01 / 49 · Титульный
ТРЕНИНГ · 2026
Генеративный
искусственный
интеллект
для руководителей
искусственный
интеллект
для руководителей
Что происходит. Куда мы идём. Что делать сейчас.
02 / 49 · Section I
СЕКЦИЯ I ИЗ VI
I
Масштаб перемен
Что происходит: платформенный сдвиг
03 / 49 · ПЛАТФОРМЕННЫЙ СДВИГ
Следующий платформенный сдвиг
Каждые 10–15 лет смена платформы меняет технологии — сейчас наступила эра генеративного ИИ
Платформенные циклы → 10–15 лет
Мейнфреймы
1960S
ПК
1980S
Веб
2000S
Смартфоны
2010S
← мы здесь
Генеративный ИИ
2020S
04 / 49 · ПЛАТФОРМЕННЫЙ СДВИГ
Очередная смена платформы — или что-то ещё?
Можем ожидать волну, но определить скорость её развития сейчас сложно
Мейнфреймы
1960S
ПК
1980S
Веб
2000S
Смартфоны
2010S
?
Генеративный ИИ
2020S+
05 / 49 · Цитата (Dario Amodei)
"
LLMs are
a different kind
of intelligence.
a different kind
of intelligence.
DARIO AMODEI
CEO Anthropic
06 / 49 · РАЗРЫВ ВОСПРИЯТИЯ
Мы в фазе «это слишком раздуто» — прям как в феврале 2020
Технологии развиваются быстрее, чем общество успевает изменить мнение
01
Нормальность
Все спокойно, технология где-то на горизонте
2020 — 2022
02
Сигналы тревоги
Отдельные ранние сигналы — игнорируем
2023 — 2024
03
Внезапная новая реальность
Догнало в один момент
2025 — 2026
→
РАЗРЫВ В ВОСПРИЯТИИ
12+ месяцев отставания общественного мнения от реальности технологии
07 / 49 · БЕСПРЕЦЕДЕНТНЫЙ РОСТ
ChatGPT растёт быстрее, чем любой продукт в истории
Месячная активная аудитория (MAU) после запуска, млн человек
" 1 млн пользователей за 5 дней. И ещё 1 млн — за последний час.
1.034 МЛРД
MAU за 26 месяцев
Запуск Deep Research
и моделей рассуждения
→ ускоряет рост
08 / 49 · ENTERPRISE ADOPTION
Тенденция выходит за рамки исключительно потребительских сценариев
Доля американских компаний с платными подписками на ИИ (оценка Ramp)
42%
американских компаний
Q1 2026
ПЕРЕЛОМ
Появились reasoning-модели
Закрытые корпоративные периметры → массовое внедрение в enterprise
09 / 49 · CAPEX BIG 4
FOMO разгоняет капитальные затраты гиперскейлеров
CapEx «большой четвёрки» (Microsoft, Amazon, Google, Meta), $ млрд
$400B
к 2025 у Big 4
только в AI-инфраструктуру
ДЛЯ СРАВНЕНИЯ
$300B — глобальный рынок телекома
Гиперскейлеры тратят на AI больше, чем весь telco-сектор мира
10 / 49 · ENTERPRISE AI
Enterprise-AI — самая быстрорастущая категория софта в истории
Выручка enterprise AI-платформ, $ млрд
~6%
глобального SaaS-рынка
за <2 года
СРАВНЕНИЕ
Salesforce: 15+ лет до $30B
Enterprise AI: 2 года до $30B
Нет исторических аналогов скорости
11 / 49 · СМЕЖНЫЕ ОТРАСЛИ
И всё остальное новое — после десятка лет обещаний наконец работает
Ежемесячное число поездок робо-такси в Калифорнии
80×
рост за 36 месяцев
робо-такси, Калифорния
ИНСАЙТ
AI-волна тащит за собой смежные технологии
Автономия, робототехника, биотех — всё разморозилось одновременно
12 / 49 · ЧАСТНЫЕ РЫНКИ
В AI основная активность происходит на частных рынках
Беспрецедентные оценки и сроки
OpenAI
$157B → $300B
за 6 месяцев
Anthropic
$19B → $62B
за 12 месяцев
СТАРТАПЫ
$10B инвестиций
новая норма для foundation models
TIME-TO-$100M
10 лет → 12 мес
ускорение в 10×
13 / 49 · ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ
Триллионы долларов для тех, кто адаптируется первым
Оценки от ведущих консалтинговых и инвест-банков
$2.6–4.4T
/год
Добавленная стоимость GenAI для глобальной экономики
ИСТ. MCKINSEY
+55.8%
К СКОРОСТИ
Рост скорости разработки в контролируемых экспериментах
ИСТ. GITHUB COPILOT
$920B
/год
Прогнозируемая выгода для S&P 500 к 2026
ИСТ. MORGAN STANLEY
→
Вопрос больше не «использовать или нет».
Вопрос — кто заберёт эту выгоду: вы или конкуренты.
14 / 49 · Section II
СЕКЦИЯ II ИЗ VI
II
А почему такой бум?
ИИ строит следующий ИИ
15 / 49 · СТОИМОСТЬ ИНТЕЛЛЕКТА
Стоимость решения сложных задач упала в 60× за 3 года
У бизнеса нет стандартного исторического лага на адаптацию
| Год | Модель | Стоимость / 1M токенов | Уровень ошибок |
|---|---|---|---|
| 2023 | GPT-4 | $30.00 | ~15% |
| 2024 | Claude 3 Opus | $15.00 | ~8% |
| 2025 | GPT-4.5 / Claude 4 | $5.00 | ~3% |
| 2026 | GPT-5.3 / Opus 4.6 | $0.50 | <0.1% |
60×
падение стоимости решения сложных когнитивных задач за 3 года
16 / 49 · ГОРИЗОНТ АВТОНОМИИ
Длина автономных задач удваивается каждые 7 месяцев
50% task-completion time horizon, экспоненциальный рост
ТАЙМЛАЙН АВТОНОМИИ
2022–23
Q&A и короткий код
минуты
2024
Сборка фичи end-to-end
4–6 часов
2025–26
Автономный проект
дни
2027–28
Недели автономной работы
недели
17 / 49 · САМОУСКОРЕНИЕ
Скорость развития перешла в фазу самоускорения
Алгоритмы создают новые алгоритмы — цикл «AI building AI»
AI →
AIцикл
AIцикл
Better
learning cycle
learning cycle
Better
model
model
Faster
experiments
experiments
Better
evaluation
evaluation
" Instrumental in creating itself.
РАНЬШЕ
Человек пишет код → исправляет ошибки
СЕЙЧАС
AI пишет AI → экспоненциальный лооп
18 / 49 · ЭКСПЕРТНЫЙ ПОТОЛОК
За 18 месяцев AI преодолел «экспертный потолок»
От генерации слов — к автономному решению задач уровня PhD и олимпиад
| Бенчмарк | Результат | Интерпретация |
|---|---|---|
| GPQA Diamond Вопросы PhD-уровня (физика/химия/био) | GPT-4o (50.6%) → o1 (77.3%) | Превосходит экспертов |
| IMO 2025 Международная олимпиада по математике | 35 / 42 баллов | Стандарт золотой медали |
| SWE-bench Решение багов в реальном коде | 4% (н.2023) → >80% (н.2026) | Автономный инженер |
→ AI выходит за пределы того, что считалось «уровнем эксперта-человека»
19 / 49 · ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ КАТЕГОРИИ
AI способен автоматизировать значительную часть задач
Потенциал автоматизации vs реальное использование, %
ПРОБЛЕМА
Разрыв 30–50 п.п.
Между тем, что AI уже умеет, и тем, что бизнес внедрил
ВОЗМОЖНОСТЬ
Это и есть зона роста для тех, кто внедряет первым
20 / 49 · КОГНИТИВНАЯ ПРОДУКТИВНОСТЬ
Мы конкурируем с системой, работающей 24/7 на максимальной мощности
Пока люди отдыхают, AI выполняет месяцы работы за выходные
КОГНИТИВНАЯ ПРОДУКТИВНОСТЬ · 24 ЧАСА
10K
вариантов кампаний и мгновенные A/B-тесты
94%
точности прогноза AI vs 31% у человека
24/7
максимальная когнитивная нагрузка
21 / 49 · Вопрос
—
Это больше, чем интернет?
...или нет?
22 / 49 · Ответ
Это больше, чем интернет?
Кажется, что больше,
чем электричество.
ВАСИЛИЙ РЫЖОНКОВ · AI BUILDERS LAB
23 / 49 · Section III
СЕКЦИЯ III ИЗ VI
III
А куда мы идём?
Структурный сдвиг в составе работы
24 / 49 · ВСТРАИВАНИЕ В РАБОТУ
AI уже измеримо встроен в саму структуру рабочих задач
Это не пилоты энтузиастов — это структурный сдвиг
ВЫВОДЫ
1
49% позиций уже могут использовать AI для ≥25% задач
2
Это не пилоты энтузиастов — это структурный сдвиг
3
Переучивание и оргдизайн должны обгонять технологию
25 / 49 · ИИ НЕ СПИТ
ИИ не спит — дискуссия о качестве закончилась
Началась дискуссия об управленческой экономике
| Параметр | Top Human Performer | AI Agent |
|---|---|---|
| Сон | Спит | Не спит |
| Параллелизм | Работает serial | Работает parallel |
| Память | Помнит частично | Помнит всё в контексте |
| Масштабирование | Дорого масштабируется | Клонируется тысячекратно |
→
Дискуссия о качестве ответов закончена.
Началась дискуссия об управленческой экономике.
26 / 49 · ГЛОБАЛЬНЫЙ АУТСОРСИНГ
Экономическая логика глобального аутсорсинга исчезает
Перенос бэк-офиса и колл-центров в дешёвые страны больше не даёт преимущества
БЫЛО · 1990–2020
Глобальный аутсорсинг
Колл-центры в Индии и на Филиппинах
Бэк-офис: Беларусь, Польша, Восточная Европа
Разработка: оффшорные команды
Преимущество: 5–10× дешевле локально
СТАЛО · 2026+
Локальный AI-сервер
Работает почти бесплатно (compute)
Говорит на 100+ языках без акцента
Сохраняет идеальную память клиентов
Преимущество offshore = ноль
27 / 49 · РИСК ЗАМЕЩЕНИЯ
До 50% интеллектуальных задач начального уровня — под угрозой за 1–5 лет
2×2 матрица: стандартизация × экранность работы
СТАНДАРТИЗАЦИЯ →
Стратегия, переговоры,
Product Discovery
Product Discovery
Низкий риск
Юристы-типовые, аналитики, Support, HR-screening, копирайтинг
ВЫСОКИЙ РИСК
Доверие,
полевая работа
полевая работа
Низкий риск
Часть
физических операций
физических операций
Ждёт робототехники
ЭКРАННОСТЬ →
ВЫСОКИЙ РИСК
50%
white-collar задач за 1–5 лет
ВАЖНО
Доля задач внутри профессий съедается быстрее, чем исчезают сами профессии
28 / 49 · Section IV
СЕКЦИЯ IV ИЗ VI
IV
А как это будет выглядеть?
Сценарии трансформации компаний
29 / 49 · Цитата (матрица AI-контента)
"
Скоро мы все будем жить
в матрице из персонализированного AI-контента
30 / 49 · ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ
Массовые решения теряют эффективность — начинается эра масштабируемой персонализации
С AI каждая коммуникация, лендинг и сценарий адаптируется под пользователя
AI
1 МОДЕЛЬ
1 МЛН ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
= 1 миллион уникальных продуктов и стратегий
31 / 49 · КАДРОВЫЙ КОНВЕЙЕР
Сначала поменяется не профессия, а траектория роста внутри неё
Главные изменения — в кадровом конвейере, а не в headcount
C-LEVEL
SENIOR
MIDDLE
JUNIOR · ИСЧЕЗАЮЩИЙ УРОВЕНЬ
ENTRY / СТАЖЁРЫ
ЧТО МЕНЯЕТСЯ
Junior-уровень исчезает первым
КОГО НАНИМАТЬ
Senior+ с навыками AI-orchestration. Junior начинают сразу с промптинга
→ Изменения происходят в найме и онбординге, а не в общем числе сотрудников
32 / 49 · КРИСТАЛЛИЗАЦИЯ РЫНКА
Середины больше нет — рынок труда кристаллизуется
Не «цифровая трансформация 2.0», а пересборка процессов с нуля
AI ORCHESTRATORS · 1%
АНАЛИТИКИ · МЕНЕДЖЕРЫ · КЛЕРКИ
PHYSICAL LABORERS · 99%
ЧТО ИСЧЕЗАЕТ
Средние руководящие и аналитические позиции
Аналитики, менеджеры, клерки — в зоне риска
ЧТО ВЫРАСТАЕТ
AI-Orchestrators
Малая прослойка — но огромный leverage
→ Процессы нужно пересобирать с нуля, а не «трансформировать»
33 / 49 · $1B КОМПАНИИ БЕЗ КОМАНД
Большие команды перестают быть источником преимущества
В 2026 стартап с оценкой $1B может строиться вокруг 2–3 человек и кластера AI-агентов
БЫЛО
5 000+ сотрудников
→ Выручка $1B/год
СТАЛО · 2026
3 человека + AI-кластер
→ Та же выручка $1B/год
Visionary CEO
Видение и стратегия
AI Engineer
Дизайнит работу с агентами
AI Cluster
Закрывает функции от HR до Sales
34 / 49 · НОВАЯ РОЛЬ СПЕЦИАЛИСТА
Роль специалиста меняется: универсальный оператор AI-систем
Соединяет знания из разных областей и управляет работой агентов
БЫЛО
Узкая специализация
Marketing / Sales / HR — отдельные люди и отделы
СТАЛО
AI-Operator
Один человек оркестрирует все функции через AI-агентов
AIOPERATOR1 человек
Sales
Marketing
HR
Finance
Support
Engineering
35 / 49 · P&L ТРАНСФОРМАЦИЯ
Структура затрат переходит от OPEX к эластичным Compute-бюджетам
Кейс Law & Consulting: крах биллинга по часам
ТРАНСФОРМАЦИЯ СТРУКТУРЫ РАСХОДОВ
ФОТ снижается с 60% до 15%. Compute занимает 50% бюджета — эластично, плати-за-использование
| Задача | Команда профи | Opus 4.6 (API) |
|---|---|---|
| M&A Due Diligence | 3 нед / $150K | 4 ч / $45 |
| Анализ прецедентов | 4 дня / $12K | 15 мин / $2 |
→ Биллинг по часам и классическая модель консалтинга быстро теряют устойчивость
36 / 49 · Section V
СЕКЦИЯ V ИЗ VI
V
Что нужно делать сейчас?
Конкретный план
37 / 49 · ДВА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ТРЕКА
Большие IT-проекты строятся годами. Личные рутины можно ускорить на 37% уже сейчас
Двигайтесь по обоим трекам параллельно
( 01 ) ДОЛГИЙ ТРЕК
Большие IT-проекты
6–12 МЕСЯЦЕВ
Сложные интеграции
Тяжёлый аудит и compliance
Долгая регуляторика
Высокие капвложения
( 02 ) БЫСТРЫЙ ТРЕК
Ежедневный личный AI
1–4 НЕДЕЛИ
Безопасный закрытый контур
Готовый playbook
Видимый эффект сразу
−37% времени на рутины
38 / 49 · AI — фундаментальный сдвиг
AI — не просто
ещё одно приложение,
повышающее эффективность
ЭТО ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ СДВИГ
в том, как мы думаем и работаем
Если не переосмыслим работу команды — мы уже отстаём
39 / 49 · ИНДЕКС ГОТОВНОСТИ
5 уровней готовности — где вы сейчас?
Self-assessment: куда движется ваша организация
0
Запрет ИИ
СМЕРТЬ
1
ChatGPT как Google
СТАГНАЦИЯ
2
Лицензии Copilot
БАЗА
3
Кастомные агенты
ВЫЖИВАНИЕ
4
ИИ в совете директоров
ЛИДЕРСТВО
← Прошлое / Зона комфорта
Будущее / Лидерство →
40 / 49 · РАЗРЫВ В ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ
Аппарат, работающий вручную, экспоненциально проигрывает
Один обученный сотрудник + AI заменяет отдел из 15 человек
10×
разрыв за 12 месяцев
AI vs ручной труд
ЛОВУШКА
Не «кадры глупее»
Они работают вручную — против экскаваторов
1 обученный + AI = отдел из 15 человек
41 / 49 · СЦЕНАРИЙ · СОВЕЩАНИЯ
Машина совещаний автоматизирует протоколирование и контроль
Полный цикл: до встречи → во время → после → через 48ч
1
ДО ВСТРЕЧИ
Agenda + Цели + спорные точки из переписки
2
ВО ВРЕМЯ
Безопасная транскрипция и умные заметки
3
ПОСЛЕ ВСТРЕЧИ
Minutes + Action items + дедлайны + ответственные
4
ЧЕРЕЗ 48 ЧАСОВ
Авто-напоминания и проверка статуса по поручениям
→ Полное соответствие принципам безопасного протоколирования и аудита
42 / 49 · СЦЕНАРИЙ · КОНТРОЛЬ ИСПОЛНЕНИЯ
Автоматический контроль поручений видит сквозь отписки
AI читает все отчёты, сверяет с реальностью, маркирует несоответствия
100%
отчётов прочитано непрерывно
0
поручений потеряно или забыто
AUTO
блокировка закрытия при несоответствии фактам
→
генерация проекта дисциплинарного взыскания
АЛГОРИТМ МАРКИРУЕТ
«Попытка скрыть неисполнение»
Красивых слов не достаточно — алгоритм требует фактической сдачи объекта
ИИ НЕ ЗАБЫВАЕТ НИЧЕГО
43 / 49 · 12 ЕЖЕДНЕВНЫХ СЦЕНАРИЕВ
12 сценариев, которые кардинально меняют скорость аппарата
На базе протоколов ускорения офисной рутины UK Gov (Humphrey/Consult)
01
Сводка 50 страниц → 1 страница
02
Бриф на утро (фокус / риски)
03
Черновик поручений
04
Подготовка к совещанию (Q&A)
05
Минутки + action items
06
Memo «варианты решения»
07
Red-team «как нас разнесут»
08
Письма и ответы гражданам
09
Анализ публичных консультаций
10
Пресс-тезисы + FAQ
11
Сверка против регуляторики
12
Переводы и адаптация тона
44 / 49 · Section VI
СЕКЦИЯ VI ИЗ VI
VI
От агентов к бизнес-ценности
Как превратить эксперименты с AI в системную ценность
45 / 49 · 4 ТИПА ЦЕННОСТИ
Четыре типа ценности от внедрения AI
Где именно AI создаёт деньги, время и преимущество
01 · ВЫРУЧКА
Прямое влияние на выручку и юнит-экономику
Рост среднего чека, конверсия, новые продукты
02 · ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Высвобождение трудозатрат и операционная эффективность
Меньше людей на ту же работу, ниже издержки
03 · РИСКИ
Снижение рисков, предотвращение потерь
Compliance, fraud detection, контроль исполнения
04 · СКОРОСТЬ
Ускорение цикла экспериментов и принятия решений
Накопление знания о рынке быстрее конкурентов
46 / 49 · AI VALUE STACK
AI Value Stack: 5 уровней зрелости
От базовых моделей до AI-native бизнес-моделей — где сейчас ваша компания?
| Уровень | Что это | Примеры | Тип ценности |
|---|---|---|---|
| 1 | Foundation models | GPT, Claude, Gemini | инфраструктура |
| 2 | Horizontal tools | Copilot, ChatGPT, Notion AI | productivity |
| 3 | Function copilots | Sales Copilot, HR Copilot | эффективность |
| 4 | Vertical AI workflows | AI-поддержка, AI-sales | операц. трансформация |
| 5 | AI-native business models | AI-first компании | новая экономика |
→ Большинство компаний застряли на 1–2. Ценность — на уровнях 3–5
47 / 49 · УРОВЕНЬ АВТОНОМНОСТИ
Шкала автономности: от инструмента до автономной системы
AI ≠ один объект — это спектр от помощника до самоуправляемой системы
| Уровень | Название | Что делает AI | Роль человека |
|---|---|---|---|
| 0 | AI как инструмент | генерирует текст, код | человек делает всё |
| 1 | AI-copilot | помогает выполнять задачи | человек управляет |
| 2 | AI-assistant | выполняет часть workflow | человек проверяет |
| 3 | AI-agent | выполняет задачи самостоятельно | человек контролирует |
| 4 | Autonomous system | управляет процессом | человек задаёт цель |
→
Большинство кейсов начинаются на уровне 1–2.
Реальная экономика — когда AI выходит на уровень 3 (agent).
48 / 49 · SYSTEM OF WORK / RECORD
AI должен работать внутри System of Work и писать в System of Record
Главная причина, почему 80% AI-внедрений умирают через полгода
SYSTEM OF WORK
Как именно мы работаем
Способ, которым организация реально создаёт ценность
Процессы и регламенты
Роли и ответственности
Взаимодействие команд
Правила принятия решений
Ритм встреч
SYSTEM OF RECORD
Где хранится истина о работе
Источник истины, к которому возвращаются все процессы
CRM и база сделок
Система управления задачами
Финансовая система
База знаний
Учёт проектов
⚠
Проблема: AI часто работает ВНЕ System of Record.
Генерирует в чат → не обновляет источник истины → через месяц процесс возвращается к прежней форме.
49 / 49 · Финал · Как встроить AI правильно
Как встроить AI внутрь процесса
5 критериев, без которых AI-агент не выживет в продакшне
1
Триггер в рабочем потоке
В CRM / Notion / Jira / почте — не «я написал ему в телегу»
2
Выход в System of Record
Создана задача, обновлена сделка, изменён документ, заполнено поле
3
Обратная связь
Принято / отклонено / исправлено + причина
4
Метрика результата
Скорость, качество, конверсия, снижение ошибок, SLA
5
Правила прав и аудита
Кто видит, что пишет, где логируется
AI BUILDERS LAB · AI-BUILDERS-LAB.UP.RAILWAY.APP · СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ