В этой статье я дал вам один инструмент (отвертку), а в телеграм канале лежит много пользы, инструментов и видео.

Перейти в канал

Парадокс продуктивности ИИ

Понятное изложение статьи «The Productivity Paradox: When AI Tools Make Things Worse Before They Make Them Better». Источник: workos.com/blog/productivity-paradox-ai-tools-erc-2025

Главная мысль

ИИ часто сначала ухудшает работу, прежде чем улучшить

В панельной дискуссии на Enterprise Ready Conference 2025 эксперты обсуждают реальность: во многих компаниях ИИ-инструменты пока не делают работу лучше — а иногда даже хуже.

Проблема — парадокс продуктивности

Компании ожидают, что ИИ сделает их продуктивнее: быстрее, умнее, эффективнее. Но на практике инструменты есть, технологии мощные — а результат нередко слабее ожиданий.

Почему так происходит

  • 1
    Неясно, что именно считать “продуктивностью”.
    Часто измеряют ощущения (“кажется, делаем больше”), а не реальные результаты.
  • 2
    ИИ требует навыков и перестройки процессов.
    Если просто “подключить инструмент” и ждать чуда, он ускоряет то, что и так делалось криво — и добавляет лишнюю работу.
  • 3
    Инструменты требуют правильной постановки задач.
    Без умения формулировать запросы ИИ легко делает не то, или создаёт дополнительные проблемы.

Наблюдение экспертов

Когда ИИ “не взлетает”, часто обвиняют пользователя: “не умеешь пользоваться”. Но иногда проблема в продукте: если он требует специальной терминологии и сложных навыков, большинство людей не сможет извлечь пользу.

Пример из разработки

ИИ-ассистенты ускоряют написание кода: кода становится больше. Но это не гарантирует ускорение проекта — потому что растёт время на проверку, исправления и сопровождение.

Суть в одной фразе

ИИ — не “магия”, а усилитель: без целей, измерений и процессов он может быстро производить то, что не приближает к результату.

```html
Срез маркетинг и медиа Периоды 2024–январь 2025 Формат факт + смысл

Инсайты из исследования

Единый документ по тезисам из отчета: как компании и аудитория относятся к ИИ, где его реально применяют и какие барьеры встречаются чаще всего. Формулировки приведены к нейтральному деловому стилю, проценты и обозначения унифицированы.

1

Большинство опрошенных лидеров не используют ИИ-инструменты для контент-задач

52% не используют ИИ Источник: стр. 18 / слайд 17

Факт

В опросе среди маркетинг- и медиа-лидеров 52% сообщили, что не используют никакие ИИ-инструменты для задач, связанных с контентом.

Практический смысл

Тезис «все уже на ИИ» не подтверждается этим срезом. Базовые внедрения могут давать преимущество, потому что заметная часть рынка еще не стартовала.

2

Масштабное использование ИИ — у меньшинства; у большинства он точечный или на стадии проб

17% масштабно, 39% точечно Январь 2025, стр. 12

Факт

Распределение по зрелости: 17% используют ИИ масштабно; 39% — в отдельных зонах; 26% изучают, но не внедрили; 13% не планируют.

Практический смысл

Средний уровень зрелости невысок: много пилотов и точечных применений. Это помогает трезво оценивать ожидания и сроки эффекта.

3

Самые частые сценарии — контент, email, соцсети и таргетинг

Контент 37%, email 36% Стр. 13, январь 2025

Факт

Где маркетологи использовали ИИ (январь 2025): создание/улучшение контента — 37%; оптимизация email-маркетинга — 36%; управление соцсетями — 35%; таргетирование рекламы — 35%; оптимизация голосового/визуального поиска — 20%.

Практический смысл

Наиболее «быстрые» сценарии — прикладные: контент, рассылки, рутина по соцсетям и настройки рекламы, а не абстрактная «стратегическая магия».

4

Инвестиции в ИИ часто остаются на уровне экспериментов

48% — менее 10% бюджета Источник: слайд 22

Факт

48% компаний тратят на ИИ-кампании менее 10% маркетингового бюджета.

Практический смысл

Во многих организациях ИИ пока финансируется как «проверка гипотез», а не как стабильная часть операционной модели. Это влияет на скорость и масштаб внедрений.

5

Отношение аудитории к использованию ИИ брендами становится более осторожным

60% → 46% (2023 → 2024) Источник: слайд 39

Факт

Доля потребителей, которые позитивно относятся к тому, что бренды используют ИИ, снизилась с 60% (2023) до 46% (2024).

Практический смысл

Коммуникации про ИИ требуют аккуратности: важно объяснять пользу для клиента и избегать ощущения «синтетичности» или подмены качества автоматизацией.

6

Люди чувствительны к потере человеческого контакта в сервисе

59% и 57% — про «живой контакт» Источник: слайд 37

Факт

59% назвали значимым минусом ИИ снижение человеческого контакта; 57% отмечают раздражение, когда сложно связаться с живым сотрудником.

Практический смысл

При внедрении ботов важно сохранять понятный путь к оператору и прозрачные правила эскалации. ИИ в сервисе лучше воспринимается как помощь, а не как «замена человека».

7

В командах растет тревожность из-за влияния ИИ на рабочие роли

36% → 60% (2023 → 2024) Источник: слайд 30

Факт

Доля маркетологов, которые опасаются, что ИИ может повлиять на их занятость, выросла с 36% (2023) до 60% (2024).

Практический смысл

Для устойчивого внедрения нужны прозрачные правила: какие задачи автоматизируются, какие роли развиваются, как меняются KPI и обучение. Это снижает сопротивление и повышает качество внедрения.

8

Доверие к ответственному использованию ИИ брендами невысокое

26% доверяют Источник: слайд 38

Факт

Только 26% потребителей считают, что компании будут использовать ИИ ответственно; 74% относятся к этому с недоверием или сомнениями.

Практический смысл

Нужны понятные принципы: безопасность данных, прозрачность автоматизации, редакторский контроль, механика жалоб и исправлений. Это снижает репутационные риски.

9

Доверие к инсайтам от ИИ ограничено: «помогает, но финальное решение — за человеком»

13% полностью доверяют Январь 2025, стр. 22 / слайд 21

Факт

13% полностью доверяют ИИ-инсайтам; 35% скорее доверяют, но в основном опираются на человеческое суждение; 11% не доверяют.

Практический смысл

Во многих компаниях ИИ — это подсказчик, а не «автопилот». В процесс стоит закладывать валидацию, контроль качества и ответственность за решения.

10

Барьеры внедрения — бюджет, изменения в организации, надежность и данные

34% бюджет, ~17% сопротивление Стр. 26 и стр. 25; также слайды 26 и 3

Факт

В 2024 году 34% отметили бюджетные ограничения как ключевую проблему внедрения ИИ; сопротивление изменениям упоминалось примерно у 17%. Дополнительно как препятствие называли надежность решений (35%) и сложность управления данными (как одна из базовых проблем).

Практический смысл

Пилоты важно подкреплять экономикой (ROI, TCO), управлением изменениями и качеством данных. Для GenAI дополнительно нужны политики применения и контуры проверки фактов.

Дополнение по GenAI: ~30% пилоты, 21% без стратегии, 2% запрет (стр. 25) Стратегия 2024: обучение 27%, провайдеры ~17%, найм ~16% (стр. 26)
```
Made on
Tilda