78% руководителей среднего звена считают себя лично ответственными за внедрение ИИ в своих командах, а 77% уже экономят с такими инструментами больше трех часов в неделю. Для русскоязычной IT-аудитории это важный сигнал: внедрение ИИ в компаниях упирается не только в модели, лицензии и безопасность, но и в людей, которые каждый день распределяют задачи, меняют процессы и решают, что именно пойдет в прод.
Об этом сообщает ZDNet со ссылкой на опрос Salesforce среди более чем 500 менеджеров среднего звена. Главный вывод выглядит довольно трезво: AI-трансформация в компаниях все меньше похожа на историю про “купили инструмент и теперь все автоматически заработает”. На практике ключевым слоем становятся тимлиды, руководители функций и операционные менеджеры, то есть те, кто находится между стратегией топ-менеджмента и повседневной работой команд.
Цифры у Salesforce получились показательные. Более двух третей менеджеров позитивно смотрят на роль ИИ в будущем труда. 78% говорят, что чувствуют личную ответственность за успешное использование AI-инструментов их командами. Почти каждый второй при этом ощущает давление сверху: от руководства ждут не разговоров про потенциал, а видимого прогресса в использовании ИИ. И вот здесь начинается знакомая многим компаниям развилка. С одной стороны, от менеджеров требуют показать adoption. С другой, только 32% респондентов работают в компаниях, где это внедрение вообще формально отслеживается. Иными словами, KPI уже как будто есть, а нормальной системы измерения еще нет.
Для разработчиков, продуктовых команд и IT-директоров это звучит очень узнаваемо. Когда компания запускает новую волну автоматизации, именно средний слой управления обычно должен превратить общий лозунг в набор прикладных сценариев: где использовать ИИ для анализа данных, где для ресерча, где для черновиков и креативных задач, а где лучше пока не трогать. В опросе как раз видно, что использование ИИ выходит за пределы банальной экономии времени на рутинных письмах и сводках. Менеджеры все чаще применяют его для анализа данных и подготовки решений, а также в исследовательских и творческих задачах. Это уже не режим “поиграться с чат-ботом”, а попытка встроить ИИ в операционный контур.
Но оптимизм не отменяет нервозности. 51% опрошенных менеджеров признались, что испытывают тревогу из-за сценариев применения ИИ и темпа изменений. Это, пожалуй, одна из самых полезных цифр во всей истории. На уровне медийного шума кажется, будто сопротивление ИИ исходит только “снизу”, от сотрудников, которые боятся потери работы или не доверяют результатам моделей. На деле нервничают и те, кто отвечает за rollout. И это логично: именно менеджеру потом объяснять команде, почему новый инструмент выдает общие ответы, почему пилот не дал эффекта или почему автоматизация внезапно сломала привычный процесс согласований.
ZDNet помещает эти результаты в более широкий контекст. Издание напоминает о других исследованиях, где американские офисные сотрудники оказываются заметно более скептичными к ИИ, чем средний мировой работник: уровень скепсиса у них на 43% выше глобального среднего. На другом полюсе находятся развивающиеся экономики, где 90% респондентов ждут от генеративного и агентного ИИ пользы и рассматривают такие инструменты как способ ускорить карьеру. Для международных компаний это важная развилка. Если HQ в США смотрит на AI-стек с подозрением, а команды в других регионах готовы внедрять его быстрее, именно менеджеры среднего звена становятся переводчиками между корпоративной осторожностью и локальным запросом на скорость.
Есть и еще один важный слой. Автор ZDNet связывает тему с переходом бизнеса к более автономной, или агентной, модели. В такой логике AI-трансформация сводится не столько к замене одного класса софта другим, сколько к перестройке отношений внутри организации: процессов, ролей, распределения ответственности, метрик и даже управленческой модели. Это не самая новая мысль, но в 2026 году она звучит уже не как консалтинговая абстракция. Если компания всерьез тестирует AI-агентов, ей приходится пересматривать не только набор инструментов, но и то, кто принимает решения, кто валидирует результат и кто отвечает за ошибки автоматики. И вот тут руководитель среднего уровня снова оказывается в центре схемы: раньше он следил за исполнением, теперь все чаще должен управлять смесью людей, автоматизации и полуавтономных систем.
На этом фоне особенно интересно, чего именно менеджерам не хватает. Самый популярный запрос в опросе Salesforce не про новые модели и не про более агрессивные бюджеты. 37% хотят практического обучения работе с ИИ. Еще 35% ждут более понятной организационной стратегии, а 34% говорят о нехватке технической и IT-поддержки. Это довольно отрезвляющий список. Он показывает, что барьер для внедрения ИИ чаще всего не в отсутствии энтузиазма. Люди уже видят эффект, уже экономят время, уже понимают, что изменения неизбежны. Но им не хватает трех базовых вещей: руками попробовать и освоить инструмент, понять корпоративные правила игры и получить поддержку от тех, кто отвечает за инфраструктуру, данные и безопасность.
Для бизнеса отсюда следует неприятный, но полезный вывод. Нельзя одновременно требовать от менеджеров ускорять внедрение ИИ и оставлять их без внятной стратегии, обучения и инструментов измерения результата. Иначе получится знакомый корпоративный жанр: сверху требуют adoption, снизу копится скепсис, между ними менеджер с еженедельным статусом, который должен как-то доказать эффект. Для разработчиков это означает рост спроса не просто на интеграции с LLM, а на понятные внутренние сценарии, guardrails, аналитику использования и нормальный UX корпоративных AI-инструментов. Для HR и L&D-команд это прямой сигнал: рынок постепенно выходит из фазы, где всем раздавали доступ к чат-ботам и ждали чуда, и входит в фазу прикладного обучения по ролям.
Следующий этап AI-трансформации, похоже, будет измеряться не количеством купленных лицензий и не числом громких пилотов. Намного важнее станет вопрос, сумеют ли компании превратить средний менеджмент из передаточного звена между приказом и отчетом в реальных операторов изменений. Если да, ИИ действительно войдет в рабочие процессы. Если нет, даже самые дорогие модели так и останутся еще одной строкой в бюджете на корпоративные эксперименты.