Почему ИИ повышает продуктивность одних работников на 25% (а других — делает медленнее)

Коротко о главном

Что нужно знать: Исследование Harvard и BCG с участием 758 консультантов показало: пользователи ИИ выполняли на 12,2% больше задач, работали на 25,1% быстрее и выдавали результаты более высокого качества. Но то же исследование зафиксировало: на определённых задачах пользователи ИИ оказывались на 19% менее точными, чем те, кто работал без него. Исследователи назвали это «зазубренной технологической границей». Работники, получающие наибольший выигрыш, научились понимать, где проходит эта граница. Большинство — ещё нет.

Ключевые выводы:

ИИ даёт реальное преимущество по производительности там, где он силён: в написании текстов, резюмировании, мозговом штурме, программировании

За пределами своих сильных сторон ИИ способен активно снижать точность работы

В 2026 году разрыв между теми, кто умело использует ИИ, и всеми остальными продолжает расти

Встраивание ИИ в повторяемый рабочий процесс важнее, чем выбор конкретного инструмента

Сохранение собственного суждения — вот что отличает опытных пользователей от тех, кто злоупотребляет ИИ

Harvard Business School и Boston Consulting Group провели широко цитируемое исследование применения ИИ на рабочем месте. Они дали 758 консультантам 18 реалистичных рабочих задач. Одни использовали ИИ. Другие — нет.

Результаты разделились кардинально.

Группа, использовавшая ИИ, выполнила на 12,2% больше задач, работала на 25,1% быстрее и производила измеримо более качественные результаты. Для специалиста, работающего 40 часов в неделю, прирост скорости на 25% означает, что пятничная работа будет завершена уже в четверг после обеда.

Но вот что большинство упускает из виду.

На задачах, выходящих за рамки сильных сторон ИИ, те же консультанты, использовавшие ИИ, на 19% реже давали правильный ответ по сравнению с теми, кто работал без него. В некоторых случаях ИИ активно снижал результативность.

Исследователи назвали это «зазубренной технологической границей». Работники, получающие наибольший выигрыш, знают, где проходит эта граница. Большинство — нет.

Что такое «зазубренная технологическая граница»

Представьте карту всех задач, которые выполняет работник умственного труда. Написание писем. Изучение рынков. Анализ данных. Создание презентаций. Отладка кода. Принятие решений в неоднозначных ситуациях.

Теперь проведите по этой карте зазубренную, неровную границу. Внутри — задачи, с которыми ИИ справляется отлично. Снаружи — задачи, с которыми ИИ плохо справляется, путается или откровенно вводит в заблуждение.

Граница зазубренная, потому что она контринтуитивна. ИИ отлично составит убедительное письмо, но может с уверенностью выдать неверный финансовый расчёт. Он способен резюмировать 50-страничный отчёт за 30 секунд, но упустить единственный абзац, меняющий всё. Он пишет добротный шаблонный код, но допускает логические ошибки, когда задача действительно нестандартна.

Работники, преуспевающие с ИИ, познают эту границу на практике. Они перестают воспринимать ИИ как универсальную машину ответов. Они начинают относиться к нему как к специалисту с конкретной областью компетентности.

Три типа пользователей ИИ

После двух с лишним лет наблюдений за тем, как профессионалы используют ИИ, большинство людей можно разделить на три группы.

Скептики почти не пользуются ИИ. Попробовали один раз, получили посредственный результат и вернулись к привычному. Они упускают 25% прироста эффективности. Разрыв между ними и их коллегами, владеющими ИИ, нарастает со временем.

Те, кто злоупотребляет ИИ, применяют его ко всему подряд. Каждое письмо, каждое решение, каждый исследовательский запрос. Именно их имело в виду исследование BCG. На простых задачах они работают быстрее, но хуже справляются с теми, что действительно важны. Они передали ИИ своё суждение, не осознав этого.

Калиброванные пользователи избирательны. Они методом проб и ошибок составили собственную картину зазубренной границы. Они знают, какие части их рабочего процесса ИИ ускоряет. Они доверяют ИИ первый черновик, но не окончательное решение.

Большинство людей находится где-то между скептиком и тем, кто злоупотребляет ИИ. Полностью калиброванных пользователей пока очень мало. Именно это и делает данный навык конкурентным преимуществом.

Что калиброванные пользователи ИИ делают иначе

Они составили карту своей границы

У калиброванных пользователей есть мысленный перечень того, в чём ИИ надёжно помогает. Для большинства работников умственного труда этот список включает:

Первые черновики чего угодно: письма, предложения, отчёты, код
Резюмирование объёмных документов, заметок с совещаний, научных статей
Мозговой штурм, когда нужно быстро охватить пространство вариантов
Объяснение незнакомых понятий без профессионального жаргона
Однообразное форматирование и преобразование данных

А также список того, что в него не входит:

Нестандартные задачи, требующие самостоятельного суждения
Всё, где ошибка имеет реальные последствия и не будет выявлена при проверке
Задачи, зависящие от контекста, которого у ИИ нет: стратегия компании, последние события, узкоспециальные знания
Творческие задачи, где «достаточно хорошо» — недостаточно

Понимание этого списка меняет то, как вы используете ИИ. Вы перестаёте задавать ему сложные вопросы, требующие суждения, и ждать надёжного ответа.

Они формулируют запросы с контекстом, а не командами

Разница между расплывчатым запросом и полезным почти всегда заключается в контексте. Большинство людей пишет «резюмируй это» или «напиши мне письмо про X». Опытные пользователи добавляют аудиторию, цель, тон и ограничения.

Это не сложно. Это брифинг ИИ как способного коллеги, которому нужна исходная информация, а не поисковик, который сам разберётся. Хороший брифинг включает: для кого это, чего вы хотите добиться, какой формат нужен и чего следует избегать.

Руководство по промпт-инжинирингу для начинающих охватывает конкретные техники, дающие наибольший эффект, включая ролевые запросы и примеры few-shot.

Они выстроили повторяемые рабочие процессы

Случайные пользователи обращаются к ИИ, когда застревают. Калиброванные пользователи встроили ИИ в свой регулярный процесс. У них есть набор проверенных запросов для наиболее распространённых задач. Они используют то, что работает. Они не начинают с нуля каждый раз.

Фрилансер-контент-стратег может иметь шаблон для клиентских брифов, исследовательский фреймворк для статей и чеклист правок. На каждом этапе ИИ задействован в конкретном шаге. Она использует ИИ не от случая к случаю. У неё есть система.

Если вы хотите выстроить подобный подход, руководство по автоматизации ежедневных задач с помощью ИИ — практическая отправная точка для определения того, какие задачи автоматизировать в первую очередь.

Они сохраняют собственное суждение

Падение точности на 19% на задачах вне границы произошло потому, что консультанты доверяли результатам ИИ там, где следовало проверять. Калиброванные пользователи воспринимают ИИ как первый черновик, а не готовый продукт. Они проверяют важные утверждения. Они редактируют, а не копируют вставкой.

Это звучит очевидно, но именно здесь ошибаются те, кто злоупотребляет ИИ. Чем привычнее становится ИИ, тем легче перестать читать внимательно. Исследование BCG показало, что это затрагивало консультантов вне зависимости от уровня опыта. Опытные специалисты попадали в ту же ловушку, что и начинающие, когда переставали ставить под сомнение результаты.

Разрыв в производительности растёт

В 2023 году большинство работников умственного труда ещё только разбирались, на что способен ИИ. К 2026 году сформировались две чётко разграниченные группы.

Одна группа выработала устойчивые привычки работы с ИИ. Еженедельно от 10 до 20 часов умственного труда теперь выполняет ИИ на уровне первого чернового варианта. Они отвечают быстрее, производят больше и берутся за объём работы, который раньше требовал целой команды.

Другая группа почти не изменилась. Возможно, они иногда используют ИИ. Возможно, попробовали несколько инструментов и не увидели ценности. Они выполняют ту же работу примерно с той же скоростью.

Этот разрыв отражается на том, что люди могут запрашивать за свою работу и какие задачи брать. Соло-предприниматели с сильными ИИ-процессами конкурируют за контракты, которые раньше требовали агентств. Категория лучших ИИ-инструментов для соло-предпринимателей выросла, потому что ROI реален. Но только для тех, кто действительно научился использовать эти инструменты эффективно.

Необязательно быть активным пользователем ИИ. Но быть калиброванным пользователем — это всё в большей степени базовое требование в конкурентных областях.

Как найти собственную зазубренную границу

Никакой методологии и консультанта по продуктивности не нужно. Нужно пять дней честных наблюдений.

Выберите одну рабочую неделю. В конце каждого дня отмечайте два момента:

Задачу, в которой ИИ дал вам заметно лучший результат и быстрее, чем вы справились бы самостоятельно
Задачу, в которой ИИ замедлил вас, дал неверную информацию или потребовал столько правок, что игра не стоила свеч

После пяти дней у вас будет 10 точек данных. Это и есть ваша стартовая карта. Победы покажут, где стоит использовать ИИ активнее. Провалы — где стоит остановиться.

Повторяйте это каждые пару месяцев. Инструменты совершенствуются. Ваши навыки совершенствуются. Граница смещается.

Как перейти в группу калиброванных пользователей

Несколько практических шагов, которые реально меняют ситуацию:

Начните с задачи, которую выполняете чаще всего. Именно там калибровка использования ИИ окупается быстрее всего. Если это электронная почта — начните с неё. Если это код-ревью — начните с него.

Ведите библиотеку запросов. Когда запрос даёт отличный результат — сохраните его. У большинства калиброванных пользователей есть документ с 10–20 наиболее используемыми запросами. Это и есть весь плейбук для стабильных результатов.

Выработайте привычку проверять. Для любого вывода ИИ, который пойдёт к другому человеку, предусмотрите один шаг проверки. Не нужно проверять всё. Но стандартный контроль перед отправкой предотвращает постепенное доверие, ведущее к снижению точности.

Используйте ИИ для исследования, а не для принятия решений. ИИ отлично генерирует варианты и очерчивает пространство задачи. При вынесении окончательного решения он менее надёжен. Используйте его, чтобы увидеть, что вы, возможно, упускаете, — а решение принимайте сами.

FAQ

Имеет ли значение, какой ИИ-инструмент я использую?

Меньше, чем думает большинство людей. В исследовании BCG использовался GPT-4, но привычки применимы к любому инструменту: знание своей границы, предоставление контекста в запросах, сохранение собственного суждения. При этом некоторые инструменты объективно лучше справляются с конкретными задачами. Специализированный ассистент для программирования обрабатывает код-ревью иначе, чем универсальный чат-инструмент.

Что если я почти не использовал ИИ в работе?

Начните с задачи, которой тратите больше всего времени. Если это написание текстов — попробуйте использовать ИИ для первых черновиков. Если это исследования — попробуйте резюмирование. Выберите один сценарий. Освойте его. Затем расширяйте. Попытка сразу использовать ИИ для всего — это путь к злоупотреблению.

Могут ли опытные специалисты всё равно попасть в ловушку потери точности?

Да. Исследование BCG показало, что снижение точности наблюдалось на всех уровнях опыта. Решающим фактором был не стаж. Это было понимание того, когда задача выходит за рамки сильных сторон ИИ. Опытные работники, предполагавшие, что ИИ надёжен во всех ситуациях, показывали результаты хуже, чем начинающие, сохранявшие здоровый скептицизм.

Сколько времени нужно, чтобы стать калиброванным пользователем ИИ?

Большинство людей начинают видеть закономерность в течение 2–4 недель регулярного использования. Не нужны месяцы. Нужно достаточно повторений на разных типах задач, чтобы заметить, в каких из них ИИ стабильно помогает, а в каких — нет.

Итог

Выводы Harvard/BCG по-прежнему актуальны в 2026 году: ИИ значительно повышает продуктивность калиброванных пользователей и может снижать точность работы у чрезмерно уверенных. Разница не в том, какой инструмент у вас есть. Разница в том, знаете ли вы, где реальные сильные стороны ИИ применительно к вашей конкретной работе.

У каждого граница своя. Граница разработчика выглядит иначе, чем граница писателя или стратега. Но она есть у всех, и её составление ценнее, чем добавление ещё одного инструмента в свой арсенал.

Если вы хотите одно место для тестирования ИИ на разных задачах и поиска того, что реально работает для вашего процесса, Zemith предоставляет доступ к нескольким ведущим ИИ-моделям с чатом, помощью в программировании и ИИ-агентами в одном месте. Найти свою границу проще, когда не нужно переключаться между платформами.