В последнее время я заметил тревожную тенденцию в секторе профессиональных услуг. Пока мы ускоряем внедрение искусственного интеллекта в юриспруденцию, консалтинг, финансы и бухгалтерию, происходит что-то скрытое — мы теряем нечто более важное, чем эффективность. Мы теряем настоящий опыт.

Цифры выглядят впечатляюще на первый взгляд. Thompson Reuters обнаружила, что использование генеративного ИИ компаниями удвоится к 2025 году. 95% профессионалов считают, что он станет центральной частью их работы. Производительность растет, сроки выполнения сокращаются. Но впереди нас ждет неожиданный счет.

Настоящая проблема не в технологии — она в знаниях. Когда мы автоматизируем все ради скорости и эффективности, мы устраняем те опыты, через которые профессионалы учатся действительно думать. Эксперты не становятся экспертами, просто получая быстрые ответы. Они становятся таковыми, работая с неопределенностью, взвешивая компромиссы и наблюдая, как решения разворачиваются в реальном времени.

Вот в чем проблема: большинство современных инструментов ИИ предоставляют ответы, резюме и рекомендации. Они редко заставляют людей задуматься глубже. Это означает, что начинающие сотрудники видят результаты, не видя процесса мышления, стоящего за ними. Они становятся быстрее, но не обязательно лучше.

Настоящий опыт развивается через так называемое «учение посредством тяготения» — сидение рядом с экспертами, прослушивание разговоров, понимание, как они принимают решения. Но гибридная работа и автоматизация уничтожили это. Теперь новички не видят много этого экспертного мышления.

Есть и еще один разрыв: текущие системы управления знаниями документируют, как выполнять задачи, но им не хватает неписаных правил — того, что замечают эксперты, когда меняют курс, какие сигналы важны. Это невидимое мышление существует в промежутке между «как предполагается» и «как реально делается». Большие языковые модели не обладают этими знаниями, потому что они никогда не документированы.

55% профессионалов сообщили о значительных изменениях в своей работе из-за ИИ, и 88% предпочли бы иметь специализированных помощников ИИ. Но улучшение инструментов и повышение эффективности сами по себе не решают основную проблему.

Умные компании в 2026 году будут различать два типа ИИ: ИИ, предназначенный для автоматизации, и ИИ, предназначенный для поддержки восприятия. Первый сосредоточен на эффективности. Второй — основан на поведенческих науках — сосредоточен на постановке лучших вопросов вместо поиска быстрых ответов. Он побуждает людей останавливаться и вслух размышлять о своей работе.

Когда мышление эксперта становится видимым — для себя и для других — оно становится переносимым. Команда может его усвоить. Клиенты могут понять его. Именно здесь мы защищаем опыт, а не заменяем его.

Следующая опасность — не в том, сможет ли ИИ выполнять работу. Опасность в том, что теряется, когда ИИ делает работу настолько легкой, что люди перестают учиться думать и судить самостоятельно.

Компании, считающие ИИ всего лишь инструментом для повышения эффективности, тихо утратят свой опыт. Те, кто использует его для развития суждений и критического мышления, сформируют более сильное поколение профессионалов. Конкурентное преимущество будет у тех, кто внедрит ИИ с умом, а не у тех, кто сделает это быстрее.