Как побороть сопротивление ИИ‑агентам в организации

В начале 2026 года я запустил опрос в отделе: «Какими ИИ‑инструментами для кодинга вы пользуетесь?» Из 20 опрошенных только 3 человека пробовали ИИ‑агентов в работе. Большинство технической команды — это хардкорные МЛ‑щики, которые создают системы поиска патологий на медицинских снимках, а не просто дергают API ChatGPT с нужным промптом. Они в курсе лучших моделей и того, что там под капотом.

Но почему же даже в такой ИИ‑организации процент людей, попробовавших ИИ‑агентов, настолько низкий, хотя к тому времени технология стала стабильной уже полгода как?

Дело не в знаниях, а в том, что люди не хотят выходить из своей рутины, даже если это сделает их работу проще. Мы с моим коллегой Женей прошли это на своем опыте. Нам потребовалось полгода, чтобы поднять процент использования ИИ‑агентов в работе до 70%.

А сейчас расскажу про приемы, которые сработали, и какие ошибки я бы обошел в следующий раз.

Наблюдай за поведением людей, они сами подскажут, где инструмент полезен

Когда руководитель уходит в отпуск, то на команду внезапно сваливается большой поток дел, которые надо переварить. Поведение людей начинает меняться. Кто‑то берет на себя организацию работы, другой начинает брать влетающие задачи, хотя раньше в них не участвовал, а третий напоминает о ритуалах или дедлайнах. Команда адаптируется и начинает действовать по другому.

Такой же процесс происходит и при внедрении нового инструмента. Люди начинают адаптироваться к новой реальности, а их поведение подскажет вам путь к самым важным местам.

На первых порах мы не меняли процессы сверху, а просто следили, с чем будут сталкиваться люди. Так мы заметили, что в каждой команде начали появляться новые инструменты для упрощения работы с данными. Раньше такие инструменты создавала отдельная команда. Видя скорость создания новых тулов один из лидов предложил сделать инструмент, который решит давнюю проблему с разметкой 3Д снимков.

Из‑за того, что разметка одного снимка могла доходить до 10 часов, врачи часто просто отказывались от этой работы. Раньше мы бы оценили создание подобного инструмента в 3 месяца. Но в этот раз на реализацию ушло около пары недель. В итоге у нас появился новый инструмент, который понравился врачам, и процесс разметки возобновился.

С другой неожиданностью мы столкнулись в команде разработки, получив странный комментарий на одной из встреч: «Мы стали писать код быстрее, но это проблема». В этот момент в команде очередь на тестирование и так уже была большой, а возросшая скорость разработки только усугубила ситуацию. Не было смысла разрабатывать фичи с такой скоростью, так как они будут добавлены в продукт только спустя месяцы. Это был повод изменить процесс тестирования, а ИИ‑агенты пока только рушили существующий процесс.

Если бы меня спросили в начале, какой процесс будет усилен первым, я бы поставил на разработку, но в реальности первым был разметка.

Поэтому сначала нужно дать сотруднику попробовать инструмент на реальных задачах. Они сами протопчут тропинки и покажут, где стоит ожидать бизнес‑эффекта, а где система еще не готова.

Покажи успех эмоциям и дай конкретный шаг разуму

Казалось бы, если дать человеку инструмент, который упростит его жизнь, то он с радостью его возьмет. Но нет. Не берет.

Братья Хиз дают понятную метафору процесса внедрения в книге «Сердце перемен». Человека или коллектив можно представить как Слона, который идет по Тропе, а им управляет Погонщик.

• Слон — это эмоциональный режим работы мозга. Умеет делать простые действия, хочет сиюминутной выгоды и быстро теряет мотивацию.

• Погонщик — это рациональный режим работы мозга. Умеет планировать и анализировать. Но когда включается, то быстро расходует энергию.

• Тропа — окружающая среда, которая влияет на человека.

Чтобы менять поведение человека или коллектива, нужно воздействовать на все эти три составляющие. Расчистить тропу, подбодрить слона и дать понятную цель погонщику. Сначала поговорим про внутреннее сопротивление человека — Слона и Погонщика.

Начнем с эмоциональной части. Людям свойственно смотреть на других. Когда все вокруг смотрят чемпионат мира по футболу, то и те, кто никогда им не интересовался, нет‑нет да и глянут кто такой Холланд. Такую же историю можно провернуть и с ИИ‑агентами. 

Мы сделали первых пользователей заметными окружающим. Добавили отдельное пространство для общения по этой теме. Вопросы, опыт, новости про новые фичи Claude Code — все это работало на идею того, что твои коллеги уже этим пользуются. Сначала вход в это пространство был по желанию, но уже после второй пилотной группы были добавлены все сотрудники.

Самым убедительным примером был инструмент для слепого сравнения старого и нового релиза. Вот две версии результатов, а какая, по‑вашему, лучше? Этот результат впечатлил одну тимлидку, и она форсировала использование ИИ‑агентов у себя в команде. В итоге на данный момент эта команда первая по объему использования ИИ‑агентов в компании.

Погонщик — рациональный режим работы мозга. Он начинает загоняться, если задача комплексная и абстрактная. Вместо действия начинается цикл бесконечных планирований и поиска самого лучшего применения. 

Мы ошиблись в этом шаге и при внедрении дали абстрактную цель лидам — «Начать использовать Claude Code в работе; Внедрить предохранительные процессы в команды, чтобы ИИ‑агенты не сломали существующий ритм работы».

Вследствие этого было сделано следующее:

• обновлена документация. Теперь ИИ‑агенты имеют до нее доступ и в ней отражены неявные знания.

• изменен процесс проверки PR. Добавлены недостающие тесты, ИИ‑агенты могут проверить результат своей работы. 

• проведены воркшопы, как ставить задачи ИИ‑агентам. 

Но все эти действия откладывали самое важное. Дать сотрудникам решить прикладную проблему с помощью нового инструмента. Ведь только после этого они начнут протаптывать тропинки, где использование ИИ‑агентов имеет смысл. А уже после эти тропинки можно будет обернуть в процессы.

Сейчас я бы поступил по‑другому — пошел бы с шага сильно меньше и сильно конкретнее. Выбрал бы одну типовую задачу в команде, которая встречается у всех, и сделал бы ее выполнение обязательным через ИИ‑агентов.

Например, добавить обязательный этап проверки кода с помощью ИИ‑агентов перед полноценным ревью. Или все запросы к базе данных делать только через Claude Code. Такая постановка привела бы нас быстрее к цели номер 1 — дать всем сотрудникам попробовать ИИ‑агентов на прикладных задачах. А в нашем случае абстрактная формулировка привела к отложенному результату.

Борись с настоящим барьером, а не с названным

Вернемся к внешнему сопротивлению.

В самом начале внедрения мы предложили оплату любого ИИ‑инструмента за счет компании. Компенсацией воспользовалось лишь 4 человека. Хотя процесс был простой — необходимо было самому оплатить подписку и отправить чек в комментарий под ежемесячным постом.

Тропа по модели братьев Хиз мешает попробовать инструмент. Чем она извилистее и чем на ней больше препятствий, тем меньше людей дойдут до конца. 

Чтобы найти барьеры мы провели опрос и получили следующий топ:

• Сложная инструкция

• Проблемы с VPN

• Нет времени на разобраться

• Непонятно, как работать с инструментом

• Скепсис в полезности инструмента

Я решил поговорить с одним из сотрудников пилота, указавшим причиной сложную инструкцию. Настоящей причиной было, что на рабочей машине не хватает места на установку Claude Code. Решили проблему покупкой жесткого диска размером побольше.

Так что полученный список после опроса хоть и подсвечивает сложные места внедрения, но реальные причины у каждого могут быть свои.

Чтобы пройтись по первопричинам, мы выделили вторую половину пятницы на настройку Claude Code. В этот день мы сами занимались техподдержкой и ответами на вопросы. Такой ход бил сразу в три вещи:

• Выделенное время на разбор с новым инструментом. Упрощаем выделение времени.

• Во время помощи доходим до первопричин и убираем конкретные проблемы. Тут же отрабатывали шероховатости инструкции. 

• Награда для тех, кто разобрался и установил все сам. Короткий рабочий день

Такой ход повысил количество сотрудников с полностью готовым к работе Claude Code до 85%. Хотя впоследствии постоянными пользователями остались только 70%.

С разными людьми работают разные аргументы

Внедрять инструмент сразу везде и для всех сложно. В начале пути может быть неизвестно, где будет применен новый инструмент. А в конце этот же инструмент может стать стандартом индустрии. Разные люди включаются в этот процесс в разное время. 

60 лет назад Роджерс изучал процесс внедрения инноваций в сельском хозяйстве и вывел следующие группы людей:

Инноваторы (2,5% от популяции) — это те люди, которые стоят в очередях за новинкой. Их можно привлечь новизной инструмента. Но остальные обычно не опираются на их мнение, так как до реального применения они его не доводят.

Скорее всего, от них вы и услышали первый раз о новой технологии, но в процессе внедрения на них ориентироваться нет смысла.

Первопроходцы (13,5% от популяции) — этой группе людей также нужны новшества, но только для решения прикладных задач. Они более избирательны, чем инноваторы. Также они часто являются лидерами мнений и задают тренды в развитии организации.

Чтобы их привлечь, важно показать, в чем ценность инновации и как они смогут решить свои проблемы. Разобраться в сложностях настройки и в принципе работы они смогут и сами.

Это группа, на которую мы ориентируемся в начале внедрения. Они помогут убрать основные грабли и подготовиться к последующему внедрению в другие группы. 

Именно эта группа людей у нас в компании писала кейсы применения в общем пространстве. И они сами добровольно записались в первую пилотную группу.

Раннее большинство (34% от популяции) — это прагматики, они не хотят рисковать, им нужно доказательство, что инновация задержится надолго.

Чтобы привлечь эту группу, понадобятся успешные кейсы использования и отзывы от людей, которым они доверяют.

Имея первопроходцев, которые используют новый инструмент, мы можем распространить внедрение и в эту группу. Я уже писал выше про команду, которую вдохновила демонстрация инструмента, а потом она стала первой по использованию ИИ‑агентов. Это как раз раннее большинство.

Позднее большинство (34% от популяции) — скептики, совсем не хотят рисковать, будут ждать результатов всех предыдущих групп людей.

Здесь помогут коробочные установки, когда нажал, и все работает. Также обучение перед первым использованием поможет снизить риски в глазах этой группы. 

При переходе к этой группе, мы добавили сервер‑прокси, который позволяет не устанавливать VPN на компьютере сотрудника, и сделали выделенный день установки с техподдержкой.

Отстающие (16% от популяции) — это часть людей, которые добровольно не будут принимать инновацию, здесь работает распоряжение сверху. Главный барьер — изменение существующего процесса работы.

Интересно, что и в нашем опыте примерно 15% человек не дошли до пробы ИИ‑агентов в рабочих задачах. С этой группой мы решили не бороться, пока не устаканятся процессы, где ИИ‑агенты дают значительный выхлоп. Потенциальный кандидат для этой группы — разбор инцидентов. Первичная аналитика от Claude Code уже ускоряет реагирование дежурных. И как только это использование станет обязательным, оно распространится и на группу отстающих.

По пути внедрения ИИ‑агентов нужно делать упор на отдельные группы людей в определенном порядке. Первопроходцы → раннее большинство → позднее большинство → отстающие. Каждой группе необходимы свои аргументы, поэтому и приемы для внедрения должны меняться.

Пишите в комментариях к какой группе относитесь вы:)

Как победить сопротивление?

Сопротивление переменам есть в любых организациях. И даже будь вы трижды ИИ‑эксперты, при внедрении ИИ‑агента, который поменяет ваш привычный ритм работы, вы будете не рады.

Если вы тот человек, который поведет организацию по пути перемен, то вот приемы, которые пригодятся вам в этой дороге:

1. Сначала сделай так, чтобы сотрудники попробовали инновацию. Потом посмотри, как люди ее используют. Это подскажет, где стоит ожидать бизнес‑эффекта.

2. Поработай с эмоциями людей, сделай пользователей инновации видимыми, это подстегнет людей следовать их примеру. 

3. Попроси о конкретном действии, вместо цели. Так мозг не застрянет в планировании и аналитике, как же использовать инновацию.

4. Чем проще путь до вашей цели, тем больше людей дойдет. Но учитывай, что у каждого человека будет свой блокер, который он может и не назвать.

5. Внедряйте инновации в одну группу людей за раз. Используй такой порядок: первопроходцы → раннее большинство → позднее большинство → отстающие. Успех в каждой группе позволит найти лучшее применение инновации, а также подготовить материал для внедрения в следующую группу.

И помни, что внедрение нового инструмента — это не про технологию, а про людей.