AI-навыки сотрудников: почему корпорации будут всё сильнее отставать
Два уровня проблемы AI-навыков — индивидуальный и корпоративный. «Налог на инновации» внутри крупных компаний и аналогия с Uber, которая объясняет всё.

Есть два уровня важности развития AI-навыков — индивидуальный и корпоративный.
Индивидуальный уровень: «налог на инновации»
Сотрудники в корпорациях будут всё больше отставать в производительности по сравнению с наиболее обученными специалистами. Причина — «налог на инновации»: чтобы внедрить новую технологию, компании вынуждены проходить множество согласований, бюджетных и архитектурных комитетов. Новые технологии появляются внутри корпораций с большим запозданием. В результате сотрудники не развивают необходимые навыки, потому что у них нет доступа к передовым инструментам.
Корпоративный уровень: экономический стимул
Суммарные расходы на заработную плату белых воротничков гораздо больше, чем расходы на B2B SaaS. Например, в США это 5 триллионов против 250 миллиардов. Это создаёт огромный экономический стимул для стартапов, которые могут повышать производительность труда в корпорациях за счёт внедрения технологий.
Пример на пальцах: такси из прошлого
Представим 2010 год.
В деревне Виларибо есть таксопарк. Все бизнес-процессы автоматизированы: установлена CRM-система, работает программа лояльности, используются таргетированные SMS-рассылки. Производительность труда диспетчера колоссальная — за счёт огромного потока клиентов почти нет простоя в работе.
В соседней деревне Вилабаджо нет никакой автоматизации. Диспетчер общается с таксистами по рации. Его производительность значительно ниже.
Однако к настоящему моменту всё это не имеет значения, потому что на рынок пришли Uber и Яндекс.Такси и радикально изменили рынок пассажирских перевозок. Благодаря тому, что у нас в 2007 в руках появились такие коробочки, которые по нажатию кнопки отправляют геопозицию и платёжные сервисы, которые позволяют привязать банковские карты для оплаты.
Теперь производительность диспетчера не имеет значения, потому что диспетчеры больше не нужны. Их роль была полностью заменена технологией.
Вопрос: а что является аналогом Uber для вашей отрасли в эпоху ИИ?
Читайте также

Аутлук M&A Россия 2026: три сценария после исторического дна
28 млрд долларов и 290 сделок — минимум за 20 лет. Что меняют ставка, проблемные активы и IPO.
Kept + McKinsey + ЦБ · разбор
Телеком и ИИ: три пути операторов в цепочке создания стоимости
Разбор WEF и Accenture: рентабельность 8% против 27%, суверенные облака и 12 кейсов операторов.
WEF + Accenture · разбор
Агентный ИИ в ритейле: 15% e-commerce Европы к 2030 году
Разбор Strategy&: покупки без человека, GEO вместо SEO и почему Европа отстаёт от Китая втрое.
Strategy& (PwC) · разборЧто из этого применимо в вашей компании?
Покажем, что из этого работает в вашем контуре, и с чего начать.