Внедрение AI

20 июля Gallup опубликовал очередной квартальный замер внедрения ИИ в американских компаниях. Заголовок у исследования оптимистичный: 47% сотрудников говорят, что их организация интегрировала ИИ-инструменты – плюс шесть процентных пунктов за квартал, причём до этого внедрение заметно отставало от роста индивидуального использования. Само индивидуальное использование тоже растёт: 52% работников применяют ИИ в своей роли, 15% – ежедневно.

Дальше в данных есть таблица, которая с этим оптимизмом согласуется плохо. Самые частые сценарии – написание и редактирование текстов (51% пользователей ИИ), поиск и исследования (49%), общая помощь (39%). А когда тех же людей спрашивают, где ИИ реально улучшил их продуктивность, порядок переворачивается: наивысшие оценки у помощи в кодинге и автоматизации процессов (77%), презентаций (76%) и аналитики (75%). Тексты (68%) и поиск (65%) оказываются в самом низу.

Выходит развилка: команды массово используют ИИ именно там, где отдача самая слабая. Разберёмся, насколько этим цифрам можно верить и что из них следует для руководителя проекта или продукта.

23 июля Google опубликовал ATLAS – разбор 14,65 млн обезличенных диалогов с Gemini, разложенных по официальным классификаторам занятости США. В новостях разошлась одна цифра: ИИ используют в профессиях, на которые приходится 88% занятости в стране. Формулировка удобная, спорить с ней трудно.

Внутри отчёта есть вторая цифра, которая в заголовки не попала. В типичной профессии, где вообще замечено использование ИИ, он подключён к 21% рабочих задач. Пятая часть. И только у 3% профессий этот показатель переваливает за три четверти.

Разрыв между 88% и 21% – это и есть содержательная часть исследования. Охват широкий, глубина мелкая. Причём мелкая она предсказуемым образом, и из того, какие профессии оказались исключением, можно вытащить вполне рабочий вывод про собственную команду.