Релиз первой версии ChatGPT в конце 2022 года стал переломным моментом в истории технологий: всего за пять дней сервис привлек 1 млн пользователей, а через два месяца их число превысило 100 млн — беспрецедентно.
ChatGPT вызвал глобальный ажиотаж, сопоставимый с появлением смартфонов, и, по мнению McKinsey, открыл новую эпоху — экономики генеративных технологий, «AI-номики». К 2025 году около 5% населения Земли постоянно используют генеративные модели, а в том или ином виде с генеративными моделями знакома большая половина человечества.
78% мировых компаний — по крайней мере в ключевых регионах — внедряют генеративные модели в бизнес-процессы: от маркетинга и клиентской поддержки до управления цепочками поставок. 9 из 10 топ-менеджеров планируют нарастить инвестиции в ИИ, рассчитывая на рост эффективности и новые источники ценности.
От технологии ждут если не чуда, то колоссального экономического эффекта. McKinsey прогнозирует, что генеративный ИИ может заметно повысить производительность труда и увеличить глобальный ВВП на $2,6-4,4 трлн, что равносильно появлению на карте мира новой крупной державы.
Но по мере того, как первый восторг проходит, в полный рост встает не только проблема внедрения ИИ: по оценкам Массачусетского технологического института (2025), 95% бизнесов не фиксируют отдачи от инвестиций в ИИ — но и этические, экологические и социальные ограничения новых технологий.
Найти ответ на вопрос, с чем — с рисками или возможностями — в большей степени связан бум ИИ, попытались участники оксфордских дебатов, прошедших в рамках Дня основания Школы управления СКОЛКОВО:
• Сулаймон Ишанов, управляющий директор, дирекция по устойчивому развитию, Сбер.
• Анна Лемякина, директор по национальным и стратегическим проектам, Yandex Cloud.
• Иван Будник, эксперт-практик в AI, цифровой трансформации и e-commerce, член Совета по развитию электронной коммерции Торгово-промышленной палаты России.
• Ася Филатова, к.филос.н., научный сотрудник Центра образовательных разработок на основе технологий ИИ Школы перспективных исследований ТюмГУ; ассоциированный научный сотрудник сектора социальной эпистемологии Института философии РАН.
• Михаил Степнов, руководитель центра R&D MWS (МТС Web Services), Big Data, МТС.
• Максим Павлов, руководитель управления продуктивизации искусственного интеллекта в X5 Tech AI.
Модератором дискуссии выступила Елена Дубовицкая, профессор бизнес-практики, директор Центра устойчивого развития СКОЛКОВО.
Аргумент «за» №1. ИИ помогает зарабатывать здесь и сейчас
Грамотное внедрение ИИ в операционные процессы, которому посвящено отдельное исследование Школы управление СКОЛКОВО, способно принести измеримые бизнес-результаты уже в краткосрочной перспективе.
В ходе дискуссии прозвучал пример одного из российских ритейлеров детских товаров, который за счет внедрения ИИ в производство контента (вероятно, маркетингового) «за три месяца нарастил выручку на 35% - в абсолюте это несколько сотен миллионов рублей». При этом «супербольших инвестиций не потребовалось».
Эффект проявился быстро и точечно, на конкретной функции, а не через масштабные трансформационные программы. Это иллюстрирует смену логики внедрения технологий: раньше повышение эффективности связывали с крупными IT-проектами и длинными циклами окупаемости, теперь — с гибкими решениями, которые можно внедрять поэтапно и измерять вклад почти в реальном времени.
Главное тут — заранее провести аудит текущих процессов и определить, куда именно и с каким ожидаемым результатом внедрять ИИ. То, что сработало на контент-фабрике ритейлера, может не сработать в другой бизнес-функции той же компании. Оптимальный подход — пилоты, быстрая проверка гипотез и масштабирование там, где модель демонстрирует устойчивый эффект.
Аргумент «за» №2. ИИ помогает эффективнее учиться
В российских университетах уже идут эксперименты по использованию ИИ-ассистентов в подготовке дипломных работ. Один из первых в России проектов по внедрению ИИ-преподавателя в курс по сложной дисциплине реализовали Школа управления СКОЛКОВО и ТюмГУ, причем чат-бот полностью заменил профессора.
По итогам курса студенты «ИИ-профессора» охватили больше тем из материала курса, точнее использовали научные термины, а также более детально и полно воспроизводили ключевые идеи курса, чем их коллеги. Их результаты оказались на 60% ближе к «эталонным знаниям», то есть эффективность обучения выросла более чем в 1,5 раза.
Этот эффект согласуется с классической гипотезой американского психолога Бенджамина Блума: индивидуальная поддержка (человек-репетитор или ИИ-ассистент) может радикально улучшать результаты обучения. Внедрение ИИ позволяет сделать персональное сопровождение новой нормой, доступной многим студентам и специалистам, а не квазиэлитарной и недешевой опцией.
Аргумент «за» №3. ИИ способствует зеленой трансформации на уровне сбора и анализа больших массивов данных
Одна из ключевых проблем ESG-вселенной — сложности со сбором, систематизацией и интерпретацией огромного массива данных, сотен метрик: от выбросов парниковых газов и загрязняющих веществ до уровня вовлеченности персонала и эффективности корпоративного управления. ИИ может разбить этот гордиев узел.
ИИ помогает компаниям структурировать данные, выявлять риски и автоматизировать отчетность, что способствует усилению аналитической работы. Инструменты искусственного интеллекта ускоряют поиск закономерностей, повышают качество решений и позволяют компаниям быстрее реагировать на изменения в регуляторной и деловой среде.
Как показал ИИ-анализ более 1300 нефинансовых отчетов российских компаний, проведенный Школой управления СКОЛКОВО, внедрение ИИ в ESG — один из ключевых трендов в повестке на ближайшие 5-7 лет. Поддерживается он не только стремлением к росту операционной эффективности, но и запросом регуляторов, инвесторов и партнеров по предоставлению верифицируемых и сопоставимых данных.
Аргумент «против» №1. ИИ усиливает неравенство
ИИ работает как ускоритель для сильных — компаний и экономик, которые уже имеют доступ к данным, технологиям и кадрам. Это создает эффект winner takes it all: те, кто обладают ресурсами, быстрее внедряют ИИ и получают конкурентное преимущество. Те же, кто стартуют в менее благоприятных условиях, рискуют отстать еще больше.
В ходе дискуссии прозвучало, что без выравнивающих механизмов часть игроков может оказаться за бортом технологического развития. Концентрация экспертизы и мощностей у ограниченного круга лидеров усиливает неравенство и может привести к закреплению разрыва — как на уровне отдельных людей и компаний, так и целых экономик.
При этом речь не идет о противопоставлении «своих» и «чужих» технологий — глобальные модели останутся важной частью технологической экосистемы. Но если организация использует ИИ исключительно «как сервис» и не наращивает собственную экспертизу, она рискует проиграть вдолгую. Способность адаптировать инструменты под свои задачи и понимать ограничения моделей – фактор долгосрочной устойчивости.
Аргумент «против» №2. ИИ усугубляет киберриски
Согласно докладу Всемирного экономического форума, искусственный интеллект позволяет киберпреступникам не только наращивать масштабы и эффективность атак, но и снижает барьеры для входа в криминальную отрасль. Использование больших языковых моделей при фишинге может снижать себестоимость атаки на 95%.
ИИ делает мошеннические кейсы более убедительными, а их запуск — моментальным: достаточно нескольких промптов, чтобы создать убедительное письмо, видео или голосовой фейк. При этом общество и бизнес не успевают адаптироваться — это подтверждается новой волной инцидентов, когда жертвами становятся даже опытные пользователи.
Проблема безопасности работы с данными недооценена даже там, где стоимость ошибки максимальна: в финансовом секторе и телекоме. Компании часто фокусируются на внедрении ИИ-решений, но не на выстраивании системной защиты данных, что подтверждается исследованием Школы управления СКОЛКОВО об ответственном бизнесе в России.
Согласно докладу Сyera, сотрудники компаний массово сгружают корпоративные и персональные данные в ChatGPT, чаще всего используя личные, а не бизнес-аккаунты.
Аргумент «против» №3. ИИ повышает риски деградации мышления
На сессии прозвучал важный вопрос: как сохранить способность думать самостоятельно, если легче вбить промпт, чем «пошевелить мозгами»? В мире, где любая информация ищется в пару кликов, особенно важным становится навык критически проверять эти данные.
Система образования, в том числе корпоративного, вынуждена перестраиваться: цель — не только давать знания, но и развивать умение ставить вопросы, сверять источники, формулировать гипотезы и понимать ограничения моделей. Риск не в самом ИИ, а в сценарии, когда люди бездумно полагаются на «готовый ответ».
Исследования последних лет фиксируют тревожную тенденцию. Так, бизнес-школа SBS Swiss выявила значительную отрицательную корреляцию между использованием ИИ и критическим мышлением: активные пользователи больших языковых моделей показали снижение способности критически оценивать информацию. В наибольшей степени это касается молодежи до 25 лет.
Вывод
Эпоха безудержного технологического оптимизма закончилась. Еще два года назад ИИ воспринимали как «палочку-выручалочку», gamechanger, но сегодня разговор стал сложнее: пришло осознание не только реальных возможностей, но и ограничений и рисков, связанных с ИИ.
Искусственный интеллект одновременно может дать прирост эффективности бизнеса, резко повысить качество образования и ускорить поворот компаний к более устойчивым, экологическим практикам — и при этом усиливать неравенство, создавать новые уязвимости и снижать общую критичность мышления человечества.
Показательно, что по итогам сессии настроения аудитории кардинально поменялось. Если в начале львиная доля зрителей относила себя к техно-энтузиастам, то в конце доля тех, кто видит в ИИ прежде всего новые риски, составила уже большинство (см. иллюстрацию ниже).
Управляющий директор, дирекция по устойчивому развитию Сбер
Директор по национальным и стратегическим проектам Yandex Cloud
Эксперт-практик в AI, цифровой трансформации и e-Commerce, член Совета по развитию электронной коммерции ТПП РФ
Ассоциированный научный сотрудник сектора социальной эпистемологии Института философии РАН
Директор по ИИ Beeline Cloud, эксперт программы СКОЛКОВО «Управление бизнесом с помощью ИИ и данных»
Руководитель управления продуктивизации искусственного интеллекта в X5 Tech Al
Руководитель проектов СКОЛКОВО, главный редактор ESG World