ИИ в российских компаниях уже перестал быть игрушкой для энтузиастов: 63% работодателей и сотрудников относятся к нему положительно. Проблема в другом: лишь 20% компаний закрепили правила работы с такими инструментами в официальных документах. Для ИТ-рынка это прямой сигнал: нейросети вошли в повседневную работу быстрее, чем бизнес успел договориться о границах, ответственности и обучении.
По данным исследования «Работа.ру», «СберПодбора» и «Нетологии», о котором сообщил CNews, опрос прошел в июле 2026 года среди более чем 250 представителей компаний из всех регионов России. В выборку вошли руководители, HR-директора, рекрутеры и HR-специалисты.
Где компании уже применяют ИИ
Самый массовый сценарий предсказуем: 48% компаний используют ИИ для поиска информации и исследований. На втором месте генерация текстов, изображений и видео — 32%.
Дальше начинаются более прикладные задачи. Еще 17% респондентов применяют ИИ для автоматизации рутины, 16% — для поддержки коммуникации в сложных ситуациях. По 8% компаний задействуют такие инструменты в HR-процессах, анализе больших массивов данных и бизнес-процессов, а также в программировании и автоматизации обработки данных. Для корпоративного обучения ИИ используют 7% компаний, а в проектном управлении и планировании — лишь 1%.
Отдельно выделяется другая цифра: четверть работодателей сказали, что ИИ у них не используют или руководство об этом не знает. Это уже не про технологическое отставание, а про управленческую слепую зону. Если сотрудники работают с нейросетями стихийно, компания получает не систему, а набор личных привычек.
Правила отстают от практики
Исследование показывает тот же разрыв в цифрах. В 71% компаний сотрудники сами решают, как использовать ИИ в работе. Еще 9% отдали регулирование на уровень отдельных подразделений. И только 20% оформили правила в регламентах.
Проще говоря, ИИ уже встроился в рабочие процессы, а корпоративные правила часто существуют только на словах. Пока нейросеть помогает искать информацию или делать черновики, это терпимо. Но когда речь идет о найме, коде, аналитике или внутренних документах, самодеятельность быстро превращается в риск для качества и безопасности данных.
Обучение сотрудников почти не организовано
С обучением ситуация еще жестче. Лишь 2% компаний уже проводят системное обучение работе с ИИ-инструментами. Еще 11% только планируют такие программы. Большинство, 84%, рассчитывают, что сотрудники разберутся сами.
При этом спрос на обучение есть. О массовом интересе сотрудников к системной подготовке сообщили 11% компаний, еще 22% видят точечные запросы. В 57% случаев люди учатся самостоятельно, а 10% работодателей говорят, что интереса к теме у сотрудников нет.
Для ИТ-руководителей здесь нет сенсации, но есть неприятный вывод: компании уже получают эффект от ИИ, не создавая единый стандарт его применения. Это удобно до первого серьезного сбоя, утечки или конфликта из-за качества результата.
Рынок воспринимает ИИ как помощника, а не замену
Отношение к технологии остается спокойным. Позитивно или скорее позитивно к ИИ относятся 63% опрошенных, нейтрально — 34%, негативно — только 3%. Ни одна из компаний не заявила, что рассматривает ИИ как прямую замену персоналу: все 100% участников опроса называют его рабочим инструментом.
По словам представителей «Нетологии», интерес к обучению ИИ-навыкам, который резко вырос в 2025 году, в первой половине 2026-го не просел, а закрепился. Компания также отмечает, что восемь из десяти самых востребованных программ повышения квалификации у нее связаны с искусственным интеллектом, а специализированные ИИ-компетенции уже встроены почти в 60% продуктовых линеек.
Значение для рынка
Для российских компаний главный вопрос уже не в том, нужен ли ИИ. Он нужен и уже работает. Вопрос в другом: кто первым переведет стихийное использование в нормальный производственный контур — с правилами, обучением, зонами ответственности и понятными ограничениями. ИТ-командам, HR и службам безопасности это особенно знакомо: чем глубже ИИ проникает в повседневные процессы, тем дороже обходится отсутствие регламента.
Следующий шаг рынка выглядит довольно приземленно: не новый модный инструмент, а базовая гигиена внедрения — внутренние правила, обучение и контроль того, где именно нейросети уже принимают участие в работе.
Оригинал: CNews.