AI на работе: 57% используют, 19% видят результат — анализ Brookings 2025
Мы в mysummit.school постоянно отслеживаем исследования об использовании AI — нам важно понимать, где реальность, а где хайп. В предыдущей статье мы разбирали данные Stanford о 37% использования AI. Теперь у нас есть два свежих исследования с противоречивыми выводами — и это противоречие многое объясняет.
Brookings Institution говорит: 57% американцев используют AI, но только 19% видят рост продуктивности.
Bain & Company говорит: 80% AI-проектов в компаниях превышают ожидания.
Как такое возможно? Разбираемся.
Два исследования — два взгляда на AI
Brookings Institution: взгляд «снизу»
Исследование Brookings (июнь 2025) — это опрос 1163 обычных американцев через репрезентативную панель AmeriSpeak Omnibus. 48 демографических критериев, отдельные выборки по малому бизнесу (247 человек) и здравоохранению (147 человек).
Фокус: как рядовые сотрудники и граждане используют AI в повседневной жизни.
Bain & Company: взгляд «сверху»
Исследование Bain (Q3 2025) — это опрос руководителей компаний о корпоративном внедрении AI.
Фокус: как бизнес системно внедряет AI на уровне организации.
Это принципиально разные перспективы. И именно в этом ключ к пониманию противоречия.
Главные цифры: AI дома vs AI на работе
Исследование подтверждает тренд, который мы видели в данных Stanford: люди используют AI дома чаще, чем на работе.
Что показывают цифры
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Личное использование AI | 57% |
| Профессиональное использование AI | 21% |
| Рост использования за год | 40% |
| Снижение использования | 4% |
Сравним с данными Stanford (октябрь 2025): 37% личное, 23% рабочее. Разница в методологии, но тренд один — AI используют дома больше, чем в офисе.
✅ Вывод: Люди сначала осваивают AI для личных задач, и только потом переносят навыки на работу. Это ключевой инсайт для тех, кто хочет внедрить AI в команде.
Парадокс продуктивности: используют многие, результат видят единицы
А вот здесь начинается самое интересное.
Влияние AI на продуктивность
| Оценка продуктивности | % респондентов |
|---|---|
| Повысилась | 19% |
| Значительно повысилась | 4% |
| Не уверены / не применимо | 53% |
Только каждый пятый из тех, кто использует AI, видит реальный рост продуктивности. И лишь 4% говорят о значительном улучшении.
Почему так? Несколько гипотез:
- Люди не знают, как правильно использовать AI. Попробовали один раз написать промпт, получили средний результат, забросили.
- Нет системного подхода. AI используется хаотично, без интеграции в рабочие процессы.
- Завышенные ожидания. Ждали, что AI решит все проблемы — разочаровались.
- Неправильные задачи. Пытаются автоматизировать то, что AI пока не умеет делать хорошо.
⚠️ Важно: Это не значит, что AI бесполезен. Это значит, что навык использования AI — это именно навык, которому нужно учиться.
Демография: кто использует AI активнее всего
Исследование выявило чёткие паттерны по возрасту, образованию и доходу.
Возраст: пик приходится на 30-44 года
| Возрастная группа | Использование AI на работе |
|---|---|
| 18-29 лет | ~20% |
| 30-44 лет | 31% (максимум) |
| 45-59 лет | ~18% |
| 60+ лет | 8% |
Интересно: самые молодые (18-29) — не лидеры. 11% из них даже снизили использование AI за последний год. Возможно, первоначальный энтузиазм сменился разочарованием.
А вот 30-44 года — золотой возраст для AI. Это люди с достаточным опытом, чтобы понимать, какие задачи автоматизировать, и достаточной гибкостью, чтобы осваивать новые инструменты.
Образование: главный предиктор использования
| Образование | Личное использование | Профессиональное |
|---|---|---|
| Высшее (BA+) | 67% | 33% |
| Некоторый колледж | 60% | ~15% |
| Среднее образование | 46% | 5% |
Разрыв колоссальный: люди с высшим образованием используют AI на работе в 6,6 раз чаще, чем те, у кого только школьный диплом.
Ещё один показатель: 20% людей с высшим образованием используют AI ежедневно. Среди людей со средним образованием — только 8%.
Доход: корреляция очевидна
| Уровень дохода | Использование AI на работе |
|---|---|
| Менее $30,000 | 9% |
| $100,000+ | 34% |
Высокооплачиваемые специалисты используют AI почти в 4 раза чаще. Это и понятно: у них больше задач, требующих анализа информации, и больше автономии в выборе инструментов.
Что люди делают с AI: топ-применений
Самое популярное применение — работа с документами.
Применение AI в работе по образованию
| Задача | Высшее образование | Без высшего |
|---|---|---|
| Написание/редактирование документов | 35% | 2% |
| Поиск информации | 74% | ~50% |
35% специалистов с высшим образованием используют AI для работы с документами. Это включает:
- Написание писем и отчётов
- Редактирование и корректура
- Суммаризация длинных документов
- Создание презентаций
А вот среди людей без высшего образования — только 2%. Разрыв в 17,5 раз.
Отраслевой срез: здравоохранение и финансы
Brookings отдельно исследовали две ключевые отрасли.
Здравоохранение: 53% используют AI
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Общее использование AI | 53% |
| Коммуникация с пациентами | 25% |
| Мужчины | 82% |
| Женщины | 40% |
Гендерный разрыв поражает: мужчины в здравоохранении используют AI в 2 раза чаще женщин. Возможно, это связано с распределением ролей: мужчины чаще занимают административные позиции, где AI применяется активнее.
Финансы: 62% используют AI
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Общее использование AI | 62% |
| Работа с клиентами | 35% |
| Возраст 30-44 | 89% |
| Мужчины | 79% |
| Женщины | 39% |
89% финансистов в возрасте 30-44 используют AI. Это самый высокий показатель в исследовании. Финансовая отрасль лидирует по внедрению.
Размер компании не имеет значения
Неожиданный вывод: малый бизнес и крупные корпорации внедряют AI с одинаковой скоростью.
| Показатель | Малый бизнес | Крупные компании |
|---|---|---|
| Профессиональное использование | 29% | 27% |
| Рост использования за год | 59% | 60% |
Это разрушает миф о том, что AI — только для корпораций с большими бюджетами. Малый бизнес адаптируется так же быстро, а иногда даже быстрее — меньше бюрократии при внедрении новых инструментов.
Скептицизм в отношении будущего
Возможно, самый тревожный сигнал для индустрии AI:
Только 11% респондентов считают, что AI увеличит возможности в их профессиональной области.
Это серьёзный сигнал. Люди не верят в революционное влияние AI на рынок труда. После двух лет хайпа наступает период трезвой оценки.
А теперь данные Bain: совсем другая картина
Если Brookings рисует картину разочарования, то исследование Bain & Company показывает обратное.
Ключевые цифры Bain (Q3 2025)
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Компании, где AI в топ-3 приоритетов | 74% (было 60% год назад) |
| AI как приоритет №1 | 21% (рост в 2+ раза) |
| Компании с активным внедрением GenAI | 59% |
| Проекты, превысившие ожидания | 80% |
| Проекты с измеримым ростом выручки/снижением затрат | 78% |
80% AI-проектов превышают ожидания. Это радикально отличается от 19% у Brookings.
Где AI работает лучше всего (по данным Bain)
| Область применения | % использования | Переход в production |
|---|---|---|
| Разработка ПО | 73% | 40% масштабируются |
| Клиентский сервис | высокий рост | 20-33% масштабируются |
| Маркетинг | высокий рост | 20-33% масштабируются |
| Продажи | высокий рост | 20-33% масштабируются |
73% компаний используют AI в разработке ПО, и 40% пилотов уже масштабированы в production. Это серьёзные цифры.
Главный инсайт Bain: автоматизация vs ассистент
Bain обнаружил критически важную закономерность:
Компании, использующие агентную автоматизацию (AI выполняет задачи автономно), показывают в 2 раза более высокую удовлетворённость и на 50% меньше разочарований, чем те, кто использует AI просто как ассистента.
Это ключ к пониманию разрыва между исследованиями.
Противоречие объяснено: почему цифры такие разные
На первый взгляд, Brookings и Bain противоречат друг другу. Но если посмотреть внимательнее, они рассказывают одну историю с разных сторон.
Три причины разрыва
1. Системный подход vs хаотичные эксперименты
- Brookings (индивидуалы): «Попробовал ChatGPT пару раз, не впечатлило»
- Bain (компании): Стратегия внедрения, обучение, интеграция в процессы
2. Измерение результатов
- Brookings: Субъективное ощущение «стал ли я продуктивнее»
- Bain: Конкретные метрики — выручка, затраты, время выполнения
3. Уровень автоматизации
- Brookings: AI как «умный поиск» или помощник в написании текстов
- Bain: AI как автономный агент, выполняющий целые процессы
Вывод: дело не в технологии, а в подходе
⚠️ Ключевой инсайт: AI работает, когда к нему подходят системно. 80% корпоративных проектов успешны именно потому, что компании инвестируют в обучение, интеграцию и измерение результатов. А 81% индивидуальных пользователей не видят отдачи, потому что используют AI хаотично.
Это объясняет, почему 74% компаний ставят AI в топ-3 приоритетов, а только 11% рядовых сотрудников верят в его влияние. Компании уже видят результаты — сотрудники ещё нет.
Почему пилоты не масштабируются
Bain выявил интересную проблему даже среди компаний: треть AI-проектов застревает на стадии пилота.
Причины провала масштабирования
| Причина | % неудовлетворённых |
|---|---|
| «Работало на пилоте, но не масштабировалось» | 33% |
| Затраты на разработку превысили ожидания | ~33% |
| Проблемы с безопасностью данных | растут |
Даже в системном корпоративном внедрении каждый третий проект не выходит за пределы эксперимента. Это подтверждает: AI требует не только технологии, но и навыков внедрения.
Что это значит для менеджеров
Мы в mysummit.school работаем с менеджерами, которые хотят внедрить AI в свою работу. Вот ключевые выводы из обоих исследований:
1. Системный подход — ключ к результату
Данные очевидны: 19% результат при хаотичном использовании vs 80% при системном внедрении. Разница в 4 раза.
Что делать: не «попробовать ChatGPT», а выстроить процесс — определить задачи, выбрать инструменты, измерять результаты.
2. От ассистента к автоматизации
Bain показал: компании с агентной автоматизацией (AI выполняет задачи автономно) получают в 2 раза больше удовлетворённости.
Что делать: начните с простых задач (написание документов), но планируйте переход к автоматизации целых процессов.
3. 30-44 года — золотой возраст для AI
Brookings подтверждает: пик использования AI на работе — 31% в возрасте 30-44. Это люди с опытом понимания бизнес-процессов и гибкостью для новых инструментов.
Что делать: если вы руководите командой, начните внедрение с этой возрастной группы.
4. Безопасность данных — растущая проблема
Bain отмечает: опасения по безопасности данных растут, особенно у компаний в production. Это не паранойя — это реальный барьер.
Что делать: обучите команду безопасному использованию AI до масштабирования.
5. Измеряйте результаты
Brookings спрашивал субъективно: «Чувствуете ли вы рост продуктивности?» Bain измерял конкретно: выручка, затраты, время.
Что делать: установите метрики до начала внедрения. «Экономия 5 часов в неделю на отчётах» — лучше, чем «кажется, стало проще».
6. Малый бизнес может конкурировать
Brookings: малый бизнес (29%) и крупные компании (27%) внедряют AI с одинаковой скоростью. Меньше бюрократии — быстрее адаптация.
Почему курс mysummit.school решает эту проблему
Два исследования показывают одно: разница между 19% и 80% успеха — это системный подход. Наш курс «Искусственный интеллект для менеджеров» даёт именно это.
Практика вместо теории. Каждый урок — это реальные кейсы из работы менеджера. Подготовка к встречам, анализ резюме, создание отчётов — задачи, которые вы делаете каждый день.
Фокус на измеримый результат. Мы учим не «как написать промпт», а «как сэкономить 5 часов в неделю». С конкретными метриками.
Путь от ассистента к автоматизации. Начинаете с простых задач, постепенно переходите к автономным AI-агентам. Именно этот путь показывает 2x рост удовлетворённости по данным Bain.
Все инструменты. ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat, Perplexity — вы научитесь выбирать правильный инструмент для каждой задачи.
Безопасность. Отдельный модуль о защите корпоративных данных — то, что Bain называет «растущей проблемой» при масштабировании.
Выводы: что говорят оба исследования вместе
Brookings и Bain не противоречат друг другу — они дополняют картину:
AI работает — но только при системном подходе. 19% результат при хаотичном использовании, 80% — при целенаправленном внедрении.
Разрыв между «использую» и «получаю результат» — это разрыв в навыках. 57% пробуют, но большинство не знает, как применять эффективно.
Агентная автоматизация — следующий уровень. Компании, которые переходят от «AI как ассистент» к «AI как автономный агент», получают в 2 раза больше отдачи.
Безопасность данных — не паранойя. Это реальный барьер, который растёт по мере масштабирования.
Треть проектов застревает на пилоте. Даже системный подход не гарантирует успех — нужны навыки масштабирования.
Скептицизм рядовых сотрудников vs оптимизм руководителей. 11% сотрудников верят в AI, но 74% компаний ставят его в топ-3 приоритетов. Компании уже видят результаты — сотрудники ещё нет.
Главный вывод: AI — это не волшебная таблетка. Это инструмент, который даёт результат при правильном использовании. Разница между 19% и 80% успеха — это обучение, системный подход и измерение результатов. Именно этому мы учим в mysummit.school.
Хотите освоить AI с реальным результатом?
В mysummit.school мы разработали бесплатный модуль из 3 уроков специально для менеджеров. Никакой теории — только практика, которая даст результат уже на первой неделе.
Что вы получите:
- Детальный разбор инструментов с примерами для менеджеров
- Готовые промпты для типовых задач
- Понимание, как выбрать правильный AI для каждой задачи
- Навыки безопасного использования AI в корпоративной среде
- Путь от «пробую ChatGPT» к системному использованию AI
Источники: