Введение (Introduction). Все чаще в современном мире люди передоверяют решение рутинных вопросов технологиям, разработанным на базе искусственного интеллекта (далее – ИИ). Проникновение ИИ-ассистентов началось с 2010 года, когда ведущие компании представили общественности виртуальных помощников, таких как: Siri (Apple, 2010), Alexa (Amazon, 2014), Cortana (Microsoft, 2014), Алиса (Яндекс, 2017), Салют (Сбер, 2020) и др. Так, к началу 2018 в мире года насчитывалось более десятка тысяч чат-ботов специализированного характера. Стимулом популярности виртуальных ассистентов можно считать момент презентации основателем Apple Стивом Джобсом Siri в iPhone.

По данным на январь 2025 года, более 987 млн человек в мире взаимодействует с ИИ-ассистентами и чат-ботами, которые стали незаменимыми помощниками в повседневных задачах, прежде всего, в коммерческом секторе (торговля – 41%, клиентский сервис – 37%).

Согласно мировым прогнозам, к 2029 году ожидается, что рынок ИИ-ассистентов и чат-ботов займет значительное количество пользовательских ниш, увеличившись, по сравнению с 2024 годом, в три раза.

Ключевыми характеристиками ИИ-ассистентов выступают:

1. персонификация (учет профиля клиента, адаптации стиля общения под его предпочтения, учет контекста);
2. возможность решения сложных, нетиповых задач и запросов, анализ обращений и предложение решений на основе накопленных знаний;
3. возможность дообучения под новые задачи, а не только готовность к работе по заданным изначально алгоритмам;
4. возможность запоминать ход разговора и продолжать диалог на его основе;
5. возможность интеграции в любые приложения, в том числе, в CRM, ERP системы и корпоративные порталы.

Сегодня широко используются как ИИ-ассистенты, так и чат-боты. Термин «чат-бот» ввели Шауар и Этвел для обозначения программы, которая имитировала человеческую беседу (Caldarini и др., 2022).

Стремительное развитие ИИ-технологий стимулирует эволюцию виртуальных помощников, в результате чего, более сложные и «умные» ИИ-ассистенты все больше сменяют распространенные ранее чат-боты, однако, на сегодня, лишь частично устраняя их несовершенства. Слабо проработанные мультимодальные смешанные интерфейсы взаимодействия с пользователем, игнорирование возможности определения и учета смыслового контекста в процессе взаимодействия  и решении задач и др., в условиях широкого охвата и распространения использования ИИ-ассистентов, стимулируемое массовыми ожиданиями прогресса возможностей ИИ, ставят перед научным сообществом задачу исследовать виртуальных помощников человека (ИИ-ассистентов, чат-ботов и т.п.) не только с утилитарной точки зрения потребления и разработки, но и в контексте оказываемого влияния их инновационной природы на человека и общество, привлекая внимание к ориентации на человека в сферах государственного и корпоративного управления, отмечаемый аналитиками как один из главных трендов 2024-2025 годов (10 главных российских HR-трендов, 2025). Выполнять эту задачу предстоит молодым кадрам, что потребует изменения подходов формирования инновационного потенциала и способности выстраивать человекоцентрированные системы взаимодействия сотрудников с ИИ-ассистентами (виртуальными помощниками).

В связи с вышесказанным, целью статьи определено выявление возможностей и проблем ИИ-ассистентов в человекоцентрированном взаимодействии молодых сотрудников и ИИ-ассистентов. Под человекоцентрированностью авторы понимают подход, при котором центром системы и главным приоритетом выступает человек, его потребности, чувства, ценности, мотивы, приоритеты, интересы и права. ИИ-ассистент рассматривается как технология, которая уже сегодня частично способна заменить функции, ранее закрепленные за человеком. Анализируя поведение пользователей, он становится все более способен к решению сложных задач, встречаемых им впервые, благодаря работе с большими данными.

Методология и методы (Methodology and Methods). В исследовании теоретический анализ реализован через систематизацию научных концепций, посвященных человекоцентрированности, ИИ-зрелости, доверию к технологиям, дополненных критическим обзором международного и российского опыта по внедрению ИИ-ассистентов.

ИИ-зрелость организации в синергийном взаимодействии человека и виртуального помощника. Ключевым фактором успешности внедрения ИИ-технологий выступает ИИ-зрелость организации. Она предполагает создание среды, где сотрудники могут работать автономно, минимизируя запросы другим подразделениям, сохраняя эффективность в решении совместных задач, получая информацию своевременную и из проверенных источников, а также экономя рабочее время путем оптимизации рабочих процессов.

Синергийность достигается за счет эмерджентного эффекта, когда совместная работа человека и ИИ-ассистента превосходит простую сумму возможностей, которую предоставлял бы каждый из участников в отдельности. Она достигается через взаимодополняемость компетенций (когда сотрудником обеспечивается устойчивость и принятие решений в том числе с точки зрения этики, контекстность понимания нюансов и эмоциональный интеллект, а ИИ-ассистентом привносится скорость обработки данных, подготовка рекомендации, автоматизация операций).

Коэволюция технологии и пользователей обеспечивается через адаптивность ИИ-ассистента к обучению с параллельным процессом развития цифровых навыков молодых сотрудников. Сбалансированность распределения ролей реализуется через способность ИИ к обработке значительного количества типовых запросов, которая способствует высвобождение рабочего времени сотрудников для решения сложных задач. ИИ-зрелость организации в синергийном взаимодействии между человеком и виртуальным помощником предлагается оценивать через изучение возможностей, потенциала и рисков.

Изучение возможностей включает анализ потенциала и эффективности новых функций ИИ-ассистентов: расширения сервиса ИИ (число новых функций, скорость обработки запросов и точности решений), оптимизации процессов (исследование снижения нагрузки на персонал и экономии рабочего времени за счет имплементации ИИ-ассистентов, а также автоматизации рутинных, аналитических и, частично, творческих задач).

Потенциал оценивается через систему показателей ИИ-зрелости организации, включая: организационную готовность (уровень цифровизированных процессов, разработку ИИ-стратегии и инвестиций в ИИ-инфраструктуру), кадровый потенциал (готовность молодых сотрудников к работе с ИИ-ассистентами, уровень доверия к ним), технологическую базу (интеграция с корпоративными системами, например, с CRM; скорость внедрения инноваций).

 Риски могут быть изучены путем рассмотрения частоты возникновения технологических сбоев, в том числе «галлюцинаций» ИИ на сложных запросах, степени прозрачности алгоритмов, зависимости работы от поставщиков решений, организационных проблем (сопротивление изменениям в среде сотрудников, в том числе молодых, недостаток компетенций для работы с ИИ и проблемы интеграции проектов, социально-этических рисков (формирования цифровой зависимости, конфиденциальность данных и юридические риски).

Таким образом, достижение уровня ИИ-зрелости становится возможным путем синергийности технологических возможностей в сбалансированности развития трех компонентов: реализации новых возможностей путем расширения функционала, накопление потенциала за счет роста ИИ-зрелости организации и минимизации всего спектра рисков через обучение, прозрачность и правовое регулирование.

Человекоцентрированность и доверие как факторы синергийности взаимодействии человека и виртуального помощника. Методология исследования базируется на комплексном и системном подходе (анализ ИИ-ассистентов как особых элементов в человекоцентрированной системе управления), теории диффузии инноваций Э. Роджерса (Rogers, 1971) и Г.Орра (Orr, 2003) для целей анализа этапов распространения технологий, концепции доверия П. Штомпки (Штомпка, 2012) применительно к процессам взаимодействия между человеком и ИИ, а также принципах Agile и человекоцентрированности.

К. Роджерсом человекоцентри-рованность понималась как такая система взглядов, которая основывается на доверии к человеку (Rogers, 1961). По модели
Э. Роджерса, развитие инноваций – процесс поэтапный: от новаторов (их не более 2,5%), которые готовы мириться с несовершенством новшеств, к ранним последователям (их 13,5%), которые оценивают практическую пользу. Преодолевая «пропасть Мура», технология становится востребованной ранним большинством (34%), а затем уходит в массовое использование. Распространение инновации происходит через доверие пользователей на основе удовлетворения ожиданий, соответствующих типу аудитории. Человеку «доверяющему» необходимы точки опоры, поэтому он ориентируется на личный опыт, нормы культуры и информацию о надежности объекта: чем больше у человека знаний об объекте доверия, тем легче ему принять решение (Штомпка, 2012: 167). Высокий уровень технологического доверия к продуктам генеративного ИИ в решении различного рода задач, созданных OpenAI, удивили даже самых опытных исследователей ИИ (Merz, 2025). Применение ИИ-ассистентов формирует качественно новые возможности человекоцентрированного взаимодействия. Так, в корпоративной культуре, ориентированной на сотрудника, приоритетными выступают их потребности, а благополучие прямо влияет на результативность работы компании (Штроо, 2016: 92). В государственном управлении такой подход реализуется через политику, направляемую на нужды и качество жизни граждан (Тихонов, 2021); (Ваславский, 2023: 74).

Одной из методологий социологического измерения человекоцентрированности выступает Индекс человекоцентричности, разработанный Корпоративной Академией Росатома совместно с Высшей школой экономики (Субиндекс «Сотрудники» оценивает практику компании по отношению к персоналу, гарантии его безопасности, условия для развития. Субиндекс «Сообщество» измеряет качество социальной политики на территориях ее присутствия. Согласно результатам исследования 2022 года человекоцентрированности компаний РФ, стран СНГ, БРИКС (N=120, 2022 и N=320, 2023), средний индекс человекоцентрированности компаний составил 52 балла, а среднее значение субиндекса «Сотрудники» выше среднего значения субиндекса «Сообщество» (57 и 46 баллов, соответственно). Данные свидетельствуют об ориентированности исследуемых организаций в большей степени на внутренний контур, чем на внешний².  К 2023 году субиндекс «Сообщество» заметно подрос – с 46 до 55 баллов, в то время как субиндекс «Сотрудники» незначительно снизился – с 57 до 55 баллов, ориентация на внешний и внутренний контур пришла в равновесие (10 главных российских HR-трендов, 2025).

На основе подходов К. Роджерса и Индекса человекоцентрированности авторами приняты следующие ключевые показатели ориентированного на человека взаимодействия сотрудника и ИИ-ассистента: 1) «эмпатия» (безусловность принятия и эмпатии); 2) «сопереживание» (поддержка через сопереживание процессов развития); 3) «самовыражение» (открытость самовыражения в общении); 4) «интерфейс» (интуитивно понятный интерфейс); 5) «персонализация» (взаимодействие на основе персонализации и этики); 6) Безопасность (защита данных, сохранение конфиденциальности и 7) Прозрачность (прозрачность алгоритмов). В исследовании применены следующие показатели ИИ-ассистентов: 1) безусловное принятие и эмпатия; 2) поддержка развития пользователя;
4-3) самовыражение ассистента;
5-4) интуитивность интерфейса;
3-5) персонализированное взаимодействие; 6) этичность и безопасность и 7) прозрачность алгоритмов.

Авторы отмечают также необходимость учета следующих рисков: 1) цифровая зависимость пользователя, способная усилить пассивное потребление (переложить гражданские и социальные задачи на ИИ) (Зотов, Василенко, 2023); 2) непрозрачность в работе ИИ и так называемые «галлюцинации», недостоверность результатов и необходимость в постоянной верификации; 3) юридические риски (выражаются в возможных судебных последствиях из-за совершенных ошибок по результатам запросов к ИИ).

Комплексный анализ процессов встраивания ИИ в модель человекоцентрированных деловых процессов. В ходе исследования сбор информации о структуре аудитории, с выделением сегмента молодежной аудитории, и особенностях поведения, восприятия ее представителей сервисов виртуального ассистента, произведен в сочетании с анализом профилей сотрудников с помощью методов дизайн-мышления и Customer Development.

Методика дизайн-мышления основана на наблюдении с эмпатией за тем, как специалисты взаимодействуют с окружением. Используется итеративный и практический подход к созданию инновационных решений, рассматривается как один из наиболее эффективных способов решения сложных проблем, которые не имеют логического обоснования внедрения инновации в продукты и услуги. Из наиболее распространенных результатов дизайн-мышления выделяется построение клиентского опыта, благодаря расстановке приоритетов среди потребностей пользователей³. Сustomer Development, метод проверки гипотез о партнерах, потребителях и продукте, применялся с целью построения портрета рассматриваемой целевой аудитории и анализе ее поведения. Для сбора данных качественных методов использованы глубинные интервью (2020 г. – N=29; 2022 г. – N=30). Онлайн-опрос (анкетирование) (2023 г. – N= 395) был проведен с использованием сервиса Oprosso.

Оценка удовлетворенности сотрудников в целом и сервисов ИИ-ассистента в отдельности, как формы обратной связи, проведена с использованием индекса CSI (Customer Satisfaction Index – «индекс удовлетворённости клиентов») – количественный показатель, который измеряет уровень удовлетворённости людей и включает выявление мнений и потребностей, оценку эффективности рабочих процессов, выявления зон оптимизации⁴.Были определены значимые для молодых сотрудников параметры ИИ-ассистента и его сервисов, проведена оценка их весов важности (от 1 до 10). Сбора данных для расчета значения коэффициента был проведен путем онлайн-опроса (анкетирование) с использованием сервиса Oprosso (2023 г. – N= 461).

Научные результаты и дискуссия (Research Results and Discussion). Согласно обнародованному проекту «Методических рекомендаций по оценке готовности использования искусственного интеллекта органами местного самоуправления» АНО «Цифровая экономика» в 2024 году, ИИ-ассистенты в сфере государственного управления призваны обеспечить повышение уровня автоматической обработки входящих запросов до 60%, а повышение числа автоматически обрабатываемых обращений – до 90%. Безусловно, речь идет не только о количестве, но и о качестве персонализированной работы с населением, что подчеркивает важность человекоцентрированного вектора государственного управления.

Робот Макс усовершенствован по итогам апробации чат-бота 2019 года и представлен пользователям в 2024 году. В ходе проведенного исследования нами выявлен следующий состав функций, осуществляемых этим виртуальным помощником, которые отвечает требованиям показателей «персонализация», «интерфейс» и «безопасность», то еесть:

1. мультиведомственная и мультирегиональная интеграция с платформами и сервисами государственных услуг, государственными информа-ционными системами, способность действовать как единый информационный центр по принципу «одного окна»;
2. функция персонализации, обеспечивающая персонализированные уведомления, рекомендации, напоминания и ответы на запросы;
3. удобный доступ граждан к услугам со всех устройств, ввод понятных по содержанию вопросов и вывод ответов, включая голосовой формат;
4. функции планирования и персонализированного напоминания о приеме граждан в государственных учреждениях;
5. функции подготовки отчетности, оперативной обработки данных и многоаспектной аналитики, выявления закономерностей и тенденций потенциальных потребностей граждан, эффективного распределения государственных ресурсов.

Однако, пока нельзя говорить о реализованных у Робота Макса возможностях дообучения в процессе взаимодействия, также как о динамическом получении и использовании данных о контексте и ситуации пользователя. Более того, Робот Макс работает только с официальной базой «Госуслуг» и не имеет прямого доступа к тому, что называется персональными данными пользователя⁵. Это полностью отвечает принципам конфиденциальности (показатель «безопасность»). Отметим, что в основе ИИ-помощника находятся две отечественные генеративные нейросети, которые позволяют формулировать и выдавать точные и выверенные ответы. В результате, ассистентом оказывается персонализированная помощь, он умеет анализировать запрос в его контексте в единстве с ситуацией пользователя, чтобы предложить пошаговую инструкцию под конкретные нужды. Однако, при этом он ограничивается лишь рекомендациями в решении вопросов, но не решает стоящую перед человеком задачу. Вместе с тем, Робот Макс строго следует принципам выдачи только достоверной информации, никогда не придумывает ответы, отвечает уважительно, опирается только на проверенные данные (показатели «эмпатия», «персонализация», «безопасность»).

Разработчики создали для технологии облик, который способствуют формированию доверия пользователей – это стало возможным после проведения масштабного исследования, где текущий облик был выбран из 50 возможных вариантов (Кряжев, 2024). Такой подход к дизайну и персонализированность общения помогают чувствовать пользователям, что их ценят и понимают (показатели «эмпатия» и «развитие»).

В целом, исследование ИИ-ассистентов на примере флагмана цифровой технологии в российском государственном управлении – Робота Макса, привело к выводам, что, хотя он частично и соответствует предложенным выше критериям человеко-центрированности, однако, все еще требует существенных доработок, чтобы стать полноценным ИИ-ассистеном гражданина. Не удалось также выявить соответствие по показателю «самовыражение», что свидетельствует о недостаточной проработке функции самовыражения и самоидентификации, которые отражались бы в ходе диалога с пользователем и делали его более интересными и личностно-ориентированным.

В рамках второго исследования, проведенного под руководством
Е. А. Литаш-Сорокиной в 2020-2024 гг. (Литаш-Сорокина, 2023) на периметре зрелой цифровой организации (прошла путь крупнейшей цифровой трансформации, реализует проекты цифровой трансформации как бизнес-организаций, так и стратегических государственных задач; одним из приоритетов выступает встраивание ИИ в человекоцентрированную модель деловых процессов⁶), была изучена структура аудитории, особенности ее поведения и восприятия, с целью планирования и приоритезации создания сервисов виртуального ассистента для поддержки сотрудников, для гармоничной, отвечающей потребностям имплементации сервисов в рабочую среду сотрудника.

В исследовании были использованы эмпирические методы, такие как: дизайн-мышление и customer-development, направленные на изучение профилей сегментов аудитории и исследования ее потребностей. Изучение профилей сотрудника (2021 г.) выявило следующие сегменты: общение с клиентами; сопровождение деятельности других; разработка продуктов в различных подразделениях; линейные, функциональные лидеры подразделений (Таблица).

Наряду с общими ожиданиями автоматизации процессов, персонализации, снижении информационного шума, удобства оптимизации работы, решения проблем, взаимодействия с коллегами, быстрым доступом данным – первые результаты исследований (2021г.) показывали общее недовольство качеством работы, смешение недовольства с историческим опытом взаимодействия с другими чат-ботами и ассистентами. Сотрудниками отмечались такие недостатки как: частые ошибки в трактовке вопросов, неточность в ответах, ограничения по полезности (эффективная работа только на простых задачах, например, прокладывании маршрутов, установки напоминания и др.), а также недостаточности в интеграции с корпоративными системами. Ключевой была названа проблема отсутствия доверия к виртуальным помощникам. Сотрудники зачастую обращались к ИИ-ассистенту из любопытства, либо же крайней необходимости, нежели в целях получения полезного результата. Этот негативный аспект опыта подчеркивал необходимость наряду с модификацией технологии сформировать у пользователей доверие к ИИ-ассистентам (Merz, 2025). Одновременно с этим, проводимые исследования выявили привычные простые и полезные для эффективной работы паттерны поведения сотрудников. Например, сотрудники по нескольку раз в течение дня обращались к различным сервисам с целью: создания позитивной атмосферы в команде, переключения внимания для восстановления ресурса в ходе интенсивного дня, др.

Согласно выявленным приоритетам, вместе с реализацией функциональных сервисов, с 2021 года разрабатывались и внедрялись «поддерживающие» сервисы для сотрудников, с потенциалом частотного использования и/или вирусного распространения между сотрудниками цифровой организации для роста вовлечения в использование виртуального помощника. В результате чего, в ходе проводимой ежеквартальной оценки CSI на горизонте первого года работы  развития ИИ-ассистента, была обнаружена положительная динамика (значения подтверждались вплоть до 2024 года, далее исследование не проводилось) уровня удовлетворенности пользователей сервисами – 98.5%, CSI ассистента в целом до 97% (рост от S 80%) (рисунок 1), с одновременным ростом его активной аудитории – MAU (MonthlyActiveUsers) —  количества уникальных пользователей ИИ-ассистента за месяц без учета повторных сессий, в два раза в течение года.

Эти результаты позднее нашли отражение в результатах опроса сотрудников Agile-периметра (N=395), проведенного в конце 2023 года. У них выявлена направленность на решение рабочих задач и саморазвитие – свободное время расходовалось на обучение или умственную деятельность, направленную на саморазвитие (Рисунок 3), а перерывы на короткий отдых – для восстановления продуктивности (Рисунок 4).

Как показывают исследования авторов, ключевым аспектом развития человекоцентрированности ИИ-ассистента (ориентации работы на решении задач сотрудника) является не только количественный рост автоматизации, но и качество персонализированного взаимодействия с пользователями.