# AI-чемпіон у компанії: хто тягне впровадження | Auspex > MIT і Every незалежно дійшли того самого: впровадження AI і CRM тримається на лінійному керівнику, а не на бюджеті. Як знайти цю людину в команді на 10–50. Source: https://auspex.company/uk/blog/internal-ai-champion/ [Блог](/uk/blog/) / Field Notes # AI-чемпіон: хто насправді тягне впровадження всередині компанії Автор: Андрій Мар'ясов · 12 серп. 2026 р. · 9 хв читання У звіті MIT Project NANDA «The GenAI Divide» за 2025 рік є речення, яке майже ніхто не цитує: найсильніші корпоративні впровадження починалися з power users — співробітників, які вже експериментували з ChatGPT або Claude для власної продуктивності. З того самого звіту в обіг пішла зовсім інша цифра — 95% організацій без жодної віддачі. Auspex звірив цей висновок з тим, що консалтинг Every почув від понад ста компаній, і з дослідженням CRM-впроваджень 2002 року. У всіх трьох джерелах відповідь збігається: результат дає не софт і не бюджет, а конкретна людина всередині компанії, яка знає процес зсередини і має право його змінити. ![Чотири силуети: три сірі персони, які гальмують впровадження AI, і один виділений power user, який уже працює з ChatGPT або Claude — саме з таких починалися найсильніші впровадження](/images/blog/internal-ai-champion-uk.webp) Найсильніші впровадження починали power users (MIT NANDA, 2025) ## Про що насправді звіт, який цитують заради 95%? У серпні 2025 року MIT Project NANDA опублікував «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025». З нього в обіг пішла одна цифра: при витратах бізнесу на генеративний AI у 30–40 мільярдів доларів 95% організацій не отримали жодної віддачі. Методику варто прочитати до того, як спиратися на цифру. Дослідження стоїть на трьох ногах: систематичний огляд понад 300 публічно описаних AI-ініціатив, структуровані інтерв'ю з представниками 52 організацій і 153 анкети керівників, зібрані на чотирьох галузевих конференціях. Автори самі попереджають, що відсотки відображають вибірку з 52 організацій і можуть не описувати ринок загалом, а визначення успіху в різних компаній різнилося. Висновок про причину провалів спирається рівно на ту саму вибірку, що й цифра 95%. Але його чомусь не цитує ніхто. Причину автори називають без пом'якшень: головна перешкода — не інтеграція, не бюджет і не брак спеціалістів, а організаційний дизайн. У розділі про структуру команд формулювання ще жорсткіше — успіх залежить не так від ресурсів, як від децентралізації повноважень із чітко призначеним власником. ## Хто починав найуспішніші впровадження? > Багато найсильніших корпоративних впроваджень починалися з power users — співробітників, які вже експериментували з такими інструментами, як ChatGPT або Claude, для власної продуктивності. > > — MIT Project NANDA, The GenAI Divide, 2025 Далі в тому ж абзаці звіт пояснює, чому саме вони. Ці люди інтуїтивно розуміли і можливості інструмента, і його межі, а тому ставали ранніми чемпіонами вже офіційно погоджених рішень. Замість покладатися на центральну AI-функцію, успішні організації дозволяли власникам бюджетів і керівникам напрямків самим піднімати проблеми, перевіряти інструменти й вести впровадження. У висновках звіту цей пункт стоїть поруч із двома іншими: компанії, які перейшли «розрив», купували рішення, а не будували самі; давали повноваження лінійним керівникам, а не центральним лабораторіям; обирали інструменти, що глибоко інтегруються в роботу і змінюються разом з нею. - вимагали підгонки під внутрішні процеси і власні дані, а не універсального рішення - оцінювали інструменти за операційним результатом, а не за бенчмарками моделей - проходили ранні невдачі разом з постачальником, ставлячись до впровадження як до спільної еволюції - брали ідеї від лінійних керівників, а не від центральної лабораторії ## Що показали сто компаній Every? Natalia Quintero очолює консалтинговий напрямок у медіакомпанії Every. За її словами, з моменту приходу вона поговорила більш ніж зі ста організаціями — стартапи, хедж-фонди з мільярдами під управлінням, креативні агенції, фонди прямих інвестицій, медіа — про труднощі з впровадженням AI. У грудні 2025 року вона описала, що чує на цих розмовах майже дослівно однаково: інструменти є, кілька просунутих користувачів є, що робити далі — незрозуміло. Її діагноз розходиться з очікуваним. Це не проблема технології, а проблема ясності: у керівників немає сформульованої відповіді, чого вони хочуть досягти, і тому вони не можуть сказати, де тут AI. > Автоматизувати можна лише те, що ви здатні чітко описати. > > — Natalia Quintero, Every Друга половина її матеріалу закрита платною підпискою, тому тут цитується тільки відкрита частина. ## Які три персони гальмують — і яку легко проґавити? Коли Quintero розбирала, чому люди не користуються AI на роботі регулярно, у неї склалися три типи. - Скептики. Їм незручно з новою технологією і вони сумніваються, що вона взагалі спрацює. У багатьох компаніях спочатку користуються активно, а потім швидко кидають — коли доходить, що це нова навичка і вчитися доведеться довго. - Перевантажені. Інструменти є, бажання теж може бути, але людина тоне в поточній роботі. Одна відповідь із її інтерв'ю: «Якщо ви заговорите зі мною про промпт-інжиніринг, я заплачу». - Стрибуни по інструментах. Параліч аналізу, замаскований під прогрес: оцінюють тридцять інструментів, міняють платформи, женуться за релізами і не опановують жодного. Одна фірма розповіла, що мала труднощі із завантаженням документів у ChatGPT, тому команди перейшли на Perplexity. Інструмент змінився, проблема впровадження лишилася. Четвертий тип не гальмує — і саме тому його легко проґавити. Every називає його самотнім просунутим користувачем: людина знайшла, як AI змінює її роботу, отримує з цього реальну користь і при цьому повністю ізольована. Причина не в характері. AI не поширюється так, як інший софт: якщо хтось один завів команді таск-трекер, виграють усі автоматично, бо порядок у задачах видно збоку і вчити інструмент необов'язково. З AI інакше — ваші промпти, ваші сценарії, ваші автоматизації побудовані навколо вашого контексту і вашого способу думати. Вони не переносяться. Просунутий користувач стає чемпіоном не тоді, коли краще опанував інструмент, а коли отримав час і право переносити свій спосіб роботи на решту команди. ## Що саме робить AI-чемпіон у реальному кейсі? Найдетальніший приклад у Quintero — клієнт із приватних інвестицій. Партнер фірми, якого в матеріалі називають Jonathan, поєднував дві речі, що рідко живуть в одній людині: технічне розуміння AI і розуміння людської динаміки навколо нього. Друге означає, що він бачив, як різні команди всередині однієї фірми рухаються з різною швидкістю, залежно від того, скільки в них лишається ресурсу на експерименти. Разом із командою Every він сів із кожним інвестором фірми і розписав у деталях усе, що той робить: дослідження, дью-ділідженс, картування ринку, управління портфелем. З цієї карти вибрали місця, де важіль найбільший. Найдорожчою за часом виявилася задача перебирати інвестиційні тези, накопичені більш ніж за десять років, і прикладати до них поточну стратегію. Після того як до ChatGPT під'єднали потрібні джерела даних і провели їх через набір власних промптів, чернетка інвестиційного меморандуму почала займати 30 хвилин замість трьох тижнів. > Це можливо тільки тоді, коли всередині є людина, яка розуміє всі складові. > > — Natalia Quintero, Every Він не обирав модель і не писав інтеграцію. Він провів розмову з кожним колегою і склав карту роботи — рівно те, чого не зробить ні підрядник ззовні, ні керівник згори. ## Чому та сама відповідь знайшлася на двадцять три роки раніше? Коли Auspex розбирав, звідки взялася цитована всіма цифра про провал CRM-впроваджень, найдетальнішим із тих досліджень виявилася спільна робота CRMGuru.com, Mangen Research Associates і Caribou Lake Customer-1, опублікована 2002 року. Вона виділила чотири фактори, від яких залежить окупність. Другим у списку стоїть залучення лінійних співробітників. Формулювання тодішніх авторів звучить так, ніби написане про AI: змусити менеджера користуватися інструментом не можна, але можна показати, що система забирає в нього частину роботи, — а яку саме, з'ясовується тільки якщо спитати його на етапі проєктування. Жоден із чотирьох факторів не є програмним забезпеченням. Один і той самий висновок отримали незалежно: 2002 року на коробкових CRM і 2025-го на генеративному AI. Технологія змінилася, відповідь — ні. ## Ким AI-чемпіон не є? Коли компанія вирішує «зайнятися AI», роль зазвичай дістається одному з чотирьох. Системному адміністратору — він знає, як влаштований софт, і не знає, як менеджер насправді веде угоду. Найгучнішому ентузіасту — але ентузіазм не дає права змінити регламент. Зовнішньому підряднику, тобто нам, — а ми бачимо процес рівно настільки, наскільки його показали на аудиті. Або людині, призначеній наказом відповідальною за цифровізацію, у якої від цієї автоматизації особисто нічого не болить. Якщо звести обидва джерела, впізнати чемпіона можна за двома речами, яких немає в посадовій інструкції. Він робив цю роботу руками і тому знає її в деталях, а не за описом процесу. І він бачить, що сусідній відділ рухається повільніше, але вважає це різницею в запасі часу, а не саботажем. Дві інші ознаки — що людина вже щось автоматизувала собі сама і що їй вистачає повноважень змінити правило — перевіряються питаннями нижче. ## Як знайти AI-чемпіона в команді на 10–50 людей? Конкурс оголошувати не треба. Достатньо чотирьох питань, і відповіді на них зазвичай уже є в компанії. - Хто вже щось автоматизував собі сам, без вашого відома? MIT називає це тіньовим AI і зазначає, що така самодіяльність часто дає кращу віддачу, ніж офіційні ініціативи, бо показує, що болить насправді. - Хто з керівників напрямків може назвати число свого процесу сьогодні — скільки заявок приходить за тиждень, за скільки годин на них відповідають? - Хто в останній розмові про новий інструмент говорив про свій процес, а не про сам інструмент? - У кого вистачить повноважень змінити правило, а не тільки попросити про зміну? Людина, яка проходить усі чотири питання, у команді на 10–50 осіб зазвичай одна. Буває, що нуль, — тоді впровадження варто відкласти, поки хтось не з'явиться. В Every при цьому наполягають на протилежному боці тієї ж медалі: Dan Shipper каже, що організація зайде в AI рівно настільки, наскільки зайшов її керівник, і делегувати це не вийде. Одне іншому не суперечить. Керівник задає, наскільки далеко можна зайти; чемпіон — що саме поїде першим. ## Чому підрядник не замінює чемпіона, а чемпіон — підрядника? Auspex — компанія з впровадження CRM і автоматизації бізнес-процесів; за десять років ми провели понад півтори тисячі проєктів. У нашому порядку робіт перший крок — не демо системи, а розмова і спостереження за тим, як бізнес працює насправді. Питання «хто у вас уже щось налагодив собі сам» ставиться там же, і відповідь на нього коштує дорожче, ніж здається: вона показує, з якого процесу починати. Ми впроваджуємо не «CRM», а один конкретний процес, і в цього процесу з боку замовника має бути ім'я власника. Критерій приймання в наших SOW звучить як «команда працює в CRM», а не «воронку налаштовано» — одне слово різниці, але воно переносить ризик невикористання з клієнта на нас. Без чемпіона всередині виконати такий критерій важко, і ми це знаємо до підпису. За даними MIT, пілоти, зроблені через зовнішнє партнерство, вдвічі частіше доходили до повного впровадження, ніж внутрішні розробки, а користувалися зовнішніми інструментами майже вдвічі активніше. Автори звіту одразу застерігають: різниця може відображати не сам підхід, а те, що компанії, які йдуть у партнерство, від початку відрізняються зрілістю закупівель і терпимістю до ризику. Ми наводимо цю цифру разом із застереженням, бо вона на нашу користь. ## З чого почати цього тижня? - Випишіть, хто у вашій команді за останні три місяці зробив щось із AI без завдання від вас. Це список кандидатів, і він рідко буває довшим за два прізвища. - Виберіть один процес, який болить цій людині особисто, і назвіть його сьогоднішнє число. - Дайте їй дві години на тиждень у робочому часі — не «за наявності можливості», а в календарі. Останній пункт виглядає найдешевшим і зривається найчастіше. Quintero сама в нього потрапила наприкінці 2025-го: дні були забиті зустрічами і клієнтською роботою, часу розібратися з новими інструментами не лишалося. Вихід вона знайшла за межами робочого дня — почала вставати о шостій ранку і кодити разом з інженером Every. З цих ранків вийшов агент на ім'я Claudie, який веде її проєктний менеджмент: тижневе навантаження на цю рутину впало з п'ятнадцяти годин до однієї. До робочого стану дійшли не одразу — за її словами, тричі доходили до 85% готовності, викидали і починали заново. Якщо ви вже знаєте, хто ця людина у вашій команді, наступне питання — який один процес запускати першим і яке в нього число сьогодні. Це предмет однієї розмови, а не проєкту: напишіть нам назву процесу, і ми розберемо його на дзвінку. Як виглядає все, що йде після цієї розмови, розписано у восьми кроках нашого впровадження. Читати далі - [Як ми впроваджуємо CRM: вісім кроків](/uk/blog/how-auspex-rolls-out-crm/) - [Чому CRM не дає ROI: розбір цифри, яку всі цитують](/uk/blog/crm-roi-why-implementations-fail/) - [Чотири–шість тижнів до робочої CRM, по тижнях](/uk/blog/crm-in-4-6-weeks-week-by-week/) - [З чого почати автоматизацію в SMB](/uk/blog/where-to-start-automation-smb/) Джерела - [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) - [Every — I Talked to More Than 100 Companies About AI (16.12.2025)](https://every.to/p/i-talked-to-more-than-100-companies-about-ai-here-s-what-s-actually-working) - [ZDNet — CRM failures: don't blame the tools (2002)](https://www.zdnet.com/article/crm-failures-dont-blame-the-tools/) ## Джерела - [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) Андрій Мар'ясов засновник Auspex Засновник Auspex. Впроваджує CRM та автоматизує бізнес-процеси з 2015 року — 1500+ проєктів. [amaryasov.expert →](https://amaryasov.expert) ## Часті питання Хто такий AI-чемпіон у компанії? Це співробітник, який уже автоматизував частину власної роботи і при цьому має повноваження змінити процес у своєму напрямку. У звіті MIT Project NANDA такі люди описані як power users, що стають ранніми чемпіонами офіційних рішень; найсильніші впровадження починалися саме з них, а не з центральної AI-команди. Чим AI-чемпіон відрізняється від відповідального за цифровізацію? Відповідального призначають наказом, чемпіон з'являється сам. Ключова різниця — власний біль: чемпіон знає процес, бо робив його руками, і вже витратив свій час на те, щоб його полегшити. Призначена роль без цього досвіду зазвичай не породжує жодної автоматизації. Чи може власник бізнесу бути AI-чемпіоном? Частково. Dan Shipper з Every стверджує, що компанія зайде в AI рівно настільки, наскільки зайшов її керівник, і делегувати це не вийде. Але керівник задає межу можливого, а чемпіон знає, який саме процес запускати першим. У команді на 10–50 людей це часто дві різні людини. Що робити, якщо чемпіона в компанії немає? Відкласти масштабне впровадження і почати з одного процесу, у якого є конкретний власник із боку замовника. Якщо ніхто в команді не готів взяти процес на себе, ані нова система, ані підрядник цього не компенсують — за MIT, головна перешкода не технічна, а організаційна. Чи правда, що 95% AI-проєктів провалюються? Цифра походить з одного звіту — MIT Project NANDA «The GenAI Divide» (2025) — і описує вона не ринок, а вибірку: близько півсотні організацій в інтерв'ю плюс півтори сотні анкет керівників. Самі автори зазначають, що визначення успіху в різних компаній різнилося і що результати можуть не переноситися на ринок загалом. Коректніше читати це як «у цій вибірці 95% не показали віддачі», а не як вимір галузі. Скільки часу треба виділити внутрішньому чемпіону? Мінімум, який має шанс спрацювати, — дві години на тиждень у робочому календарі, а не за залишковим принципом. Natalia Quintero з Every описує зворотний випадок: коли її дні були забиті клієнтською роботою, часу на експерименти не лишалося взагалі, і вихід знайшовся тільки за межами робочого дня. Навіщо підрядник, якщо є внутрішній чемпіон? Чемпіон знає процес, підрядник знає, як його перенести в систему і не зламати суміжні. За даними MIT, пілоти через зовнішнє партнерство вдвічі частіше доходили до повного впровадження, ніж внутрішні розробки, хоча автори звіту застерігають, що різниця може пояснюватися зрілістю самих компаній, а не підходом. ## Дайджест з автоматизації бізнесу 2–3 листи на місяць — що справді працює в CRM і автоматизації. Без спаму. Відписатися можна в один клік. [Безкоштовний CRM-аудит →](/uk/contact/) ↳ БЕЗКОШТОВНИЙ АУДИТ 30 хв · безкоштовно · ↓ ## Готові навести порядок у продажах? Безкоштовний аудит ваших процесів — 30 хвилин, і ви отримаєте: 1 200+ компаній з 2015 року · медіана запуску — 30 днів 01 Карту втрат у заявках 02 Пріоритети: що автоматизувати першим 03 План впровадження за 2-4 тижні Зателефонуємо протягом 24 годин. План — ваш, навіть якщо ми не співпрацюємо.