Четыре из пяти российских интернет-пользователей уже применяют ИИ-сервисы в повседневных задачах, однако регулярно перепроверяет их ответы лишь примерно каждый четвертый. ИИ-грамотность россиян пока заметно отстает от темпов проникновения самих сервисов: для разработчиков, продуктовых команд и HR это означает, что «пользователь знаком с ИИ» еще не равно «пользователь умеет безопасно и эффективно с ним работать».
Такой вывод следует из новой волны Мониторинга цифровой трансформации общества, проведенной Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ летом 2026 года, сообщает CNews. В онлайн-опросе участвовали 6236 интернет-пользователей старше 14 лет; отдельный блок вопросов о навыках и готовности делегировать задачи ИИ задали 3167 респондентам. Исследователи оценивали десять компетенций: от понимания принципов работы моделей до настройки приложений и создания сложных сценариев, включая агентов.
Базовое представление о том, как работает ИИ, есть у 52% опрошенных пользователей. Возможности и ограничения технологии понимают 40%, а о существовании разных типов ИИ знают 33%. Но переход от общего интереса к осмысленной практике дается заметно тяжелее. Только 37% задумываются, какие данные можно безопасно передавать сервису; для 35% такая проверка нехарактерна. В корпоративной среде эта цифра выглядит особенно важной: привычка отправить в чат-бот фрагмент договора, резюме кандидата или данные клиента может превратить удобный инструмент в источник проблем с конфиденциальностью.
От промпта к настройке — длинная дистанция
Практические навыки распределены еще неравномернее. Дорабатывать ИИ-приложения под собственные задачи умеют 24% респондентов, настраивать их для повторяющихся операций — 18%. Проектировать ИИ-решения, например обучать модели, готовы 15%; выстраивать сложные сценарии с агентами — 14%. Иными словами, массовый пользователь уже умеет вызвать генератор текста или изображений, но далеко не всегда способен встроить его в устойчивый рабочий процесс, проверить результат и описать ограничения.
Для бизнеса это не аргумент против внедрения ИИ, а повод точнее формулировать задачу. Лицензия на сервис сама по себе не создает производительность. Нужны понятные сценарии применения, правила работы с чувствительными данными, шаблоны запросов, контроль качества и обучение сотрудников. Иначе часть команды получит ускорение, а часть — новый канал для ошибок, галлюцинаций и утечек. Особенно это касается функций, где цена неверного ответа высока: разработки, финансов, найма, юридической работы и клиентской поддержки.
ИИ-грамотность россиян сильнее всего различается по возрасту и материальному положению. Хотя бы одной теоретической компетенцией обладают 83–84% пользователей 14–17 и 18–24 лет; минимум один практический навык есть у 74–75% этих групп. В среднем по выборке показатели ниже — 63% и 51% соответственно. Среди обеспеченных участников теоретические и практические компетенции отметили 82% и 67%, среди низкодоходных — 59% и 53%. Гендерный разрыв и различия по месту жительства меньше: хотя бы один из десяти навыков указали 68% женщин и 75% мужчин.
Эти результаты не стоит читать как готовый портрет технической квалификации поколений. Опрос измеряет самооценку, а не выполнение тестовых заданий. Зато он хорошо показывает, где возникает разрыв между доступностью технологии и уверенностью пользователя. Молодые люди чаще знакомы с инструментами и активнее экспериментируют, но это не отменяет потребности в навыках верификации, понимании авторских прав и защите данных. Компании, рассчитывающие на «цифровых нативов» без внутреннего обучения, рискуют повторить старую ошибку эпохи офисных пакетов: уверенное нажатие кнопок принимают за профессиональное владение инструментом.
Доверие появляется вместе с опытом, но не во всех задачах
Отношение к ИИ остается осторожным. Скорее или полностью доверяют ему 22% респондентов, тогда как недоверие выражают 29%. При этом среди тех, кто пользуется ИИ-сервисами ежедневно, доверяющих уже 43%, а среди людей с высоким уровнем навыков — 51%. Доли скептиков в этих группах составили 12% и 10%. У участников 14–24 лет уровень доверия достигает 35%; в старших возрастных группах он примерно вдвое ниже.
Связь опыта, навыков и доверия выглядит логичной, но ее не стоит трактовать слишком прямолинейно. Ежедневные пользователи могут больше доверять ИИ, потому что научились ставить ему ограниченные и проверяемые задачи. Либо они просто чаще сталкиваются с удачными сценариями. Для продуктовых команд вывод практичный: доверие к системе строится не рекламными обещаниями «умного помощника», а предсказуемостью, прозрачными ограничениями и возможностью быстро проверить результат.
Готовность делегировать задачи напрямую зависит от последствий ошибки. Около трети опрошенных готовы поручить ИИ планирование дня, выбор или заказ товаров. Но когда речь идет о выборе профессии, отборе кандидатов, управлении общественным транспортом или личных финансах, согласных примерно пятая часть. Подбор лекарств готовы передать ИИ 16%, постановку диагноза — 13%, вынесение судебных приговоров — 12%, выбор спутника жизни — 11%. Пользователь готов принять совет алгоритма при выборе доставки, но не готов безоговорочно отдать ему роль врача, судьи или рекрутера — и это, пожалуй, наиболее здравый результат исследования.
ИИ-грамотность россиян будет становиться не факультативным цифровым навыком, а частью обычной рабочей культуры. Следующий вопрос для рынка — смогут ли работодатели и образовательные программы научить людей не только получать ответ от модели, но и проверять его, защищать данные и понимать границы делегирования. Массовое использование уже случилось; теперь технологии придется заслуживать доверие в задачах, где одной удобной кнопки недостаточно.