Почему внедрение ИИ буксует: данные исследований

Компании в большинстве отраслей вкладывают значительные средства в искусственный интеллект: 88% из них сообщают о регулярном использовании ИИ. Тем не менее, многие руководители сталкиваются с типичными разочарованиями. Внедрение ИИ стопорится. Рост производительности выходит на плато. Сотрудники экспериментируют с новыми инструментами, но не интегрируют их глубоко в реальные рабочие процессы, что вызывает у топ-менеджмента всё большие опасения по поводу окупаемости инвестиций (ROI).

Наше исследование показывает, что это не случайные ошибки в реализации. Это предсказуемый психологический паттерн, вызванный специфичной для разных отраслей тревогой о том, что ИИ означает для рабочих мест, профессиональной идентичности и будущего людей.

Чтобы понять, почему внедрение ИИ буксует, Fractional Insights и Ferrazzi Greenlight провели совместное исследование, опросив сотрудников в США и Европе. Одно из них — международное исследование с участием более 2000 респондентов, проведенное осенью 2025 года совместно с QuestionPro; другое — опрос 1000 респондентов исключительно в США, проведенный весной 2025 года. В обоих опросах приняли участие представители самых разных отраслей: здравоохранения, технологий, финансов, производства, розничной торговли, образования, гостиничного бизнеса и других.

В рамках международного исследования мы попросили участников рассказать о том, как они внедряют ИИ на работе, и поделиться своими чувствами по отношению к этой технологии. Мы выясняли, вызывает ли ИИ страх за рабочее место или боязнь замены, снижает ли он их ценность как сотрудников, ограничивает ли человеческое общение с коллегами и не вредит ли их интеллекту. Мы объединили эти ответы в показатель, который назвали «ИИ-тревожностью» (AI angst) — метрику восприятия угроз гарантиям занятости, профессиональной ценности и карьерному росту, состоящую из 10 пунктов по пятибалльной шкале.

Около восьми из десяти сотрудников выразили сильную обеспокоенность как минимум по одному из пунктов «ИИ-тревожности». Например, 65% опрошенных согласились с утверждением «я боюсь, что меня заменит тот, кто умеет пользоваться ИИ лучше меня», 61% переживают, что «из-за ИИ другие могут подумать, что я не приношу уникальной пользы», 60% опасаются, «что использование ИИ в работе заставит коллег усомниться в моей личной компетентности». Кроме того, 54% считают, что ИИ негативно влияет на их общение с коллегами, а 44% полагают, что технология «отупляет их». У каждого третьего сотрудника средний балл по сводному индексу «ИИ-тревожности» составил четыре и более.

В целом мы обнаружили, что около 86% людей считают, что ИИ хотя бы немного улучшит их работу, в то время как 14% полагают, что ИИ окажет нейтральное или негативное влияние на рабочий процесс.

Парадокс веры и тревоги

Но вот ключевой вывод: вера в коммерческую ценность ИИ не означает, что сотрудники чувствуют себя уверенно в отношении собственного будущего. Около 4 из 10 сотрудников твердо верят в пользу ИИ для бизнеса, но при этом испытывают страх за свою безопасность и профессиональную востребованность.

Позитивные глубинные убеждения об ИИ и «ИИ-тревожность», как правило, предсказуемы и зависят от того, в какой отрасли работает человек. Самые высокие показатели позитивного отношения продемонстрировали специалисты из сферы финансов, технологий и здравоохранения, тогда как представители образования, производства, розничной торговли и государственного сектора чаще придерживались более пессимистичных взглядов на ИИ.

Самые высокие показатели «ИИ-тревожности» также наблюдались у сотрудников технологического сектора и финансовых услуг — их уровень тревоги был в среднем на 48% выше по сравнению с работниками производства и образования. Эта тенденция подтвердилась и в нашем международном исследовании: представители финансовой и технологической сфер продемонстрировали самый сильный страх перед ИИ. Причиной этого могут служить такие факторы, как история автоматизации в отрасли или её основные источники создания ценности.

Технологии и финансовые услуги находятся в самом эпицентре напряжения между оптимизмом и страхом. Эти отрасли пережили не одну волну трансформаций, реструктуризаций и устаревания навыков. В результате ИИ может восприниматься одновременно и как двигатель роста, и как угроза карьере.

Сотрудники в этих секторах могут быть твердо убеждены в ценности ИИ для бизнеса. Судя по всему, они лучше других понимают его мощь, масштабируемость и конкурентные преимущества. Но именно эта близость к ИИ заставляет их острее чувствовать связанные с ним личные риски.

В наших данных это проявляется как сочетание сильной веры в технологию с высоким уровнем воспринимаемого личного риска. Если внедрение стопорится, это происходит не потому, что люди сомневаются в потенциале ИИ, а потому, что они активно пытаются минимизировать свои личные риски.

Здравоохранение демонстрирует иную психологическую отправную точку. Здесь ИИ чаще воспринимается как инструмент для выполнения миссии: он поддерживает уход за пациентами, снижает административную нагрузку и улучшает результаты лечения, а не заменяет собой профессиональные суждения врачей. Вероятно, именно эта согласованность с миссией и целями объясняет более низкий уровень «ИИ-тревожности» среди медицинских работников.

Однако этот же оптимизм может привести к другой ловушке. Когда вера в технологию опережает контроль над ней, риски внедрения смещаются от сопротивления к проблемам с реализацией или неправильным использованием. Без четких ограничений в вопросах безопасности, предвзятости, ответственности и интеграции в рабочие процессы одного лишь энтузиазма недостаточно для устойчивого и ответственного масштабирования.

Профессиональные услуги сталкиваются, пожалуй, с самой разрушительной для идентичности формой внедрения ИИ. В таких областях, как юриспруденция, консалтинг и бухгалтерский учет, ценность базируется на экспертизе, суждениях и уникальных навыках — именно в тех сферах, куда ИИ проникает всё активнее. В результате ИИ часто воспринимается не столько как инструмент, сколько как вызов профессиональной состоятельности.

Мы увидели, что сотрудники в этих секторах могут с большим скептицизмом относиться к способности ИИ улучшить работу, что снижает их веру в его ценность для бизнеса. В то же время они сообщают о повышенном беспокойстве по поводу того, как ИИ повлияет на их востребованность и развитие карьеры. Риск внедрения здесь носит двусторонний характер: скептицизм ограничивает эксперименты, а угроза профессии стимулирует защитное поведение.

Наконец, в сфере образования, производства, розничной торговли и государственном управлении ИИ часто остается психологически далеким от повседневной работы. В этих секторах сотрудники, как правило, не сообщают ни о сильной вере в ИИ, ни о сильном страхе перед ним. Технология кажется им абстрактной, ориентированной на далекое будущее или косвенно связанной с рабочими ожиданиями. Главным барьером здесь выступает не сопротивление, а равнодушие.

Когда ИИ еще не ощущается частью рабочего процесса, у сотрудников нет стимула тратить энергию на его освоение. В таких условиях внедрение может забуксовать не потому, что люди сопротивляются, а потому, что у них просто нет мотивации вовлекаться.

Независимо от отрасли, закономерность остается неизменной: внедрение ИИ стопорится, когда технология сталкивается с тем, как люди осознают свою ценность, свои риски и свое будущее. Специфика отрасли определяет, какая из этих сил выйдет на первый план, и руководители, игнорирующие этот факт, неправильно истолковывают как энтузиазм, так и сопротивление сотрудников.

Почему тревога может стимулировать использование ИИ, но при этом тормозить результаты

Большинство стратегий внедрения ИИ фокусируются на выгодах для бизнеса (например, «Это ускорит работу!»). Гораздо реже учитывается личная угроза, которую ИИ несет для гарантий занятости, востребованности и смысла работы сотрудника. Если оставить этот риск без внимания, внедрение может выглядеть успешным, но рентабельность инвестиций не вырастет.

Один из самых парадоксальных выводов нашего исследования заключается в том, что «ИИ-тревожность» часто приводит к более активному использованию технологии, но при этом усиливает и сопротивление.

В нашем международном исследовании мы попросили респондентов оценить процент их работы, в котором они используют ИИ-помощников. Мы также измерили «ИИ-тревожность» с помощью 10 утверждений, отражающих беспокойство и страх перед ИИ. Высокая «ИИ-тревожность» определялась как 4 и более баллов по 5-балльной составной шкале, а низкая — как средний балл 2 и менее. Те, у кого была высокая тревожность, сообщили, что в среднем 65% их работы в настоящее время выполняется с помощью ИИ, по сравнению с 42% у группы с низкой тревожностью. Мы также задали очень прямой вопрос: В какой степени вы «сопротивляетесь внедрению ИИ на работе?». Высокий уровень тревожности означал более чем двукратное увеличение сопротивления (балл сопротивления 4,6 для группы с высокой тревожностью против 2,1 для группы с низкой тревожностью по пятибалльной шкале). Вывод: страх потери работы или профессионального устаревания может стимулировать формальное использование и соблюдение требований, но он не обязательно ведет к искренней поддержке и вовлеченности.

Это помогает объяснить, почему внедрение ИИ может казаться успешным на первый взгляд — лицензии активированы, инструменты используются — но при этом не приносит долгосрочных результатов. В таких случаях использование является скорее защитной реакцией, чем искренней уверенностью в технологии или стремлением к инновациям.

Как и в любом опросе, эти выводы отражают восприятие сотрудников, однако именно это восприятие является надежным предиктором их поведения при внедрении новых инструментов.

Наши предыдущие исследования тревожности на рабочем месте показали, что сотрудники, ощущающие личную угрозу, могут показывать хорошие результаты в краткосрочной перспективе, но с гораздо большей вероятностью потеряют мотивацию или уволятся.

Специфическая тревога, связанная с ИИ, демонстрирует ту же закономерность. Даже когда метрики использования ИИ кажутся высокими, скрывающееся за ними поведение часто носит формальный, «для галочки», а не вовлеченный характер, что сводит на нет реальный эффект от внедрения.

Четыре типа сотрудников

Анализируя эти данные более глубоко, мы выделили четыре отдельные группы сотрудников на основе их отношения к ИИ и уровня тревожности. Понимание того, какой профиль преобладает в вашей организации, имеет решающее значение для разработки правильной стратегии внедрения.

• Визионеры (сильная вера в ценность, низкий воспринимаемый личный риск) видят преимущества ИИ и с готовностью экспериментируют с ним в своей работе. В эту группу попадают около 40% сотрудников.Задачи для руководства: Используйте Визионеров в качестве наставников для коллег и ранних последователей, но заставляйте их критически оценивать риски, а не просто рекламировать преимущества. Направляйте их фокус на строгую реализацию, а не на пустой хайп. Позвольте им руководить пилотными командами и инновационными спринтами, но объединяйте их в пару со скептиками, которые смогут выявить слабые места. Их энтузиазм — это актив, однако излишняя самоуверенность может стать препятствием.
• Дисрапторы (сильная вера, высокий воспринимаемый риск) понимают мощь ИИ, но при этом глубоко обеспокоены собственной востребованностью, что, вероятно, приводит к использованию технологии из страха. Этому профилю соответствуют примерно 30% сотрудников.Задачи для руководства: Обеспечьте радикальную прозрачность в отношении ИИ-стратегии и ее последствий для конкретных ролей. Наглядно инвестируйте в программы переобучения и открыто делитесь их результатами. Создайте психологически безопасную среду для обучения и экспериментов, где неудача не несет карьерных рисков. Разрабатывайте планы переходного периода совместно с ними, а не навязывайте их сверху: наделение Дисрапторов чувством причастности к изменениям снижает тревогу и позволяет задействовать их глубокое понимание технологии.
• Сотрудники в зоне риска (слабая вера, высокий воспринимаемый риск) чувствуют, что ИИ угрожает их профессиональной идентичности, и сомневаются в его ценности. В эту категорию попадают около 20% сотрудников.Задачи для руководства: Действуйте с эмпатией и признайте их страх прежде, чем приводить рациональные аргументы. Создавайте ситуации быстрых и безопасных побед, которые укрепят как эмоциональную уверенность, так и когнитивную веру в технологию. Объединяйте таких сотрудников с Визионерами для выстраивания доверия и демонстрации ролевых моделей. Постоянно подчеркивайте человеческие аспекты их работы, которые не подлежат автоматизации, помогая им увидеть в ИИ инструмент расширения возможностей, а не замену.
• Самоуспокоенные сотрудники (слабая вера, низкий воспринимаемый риск) не чувствуют угрозы со стороны ИИ, но и не видят его ценности. К этой группе относятся примерно 10% сотрудников.Задачи для руководства: «Встряхните» систему историями о масштабных трансформациях у конкурентов или в смежных отраслях. Сделайте вопрос профессиональной востребованности глубоко личным, показав, что стоит на кону конкретно для их должностей. Используйте геймифицированное обучение для пробуждения интереса там, где традиционные тренинги не работают. Выделяйте самых быстрых новаторов внутри компании, чтобы создать эффект FOMO (синдром упущенной выгоды) и стимулировать активность за счет влияния коллег, а не директив сверху.

Хотя эти профили перекликаются с привычными паттернами внедрения инноваций, ИИ привносит фактор личной угрозы гораздо раньше и масштабнее, чем большинство предыдущих технологий.

Что руководители должны делать иначе

Когда внедрение ИИ не приносит результатов, руководители часто реагируют усилением привычных рычагов: больше тренингов, более четкие директивы, более жесткий контроль. Но эти подходы упускают суть проблемы. Наше исследование показывает, что внедрение ИИ не дает эффекта не потому, что люди им не пользуются, а потому, что они часто делают это, испытывая страх перед тем, что это означает лично для них.

Наибольшее значение имеют три ключевых изменения.

Во-первых, осознайте отраслевые риски еще до развертывания ИИ. Контекст отрасли определяет психологическую отправную точку для внедрения задолго до того, как будет представлен сам инструмент. В одних секторах ИИ воспринимается скорее как возможность. В других — скорее как угроза. Эффективные ИИ-стратегии начинаются не только с технологических дорожных карт, но и с четкого понимания того, как люди интерпретируют «ИИ-тревожность» и личные риски.

Во-вторых, перестаньте считать сам факт использования показателем вовлеченности. Часто предполагается, что высокий уровень использования означает успешное внедрение. На самом же деле, использование может с таким же успехом отражать защитное соблюдение требований, а не искреннюю заинтересованность. Наши данные показывают, что сотрудники, испытывающие более высокую «ИИ-тревожность», часто пользуются ИИ активнее, но при этом могут чувствовать более сильное внутреннее сопротивление, мешающее реальным инновациям. Не понимая эмоционального контекста, стоящего за метриками использования, руководители рискуют оптимизировать процессы ради активности, а не ради результата. Метрики внедрения должны рассматриваться в связке с показателями тревожности, психологической безопасности и готовности к экспериментам, чтобы отличить искреннюю вовлеченность от расчетливого участия.

В-третьих, проектируйте процессы для обучения, а не только для масштабирования. Руководители не смогут улучшить или контролировать внедрение ИИ, если они не в состоянии отличить искреннюю поддержку от формального использования, продиктованного тревогой. Когда сотрудники чувствуют личный риск, они могут использовать ИИ так, что это выглядит активным, но на деле является осторожным или стратегически ограниченным поведением для защиты своей должности. Масштабирование ИИ до того, как люди почувствуют себя в безопасности в процессе обучения, лишь усиливает поверхностное внедрение, не принося долгосрочных результатов.

В совокупности эти изменения требуют от руководителей перестать относиться к внедрению ИИ как к проблеме развертывания технологий. К этому нужно подходить как к проблеме восприятия рисков, которая формируется в контексте конкретной отрасли и выражается через человеческое поведение.

. . .

Организации, преуспевающие во внедрении ИИ, отличаются не более качественными инструментами, а более реалистичным пониманием того, как люди воспринимают эту технологию, особенно в контексте своей отрасли.

Эффект от внедрения ИИ в конечном итоге зависит от того, могут ли сотрудники увидеть для себя достойное место в том будущем, которое строят лидеры. Когда руководители отталкиваются от отраслевых реалий, признают реальные риски, ощущаемые людьми в связи с ИИ, и возвращают им прозрачность в понимании того, как на самом деле меняется работа, внедрение перестает быть чем-то навязанным сверху и становится процессом, в формировании которого сотрудники принимают активное участие.

Перевод статьи Why AI Adoption Stalls, According to Industry Data от 17.02.2026, Erin Eatough, Keith Ferrazzi, Wendy Smith, Shonna Waters