Колонка от 2026‑05‑07: компании добавляют AI‑ассистентов вместо перестройки процессов

В колонке, опубликованной 2026‑05‑07, автор предупреждает: многие компании называют себя «AI‑powered», лишь добавляя AI‑ассистентов в существующие рабочие процессы, и тем самым сохраняют мышление 2016 года при использовании технологий 2026 года. Это, по мнению автора, — не модернизация, а «приклеивание пластыря»: краткосрочное ускорение работы без реальной оптимизации задач и без создания устойчивого конкурентного преимущества. Ключевой вывод — массовое внедрение готовых инструментов снижает барьер входа, но не решает проблему системной интеграции и передачи критических бизнес‑знаний машинам.

Автор иллюстрирует проблему на примере управления социальными сетями: при классическом подходе сотрудникам дают AI‑копилота, который ускоряет написание постов, но не меняет сути работы. Владельцу малого бизнеса — например, мастеру‑сантехнику — это не экономит времени на действительно важных задачах: он всё ещё вовлечён в планирование контента и рутинные операции. возможностей моделей, а не вокруг привычных ролей людей. Для корректной работы такой автоматизации нужна многослойная техническая архитектура: движок правил (rules engine) для формализации критических бизнес‑знаний; модели, обученные распознавать сезонность как реальную концепцию, а не набор ключевых слов; расширенные слои контроля качества для перехвата галлюцинаций; обработка исключений; и механизмы визуализации и скоринга вывода для локального ретренинга.

защита уже не в одном софте, а в сочетании людей и устойчивой AI‑инфраструктуры. Практически переход к AI‑native освобождает сотрудников от рутинных задач (публикации, шаблонные письма, ввод данных) и переводит их на стратегические функции: анализ эффективности сообщений, обучение системы повторять удачные подходы и поиск новых рыночных возможностей. Именно формализация «невидимых» контекстных знаний, инвестирование в локальные данные, инженеров правил, QA‑процессы и механизмы ретренинга, по мнению автора, создаёт дифференциацию, которую «только модели» без такой инфраструктуры не повторят; это сложнее, чем поставить AI‑ассистента, но даёт долгосрочное преимущество.