользу, легко объясняется руководству и не требует менять то, что и так работает. Это рациональный выбор в краткосрочной перспективе.

Параллель с вебом: история повторяется

Эванс использует здесь аналогию, которая многое проясняет. Он показывает, что ровно та же трёхфазная динамика разыгрывалась с появлением веба – и большинство компаний допустили одни и те же ошибки в одном и том же порядке.

Фаза Absorb в эпоху веба – это «сайт-брошюра» (так называемый brochureware), 1995–1998 годы. Компании брали свои существующие маркетинговые материалы и выкладывали их в интернет. Процесс не изменился: маркетологи по-прежнему делали то, что делали всегда – просто теперь ещё и верстали сайт. Это выглядело как «мы используем интернет». На самом деле – это была Absorb-фаза.

Фаза Innovate – e-commerce. Те же ритейлеры, которые сначала просто выложили каталог онлайн, начали перепроектировать сам процесс торговли: другая логистика, другая структура склада, другие метрики. Amazon был радикальным, но и традиционные ритейлеры прошли через перепроектирование.

Фаза Disrupt – Uber, Airbnb, Instagram, TikTok. Эти бизнесы не ускоряли существующее. Они создавали то, что было физически невозможно построить без инфраструктуры интернета: городское такси по требованию, глобальный рынок краткосрочной аренды, вирусное распространение видео.

Интересно, что задним числом это кажется очевидным. В реальном времени большинство компаний застревало на первой фазе и искренне верило, что «уже используют веб». То же самое происходит сейчас с AI.

Вопрос, который Эванс задаёт

В центре анализа Эванса стоит один вопрос, который он формулирует так: «Что было невозможным, что теперь стало дешёвым?»

Это важная переформулировка. Большинство компаний думают в категориях первого вопроса: «Как я могу делать то, что уже делаю, быстрее?» Это Absorb. Вопрос Эванса другой – он требует думать о том, что раньше было либо невозможным, либо слишком дорогим, чтобы делать это систематически.

Несколько примеров из его презентации. Персонализировать коммуникацию для 10 000 клиентов было физически невозможно – слишком дорого. Теперь дёшево. Что это меняет? Иметь эксперта, который проверяет каждое взаимодействие службы поддержки, было невозможно – масштаб не позволял. Теперь дёшево. Что это меняет?

Эти вопросы ведут к Innovate и Disrupt. Вопрос «как сделать быстрее то, что мы и так делаем» – это Absorb.

Эванс также приводит метафору, которая хорошо характеризует текущий момент: AI даёт компаниям «бесконечных стажёров». Стажёры могут выполнять задачи, но им нужен контроль. Вопрос, который он задаёт: что бы вы делали по-другому, если бы у вас было 1 000 стажёров? Скорее всего, не просто ту же работу быстрее. Скорее всего – принципиально другие задачи.

Где находится большинство компаний

По данным Stanford AI Index, 88% компаний уже внедрили AI в каком-то виде. Но если смотреть на то, как именно они его используют – почти 62% применяют AI для одной-двух задач, не меняя общую структуру работы. Это классическая Absorb-фаза.

Данные из презентации Эванса это подтверждают. Лидирует кодирование – около $3 млрд годового рынка по данным a16z. Но это почти исключительно Absorb: тот же разработчик, та же IDE, тот же процесс code review – просто с Copilot. Контракты Accenture на генеративный AI составляют около $2,2 млрд в квартал – в основном интеграция AI в существующие консалтинговые продукты без изменения самого подхода к консалтингу.

Bain фиксирует: маркетинг/продажи и IT лидируют по внедрению AI, HR и финансы отстают. Но и там, где внедрение есть – его структура указывает на Absorb. AI-генерация рекламных текстов (то же, что делали, только быстрее). AI-классификация обращений (тот же процесс поддержки, ускоренная сортировка).

Эванс делает наблюдение, которое стоит осмыслить: комбинированная оценка OpenAI и Anthropic сопоставима со всей волной dot-com IPO. Рынок верит, что Disrupt-фаза наступит. Но большинство компаний пока застряли в Absorb.

Здесь уместно вспомнить данные из исследования Workday о потерянной ценности AI: до 40% сэкономленного времени теряется на исправление ошибок. Это типичная проблема Absorb-фазы – процесс не был перепроектирован под AI, поэтому точки трения остались прежними, только добавились новые.

Статистика описывает среднюю компанию. Конкретный менеджер может проверить, где он сам, на конкретных задачах.

Почему так трудно выйти из Absorb

Absorb – рациональная стратегия в краткосрочной перспективе. Она объяснима руководству («мы внедряем AI»), не требует реорганизации процессов, даёт измеримые результаты прямо сейчас. Сопротивление внутри организации – минимальное: существующие процессы не трогаются.

Проблема в другом. Конкурентное преимущество от Absorb симметрично: если вы ускорили свою работу с Copilot, конкурент может сделать то же самое за месяц. Это операционная эффективность, а операционная эффективность не является устойчивым конкурентным преимуществом. Майкл Портер писал об этом применительно к ERP в 1990-е – те же тезисы актуальны сейчас применительно к AI.

Выход из Absorb требует ответить на вопрос Эванса: что теперь стало дешёвым, что раньше было недоступным? И этот вопрос неудобен – он предполагает, что существующий процесс нужно поставить под сомнение, а не просто ускорить.

Парадокс трансформации, который фиксирует исследование Microsoft WTI: компании, которые инвестируют в AI больше, не обязательно получают больший результат. Потому что они инвестируют в Absorb – и эффект масштабируется линейно, а не экспоненциально.

Переход к Innovate – это организационное решение, не техническое. Технически Innovate часто проще Absorb: меньше интеграций с legacy-системами, меньше необходимости «обернуть» AI вокруг существующего. Сложность – в том, чтобы признать, что процесс, который работал раньше, теперь стоит перепроектировать.

Самодиагностика для менеджера

Это самая конкретная часть анализа Эванса – и самая полезная. Вот три набора индикаторов, которые позволяют понять, на какой фазе находится команда.

Если команда в Absorb – AI переписывает тексты, которые человек потом правит. Copilot используется в той же IDE с тем же процессом code review. AI-резюме встреч читается человеком и используется как прежде. Метрики – те же, что были до AI. Главный тест: процесс мог бы существовать без AI (просто медленнее).

Innovate выглядит иначе. Есть задачи, которые без AI физически невозможно выполнить в текущем масштабе. AI принимает первичное решение, человек курирует. Появились новые метрики – стоимость задачи вместо стоимости времени. Процесс перестроен так, что человек делает другое, а не то же самое быстрее.

Disrupt определяется по экономике. Продукт или сервис, который компания предлагает, не мог бы существовать при старой структуре затрат. Бизнес-модель построена на дешевизне AI-инференса. Стоимость единицы результата в 5–10 раз ниже, чем у конкурентов с традиционной моделью.

Честный ответ на эти вопросы – уже полезный результат. Большинство команд, которые считают себя «активными пользователями AI», обнаруживают, что находятся в Absorb. Это нормально и даже честно. Проблема – когда Absorb выдаётся за трансформацию.

Самодиагностика показывает текущую фазу. Следующий шаг – попробовать задачи, которые требуют перехода к Innovate.

Uber и Airbnb как зеркало

Эванс использует пример, который стоит рассмотреть подробнее.

Uber не сделал такси быстрее. Uber переопределил, что значит поездка по городу: убрал необходимость звонить диспетчеру, убрал наличные, добавил отслеживание в реальном времени, создал рынок частных водителей. Это была Disrupt-фаза – новый продукт, построенный на том, что смартфоны сделали GPS-трекинг массовым и дешёвым.

Taxi-приложения, которые появились в ответ – и которые просто позволяли вызвать обычное такси через смартфон – были Absorb-фазой. Тот же процесс, та же бизнес-модель, просто интерфейс другой. Большинство из них проиграли.

Применительно к AI вопрос звучит так: ваша компания строит taxi-приложение или Uber? Если AI только ускоряет существующий процесс – это taxi-приложение. Если процесс перепроектирован вокруг AI – это движение к Innovate. Если возможен принципиально новый продукт – это Disrupt.

Агентный AI, о котором мы писали на примере P5 Express, – один из первых примеров движения к Innovate в практике управления проектами. Агент не просто ускоряет коммуникацию – он берёт на себя первичное управление потоком информации. Процесс другой, а не просто быстрее.

Три части серии: общая картина

Три статьи этой серии складываются в одну аргументацию.

Первая часть показала: капитал течёт в AI-инфраструктуру в масштабах, которые рынок последний раз видел в dot-com эпоху. Это не спекуляция – это реальные дата-центры, реальные контракты на электроэнергию, реальные вычислительные мощности. Инфраструктура строится под что-то большее, чем Copilot в IDE.

Вторая часть показала: AI автоматизирует задачи, а не профессии. Менеджер, который понимает, какие задачи в его работе можно передать AI, меняет структуру своего рабочего времени. Менеджер, который этого не понимает, рискует оказаться в ситуации, где его задачи автоматизированы, а он этого не заметил.

Эта часть добавляет третье измерение: фазу. Одно дело – использовать AI. Другое – понимать, на каком уровне трансформации ты находишься и куда можешь двигаться дальше.

Парадоксально, но исследование MIT о разрыве между компаниями фиксирует именно этот феномен: разрыв растёт не потому, что одни компании используют AI, а другие нет – а потому что одни застряли в Absorb, а другие движутся к Innovate. Ранний переход к Innovate создаёт данные, практику и культуру, которую конкурент не может скопировать быстро.

Возможно, главный вопрос уже сместился: «на какой фазе вы находитесь и куда хотите двигаться».

Другие части серии

Часть 1

$700 млрд на ИИ: гонка, которую нельзя остановить

Часть 2

Задача vs профессия: что на самом деле автоматизирует ИИ