# AI-чемпион в компании: кто тянет внедрение | Auspex > MIT и Every независимо пришли к одному: внедрение AI и CRM держится на линейном руководителе, а не на бюджете. Как найти этого человека в команде на 10–200. Source: https://auspex.company/ru/blog/internal-ai-champion/ [Блог](/ru/blog/) / Field Notes # AI-чемпион: кто на самом деле тянет внедрение внутри компании Автор: Андрей Марьясов · 12 авг. 2026 г. · 9 мин чтения В отчёте MIT Project NANDA «The GenAI Divide» за 2025 год есть фраза, которую почти никто не цитирует: самые сильные корпоративные внедрения начинались с power users — сотрудников, которые уже экспериментировали с ChatGPT или Claude ради собственной продуктивности. Из того же отчёта в оборот пошла совсем другая цифра — 95% организаций без какой-либо отдачи. Auspex сверил этот вывод с тем, что консалтинговая команда Every услышала от более чем ста компаний, и с исследованием 2002 года о внедрениях CRM. Во всех трёх источниках ответ совпадает: результат даёт не софт и не бюджет, а конкретный человек внутри компании, который знает процесс изнутри и вправе его менять. ![Четыре силуэта: три серые персоны, которые тормозят внедрение AI, и один выделенный power user, который уже работает с ChatGPT или Claude, — именно с таких начинались самые сильные внедрения](/images/blog/internal-ai-champion-ru.webp) Самые сильные внедрения начинали power users (MIT NANDA, 2025) ## О чём на самом деле отчёт, который цитируют ради 95%? В августе 2025 года MIT Project NANDA опубликовал «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025». Из него в оборот пошла одна цифра: при расходах бизнеса на генеративный AI в 30–40 миллиардов долларов 95% организаций не получили никакой отдачи. Методику стоит прочитать до того, как опираться на цифру. Исследование держится на трёх опорах: систематический обзор более 300 публично описанных AI-инициатив, структурированные интервью с представителями 52 организаций и 153 анкеты руководителей, собранные на четырёх отраслевых конференциях. Авторы сами предупреждают, что проценты отражают выборку из 52 организаций и могут не описывать рынок в целом; к тому же определение успеха у разных компаний различалось. Вывод о причине провалов опирается ровно на ту же выборку, что и цифра 95%. Но его почему-то не цитирует никто. Причину авторы называют без смягчений: главное препятствие — не интеграция, не бюджет и не нехватка специалистов, а организационный дизайн. В разделе о структуре команд формулировка ещё жёстче — успех зависит не столько от ресурсов, сколько от децентрализации полномочий с чётко назначенным владельцем. ## Кто начинал самые успешные внедрения? > Многие из самых сильных корпоративных внедрений начинались с power users — сотрудников, которые уже экспериментировали с такими инструментами, как ChatGPT или Claude, ради собственной продуктивности. > > — MIT Project NANDA, The GenAI Divide, 2025 Дальше в том же абзаце отчёт объясняет, почему именно они. Эти люди интуитивно понимали и возможности инструмента, и его пределы, а потому становились первыми чемпионами уже официально одобренных решений. Вместо того чтобы полагаться на центральную AI-функцию, успешные организации позволяли владельцам бюджетов и руководителям направлений самим поднимать проблемы, проверять инструменты и вести внедрение. В выводах отчёта этот пункт стоит рядом с двумя другими: компании, которые преодолели «разрыв», покупали решения, а не строили сами; давали полномочия линейным руководителям, а не центральным лабораториям; выбирали инструменты, которые глубоко встраиваются в работу и меняются вместе с ней. - требовали подгонки под внутренние процессы и собственные данные, а не универсального решения - оценивали инструменты по операционному результату, а не по бенчмаркам моделей - проходили ранние неудачи вместе с поставщиком, относясь к внедрению как к совместной эволюции - брали идеи у линейных руководителей, а не у центральной лаборатории ## Что показали сто компаний Every? Natalia Quintero возглавляет консалтинговое направление в медиакомпании Every. По её словам, с тех пор как пришла в компанию, она поговорила более чем с сотней организаций — стартапы, хедж-фонды с миллиардами под управлением, креативные агентства, фонды прямых инвестиций, медиа — о трудностях с внедрением AI. В декабре 2025 года она описала, что слышит в этих разговорах почти слово в слово одно и то же: инструменты есть, несколько продвинутых пользователей есть, что делать дальше — непонятно. Её диагноз расходится с ожидаемым. Проблема — в ясности: у руководителей нет сформулированного ответа, чего они хотят добиться, и поэтому они не могут сказать, где здесь место AI. > Автоматизировать можно только то, что вы способны чётко определить. > > — Natalia Quintero, Every Вторая половина её материала закрыта платной подпиской, поэтому здесь цитируется только открытая часть. ## Какие три персоны тормозят внедрение — и какую легко проглядеть? Когда Quintero разбирала, почему люди не пользуются AI на работе регулярно, у неё сложилось три типа. - Скептики. Им неуютно с новой технологией, и они сомневаются, что она вообще сработает. Во многих компаниях сначала пользуются активно, а потом быстро бросают — когда доходит, что это новый навык и учиться придётся долго. - Перегруженные. Инструменты есть, желание тоже может быть, но человек тонет в текущей работе. Один ответ из её интервью: «Если вы заговорите со мной о промпт-инжиниринге, я заплачу». - Прыгуны по инструментам. Паралич анализа, замаскированный под прогресс: оценивают тридцать инструментов, меняют платформы, гонятся за релизами и не осваивают ни одного. Одна фирма рассказала, что у неё были трудности с загрузкой документов в ChatGPT, поэтому команды перешли на Perplexity. Инструмент сменился, проблема внедрения осталась. Четвёртый тип ничего не тормозит — и именно поэтому его легко проглядеть. Every называет его одиноким продвинутым пользователем: человек нашёл, как AI меняет его работу, получает от этого реальную пользу и при этом полностью изолирован. Причина не в характере. AI не распространяется так, как другой софт: если кто-то один завёл команде таск-трекер, выигрывают все автоматически, потому что порядок в задачах виден со стороны и осваивать инструмент необязательно. С AI иначе — ваши промпты, ваши сценарии, ваши автоматизации построены вокруг вашего контекста и вашего способа думать. Они не переносятся. Продвинутый пользователь становится чемпионом не тогда, когда лучше освоил инструмент, а когда получил время и право переносить свой способ работы на остальную команду. ## Что именно делает AI-чемпион в реальном кейсе? Самый подробный пример Quintero привела в подкасте Every «AI & I» (февраль 2026) — клиент из сферы прямых инвестиций. Партнёр фирмы, которого на странице выпуска называют Jonathan, сочетал две вещи, которые редко уживаются в одном человеке: техническое понимание AI и понимание человеческой динамики вокруг него. Второе означает, что он видел, как разные команды внутри одной фирмы движутся с разной скоростью — в зависимости от того, сколько у них остаётся ресурса на эксперименты. Вместе с командой Every он сел с каждым инвестором фирмы и расписал в деталях всё, что тот делает: исследования, дью-дилидженс, картирование рынка, управление портфелем. По этой карте выбрали места, где рычаг самый большой. Самой затратной по времени оказалась задача — перебирать инвестиционные тезисы, накопленные более чем за десять лет, и применять к ним текущую стратегию. После того как к ChatGPT подключили нужные источники данных и провели их через набор собственных промптов, черновик инвестиционного меморандума стал занимать 30 минут вместо трёх недель. > Это возможно только тогда, когда внутри есть человек, который понимает все составляющие. > > — Natalia Quintero, подкаст AI & I (Every) Он не выбирал модель и не писал интеграцию. Он поговорил с каждым коллегой и составил карту работы — ровно то, чего не сделает ни подрядчик извне, ни руководитель сверху. ## Почему тот же ответ нашёлся на двадцать три года раньше? Когда Auspex разбирал, откуда взялась цитируемая всеми цифра о провале внедрений CRM, самым подробным из тех исследований оказалась совместная работа CRMGuru.com, Mangen Research Associates и Caribou Lake Customer-1, опубликованная в 2002 году. Она выделила четыре фактора, от которых зависит окупаемость. Вторым в списке стоит вовлечение линейных сотрудников. Формулировка тогдашних авторов звучит так, будто написана про AI: заставить менеджера пользоваться инструментом нельзя, но можно показать, что система забирает у него часть работы, — а какую именно, выясняется, только если спросить его на этапе проектирования. Программного обеспечения среди этих четырёх факторов нет. Один и тот же вывод получили независимо: в 2002 году на коробочных CRM и в 2025-м на генеративном AI. Технология изменилась, ответ — нет. ## Кем AI-чемпион не является? Когда компания решает «заняться AI», роль достаётся одному из четырёх. Системному администратору — он знает, как устроен софт, и не знает, как менеджер на самом деле ведёт сделку. Самому громкому энтузиасту — но энтузиазм не даёт права изменить регламент. Внешнему подрядчику, то есть нам, — а мы видим процесс ровно настолько, насколько его показали на аудите. Или человеку, назначенному приказом ответственным за цифровизацию, у которого от отсутствия этой автоматизации лично ничего не болит. Если свести оба источника, узнать чемпиона можно по двум вещам, которых нет в должностной инструкции. Он делал эту работу руками и поэтому знает её в деталях, а не по описанию процесса. И он видит, что соседний отдел движется медленнее, но считает это разницей в запасе времени, а не саботажем. Два других признака — что человек уже что-то автоматизировал себе сам и что ему хватает полномочий изменить правило — проверяются вопросами ниже. ## Как найти AI-чемпиона в команде на 10–200 человек? Конкурс объявлять не нужно. Достаточно четырёх вопросов, и ответы на них в компании уже есть. - Кто уже что-то автоматизировал себе сам, без вашего ведома? MIT называет это теневым AI и отмечает, что такая самодеятельность часто даёт лучшую отдачу, чем официальные инициативы, потому что показывает, что болит на самом деле. - Кто из руководителей направлений может назвать число своего процесса сегодня — сколько заявок приходит за неделю, за сколько часов на них отвечают? - Кто в последнем разговоре о новом инструменте говорил о своём процессе, а не о самом инструменте? - У кого хватит полномочий изменить правило, а не только попросить об изменении? Человек, который проходит все четыре вопроса, в команде на 10–200 человек один. Бывает, что ноль, — тогда внедрение стоит отложить, пока кто-то не появится. В Every при этом настаивают на обратной стороне той же медали: Dan Shipper говорит, что организация зайдёт в AI ровно настолько, насколько зашёл её руководитель, и делегировать это не получится. Одно другому не противоречит. Руководитель задаёт, как далеко можно зайти; чемпион — что именно поедет первым. ## Почему подрядчик не заменяет чемпиона, а чемпион — подрядчика? Auspex — компания по внедрению CRM и автоматизации бизнес-процессов: с 2015 года 1 500+ проектов для 1 200+ компаний. В нашем порядке работ первый шаг — разговор и наблюдение за тем, как бизнес работает на самом деле; демо системы показываем позже. Вопрос «кто у вас уже что-то наладил себе сам» задаётся там же, и ответ на него стоит дороже, чем кажется: он показывает, с какого процесса начинать. Мы внедряем не «CRM», а один конкретный процесс, и у этого процесса со стороны заказчика должно быть имя владельца. Честный критерий приёмки звучит как «команда работает в CRM». Формулировка «воронка настроена» оставляет риск неиспользования на клиенте; одно слово разницы переносит этот риск на исполнителя. Без чемпиона внутри выполнить такой критерий трудно, и это стоит знать до подписания договора. Если следующим шагом после процесса идёт AI-агент, его строит Grow2.ai — наше AI-подразделение. По данным MIT, пилоты, сделанные через внешнее партнёрство, вдвое чаще доходили до полного внедрения, чем внутренние разработки, а пользовались внешними инструментами почти вдвое активнее. Авторы отчёта сразу оговариваются: разница может отражать скорее зрелость закупок и терпимость к риску у компаний, которые вообще идут в партнёрство. Мы приводим эту цифру вместе с оговоркой, потому что она в нашу пользу. ## Как найти чемпиона внутри команды - Выпишите, кто в вашей команде за последние три месяца сделал что-то с AI без задания от вас. Это список кандидатов, и он редко бывает длиннее двух фамилий. - Выберите один процесс, который болит у этого человека лично, и назовите его сегодняшнее число. - Дайте ему два часа в неделю в рабочее время и поставьте их в календарь — иначе они не появятся. Последний пункт выглядит самым дешёвым и срывается чаще всего. Quintero сама попала в эту ловушку в конце 2025-го: дни были забиты встречами и клиентской работой, времени разобраться с новыми инструментами не оставалось. Выход она нашла за пределами рабочего дня — стала вставать в шесть утра и кодить вместе с инженером Every. Из этих утренних часов вырос агент по имени Claudie, который ведёт её проектный менеджмент: недельные затраты времени на эту рутину упали с пятнадцати часов до одного. До рабочего состояния дошли не сразу — по её словам, трижды доходили до 85% готовности, выбрасывали и начинали заново. Если вы уже знаете, кто этот человек в вашей команде, следующий вопрос — какой один процесс запускать первым и какое у него число сегодня. Это предмет одного разговора, а не проекта: напишите нам название процесса, и мы разберём его на звонке. Как выглядит всё, что идёт после этого разговора, расписано в восьми шагах нашего внедрения. Читать дальше - [Grow2.ai — наше AI-подразделение: агенты под ваш процесс и бесплатный AI-аудит](https://grow2.ai/ru/ai-audit/) - [Как мы внедряем CRM: восемь шагов](/ru/blog/how-auspex-rolls-out-crm/) - [Почему CRM не даёт ROI: разбор цифры, которую все цитируют](/ru/blog/crm-roi-why-implementations-fail/) - [Две–четыре недели до работающей CRM, по неделям](/ru/blog/crm-in-4-6-weeks-week-by-week/) - [С чего начать автоматизацию в SMB](/ru/blog/where-to-start-automation-smb/) ## Источники - [MIT NANDA — The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 (MIT Media Lab, NANDA group)](https://www.media.mit.edu/groups/nanda/overview/) - [Every — I Talked to More Than 100 Companies About AI — Here's What's Actually Working (Natalia Quintero)](https://every.to/p/i-talked-to-more-than-100-companies-about-ai-here-s-what-s-actually-working) - [MIT Project NANDA — The GenAI Divide: State of AI in Business 2025](https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf) - [Every — Every's Head of Consulting Just Automated Her Job (04.02.2026)](https://every.to/podcast/everys-head-of-consulting-just-automated-her-job) - [ZDNet — CRM failures: don't blame the tools (2002)](https://www.zdnet.com/article/crm-failures-dont-blame-the-tools/) Андрей Марьясов основатель Auspex Основатель Auspex. Внедряет CRM и автоматизирует бизнес-процессы с 2015 года — 1 500+ проектов для 1 200+ компаний. [amaryasov.expert →](https://amaryasov.expert) ## Частые вопросы Кто такой AI-чемпион в компании? Это сотрудник, который уже автоматизировал часть собственной работы и при этом имеет полномочия изменить процесс в своём направлении. В отчёте MIT Project NANDA такие люди описаны как power users, которые становятся первыми чемпионами официальных решений; самые сильные внедрения начинались именно с них, а не с центральной AI-команды. Чем AI-чемпион отличается от ответственного за цифровизацию? Ответственного назначают приказом, чемпион появляется сам. Ключевая разница — собственная боль: чемпион знает процесс, потому что делал его руками, и уже потратил своё время на то, чтобы его облегчить. Назначенная роль без этого опыта не порождает ни одной автоматизации. Может ли владелец бизнеса быть AI-чемпионом? Отчасти. Dan Shipper из Every утверждает, что компания зайдёт в AI ровно настолько, насколько зашёл её руководитель, и делегировать это не получится. Но руководитель задаёт границу возможного, а чемпион знает, какой именно процесс запускать первым. В команде на 10–200 человек это часто два разных человека. Что делать, если чемпиона в компании нет? Отложить масштабное внедрение и начать с одного процесса, у которого есть конкретный владелец со стороны заказчика. Если никто в команде не готов взять процесс на себя, ни новая система, ни подрядчик этого не компенсируют — по данным MIT, главное препятствие лежит в организационном дизайне. Правда ли, что 95% AI-проектов проваливаются? Цифра взята из одного отчёта — MIT Project NANDA «The GenAI Divide» (2025) — и описывает она выборку: около полусотни организаций в интервью плюс полторы сотни анкет руководителей. Сами авторы отмечают, что определение успеха у разных компаний различалось и что результаты могут не переноситься на рынок в целом. Корректнее читать это как «в этой выборке 95% не показали отдачи», чем как измерение отрасли. Сколько времени нужно выделить внутреннему чемпиону? Минимум, у которого есть шанс сработать, — два часа в неделю в рабочем календаре, а не по остаточному принципу. Natalia Quintero из Every описывает обратный случай: когда её дни были забиты клиентской работой, времени на эксперименты не оставалось вообще, и выход нашёлся только за пределами рабочего дня. Зачем подрядчик, если есть внутренний чемпион? Чемпион знает процесс, подрядчик знает, как перенести его в систему и не сломать смежные. По данным MIT, пилоты через внешнее партнёрство вдвое чаще доходили до полного внедрения, чем внутренние разработки, хотя авторы отчёта оговариваются, что разница может объясняться зрелостью самих компаний, а не подходом. ## Дайджест по автоматизации бизнеса 2–3 письма в месяц — что действительно работает в CRM и автоматизации. Без спама. Отписаться можно в один клик. [Бесплатный CRM-аудит →](/ru/contact/) ↳ БЕСПЛАТНЫЙ АУДИТ 30 мин · бесплатно · ↓ ## Готовы навести порядок в продажах? Бесплатный аудит ваших процессов — 30 минут, и вы получите: 1 200+ компаний с 2015 года · медиана запуска — 30 дней 01 Карту потерь в заявках 02 Приоритеты: что автоматизировать первым 03 План внедрения за 2–4 недели Перезвоним в течение 24 часов. План — ваш, даже если мы не начнём работать вместе.