К маю 2026 года искусственный интеллект использовали 52% работающих в США против 21% в 2023 году. Однако руководители компаний оценивают его влияние на ежегодный рост производительности всего в 0,2%, а на занятость технология практически не повлияла.

Все больше компаний внедряют искусственный интеллект, но широкое распространение технологии пока не приводит к сопоставимому росту эффективности. Этот разрыв становится одним из главных вопросов для организаций, уже купивших ИИ-инструменты.

По данным Gallup, доля работающих в США, использующих ИИ, к маю 2026 года достигла 52%. В 2023 году показатель составлял 21%.

Исследователи Национального бюро экономических исследований (NBER) опросили почти 9000 директоров и финансовых руководителей в семи странах. Согласно обновленной в октябре 2026 года версии исследования, ИИ уже применяют 78% компаний. При этом руководители считают, что за последние три года технология увеличила ежегодный рост производительности лишь на 0,2% и практически не изменила уровень занятости.

Одним из способов сократить разрыв между использованием ИИ и его результатами может стать обучение сотрудников. Для специалистов с базовыми знаниями SoftUni AI предлагает бесплатный курс «AI Basics for Professionals», который стартует 9 ноября. Программа рассчитана на тех, кто хочет оптимизировать повседневные рабочие задачи — от подготовки электронных писем, отчетов, предложений и презентаций до анализа документов и данных.

Основатель Google Brain Эндрю Ын называет искусственный интеллект «новым электричеством», однако у этой аналогии есть и неудобная сторона. По словам экономиста Пола Дэвида, электрификация начала заметно влиять на производительность американских фабрик лишь в 1920-х годах — примерно через 40 лет после появления электричества. Владельцы заменили паровые машины электродвигателями, но сохранили прежнюю организацию производства. Существенный рост произошел только после того, как фабрики спроектировали заново.

Некоторые аналитики считают, что в 2026 году компании сталкиваются с похожей ситуацией: инструмент уже приобретен, а рабочие процессы по-прежнему устроены по-старому.

Одну из наиболее цитируемых формулировок в мае 2025 года на мероприятии Института Милкена озвучил глава Nvidia Дженсен Хуанг: люди потеряют работу не из-за ИИ, а из-за «того, кто умеет хорошо пользоваться ИИ».

Схожую позицию в 2023 году в Harvard Business Review высказал Карим Лакхани из Гарвардского университета. По его словам, «люди с ИИ заменят людей без ИИ», а сама технология составляет лишь около 30% вызова, тогда как остальные 70% связаны с организационными изменениями.

В обоих случаях ключевым фактором становятся навыки сотрудников, а не просто доступ к ИИ-моделям.

В Болгарии ИИ на работе используют реже, чем в большинстве других европейских стран. По последним доступным данным Евростата за 2025 год — отчет за 2026 год еще не опубликован — технологию применяют 8,4% жителей страны против примерно 15% в среднем по ЕС.

Проблема усугубляется уровнем цифровых навыков. Базовыми или более продвинутыми цифровыми компетенциями обладают 38,3% жителей Болгарии. Это второй с конца показатель в Евросоюзе после Румынии.

По оценке Всемирного экономического форума, к 2030 году изменится около 39% навыков, необходимых работающим людям, а 59 из каждых 100 работников будут нуждаться в дополнительном обучении. Недостаток компетенций называют главным препятствием для трансформации бизнеса 63% работодателей.

Курс SoftUni AI «AI Basics for Professionals» — один из способов сократить этот разрыв в Болгарии. Он предназначен для людей с базовым опытом, которые знают, что такое промпт, но хотят эффективнее применять ИИ в своей работе.

Участники сравнивают ChatGPT, Claude, Gemini и Microsoft Copilot, учатся разбивать сложные задачи на этапы и проверять полученные результаты. Уже первая лекция посвящена Регламенту ЕС об искусственном интеллекте и ИИ-галлюцинациям.

На заключительном воркшопе каждый участник структурирует повторяющиеся инструкции, создает базового персонализированного ИИ-ассистента и знакомится с автоматизацией и агентами на примере реальной задачи из собственной работы.