ИИ меняет правила между поколениями: что теперь важнее — опыт или скорость адаптации?

Искусственный интеллект привнёс на рынок труда самый настоящий хаос. Этот, на первый взгляд, чудо-инструмент, способный выполнить любую задачу, нивелировал различия между опытными сотрудниками и новичками. Ведь и правда, какая разница, кто вбивает команды в поле запроса — ветеран бизнеса или нанятый вчера молодой работник? Именно так и думали многие компании, пока не заметили одну весьма неприятную закономерность: ставка на ИИ не отменяет необходимости в опытных сотрудниках, и вместе с тем создаёт антагонизм между ними и новым поколением специалистов.

В этой статье мы рассмотрим, почему опыт не утратил своего значения и как комбинировать его с ИИ, чтобы создать эффективную систему для бизнеса.

Как меняется роль опыта при работе с ИИ?

Искусственный интеллект действительно является очень полезным инструментом. При этом нельзя его переоценивать — ИИ сокращает разрыв между сотрудниками не во всех сферах, а в тех, которые касаются прежде всего типовых задач. Работа с текстом, структурирование и обработка информации, расчёты, поиск закономерностей, создание шаблонов становятся заметно проще и быстрее, когда за них берётся искусственный интеллект.

Эти возможности активно ставят себе на вооружение как мировой, так и российский бизнес. Одно из самых свежих совместных исследований, которое проводили Яндекс и «Яков и Партнёры», показало, что на конец 2025 года около 71% крупных компаний используют генеративный искусственный интеллект хотя бы в одной функции бизнеса. Поэтому и для руководителей, и для работников важно принять уже укоренившийся факт — ИИ плотно интегрирован в современный бизнес, и избегать его значит проигрывать гонку с конкурентами.

Но тут кроется и новая ловушка. Скорость получения результата и качественный результат не одно и то же. Использование ИИ как прямой замены профессиональной экспертизе само по себе не гарантирует ни экономии, ни качества. Если результат требует понимания контекста, проверки рисков и ответственности за решение, человеческая экспертиза остаётся необходимой.

Именно тут и становится заметным отличие между сотрудниками-новичками и специалистами. Первые с помощью ИИ смогут подготовить коммерческое предложение или пересказать договор, но только специалист знает, почему клиент однажды отказался от похожих условий или какой риск кроется для компании в данном договоре. Искусственный интеллект предлагает решение, основанное на огромном количестве доступных данных, но не несёт никакой ответственности за последствия и ошибки.

Таким образом, ИИ не отменяет опыт, но меняет его роль. Если раньше задачей специалиста было применять накопленный объём навыков и информации для выполнения задач, то сегодня всё большее значение приобретает умение отбирать, проверять и применять конкретную информацию в конкретной ситуации.

Ускорение или замещение?

Это подтверждают и крупные международные исследования. Согласно данным Future of Jobs Report 2025 года, который составили специалисты Всемирного экономического форума, аналитическое мышление всё ещё остаётся одним из наиболее востребованных навыков для работодателей в подавляющем большинстве сфер. Разумеется, важность навыков работы с ИИ, технологической грамотности и гибкости также растут, но заменить человеческие возможности они не могут.

В исследовании оценивалась способность генеративного ИИ заменить более 2800 рабочих навыков. Ни один из них не получил максимальной оценки способности к замещению, а для 69% навыков она была оценена как низкая или очень низкая. Особенно сложно заменить задачи, которые требуют профессионального суждения или полноценного человеческого взаимодействия. Таким образом, противопоставлять технологические возможности человеческим навыкам и опыту будет весьма непродуктивно. Куда лучше сделать так, чтобы они работали в синергии, дополняя сильные стороны и компенсируя слабые.

Картина «молодых технологичных специалистов против опытных и консервативных луддитов» плохо отражает реальность. Компании, которые делают ставку на крайности, быстро проигрывают конкурентам. Более того, возраст сам по себе не определяет ни цифровые навыки, ни готовность и желание учиться. И среди молодёжи есть любители привычных, практических методов, и возрастные сотрудники хорошо управляются с ИИ и следят за появлением новых инструментов в этой сфере. Поэтому бизнесу в разрезе эффективности работы важно смотреть на сочетание навыков, а не делить сотрудников на поколения.

Обратное наставничество вместо соревнования

При этом отрицать разрыв между уровнем навыков у сотрудников не получится — он действительно присутствует независимо от поколения, и влияет на рабочую эффективность. Быстрое распространение ИИ только усугубляет ситуацию, из-за чего его реальная польза игнорируется. Помочь с этой проблемой может так называемое обратное наставничество.

Обычно наставником выступает более опытный сотрудник, за которым закрепляется новичок. Но дело в том, что в нынешних рабочих условиях и ветерану компании есть чему научиться у человека, который только что стал частью коллектива. В первую очередь это навыки работы с новыми цифровыми инструментами. Взамен новичок получает знания и доступ к отраслевой экспертизе, множеству нюансов, логике внутренних процессов и так далее.

В результате обратного наставничества происходит двусторонний обмен опытом. Ученик быстро осваивает профессиональный контекст, учитель же получает возможность сократить рутину и встроить в свой привычный рабочий процесс новые технологии. Актуальность такого подхода подтверждают и рекомендации для работодателей по развитию работников старше 50 лет, утверждённые Российской трёхсторонней комиссией по регулированию социально-трудовых отношений в июне 2026 года. Среди предложенных практик — развитие цифровых навыков, практическое применение искусственного интеллекта и обратное наставничество.

Как оценивать и поддерживать вклад?

Развитие цифровых навыков не должно быть привилегией для какой-либо возрастной группы. Компании выгоднее создавать среду, в которой обучение не прекращается и постоянно идёт в нескольких направлениях. Но тут менеджеры по работе с персоналом сталкиваются ещё с одной проблемой — факт использования ИИ не делает сотрудника ценным.

Необходимо оценивать вклад сотрудника в эффективность бизнеса. Например, освоение полезного рабочего сценария, передачу знаний коллегам, улучшение процессов или повышение качества решений. При этом нужно не просто уметь пользоваться инструментом, но и рассказать другим, как с ним работать. Подобную инициативу можно и нужно поощрять дополнительно через признания, премии или персональные бонусы, вроде подарочных карт Giftery. Компания сама определяет, какой вклад заслуживает дополнительного поощрения, а Giftery помогает организовать электронную выдачу вознаграждений сотрудникам. Главное, следить за тем, чтобы награда не превратилась в соревнование за количество запросов к нейросети — ценность заключается в измеримом улучшении работы.

Подводя итог, скажем, что ИИ действительно сломал привычную прямую связь между возрастом, стажем и скоростью работы. Но это и благо — новичок быстрее включается в работу, в то время как опытный сотрудник улучшает свои навыки, не тратя время на типовые задачи. Возможность видеть последствия тех или иных решений становится ценной как никогда, и бизнес уже не может позволить себе делить сотрудников на тех, кто уже всё знает, и кто ещё учится.