Больше 70% крупных российских компаний уже используют ИИ. Но в реальности многие бизнес-процессы страдают от бездумного применения нейросетей: сотрудники копируют ответы без проверки, делают выводы на основе непроверенных данных. Результат — ошибки, потеря времени и снижение качества работы.
Проблема не в самой технологии, а в подходе к ее внедрению. Жесткий приказ «все переходят на ИИ» редко помогает: требование выполняют формально или игнорируют.
Руководитель направления корпоративной культуры и внутренних мероприятий Битрикс24 Юлия Терешко и бизнес-партнер по безопасности Битрикс24 Леонид Плетнев делятся, как сделать работу с ИИ понятным, безопасным и действительно полезным навыком.
Шаг 1: разберитесь, кто и как уже использует ИИ
В команде могут быть опытные пользователи, те, кто пробовал ИИ пару раз, и сотрудники, которые не понимают, что такое «промпт».
Начните с простого опроса и разделите команду на три группы:
- Новички
- Те, кто пробовал ИИ хотя бы один раз
- Продвинутые пользователи
Для каждой группы подготовьте свой формат обучения — так вы сможете научить всех работать с ИИ целенаправленно.
12 нейросетей для расшифровки интервью, создания презентаций и текстов вакансий
Шаг 2: свяжите ИИ с реальной работой
Отдельные лекции и воркшопы редко дают результат. Эффект появляется, когда показывают, как ИИ помогает в конкретных задачах: у юристов, дизайнеров, поддержки, маркетинга или разработки. Лучше всего работают примеры коллег.
В рекрутинге, например, ИИ используют для поиска лучших кандидатов по базе. Так работает Хантфлоу AI — он непрерывно анализирует работу рекрутера в ATS и предлагает подходящих специалистов.
Также прямо в Хантфлоу можно за секунды генерировать письма кандидатам с помощью ИИ. Это избавляет рекрутеров от необходимости переключаться в почту и каждый раз придумывать тексты с нуля.
Важно оставлять место для диалога: вопросов, обсуждений, уточнений. Можно добавить и легкий игровой формат — например, конкурс на лучший вопрос или удачный результат работы с ИИ. Это помогает вовлечь даже скептиков.
| В Битрикс24, например, проводят внутренние конкурсы промптов. Сотрудники делятся запросами для рабочих задач и личной эффективности. Лучшие варианты сохраняют и используют дальше — как готовые роли и сценарии, а не разрозненные подсказки. |
Шаг 3: регулярно закрепляйте навык
Чтобы ИИ стал частью работы, важна регулярность. Подойдут простые форматы: короткие разборы удачных и неудачных примеров, общий чат для обмена находками, подборки лучших запросов месяца. Если такие активности проходят в рабочее время и по расписанию, ИИ станет привычным инструментом.
Полезно также смотреть на цифры: сколько задач решают с помощью ИИ, как меняется скорость подготовки текстов, отчетов или кода. Если интерес падает, а показатели не растут, значит ИИ так и не встроился в процессы.
Где ИИ использовать не стоит
ИИ подходит не для всех задач — ниже примеры тех, где использовать его не стоит.
🔎 Задачи с интерпретацией и оценкой. По словам бизнес-партнера по безопасности Битрикс24 Леонида Плетнева, ИИ хорошо работает с повторяемыми шаблонами. Но там, где начинается интерпретация и ответственность за смысл, его нельзя воспринимать как источник истины.
💯 Задачи, где важна точность. Исследования показывают, что многие ответы ИИ могут содержать ошибки или искажения. Поэтому цифры, юридические формулировки, медицинские рекомендации и финансовые решения требуют обязательной проверки. Здесь ИИ подходит для черновиков, но не для финальных выводов.
💻 Разработка и IT-задачи. ИИ уже пишет код на уровне сильных разработчиков. Риски возникают, потому что нет системы контроля. Рабочая модель — встроенные тесты, статический и динамический анализ, проверки безопасности как часть пайплайна. При такой организации ИИ ускоряет разработку без роста технического долга и уязвимостей.
❌ Узкие задачи без данных. Если данных мало, ИИ может давать нестабильные или случайные ответы. В таких случаях его выводам нельзя полностью доверять.
🔒 Работа с конфиденциальными данными. По данным исследования Битрикс24 и «Русской школы управления», почти 20% сотрудников российских компаний делились конфиденциальными данными с языковыми моделями.
Публичные ИИ-сервисы не предназначены для работы с чувствительными корпоративными или персональными данными. Ошибки в настройках, уязвимости у вендоров и атаки на модели могут вызывать утечки информации.
Хантфлоу помогает компаниям фиксировать этапы найма, стандарты оценки, работу с вакансиями и кандидатами. С такой системой остается время на идеи, где еще ИИ может ускорить работу без потери качества.
До 28 февраля переходите на Хантфлоу по ценам 2025 (!!!) года. Вы сэкономите 9 000 ₽ в год на каждого рекрутера.
