Разрыв в возможностях ИИ: почему инвестиции компаний в AI не всегда окупаются

Причина, по данным отчета, кроется не в технологиях. Ограничением становится человеческая инфраструктура вокруг технологий — навыки сотрудников, обучение и интеграция AI в рабочие процессы.

Сегодня компании внедряют искусственный интеллект по всей своей технологической инфраструктуре с беспрецедентной скоростью. Но многие из них все еще не получают тех бизнес‑результатов, ради которых начинали инвестиции.

Цифры, показывающие масштаб разрыва

Статистика из отчета наглядно демонстрирует, насколько быстро внедрение AI опережает развитие навыков сотрудников:

• Почти две трети работодателей инвестировали в AI за последний год, однако расходы на обучение персонала часто заметно ниже, чем инвестиции в технологии.
• Около половины специалистов в сфере технологий ищут обучение по AI самостоятельно, поскольку считают, что работодатели недостаточно готовят их к внедрению новых инструментов.
• Лишь около 32% работников получают обучение по AI, несмотря на стремительный рост спроса на такие навыки.
• В 2025 году вакансии, требующие навыков работы с AI‑агентами, выросли примерно на 1 587%, что отражает переход компаний к более автономным системам.
• Даже на рынках, где обучение распространяется быстрее — например, в Индии — около 50% компаний уже предлагают обучение AI, но разрыв в навыках продолжает расти.

Параллельное исследование Randstad Workmonitor 2026 показывает еще одну тревожную тенденцию: уверенность работников в своих технологических навыках снизилась на 14 процентных пунктов. Это указывает на то, что технологии меняются быстрее, чем сотрудники успевают адаптироваться.

Почему разовые курсы по AI не работают

Многие компании реагируют на новые технологии стандартным образом — запускают краткий внутренний курс или несколько обучающих семинаров. Однако, по мнению Randstad Digital, такой подход не соответствует темпам развития AI.

Сегодня искусственный интеллект используется практически во всех функциях бизнеса: от разработки программного обеспечения и операций до маркетинга и клиентской поддержки. Поэтому сотрудникам нужно постоянное обучение, связанное с их конкретной ролью и рабочими задачами.

Если обучение проводится эпизодически или слишком обобщенно, сотрудники редко достигают практического уровня владения инструментами. Тот факт, что многие специалисты ищут обучение самостоятельно, показывает: существующие программы компаний часто не отвечают реальным потребностям работы.

Главная проблема — не технологии, а люди

Отчет подчеркивает важную мысль: трансформация бизнеса с помощью AI — это не только технологический проект.

На самом деле это проблема талантов и организационных возможностей. Даже самые мощные AI‑платформы не принесут ощутимой отдачи, если сотрудники не умеют интегрировать их в ежедневные процессы и принятие решений.

Именно этот дисбаланс между технологическими инвестициями и человеческими навыками формирует так называемый AI capability gap — разрыв между возможностями технологий и готовностью людей их использовать.

Почему Randstad предлагает модель «Training as a Service»

Чтобы закрыть этот разрыв, Randstad Digital предлагает компаниям перейти от разовых образовательных инициатив к системе непрерывного обучения, встроенного в работу.

Эту модель компания называет «Training as a Service» — «обучение как сервис». Вместо одноразового курса обучение становится постоянной функцией организации, которая развивается вместе с технологиями и бизнес‑процессами.

Такая модель обычно включает:

• обучение, привязанное к конкретным должностям и задачам
• постоянное обновление навыков по мере развития AI‑инструментов
• интеграцию обучения непосредственно в рабочие процессы

По мнению Randstad Digital, именно такая инфраструктура навыков позволит компаниям наконец превратить расходы на искусственный интеллект в реальные показатели продуктивности и бизнес‑результаты.

Что это означает для бизнеса

Главный вывод отчета звучит довольно просто: успех AI‑трансформации зависит не только от технологий, но и от людей.

Если компании продолжают инвестировать в инструменты, но не инвестируют в навыки сотрудников, возникает ситуация, когда AI ускоряет отдельные задачи, но не меняет общую эффективность бизнеса.

И именно способность закрыть этот разрыв — через постоянное обучение и развитие практических навыков работы с AI — может определить, какие компании действительно получат выгоду от новой технологической эпохи.