На пути к AI-first: как AI меняет бизнес, что дальше

Крупные технологические сдвиги меняют бизнес, экономику и повседневную жизнь. Электричество, компьютеры, интернет, мобильная связь открывали возможности, масштаб которых редко был понятен с самого начала. Интернет начинался с обмена информацией, электронной почты и web-сайтов. Сегодня на нём построена значительная часть нашей жизни и бизнеса. Этот путь сейчас проходит искусственный интеллект.

Масштаб изменений редко понятен сразу

Новое мы сначала воспринимаем через прежний опыт. Используем знакомые модели работы, запускаем первые проекты, экспериментируем, получаем результаты и постепенно понимаем, где новые возможности действительно приносят пользу. Возможности технологии при этом часто развиваются быстрее, чем наше понимание, как ими пользоваться. AI уже умеет многое, а люди ещё учатся применять его в работе и бизнесе. Сегодня AI уже меняет то, как мы работаем, учимся, ищем информацию и решаем повседневные задачи. Компании проходят тот же путь: пробуют новые возможности, находят первые успешные решения и накапливают опыт. Масштаб будущих изменений мы только начинаем осознавать.

Путь Интернета. Как это было

Похожий путь мы прошли с Интернетом. Сначала люди использовали Интернет, чтобы делать привычные вещи новым способом. Появились web-сайты, и компании начали переносить туда информацию о себе и своих продуктах. Первый сайт Wells Fargo появился в 1994 году. Уже в 1995 году клиенты могли посмотреть состояние своего счёта, а затем появились переводы и другие банковские операции [1]. Банк работал как раньше. Интернет просто давал клиенту новый и более удобный способ с ним работать.

Постепенно интернет стал менять сам бизнес. Через него начали продавать товары, обслуживать клиентов, проводить платежи, работать с партнёрами и сотрудниками. К концу 1990-х компании уже рассматривали интернет как основу для электронной торговли и новых способов ведения бизнеса [2].

Следующим шагом стали бизнесы, которые без интернета вообще не могли бы существовать: маркетплейсы, социальные сети, стриминговые сервисы, онлайн-банки, цифровые платформы. Интернет прошёл путь от нового канала до фундамента современного бизнеса и нашей повседневной жизни.

Вместе с этим менялась роль IT. Технологии становились частью продуктов, продаж и обслуживания клиентов. Бизнес и IT всё больше работали вместе. При этом основные принципы управления и организации работы большинства компаний во многом оставались прежними.

Где мы находимся сегодня

AI начинает менять саму работу людей и компаний. Он уже может анализировать, создавать, рекомендовать, принимать решения и действать. Постепенно меняется распределение работы между человеком и AI, а граница между бизнесом и технологиями становится всё менее очевидной.

Первый этап уже пройден. Банки и компании используют ChatGPT, Claude, Copilot, чат-боты, RAG, обработку документов, code assistants и AI-агентов. Созданы центры компетенций и AI Labs, разработаны AI-стратегии, корпоративные AI-платформы, реализованы десятки PoC и пилотов. Условный «первый web-сайт» эпохи AI у нас уже есть.

Результаты разные. Одни решения действительно работают. Другие технически работают, но ими не пользуются. Третьи оказываются слишком дорогими. Четвёртые застряли на фазе пилота.

Теперь начинается следующий этап. Сначала мы спрашивали: где можно применить AI в существующем бизнесе? Следующий вопрос: что в самом бизнесе должно измениться, чтобы использовать возможности AI?

Почему многие AI-проекты не дают ожидаемого результата

Банки и компании открывают для себя новую технологию, но пока часто пытаются управлять ею привычными способами. Я бы выделил пять причин:

1. Руководители ещё только открывают возможности AI. Сложно поставить правильную задачу, пока сам не понимаешь, что AI позволяет делать. Поэтому запрос часто начинается с «нам нужен AI», «найдите use case» или «другой банк сделал это --- давайте и мы»

2. Сначала пробуют лёд на прочность. Пока возможности AI и будущий эффект ещё не до конца понятны, топ-менеджмент не готов серьезно инвестировать. Начинают с небольших команд и минимальных затрат: нанимают AI-эксперта или советника, используют ресурсы IT-департамента и запускают первые эксперименты. В зависимости от результатов, руководители могут увидеть в AI потенциал для трансформации или воспринять его как ещё одну ИТ-систему.

3. Многое зависит от квалификации AI-команды. Сложно оценить уровень менеджеров и экспертов, которых нанимают. Важнее понять: как они собираются запускать AI? С чего начнут: с бизнеса или с технологии? Как будут выбирать use cases? Какой результат обещают и как будут его измерять? Сильная команда должна понимать и бизнес, и возможности AI. Это позволяет правильно выбрать задачи для первых проектов.

4. Начинают с технологии, а не с бизнес-кейса. Когда понятной задачи нет, отправной точкой для ИТ становится технология: GenAI, RAG, AI-платформа, агенты. Под неё начинают искать бизнес-кейсы. В результате можно создать технически интересное решение, не ответив на главный вопрос: какую проблему бизнеса мы решаем и какой результат хотим получить?

5. На первый план выходят риски. После успешных пилотов руководство принимает решение расширять применение AI, но возникают вопросы безопасности, данных, комплайенса и ответственности за решения. Пока нет понятной модели управления этими рисками, компании ограничивают доступ к данным и использование внешних моделей. Вместе с рисками сокращаются и возможные сценарии применения AI. Масштабирование требует инвестиций в способность этими рисками управлять.

По мере накопления опыта возникает более фундаментальный вопрос: достаточно ли вообще встраивать AI в существующую модель бизнеса?

От экспериментов к AI-first

Последние 10--15 лет во многом прошли под знаком digital transformation. Цифровые технологии ускорили существующий бизнес, создали новые каналы и процессы. В основном digital встраивали в традиционную модель бизнеса.

AI идёт глубже. Он начинает менять саму организацию работы. Формируется модель бизнеса, в которой люди, искусственный интеллект и автоматизация работают как единое целое. Например, Codex в OpenAI начинался как AI-инструмент для разработчиков, а сегодня используется в разных подразделениях компании, включая HR, Legal и Финансы. Сотрудники передают AI всё более сложные задачи, создают собственных цифровых помощников - AI-агентов. AI постепенно становится полноценным участником повседневной работы [7].

Danske Bank предоставил сотрудникам собственный DanskeGPT, а сегодня внутренними GenAI-решениями ежемесячно пользуются около 16 тысяч сотрудников. Банк уже публично говорит о своей цели стать AI-first bank и постепенно встраивает AI в работу разных подразделений [8].

Меняется и консалтинг. Компании большой четверки развивают AI-enabled Managed Services, где консультанты, AI и автоматизация закрывают крупные участки работы клиентов. PwC, Deloitte и EY уже предлагают такие решения. AI постепенно меняет роль консультанта, содержание услуги, модель её предоставления и ценность для клиента [9-11].

И здесь перед руководителями возникает главный вопрос: как пройти через эту трансформацию и какой должна стать компания в мире, где AI будет использоваться повсеместно?

Каким может быть AI-first

Конечной модели AI-first пока не существует, но её контуры уже начинают проявляться. BCG, McKinsey, Deloitte и Microsoft в своих последних исследованиях рассматривают AI-first как гораздо более глубокое изменение организации бизнеса [3--6].

BCG предлагает проектировать компанию исходя из возможностей совместной работы людей и AI. Работа распределяется между человеком, человеком с AI-помощником и AI-агентами, способными выполнять задачи самостоятельно. Роли, процессы и структура организации перестраиваются вокруг этой модели [3].

McKinsey рассматривает AI через глубокую перестройку всей операционной модели: как принимаются решения, как взаимодействуют сотрудники, AI-агенты и подразделения, где находятся необходимые компетенции и как создаётся ценность [4].

Deloitte делает акцент на механизмах управления: распределении ответственности и инвестиций, управлении рисками, организации работы и принятии решений [6].

Microsoft описывает формирующуюся модель как Frontier Firm: люди задают направление и отвечают за результат, а AI-агенты становятся частью команды и берут на себя всё большую часть выполнения работы [5].

Подходы различаются, но направление схоже: меняется распределение работы между людьми и AI и вместе с ним - корпоративное управление и процессы.

Что дальше?

Мы пока не знаем точно, как будет выглядеть AI-first банк или компания через пять или десять лет. Как изменится наша повседневная жизнь, работа, увлечения, общение. AI постепенно становится частью повседневной жизни и полноценным участником работы. Вместе с этим будут меняться привычки людей, их возможности, потребности и ожидания. Вслед за ними будет меняться и бизнес - продукты и услуги, способы взаимодействия с клиентами, работа сотрудников, принятие решений и управление.

Для руководителей главный вопрос теперь заключается в том, как провести бизнес через эти изменения. На практике я бы начал с четырёх вопросов. Какие задачи бизнеса AI действительно может изменить уже сегодня? Какой результат мы хотим получить и как будем его измерять? Что для этого должно измениться в процессах, данных и работе людей? Какие возможности нужно создавать сегодня, чтобы постепенно перейти от отдельных AI-проектов к AI-first?

Этот путь только начинается. Как когда-то интернет изменил сначала нашу повседневную жизнь, а вслед за ней целые отрасли и бизнес-модели, AI запускает похожий процесс, возможно, ещё более глубокий. Компании, которые начинают понимать эти изменения сегодня, получают возможность участвовать в формировании бизнеса следующего поколения.

References

[1] Wells Fargo. First in Online Banking. Источник

[2] Microsoft. Microsoft Announces Comprehensive Strategy to Accelerate Participation of Businesses and Consumers in E-Commerce. March 4, 1999. Источник

[3] BCG. Design Your Company for AI, Not AI for Your Company. April 23, 2026. Источник

[4] McKinsey & Company. The Key to AI Value Is Hiding in Plain Sight: Your Operating Model. September 9, 2026. Источник

[5] Microsoft. 2026 Work Trend Index Annual Report: Agents, Human Agency, and the Opportunity for Every Organization. May 5, 2026. Источник

[6] Deloitte. Rewiring the Enterprise Operating Model for AI Scale. June 29, 2026. Источник

[7] OpenAI. How Agents Are Transforming Work. June 25, 2026. Источник

[8] Danske Bank. Danske Bank further strengthens Generative AI focus with new leadership appointment. June 16, 2025. Источник

[9] AI-enabled Managed Services: PwC. Accelerating Outcomes: Inside PwC's AI-Enabled Managed Services. June 25, 2026. Источник

[10] Deloitte. Operate Managed Services. Источник

[11] EY. EY-Microsoft Alliance for financial organizations --- Managed Services. Источник