Выявленный разрыв не связан с доступом к технологиям, поскольку все сотрудники имеют равные возможности. Гораздо важнее привычки и частота использования ИИ: среди пользователей, которые активно используют инструменты ежемесячно, 19% никогда не применяли функцию анализа данных, 14% не использовали логическое рассуждение, а 12% не занимались поиском. В то время как среди тех, кто заходит в чат-бот ежедневно, эти цифры значительно ниже — всего 3% и 1% соответственно. Разница заключается в том, кто использует ИИ как повседневный инструмент, а кто делает это лишь иногда.
Регулярное взаимодействие с ИИ существенно повышает продуктивность. Сотрудники, которые обращаются к ИИ для решения семи и более различных задач — от программирования до создания контента — экономят в пять раз больше времени по сравнению с теми, кто ограничивается лишь четырьмя задачами. Работники, которые удается сократить рабочее время более чем на 10 часов в неделю, расходуют в восемь раз больше кредитов на ИИ, чем те, кто не фиксирует сэкономленное время.
Постепенно накапливаемый опыт открывает новые горизонты: активные пользователи находят новые способы применения инструментов, повышают свою эффективность и получают больше шансов на карьерный рост. По данным, 75% таких сотрудников утверждают, что ИИ помог им решать задачи, которые раньше казались недоступными.
К примеру, специалист в области маркетинга или HR может освоить навыки написания скриптов для автоматизации процессов, тем самым получая преимущество перед коллегами, которые этого не делают.
Разница также наблюдается на уровне компаний. Организации, которые находятся в 95-м процентиле по внедрению ИИ, генерируют в два раза больше сообщений на сотрудника, связанных с использованием ИИ, по сравнению со среднестатистическими компаниями. Для специализированных GPT-инструментов этот разрыв составляет семь раз. Эти данные подчеркивают различные подходы к интеграции ИИ: в среднем бизнесе отдельные сотрудники используют ИИ для повышения производительности, тогда как в передовых компаниях ИИ становится частью стандартных процессов и интегрируется с внутренними системами данных.
Неофициальные, или "теневые", ИИ-инструменты также играют важную роль: более 90% работников применяют собственные ИИ-решения, даже если организация официально их не внедрила. Эти теневые практики показывают реальное использование ИИ на индивидуальном уровне. Сотрудники, которые самостоятельно подключают подписки, экспериментируют и интегрируют ИИ в свою работу без согласования с ИТ-отделом, значительно опережают тех, кто ждет официальных указаний, которые могут так и не поступить.
Исследование MIT показывает, что, несмотря на инвестиции в размере $30-40 миллиардов в генеративный ИИ, только 5% компаний видят заметные результаты. Ведущими в трансформации бизнеса являются технологический и медиасектор, в то время как крупные компании из других отраслей остаются на стадии пилотных проектов.
Основной вывод обоих исследований заключается в том, что проблема заключается не в доступности технологий, а в привычках и корпоративной культуре. Те, кто интегрирует ИИ в свою ежедневную работу, получают значительное преимущество, в то время как остальные остаются в тени. Разрыв возникает на уровне поведения, а не программного обеспечения, и именно это определяет успех работников и компаний в эпоху ИИ.
