Во втором квартале 2026 года предприятия Московского региона стали значительно активнее использовать ИИ-функции в рабочих коммуникациях. По данным МТС, количество онлайн-мероприятий на платформе МТС Линк выросло на 64%, а использование ИИ-функций — на 160% год к году. То есть фактически в 2,6 раза.

Для меня здесь важна не сама цифра. Она хорошо показывает, как меняется использование ИИ в бизнесе.

Компании начинают с самых понятных рабочих задач, где результат виден сразу: расшифровка встречи, краткое резюме разговора, протокол, письмо по итогам переговоров, список договорённостей и задач.

Для сотрудника это несколько сэкономленных минут или часов. Для компании, где ежедневно проходят десятки встреч, это уже существенный объём рабочего времени.

В компаниях, с которыми я работаю, чаще всего ИИ для сотрудников используется именно в таких задачах:

Анализ переписки и входящей почты пока используют не все. Но для компаний с большим количеством обращений это тоже становится заметным рабочим сценарием.

Интересно, что сама механика для нейросети часто остаётся похожей. Офис-менеджер может попросить подготовить ответ на обращение, а директор — собрать из нескольких встреч список приоритетных задач на день.

Уровень ответственности разный, а принцип работы один: передать контекст, обработать информацию, выделить главное и получить результат в нужном формате.

Именно поэтому ИИ в рабочих коммуникациях быстро распространяется между разными должностями.

Ещё недавно одним из главных барьеров был сам страх использования ИИ.

Сотрудники не понимали, что можно поручать нейросети, боялись ошибиться, относились к технологии как к эксперименту.

Сейчас ситуация меняется. Многие уже попробовали ChatGPT и другие нейросети хотя бы на нескольких задачах.

И после этого возникает следующий уровень вопросов.

Почему результат приходится долго переделывать? Почему одна нейросеть хорошо работает с документами, а другая — с поиском или аналитикой? Почему сотрудник пишет десять уточнений там, где другой получает нужный результат за несколько действий?

На этом этапе внедрение ИИ в компании уже связано не с тем, чтобы просто дать сотрудникам доступ к нейросети.

Нужно подобрать подходящие инструменты, определить рабочие сценарии, научить людей передавать контекст и понять, какие задачи имеет смысл выполнять с помощью ИИ регулярно.

Расшифровка встречи сама по себе экономит время.

Но гораздо интереснее следующая цепочка:

встреча записана → ИИ сделал расшифровку → подготовил краткое резюме → выделил решения → сформировал задачи → подготовил письмо участникам.

Здесь уже начинается автоматизация рабочих процессов с помощью ИИ.

То же самое происходит с почтой, документами, аналитикой и внутренними коммуникациями.

Сначала человек использует одну функцию. Затем понимает, что несколько операций можно связать между собой. После этого появляется возможность перестраивать уже целый процесс.

Поэтому рост использования таких инструментов для меня выглядит вполне закономерным. Нейросети для бизнеса становятся полезными там, где они встраиваются в конкретную повторяющуюся работу сотрудника.

Сейчас хороший момент посмотреть не только на то, пользуются ли сотрудники ИИ вообще, а на то, как именно они его используют.

Какие операции повторяются ежедневно? Где люди до сих пор вручную собирают информацию? Какие письма, протоколы, отчёты и пояснения готовятся по одному и тому же сценарию? Где сотрудник уже пользуется нейросетью, но тратит много времени на исправление результата?

Ответы на эти вопросы позволяют перейти от отдельных экспериментов к более системному внедрению ИИ в бизнес.

В «Цифровых трансформациях с ИИ» мы начинаем такую работу с диагностики: разбираем рабочие процессы компании, смотрим, какие задачи сотрудники уже выполняют с помощью ИИ, где теряется время и какие сценарии можно настроить или автоматизировать.

Если вы хотите понять, где использование ИИ в бизнесе может дать практический результат именно вашей компании, можно начать с диагностики рабочих процессов.