Почему зависимость от ИИ ухудшает решения

И значит ли это, что искусственный интеллект нужно обучать мышлению.

Кадр: фильм «Робот по имени Тео» / C8 / Canal+

Ксеня Шестак

Рассказывает просто о сложных вещах из мира бизнеса и управления. До редактуры — пять лет в банке и три — в оценке имущества. Разбирается в Excel, финансах и корпоративной жизни.

О том, почему гиперзависимость от ИИ снижает качество решений, рассказала директор Центра корпоративных инноваций и продуктового развития «Акселератор ФРИИ» Анна Русакова.

ИИ заметно ускорил работу команд: теперь они быстрее собирают аналитику, структурируют информацию, формулируют гипотезы и генерируют идеи для новых продуктов. На первый взгляд всё это выглядит как безусловный плюс, но вместе с тем возник менее очевидный эффект: решения стали приниматься тоже быстрее, а ошибки стало сложнее распознавать — ведь часто ответы ИИ выглядят вполне логичными и убедительными.

В результате вместо усиления мышления команда получает его подмену. И чем активнее используется ИИ, тем дороже может обойтись такая ошибка.

В этой статье для редакции «Управление» Skillbox Media рассказываю о том, как гиперзависимость от ИИ снижает качество решений и что бизнесу с этим делать.

Чем опасна зависимость от искусственного интеллекта
Какие ещё риски может нести ИИ
Почему компаниям стоит развивать продуктовое мышление команд
Что компании могут сделать для этого уже сейчас

Чем опасна зависимость от ИИ в принятии решений

Мы видим, как команды активно используют нейросети в своей работе. При этом эффект от такого «сотрудничества» зависит от уровня подготовки команд: сильные специалисты с помощью ИИ работают быстрее и качественнее, слабые — быстрее закрепляют ошибки. И вот почему.

Когда у команды нет чётко сформулированной задачи, критериев качества и привычки проверять результат, ИИ не помогает. Запросы вроде «напиши стратегию развития продукта» или «предложи гипотезы для запуска сервиса» дают внешне аккуратный, но поверхностный ответ.

В этом и состоит риск: ошибка маскируется под качественный результат. ИИ воспринимают как полноценного интеллектуального помощника, хотя на деле это лишь рабочий инструмент, который помогает, но не заменяет.

Сегодня многие начинают обращаться к нейросетям даже с теми задачами, с которыми раньше справлялись самостоятельно. В этом случае возникает побочный эффект: человек всё реже использует собственную способность думать, формулировать и анализировать — в результате снижается автономность принятия решений и возрастает зависимость от внешних инструментов.

Для бизнеса это серьёзная проблема, которая пока что остаётся в тени за общим энтузиазмом вокруг преимуществ использования ИИ. В итоге компании рискуют получить сотрудников, которые уверенно пользуются нейросетями, но не умеют удерживать структуру мысли, не способны к критическому анализу и не всегда могут объяснить, почему предлагают именно такое решение.

В долгосрочной перспективе это снижает качество управленческих решений — особенно в продуктах, где нет единого правильного решения и нужно мыслить в условиях неопределённости.

Какие ещё риски может нести искусственный интеллект

Снижение качества решений — не единственный риск зависимости от ИИ. Есть ещё две зоны риска, которые нельзя игнорировать.

Во-первых, конфиденциальность. Сотрудники нередко загружают в открытые ИИ-сервисы внутренние документы, аналитику, клиентскую информацию и другие чувствительные для компании материалы. При этом далеко не все задумываются о том, где и как эти данные могут хранить и использовать дальше. В результате возрастает риск того, что в какой-то момент такие материалы окажутся в публичном доступе.

Во-вторых, вопросы авторства и прав на результат. Компании уже сталкиваются с юридической неопределённостью вокруг текстов, изображений, обучающих материалов и использования чужих данных, созданных или обработанных с помощью ИИ. Для большинства таких кейсов пока нет однозначных правовых ответов, поэтому эта область требует особой осторожности.

Почему компаниям стоит развивать мышление команд

Продуктовое мышление учит работать в неопределённости и удерживать связь между действиями команды, потребностями клиента и бизнес-результатом. По сути, это способ принимать более качественные решения.

Наше последнее исследование рынка продуктового управления в России и странах СНГ показывает, что уже более 40% компаний-респондентов закрывают часть потребностей в базовой экспертизе за счёт ИИ. На этом фоне более значимыми становятся гибкие скиллы сотрудников: критическое мышление, умение оценивать риски, замечать слабые места в решениях, задавать неудобные вопросы и не принимать выводы системы за истину.

Именно поэтому компании всё чаще развивают эти навыки у сотрудников — например, через внутренние акселераторы, программы корпоративного предпринимательства и работу с реальными продуктовыми гипотезами. Такой формат заставляет команды не просто генерировать идеи, а проверять их на практике, рассчитывать эффект, обсуждать критерии успеха и брать ответственность за результат.

Сотрудники будущего — это те, кто умеет:

формулировать проблему до обращения к ИИ;
видеть реальную проблему за формальной задачей;
определять критерии качества и понимать, какой результат нужен;
проверять цифры, факты и выводы;
при необходимости сравнивать ответы разных моделей ИИ;
принимать решения самостоятельно;
объяснять, почему команда действует именно таким образом.

ИИ в такой системе может дать существенное ускорение — но только при условии, что у команды уже сформирована привычка мыслить, сомневаться и проверять. Ниже разберём, как эту привычку можно выработать.

Что компании могут делать уже сейчас: 6 практик снижения рисков при работе с ИИ

Если бизнес хочет получать от ИИ качественный результат, одной покупки доступа к нейросетям недостаточно. Нужны управленческие правила и рамки. Вот шесть практик, которые можно внедрять уже сейчас:

Зафиксировать границы применения ИИ. Команда должна понимать, какие задачи можно ускорять с помощью ИИ, а в каких нельзя обходиться без ручной проверки. Это особенно критично для стратегических выводов, финансовых расчётов, исследований, продуктовых гипотез и работы с клиентскими данными.
Задавать вопросы. Полезно регулярно возвращать в рабочий процесс базовые уточнения: зачем мы это делаем, какую проблему решаем, на чём основан вывод, что будет признаком качественного результата, где возможна ошибка. Это снижает риск принятия «убедительного» ответа ИИ за корректное решение.
Работать через гипотезы. Один из полезных подходов для команд — проверка гипотез через цикл HADI: сначала формулируется гипотеза, затем команда запускает действие, анализирует данные и только после этого делает вывод. Это помогает не подменять реальность качественно сгенерированным ответом.
Формулировать задачи через проблему клиента. Подход Jobs To Be Done помогает удерживать фокус на реальной потребности пользователя. Это особенно важно в эпоху ИИ, когда очень легко начать производить много контента, решений и идей, не проверяя, есть ли в них реальная ценность. Базовый проверочный вопрос: «А действительно ли то, что мы сейчас делаем, принесёт пользу клиентам?»
Мыслить через экономику решений. Когда команда понимает, как продукт или инициатива влияет на деньги, ресурсы, время и бизнес-результат, качество работы с ИИ заметно растёт. Нейросеть в этом случае становится инструментом анализа, а не генератором решений.
Зафиксировать правила работы с данными и ответственностью. Необходимо чётко определить, какие данные нельзя загружать в открытые модели ИИ, кто отвечает за проверку результатов и кто принимает финальные решения. Без этого внедрение искусственного интеллекта может быстро превратиться в источник операционных и юридических рисков.