Aon: 73% компаний внедряют ИИ, но только 18% обучают сотрудников
28 апреля 2026 года исследование компании Aon показало, что 73% крупных организаций внедряют технологии искусственного интеллекта, но лишь 18% инвестируют в формальные программы обучения персонала. Исследование консалтинговой компании Aon подчеркивает растущий разрыв между быстрым внедрением технологий и подготовкой сотрудников в корпоративном секторе. Для руководителей бизнеса этот дисбаланс требует перенаправления инвестиций в HR на системное повышение квалификации, чтобы предотвратить операционные сбои, снизить киберуязвимости и защитить стоимость бизнеса.
Как внедрение ИИ соотносится с обучением персонала
Корпоративное внедрение ИИ расширяется значительно быстрее, чем программы подготовки сотрудников, что создает серьезный дефицит готовности в глобальных организациях. 28 апреля 2026 года результаты исследования Aon plc показали, что 73% компаний используют технологии искусственного интеллекта в своих бизнес-процессах. Однако только 18% из них инвестируют в инициативы по переобучению сотрудников для поддержки внедрения технологий. Этот дисбаланс демонстрирует, что интеграция корпоративного ПО продвигается без соответствующих инвестиций в навыки персонала, оставляя большинство работников осваивать автоматизированные системы без официального обучения.
Что показывает разрыв в готовности персонала к ИИ
Разрыв в готовности персонала к использованию ИИ показывает, что корпоративные инвестиции сильно смещены в сторону покупки программного обеспечения, а не развития человеческого капитала. Анализ исследования Aon Human Capital Trends Study указывает: хотя почти три четверти компаний активно внедряют инструменты генеративного ИИ и машинного обучения, менее одной пятой предоставляют структурированное обучение для адаптации штата. Этот разрыв между внедрением ИИ и переобучением сотрудников создает операционную неэффективность в подразделениях. Когда работникам не хватает официальных руководств по инструментам искусственного интеллекта, организации сталкиваются с высоким уровнем ошибок, задержками в работе и снижением отдачи от расходов на технологии.
Как дефицит навыков работы с ИИ создает операционные риски
Неконтролируемый дефицит навыков работы с ИИ создает операционные риски, подвергая организации киберугрозам, нарушениям нормативных требований и непредвиденным сбоям в процессах. Данные Aon по рисковому и человеческому капиталу подчеркивают: человеческий контроль необходим для управления рисками, связанными с генеративным искусственным интеллектом. В число главных глобальных корпоративных рисков, выявленных в исследовании Aon, входят кибератаки, перерывы в деятельности, изменения законодательства, ущерб деловой репутации и сбои в цепочках поставок. Без программ переобучения необученные сотрудники при использовании ИИ-инструментов могут случайно допустить утечку конфиденциальных данных, нарушить обновляющиеся законы о конфиденциальности или получить неточные результаты, нарушающие коммерческие операции.
Что это меняет для руководителей компаний
Для руководителей компаний решение проблемы готовности персонала превращает HR-планирование в ключевой компонент управления корпоративными рисками. Свежая статистика повышения квалификации сотрудников в области ИИ показывает: ставка только на найм внешних специалистов не может решить массовую нехватку навыков, когда 73% компаний одновременно внедряют инструменты искусственного интеллекта. Согласно исследованиям Aon в области данных о человеческом капитале, включение обучения сотрудников в общие стратегии управления рисками позволяет руководству оценить риски, связанные с персоналом, удержать ценные кадры и стабилизировать показатели бизнеса в условиях экономической нестабильности и технологических изменений.
Почему человеческий фактор остается ключевым при внедрении искусственного интеллекта
Человеческий фактор остается ключевым при внедрении искусственного интеллекта, поскольку технологические инструменты требуют осознанного человеческого контроля для безопасного и эффективного функционирования в сложной коммерческой среде. Выводы из отчета Aon по корпоративному ИИ под названием «Почему люди являются определяющим фактором успеха искусственного интеллекта» доказывают: одни лишь программные инструменты не могут обеспечить долгосрочную устойчивость бизнеса. В 2026 году, когда руководители компаний сталкиваются с рисками ИИ, объединение переобучения персонала с мерами по обеспечению киберустойчивости защищает денежные потоки, гарантирует соблюдение нормативных требований и позволяет организациям сохранять конкурентные преимущества.
Вопросы и ответы
Какой процент сотрудников получает переобучение для работы с ИИ?
Согласно данным, опубликованным Aon 28 апреля 2026 года, только 18% сотрудников компаний проходят специализированное переобучение для работы с ИИ, несмотря на то что 73% организаций используют технологии искусственного интеллекта в повседневной деятельности.
Почему внедрение ИИ опережает обучение сотрудников в бизнесе?
Внедрение ИИ опережает обучение сотрудников, потому что корпоративные инвестиции отдают приоритет быстрому техническому развертыванию, а не развитию человеческого капитала. Это создает разрыв, при котором 73% компаний внедряют ИИ, и только 18% инвестируют в структурированные программы обучения персонала.
Как дефицит навыков работы с ИИ создает операционный риск для компаний?
Дефицит навыков работы с ИИ создает операционный риск, подвергая компании киберуязвимостям, сбоям в работе, нарушениям нормативных требований и репутационному ущербу, когда сотрудники взаимодействуют с системами искусственного интеллекта без стандартизированного обучения и правил соблюдения норм.
Взгляд MOZGII
Как бы мы это построили
Чтобы сократить разрыв между внедрением ПО и обучением сотрудников, мы бы создали корпоративную систему картирования навыков и мониторинга рисков. Мы бы загружали журналы использования корпоративных ИИ-инструментов вместе с описаниями ролей и записями о прохождении обучения. Система бы сопоставляла активное использование функций ПО с подтвержденной квалификацией персонала для выявления операционных рисков.
Мы бы использовали доменно-адаптированную языковую модель для анализа запросов пользователей на предмет соответствия нормативным требованиям и рисков утечки данных до выполнения действий. Руководители отделов и офицеры по комплаенсу рассматривали бы отмеченные запросы и оповещения о нехватке навыков в едином рабочем процессе. Уровень контроля ограничивал бы доступ к расширенным функциям инструментов до тех пор, пока сотрудники не пройдут специфические ролевые модули обучения.
Система сбоила бы, когда поставщики корпоративного ПО обновляют свои пользовательские интерфейсы или конечные точки API без обновления форматов журнала событий. Мы бы отслеживали отношение обученных пользователей ИИ к общему числу активных лицензий как основную метрику: это обеспечило бы темп обучения персонала наравне с внедрением ПО. Затем мы бы расширили систему для автоматизации персональных рекомендаций по обучению прямо в рабочих процессах сотрудников.
Источники
Откуда взяты факты этой новости.