Минус $12 тыс. в год: как теневой ИИ лишает компании денег

Согласно исследованию компании HONOR каждый пятый российский сотрудник скрывает от руководства, что использует искусственный интеллект в работе. Треть не говорит об этом даже с коллегами и еще больше выдают результаты искусственного интеллекта за свои, молчат на совещаниях и платят за подписки из собственного кармана. Очевидно, что такое поведение – симптом, указывающий на проблемы в организационной среде, в которой быть честным невыгодно и даже иногда опасно.

Страх обесценивания. Самый распространенный мотив (36%) – желание сохранить личное конкурентное преимущество. Логика простая: «Я научился делать за два часа то, на что раньше уходил день. Если об этом узнает руководство, то либо мне урежут зарплату, либо удвоят количество задач». Поэтому сотрудник предпочитает скрывать навыки работы с ИИ.

Страх замены. 30% боятся потерять работу. В условиях, когда компания не дает никаких гарантий сохранения занятости, а вокруг множество новостей о сокращениях персонала, которого заменил ИИ, молчание становится способом самозащиты.

Синдром самозванца. 27% воспринимают использование ИИ как «читерство»: результат получен, но «честно» ли он заработан? Исследование Университета Дьюка подтверждает, что коллеги действительно воспринимают тех, кто открыто использует ИИ, как менее компетентных, менее старательных, которых можно легче заменить.

Регуляторный вакуум. По данным исследования HONOR, 31% россиян ждут законодательного регулирования использования ИИ на рабочем месте, прежде чем открыто его применять. Использовать ИИ-инструменты не запрещено, но и официально не разрешено в ряде организаций, а значит, лучше не говорить об этом.

Все четыре мотива объединяет одно: организации не создают благоприятных условий для открытого использования ИИ, а сотрудники лишь адаптируются к ситуации.

Данные уходят за периметр

Сотрудник, у которого нет корпоративного ИИ-инструмента, начинает пользоваться публичными сервисами. Например, он копирует в чат-бот фрагмент договора, внутреннего регламента, переписку с клиентом и нажимает «отправить». ИТ-служба, чаще всего, об этом не узнает. Взлома не было, а данные утекли за периметр. Это и есть теневой канал утечки, невидимый в классическом реестре рисков.

Так, по данным ГК «Солар», проанализировавшей трафик 150 российских организаций, объем конфиденциальных данных, утекших через публичные ИИ-сервисы (ChatGPT, Gemini и другие) вырос за 2025 год в 30 раз.

Деньги тратятся, но не работают на компанию

Компания считает, что не тратит на ИИ ничего, но на деле траты ложатся на сотрудников. Например, подписка на ChatGPT Plus стоит $20 в месяц. Если в компании работает 50 человек, использующих ИИ, то это уже $12 000 в год – это затраты, которые не учитываются ни в одном отчете с пояснением, какую выгоду они принесли бизнесу. Выглядит как экономия, но на самом деле является потерей инвестиций в эффективность. Лучшая практика работы с ИИ остается у одного человека, оценка производительности перестает быть объективной и то, что могло стать корпоративной экспертизой, остается у отдельных людей, а не становится организационным знанием.

Сколько может потерять компания?

Рассмотрим конкретный пример на базе реального инцидента. В торгово-производственном холдинге с численностью более 400 сотрудников и 12 региональными офисами, аналитик создал эффективную систему консолидации данных из разных источников. Это позволило автоматизировать выгрузки данных и получить единый актуальный отчёт для управленческого анализа. Кроме этого, аналитик внедрил ИИ-инструменты для анализа отклонений, прогнозирования и формирования отчётов. В итоге подготовка данных сократилась с 3–4 дней до 4 часов при гораздо большей точности и минимальном объеме ручных операций. После ухода специалиста система перестала использоваться, а бизнес потерял не только сотрудника, но и критически важную экспертизу, которая была лишь у одного человека. После возвращения к старой модели работы, компания понесла убытки в размере около 3,5 млн. руб., где 60% составили убытки из-за недостаточной точности в закупочном решении о фиксации цен с ключевым поставщиком на 3 недели, которую обеспечивал настроенный ИИ-инструмент, а еще 20% – потеря производительности. Остальные убытки были связаны с поиском нового сотрудника, выполнением его задач во время поиска, а также адаптацией нового сотрудника.

Сотрудник, который скрывает применение ИИ в своей работе – это не враг компании, а человек, которому никто не объяснил правила игры. Как только правила появляются, его поведение меняется.

Страх 1: «Покажу – урежут зарплату или удвоят количество задач»

Корень проблемы. Компания оценивает сотрудника по количеству времени, затраченного на выполнения задачи, и видимым усилиям, а не по результату. В такой системе координат эффективность – это «риск» для сотрудника: покажешь, что справляешься быстрее, станешь «незаменимым» в худшем смысле слова.

Что нужно сделать. Важно четко и публично зафиксировать, что оплата и оценка труда сотрудников зависят от результата, а не от количества часов или степени «занятости». Это означает пересмотр KPI, управленческих привычек и самой логики контроля: от «сколько времени провел» к «какой результат получил».

Что меняется в бизнесе. Сотрудник перестаёт бояться демонстрировать эффективность и начинает делиться своей экспертизой. Компания получает не одного эффективного сотрудника, а механизм горизонтального распространения лучших практик и производительность начинает расти системно.

Страх 2: «Покажу, что мою работу можно автоматизировать — и меня уволят»

Корень проблемы. По данным консалтинговой компании «Технологии доверия», около половины крупных российских компаний не исключает сокращений в связи с внедрением ИИ. Этот страх реалистичен, если компания не объясняет, как именно ИИ повлияет на занятость.

Что нужно сделать. Дать явный ответ на незаданный вопрос с четкой публичной позицией. Например: «Высвобожденное время – это ресурс для более сложных задач, а не повод для сокращения». Нужно доносить до сотрудников идею о том, что внедрение ИИ необходимо для роста без дополнительного найма.

Параллельно стоит запускать программы масштабирования навыков, открывать новые роли и показывать, как меняется карьерная траектория тех, кто умеет работать с ИИ. Если человек видит, что ИИ не сужает, а расширяет его профессиональные перспективы, страх замены заметно снижается.

Что меняется в бизнесе. Когда страх замены снят, сотрудник перестаёт прятать инструменты и начинает активно осваивать новые. Компания получает внутренний пул людей, умеющих работать с ИИ.

Страх 3: «Коллеги решат, что я халтурю»

Корень проблемы. Не смотря на активное внедрение нейросетей в профессиональные области, культурное восприятие все еще формирует предвзятое отношение к людям, которые активно применяют ИИ-навыки, вне зависимости от результатов. В этом страхе стереотип работает сильнее любых рациональных аргументов и доводов.

Что нужно сделать. Такой страх не снимается запретами или абстрактными обучающими сессиями, его снимает пример поведения руководителей. Если лидер сам демонстрирует, что пользуется ИИ и спокойно объясняет, как именно он применяет конкретные инструменты, то это нормализует практику лучше любого регламента (но не исключает его необходимости). Пропагандируйте внутренние кейсы: публичные истории наподобие «как юрист сократил время проверки договора с двух часов до двадцати минут» не только снимают напряжение, но и формируют образ эффективного сотрудника.

Что меняется в бизнесе. Формирование новой культуры в компании при последовательной работе занимает в среднем от трех до шести месяцев: восприятие ИИ как «читерство» снижается и постепенно заменяется на «ИИ – профессиональный инструмент». Люди начинают соревноваться не в том, кто лучше скрывает использование нейросетей, а в том, кто умеет использовать их грамотнее и безопаснее.

Страх 4: «Непонятно, можно ли вообще использовать ИИ — подожду, пока разрешат официально»

Корень проблемы. Отсутствие внутренней политики компании в разрезе использования нейросетей. Сотрудник предпочитает не рисковать и продолжает скрывать свою ИИ-экспертизу.

Что нужно сделать. Необходима понятная ИИ-политика, отвечающая на 3 вопроса: что можно (использовать ИИ для подготовки документов, анализа, поиска), что нельзя (передавать в публичные сервисы персональные данные клиентов, условия незакрытых сделок, коммерческую тайну) и какой корпоративный ИИ-инструмент можно эффективно и безопасно использовать.

Что меняется в бизнесе. Четкая политика делает ИИ управляемым корпоративным активом: ИТ-служба получает контроль над данными; юридический отдел получает ответ на вопрос об авторстве и ответственности за документ; сотрудник получает возможность легальной и безопасной оптимизации своей работы, переставая прятать нейросети.

Превратить тайного пользователя в «евангелиста» не HR-задача и не задача ИТ-службы, это управленческое решение, которое принимается один раз, но меняет принцип работы всей организации.

Интуитивная реакция на теневой ИИ — запретить. Это не работает по той же причине, по которой не работает запрет на публичные мессенджеры для обсуждения корпоративных задач. Инструмент уже есть, он удобен и закрывает реальные потребности. Сотрудник найдёт способ им воспользоваться, просто станет ещё сильнее это скрывать.

Единственное, что работает — дать лучшую альтернативу в рамках компании. Но здесь рынок до последнего времени предлагал организациям в основном дорогостоящие корпоративные ИИ-решения от крупных платформ с привязкой к одной модели нейросети. В такой ситуации часть сотрудников неизбежно уходит в «серую» зону. Однако сегодня с развитием нейросетей и ростом потребности в их использовании для оптимизации бизнес-процессов, ИТ-компании начали активно выводить на рынок защищенные мультиплатформенные ИИ-решения, способные создавать новый контент на основе проанализированных данных, по достаточно демократичной цене. Это альтернатива узконаправленным решениям внутри контура компании или небезопасным облачным инструментам. Теперь многим компаниям доступен не просто универсальный чат-бот, а среда, в которой организация разворачивает специализированных ИИ-агентов для конкретных задач: работы с документами, нормоконтроля, юридической проверки, закупочных процедур, работы с данными и т.д.

По оценке проектной команды разработки ИИ-продуктов «Авандок» (входит в ГК «КОРУС Консалтинг»), открытое использование ИИ-инструментов может повышать эффективность работы компании на 15-20%, поэтому в современной ситуации самый оптимальный вариант для бизнеса – организовать работу с ИИ, показать сотрудникам ценность его использования, не заставляя их «прятать» свои навыки в этой сфере.